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The Effects of Sample Size on the Estimation of Regression Mixture Models

机译：样本大小对回归混合模型估计的影响

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Regression mixture models are a statistical approach used for estimating heterogeneity in effects. This study investigates the impact of sample size on regression mixture's ability to produce "stable" results. Monte Carlo simulations and analysis of resamples from an application data set were used to illustrate the types of problems that may occur with small samples in real data sets. The results suggest that (a) when class separation is low, very large sample sizes may be needed to obtain stable results; (b) it may often be necessary to consider a preponderance of evidence in latent class enumeration; (c) regression mixtures with ordinal outcomes result in even more instability; and (d) with small samples, it is possible to obtain spurious results without any clear indication of there being a problem.
机译：回归混合模型是一种用于估算效果异质性的统计方法。 本研究调查了样本量对回归混合物产生“稳定”结果的影响。 Monte Carlo模拟和应用数据集的重建分析用于说明实际数据集中的小样本可能发生的问题类型。 结果表明（a）当类分离低时，可能需要非常大的样本尺寸以获得稳定的结果; （b）通常有必要考虑潜在筹集枚举中的证据优先态; （c）序号结果的回归混合物导致更具不稳定; （d）具有小样本，可以获得虚假的结果而没有任何明确指示存在问题。

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