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A Targeted Maximum Likelihood Estimator for Two-Stage Designs

机译:两阶段设计的目标最大似然估计器

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摘要

We consider two-stage sampling designs, including so-called nested case control studies, where one takes a random sample from a target population and completes measurements on each subject in the first stage. The second stage involves drawing a subsample from the original sample, collecting additional data on the subsample. This data structure can be viewed as a missing data structure on the full-data structure collected in the second-stage of the study. Methods for analyzing two-stage designs include parametric maximum likelihood estimation and estimating equation methodology. We propose an inverse probability of censoring weighted targeted maximum likelihood estimator (IPCW-TMLE) in two-stage sampling designs and present simulation studies featuring this estimator.
机译:我们考虑两阶段抽样设计,包括所谓的嵌套案例对照研究,其中一个是从目标人群中随机抽取一个样本,并在第一阶段完成对每个受试者的测量。第二阶段涉及从原始样本中提取子样本,并收集有关子样本的其他数据。在研究的第二阶段中,可以将这种数据结构视为缺少的完整数据结构上的数据结构。分析两阶段设计的方法包括参数最大似然估计和估计方程方法。我们提出了在两阶段抽样设计中审查加权目标最大似然估计器(IPCW-TMLE)的逆概率,并提出了具有该估计器的仿真研究。

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