A Transition Model for Multivariate Categorical Longitudinal Data

Riassunto: Per l’analisi di dati categorici longitudinali, viene proposta un’estensione multivariata del modello logistico dinamico. Il modello permette di utilizzare diversi tipi di logit e log-odds ratio per parametrizzare la distribuzione delle variabili risposta (ciascuna delle quali può essere ordinale o non ordinale) in funzione delle covariate, di un vettore di effetti non osservabili e delle variabili risposta ritardate. Gli effetti non osservabili possono variare nel tempo sulla base di una catena di Markov del primo ordine. Per la stima dei parametri del modello viene proposto un algoritmo di tipo EM e viene trattato il problema della selezione del numero di stati e della verifica di ipotesi. L’approccio è illustrato tramite l’analisi di dati longitudinali riguardanti fertilità e partecipazione al mercato del lavoro di un campione di donne.