Asymmetry Models Based on Non-integer Scores for Square Contingency Tables
Asymmetry Models Based on Non-integer Scores for Square Contingency Tables
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基于方形列联表非整数分数的不对称模型
DOI：
10.1007/s44199-022-00039-z
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发表时间：
2022
影响因子：
1
通讯作者：
Ando Shuji
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
添田遼;田島明子;T Moriyama;福島慎二;松本武浩;日本小児腎臓病学会;Ando Shuji
具有顺序分类的方形列联表用于许多学科，包括但不限于数据科学、工程和医学研究。本研究提出两个基于非整数分数的不对称模型，用于分析方形列联表。有序准对称模型适用于可以分配给所有类别的已知有序分数的数据集。当我们为类别分配等间距分数时，有序准对称模型等价于线性对角对称模型。然而，有序准对称模型不适用于不能为所有类别分配已知有序分数的数据集。本研究探讨了这一问题。所提出的模型适用于以下数据集：（i）可以为除一个类别之外的所有类别分配已知的有序分数，以及（ii）不能为所有类别分配已知的有序分数。这两个模型比现有模型更适合真实世界的数据。
Square contingency tables with ordinal classifications are used in many disciplines that include but are not limited to data science, engineering, and medical research. This study proposes two original asymmetry models based on non-integer scores for the analysis of square contingency tables. The ordinal quasi-symmetry model applies to data sets that can be assigned to known ordered scores for all categories. When we assign the equally spaced score for categories, the ordinal quasi-symmetry model is equivalent to the linear diagonals-symmetry model. The ordinal quasi-symmetry model, however, is not applicable to data sets that cannot be assigned the known ordered scores for all categories. This study addresses this issue. The proposed models apply to data sets that: (i) can be assigned the known ordered scores for all except one category and (ii) cannot be assigned the known ordered scores for all categories. These two models provide a better fit than existing models for real-world data.
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