Table 5.

The means of estimated disease prevalence (true value = 0.2) based on simulation studies with 2000 replicates. The bolded cells represent the correctly chosen model. For the Bayesian models, posterior medians were used as estimates for disease prevalence for a single replicate.

True Model	n	α (θ or ρ)	Maximum Likelihood Methods				Bayesian Models
			⊥ model	α model	θ model	ρ model	⊥ model	α model	θ model	ρ model	BMA*
⊥ model
	5000	—	0.2021	0.2014	0.1999	0.2023	0.2026	0.2003	0.1983	0.2044	0.2019
	25000	—	0.2002	0.2001	0.1998	0.2003	0.2004	0.2001	0.1996	0.2007	0.2003
α model
	5000	1.25	0.1815	0.2013	0.2120	0.1879	0.1818	0.2004	0.2108	0.1897	0.1989
	5000	3.00	0.1256	0.2001	0.2656	0.1466	0.1257	0.1997	0.2649	0.1475	0.1993
	25000	1.25	0.1801	0.2004	0.2124	0.1863	0.1802	0.2004	0.2122	0.1867	0.1982
	25000	3.00	0.1253	0.1999	0.2664	0.1460	0.1254	0.2000	0.2663	0.1461	0.2000
θ model
	5000	1.25	0.1619	0.1840	0.1994	0.1684	0.1620	0.1832	0.1983	0.1698	0.1814
	5000	3.00	0.0667	0.0737	0.1993	0.0694	0.0667	0.0736	0.1986	0.0694	0.0747
	25000	1.25	0.1612	0.1837	0.2005	0.1676	0.1613	0.1837	0.2002	0.1679	0.1821
	25000	3.00	0.0667	0.0736	0.2000	0.0693	0.0667	0.0736	0.1998	0.0693	0.0736
ρ model
	5000	0.20	0.1353	0.3096	0.3712	0.2042	0.1357	0.3094	0.3709	0.2077	0.3092
	5000	0.60	0.0780	0.5048	0.4613	0.2130	0.0789	0.5069	0.4614	0.2227	0.4495
	25000	0.20	0.1349	0.3088	0.3716	0.2008	0.1349	0.3090	0.3717	0.2014	0.3090
	25000	0.60	0.0778	0.5039	0.4608	0.2017	0.0778	0.5044	0.4610	0.2033	0.4588

^*BMA = Bayesian model averaging for the α, θ and ρ dependent models.