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大数据下非概率抽样方法的应用思考 被引量:8

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摘要 大数据时代对于数据的搜集提出了更高的要求,在现有存储计算能力还难以满足处理全数据的需求时,抽样调查依然有其存在的价值。非概率抽样作为重要的抽样方法,关于其如何适应大数据特点讨论有一定现实意义。本文首先介绍了已有的非概率抽样方法,并提出互联网是大数据产生和存储的重要载体。在结合已有各类非概率抽样方法和互联网数据产生特点的基础上,该文给出了在面对互联网大数据时,如何继续使用非概率方法的讨论。
出处 《统计与管理》 2016年第4期11-12,共2页 Statistics and Management
基金 2013年山西省普通高校特色重点学科项目:山西综改实验区建设统计调查与评价方法设计和应用 2015年山西省研究生创新项目:转型期社会网络非概率抽样研究(编号2015SY47)
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Salganik Matthew J, Heckathorn Douglas D. Samplingand Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling. In: Stolzenberg Ross M., editor. SociologicalMethodology. vol 34. Boston, MA: Blackwell Publishing; 2004.pp. 193–239.
  • 2Salaam Semaan. Time-Space Samping and Respondent-Dr i v e n S a m p l i n g w i t h H a r d - T o-Re a c h P o p u l a t i o n s .Methodological Innovations Online. 2010:5:60-75.
  • 3Heckathorn Douglas D. Respondent-Driven Sampling:A New Approach to The Study of Hidden Populations. SocialProblems. 1997;44:174–199.
  • 4Salganik Matthew J, Heckathorn Douglas D. Samplingand Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling. In: Stolzenberg Ross M., editor. SociologicalMethodology. vol 34. Boston, MA: Blackwell Publishing; 2004.pp. 193–239.

同被引文献83

引证文献8

二级引证文献37

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