人口普查质量评估调查的抽样设计

人口普查质量评估调查通常采取分层多步或多阶段等距整群抽样方式进行,以美国2000年人口普查质量评估调查为例论述这项调查工作的抽样设计方案。第一步抽样由形成街区群、对街区群分层和等距抽取街区群组成;第二步抽样以街区群为抽样单位抽取第一步样本的子样本,进行住房单元比较和目标延伸搜索;第三步抽样是从第二步样本大型街区群中抽取由邻近住房单元构成的"片",最终抽取街区群11303个,抽样比率约3‰。

社会调查及数据质量评估研究进展

社会调查是认识社会现象、探究社会问题的有力工具。为减少调查误差,保障调查结果的真实性、准确性、可靠性、可用性,对社会调查及数据质量进行评估具有重要意义。依据社会调查流程,笔者从调查方案、问卷设计、调查实施过程、数据质量及调查报告5个方面梳理国内外相关文献,并指出现有研究存在偏重数据质量评估而其他环节评估成果稍显薄弱、社会调查质量与数据质量评估的应用性研究欠缺等不足之处。

人口普查多报及重报估计

人口普查中不可避免发生多报,包括重报和其他普查多报。针对当今一些国家的政府统计部门在普查多报估计中只估计普查多报或重报的问题,提出构建普查多报估计量及重报估计量的研究目标。为实现目标,采用文献解读、现场调查和抽样估计相结合的方法研究普查多报人口及重报人口的认定标准、重报人口的统计口径、多报人口的估计方法与样本多报人口数目的关系、多报及重报估计量及其抽样方差估计量的建立。使用美国明尼苏达大学人口中心建立的人口普查微观数据库进行实证分析。研究表明,估计的总体普查多报率和重报率在适当范围内,普查登记质量较高;泰勒扩张法适合于普查多报率及重报率的抽样方差计算。通过研究得出如下结论:为全面了解普查登记中的多报问题,除单独估计重报外,还要估计总的普查多报;认为普查多报估计不重要的观点,不仅与现实情况不吻合,还会干扰政府统计部门的普查多报估计工作。

人口普查净误差率的估计

人口普查的基本目标是估计其净误差率。以美国为代表的诸多国家通常使用基于配对样本的双系统估计量估计实际人口数,并以它为标准估计人口普查的净误差率。瑞士则通过构造基于非配对样本的普查人口数与实际人口数的比率估计量的方法来估计净误差率。利用实际数据资料和有关公式,瑞士普查局估计了2000年人口普查的净误差率,普查遗漏率和普查错误计数率。实证结果表明,瑞士2000年人口普查计数质量较高。

人口普查质量评估中Logistic回归模型的应用

双系统估计量是目前估计目标总体真实人口数及人口普查净误差的主流方法,构造双系统估计量时,要求总体中的人口具有相同的登记概率。为达此目的,目前各国通行的做法是对人口总体进行抽样后分层。用Logistic回归模型取代抽样后分层是人口普查质量评估领域的前沿问题。本文系统地解读了基于Logistic回归模型的双系统估计量及其方差估计量,认为Logistic回归模型能够纳入更多的分层变量,具有很好的应用前景。

基于正确登记概率的普查直接多报估计

基于现有的普查直接多报估计量,在二重抽样调查下,对样本小区登记人口数梳理分类,构建基于正确登记概率的普查直接多报估计量,以解决前者由于计数对象不确定而造成的多报虚增问题。创新之处在于:构建样本小区下登记人口数的指标体系,提出基于正确登记概率的普查直接多报估计量、发生重报估计量和重报估计量,并将普查直接多报估计量与基于正确概率的普查直接多报估计量进行比较研究。理论研究和实证研究得出:普查直接多报估计值及抽样标准误差都高于基于正确登记概率的普查直接多报估计值及抽样标准误差,普查直接多报估计量虚增了普查多报人口数,基于正确登记概率的普查直接多报估计量精度更高。

论双系统估计量的无偏性

人口普查质量评估中所使用的双系统估计量是否为无偏估计量是一个很值得深入讨论的问题。只有无偏,才能确保使用双系统估计量估计的目标总体实际人数及人口普查净误差平均等于它们的实际数。针对人口普查质量评估工作中所使用的双系统估计量,论证这个估计量的无偏性条件。采用从既定假设出发进行推演的路径论证。研究结果表明,双系统估计量是目标总体实际人数无偏估计量的必要但非充分的条件是,人口普查与其质量评估调查相互独立以及目标总体中的每一个人在人口普查中的登记概率相同,在质量评估调查中登记的概率也相同。

人口普查数据缺失插补技术

样本中的数据缺失势必会造成估计量精度的损失。为了尽可能减小损失,需要对缺失数据进行必要的弥补性处理。质量评估调查中出现的缺失数据有三种情况:住房单元未调查;个人的一部分人口统计特征遗漏;个人的匹配状态或住处状态悬而未决。对于上面说的数据缺失三种情况中的第三种情况,即由于悬而未决导致的数据缺失,在普查登记调查中也会存在,也要对其进行处理。因此,应用人口普查数据缺失插补方法技术,能解决上述问题。