In complex survey data, each sampled observation has assigned a sampling weight, indicating the number of units that it represents in the population. Whether sampling weights should or not be considered in the estimation process of model parameters is a question that still continues to generate much discussion among researchers in different fields. We aim to contribute to this debate by means of a real data based simulation study in the framework of logistic regression models. In order to study their performance, three methods have been considered for estimating the coefficients of the logistic regression model: a) the unweighted model, b) the weighted model, and c) the unweighted mixed model. The results suggest the use of the weighted logistic regression model, showing the importance of using sampling weights in the estimation of the model parameters.


翻译:在复杂的调查数据中,每次抽样观察都指定了抽样权重,表明其在人口中代表的单位数目。抽样权重是否应在模型参数估计过程中加以考虑,这个问题仍然在不同领域的研究人员中引起许多讨论。我们的目标是通过在后勤回归模型框架内进行真正的基于数据的模拟研究,为这一辩论作出贡献。为了研究其性能,考虑了三种方法来估计后勤回归模型的系数:(a) 未加权模型,(b) 加权模型,(c) 未加权混合模型。结果显示使用加权物流回归模型,显示在估计模型参数时使用抽样权重的重要性。</s>

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