Modelling Strategies for Repeated Multiple Response Data

Authors


Résumé

Cet article examine les stratégies de modélisation pour des mesures répétées de variables á réponses multiples. Ces donnes surviennent dans le contexte de variables catégoriques oú l'on peut sélectionner une ou plusieurs catégories de réponse. Nous considérons chacune des réponses multiples comme un résultat binaire et nous utilisons une approche de modélisation marginal (ou population-moyenne) pour analyser ses esprances. Des équations d'estimation généralisées sont utilisées pour tenir compte des différentes structures de corrélation, á la fois dans le temps et entre les éléments. Nous examinons également une approche alternative en utilisant un modéle linéaire généralisé mixte avec des interprétations conditionnelles. Nous appliquons les diffrentes méthodes et comparons les résultats en utilisant des données provenant dun groupe détudes réalisé en Australie appelé “the Household, Income and Labour Dynamics Survey” (Enquéte dynamique sur les foyers, les revenus et le travail).

Summary

This article discusses modelling strategies for repeated measurements of multiple response variables. Such data arise in the context of categorical variables where one can select more than one of the categories as the response. We consider each of the multiple responses as a binary outcome and use a marginal (or population-averaged) modelling approach to analyse its means. Generalized estimating equations are used to account for different correlation structures, both over time and between items. We also discuss an alternative approach using a generalized linear mixed model with conditional interpretations. We illustrate the methods using data from a panel study in Australia called the Household, Income, and Labour Dynamics Survey.

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