Resumen

HU, JINXIANG et al. Estimación eficiente a través de raza y etnicidad usando análisis factorial jerárquico bayesiano. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2021, vol.44, n.2, pp.313-329.  Epub 31-Ago-2021. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v44n2.87690.

Las repuestas reportadas por el paciente están siendo fuertemente consideradas en la investigación de respuestas de salud centradas en el paciente y en estudios de calidad de vida comos indicadores importantes de respuestas clínicas, especialmente en pacientes con enfermedades crónicas. El análisis factorial es ideal para medir respuestas reportadas por el paciente. Cuando hay heterogeneidad en la población de pacientes y el tamaño muestral es pequeño, diferencias en el funcionamiento de los ítems y problemas de convergencia plantean dificultades para aplicar modelos factoriales. El análisis factorial jerárquico Bayesiano puede evaluar disparidades de salud evaluando el funcionamiento diferencial de los ítems, mientras que evita problemas de convergencia. Hemos realizado un estudio de simulación y empleado un ejemplo empírico con minorías indígenas Americanas para mostrar que el ajuste de un modelo factorial jerárquico Bayesiano es una solución óptima sin importar la heterogeneidad de la población o el tamaño muestral.

Palabras clave : Análisis factorial; Disparidades en salud; Funcionamiento diferencial de ítems; Indígena americano; Modelo jerárquico Bayesiano; Respuestas reportadas por el paciente.

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