Odpowiedzi:
Być może wiesz, że ważenie zasadniczo ma na celu zapewnienie reprezentatywności danej próby dla populacji docelowej. Jeśli w Twojej próbie niektóre atrybuty (np. Płeć, SES, rodzaj leku) są słabiej reprezentowane niż w populacji, z której pochodzi próbka, możemy dostosować wagi obciążonych jednostek statystycznych, aby lepiej odzwierciedlić hipotetyczną populację docelową .
Ważenie RIM (lub grabienie) oznacza, że zrównamy rozkład krańcowy próbki z teoretycznym rozkładem krańcowym. Ma pewien pomysł z stratyfikacją po stratyfikacji, ale pozwala uwzględnić wiele zmiennych towarzyszących. Znalazłem dobry przegląd w tej ulotce na temat metod ważenia , a oto przykład jej zastosowania w prawdziwym badaniu: Raking Fire Data .
Ważenie skłonności służy do kompensacji braku jednostkowej odpowiedzi w badaniu, na przykład poprzez zwiększenie wag próby respondentów w próbie przy użyciu oszacowań prawdopodobieństwa, że odpowiedzieli na ankietę. Jest to w duchu ten sam pomysł niż wykorzystanie wyników oceny skłonności do dostosowania nastawienia na wybór leczenia w obserwacyjnych badaniach klinicznych: na podstawie informacji zewnętrznych szacujemy prawdopodobieństwo włączenia pacjentów do danej grupy leczenia i obliczamy wagi na podstawie czynników hipotetycznych wpływać na wybór leczenia. Oto kilka wskazówek, które mogłem pójść dalej:
Co do ogólnego odniesienia, sugerowałbym
Kalton G, Flores-Cervantes I. Metody ważenia. J. Off. Stat. (2003) 19: 81-97. Dostępne na http://www.jos.nu/