类平均法在无回答偏差调整中的应用

无回答问题是抽样调查中的难点之一,它的出现直接影响着估计的精度。由于人们普遍关注到调查活动中的这一缺陷,国内外学者曾就此问题提出了不同的解决思路。在对复制估算法进行评价的基础上,提出运用直接或间接渠道获得的辅助信息,通过类平均法分析来实现对无回答单位(或项目)的替代。

随机回答模型中无回答偏差的调整

在随机回答模型中,无回答偏差取决于回答率和替代值产生的偏差。介绍了两种调整随机回答模型中无回答偏差的方法:分别是多次访问和替代法。

电话调查应答率与无回答偏差

通过电话进行的RDD（Random Digit Dialing，随机拨号）调查的低应答率正在引起越来越多的关注。以我们的经验，全国性的随机电话意见调查的应答率目前在10％－20％，也就是说，每成功一个样本需要拨通5－10个电话。

网络调查无回答问题的分析与控制

网络调查无回答问题是无法忽略并直接影响网络调查问卷的分析结果。文章在分析网络调查无回答问题的基础上,运用热卡插补法对网络调查无回答数据进行仿真控制。研究发现,热卡插补法对网络调查无回答问题具有较好的事后补救能力。

用加权调整法对无回答问题进行调整

无回答问题是抽样调查中较难处理的问题之一。无回答偏差是非抽样误差的一个重要来源,本文对无回答的统计影响进行了具体分析,并详细介绍了如何运用加权调整法对无回答偏差进行调整。

非抽样误差问题研究

在考察国内外非抽样误差分类的基础上 ,指出按产生非抽样误差的直接原因分类是比较科学的。非抽样误差可分为 6类 :概率抽样偏差、样本估计偏差、范围偏差、无回答偏差、回答偏差、数据的抄写等偏差。产生这些误差的原因及相应的对策。