Use of population data bases with double sampling for choice-based sample surveys and time-to-event data

使用人口数据库和双重抽样进行基于选择的抽样调查和事件时间数据

基本信息

项目摘要

In many research applications based on administrative data bases, certain covariates and proxy measurements are available for all persons in a sampling frame. After sample selection, usually only the precise covariate information collected in the sample is used for data analysis. Ignoring the information in the sampling frame results in an efficiency loss in parameter estimation and has been acknowledged in epidemiology, where two-phase or double sampling methods have been developed to make better use of the combined data. As a consequence, the cost of covariate measurements in surveys can be reduced by double sampling. This project will apply the ideas of double sampling developed in epidemiology for the design and analysis of sample surveys where the sampling frame is based on a population data base. Likelihood oriented approaches and methods based on weighting schemes have been developed to combine the data sources and enhance efficiency. The actual performance of the diverse two-phase methods will be compared in choice-based samples and time-to-event analyses of authentic sociological and epidemiological data. New methods for stratification that build on available phase-one information will be investigated. The goal of the project is the development of empirically based recommendations how phase-one information from large administrative data bases can be efficiently used in the design of two-phase studies for choice-based samples and time-to-event data.
在许多基于管理数据库的研究应用中,某些协变量和代理测量可用于抽样框架中的所有人。样本选择后,通常仅使用样本中收集的精确协变量信息进行数据分析。忽略采样框架中的信息会导致参数估计的效率损失,这已在流行病学中得到承认,其中已经开发了两阶段或双采样方法以更好地利用组合数据。因此,通过双重抽样可以降低调查中协变量测量的成本。该项目将应用流行病学中发展的双重抽样思想来设计和分析抽样调查,其中抽样框架基于人口数据库。已经开发了基于加权方案的面向可能性的方法和方法来组合数据源并提高效率。将在基于选择的样本和真实社会学和流行病学数据的事件时间分析中比较不同两阶段方法的实际性能。将研究基于现有第一阶段信息的分层新方法。该项目的目标是制定基于经验的建议,说明如何将大型行政数据库中的第一阶段信息有效地用于设计基于选择的样本和事件时间数据的两阶段研究。

项目成果

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