双重抽样框下项目无回答插补估计方法研究

抽样调查工作中无回答情形不可避免,双重抽样框下亦如此,因此需要对双重抽样框下抽样调查项目无回答造成的估计量偏差进行纠偏校正。首先通过二重抽样获取辅助变量的信息,使用其构造比率估计量与比率型指数估计量的组合估计量对双重抽样框下抽样调查中项目无回答数据进行插补,得到对应各部分子总体的均值估计,再用Hartley估计量的形式对总体总值进行估计。通过计算估计量偏差、均方误差及最优权重系数,对比相同条件下完全回答时同类型组合估计量均方误差的相对精度损失与使用单一比率型指数估计量的相对精度损失,随机模拟结果显示损失率较低,插补方法有效。选择合适的辅助变量构造比率估计量和比率型指数估计量的组合估计量做插补值,更充分利用辅助变量和已回答研究变量信息,基于提出的组合估计量于抽样调查工作具有一定的应用价值。

项目无回答的成因与降低其水平的途径

本文基于两个全国概率抽样调查的实证数据,采用序列变量逻辑斯蒂回归和稳健回归的分析方法,探讨了在中国社会科学概率抽样调查中影响项目无回答的主要因素,结果发现受访人的受教育水平、城乡、地域属性和年龄是对无回答水平最稳定、最关键的影响因素。在控制了这些人群特征和题目的难度类型之后,测量指标的信度水平对无回答也具有显著的影响。根据分析结果,本文从实践的角度提出了有关降低项目无回答水平的建议。

项目无回答的预防和补救

项目无回答和单位无回答一样,会产生无回答偏差,使估计量方差增大,降低估计精度。本文详细分析了项目无回答产生的原因,提出了解决问题的办法,一是采取预防措施,降低项目无回答;二是对缺失值用替代法和推算法来补救。

存在项目无回答时的因子分析

在进行因子分析时,调查数据常常存在项目无回答的情况,本文将诸因子作为隐含变量,建立无回答概率与诸因子的统计模型,并给出模型参数的两步估计方法,从而得到了存在项目无回答时的因子分析。实际计算结果说明了本文模型和方法的实践意义。

抽样调查中项目无回答的估算和替代

在抽样调查时,往往会遇到无回答情况:一种是单位无回答,另一种是项目无回答。单位无回答是指被调查单位没有接受调查,而项目无回答是指被调查单位接受了调查,但只回答了某些而非全部的问题,或者对某些项目提供的资料是无用的。

抽样调查中项目无回答的估算方法及评价

本文介绍了抽样调查中项目无回答的各种估算方法,并将各类方法的特点进行了比较与分析。为抽样者选择各类估算方法提供了依据。

Eichhorn模型中缺失数据的一类比插补方法

对于数量特征敏感问题调查的项目无回答问题,恰当地使用辅助信息可以提高调查效率。已有多种利用辅助信息的比插补方法,提出一类简单、实用的比插补方法,构造最优估计量,对总体敏感指标进行估计,得出了估计量的均方方差,通过理论比较和数值模拟得出提出的估计量的效率优于传统的估计量。

农民工为什么沉默?——对2010年珠三角和长三角问卷缺失值的分析

缺失值(项目无回答)现象是问卷调查中的"元问题",不只涉及问卷设计、数据收集方式、访员素质等因素,还有更为深刻的社会原因。通过分析2010年珠三角和长三角19城市进行的一次大型问卷调查所得数据,我们发现,与西方研究者认为经济社会地位较低的被访者具有较高的项目无回答率相反,在农民工群体中,显得更为弱势的女性、有宗教信仰者、蓝领、精神健康状态不佳人群和朋友数量较少者更能配合问卷调查。但遭受过权益侵害的人则可能保持沉默,有较高的缺失值。问卷调查不是简单的信息收集过程,还是涉及被访者回答能力、态度的社会互动过程。问卷回答者的沉默是社会生活中沉默的自然表现,具有深刻的涵义。如果将问卷调查看作一种社会关怀的形式,我们认为,农民工群体中弱势但不对社会绝望的人,更希望社会了解他们,更需要关怀。

含缺失数据Eichhorn模型中的比估计插补

利用随机化技术进行敏感问题抽样调查中常会出现缺失数据,借鉴Srivastava SK[Calc Stat Assoc Bull 16(1967)]在直接调查中利用辅助变量的构造估计量的思想,建立了具有数量特征的随机化Eichhorn模型中缺失数据的比插补方法.通过理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.

高相关性辅助变量择优回归插补法

调查数据无回答在抽样调查中经常出现。无回答项目插补法是处理无回答的最主要方法之一,而辅助变量对提高插补值准确度非常重要。因此,研究调查数据无回答项目的高相关性辅助变量择优回归插补法,先筛选与目标变量间相关系数高的辅助变量,再建立回归插补模型。该方法的辅助变量选择过程简单,插补值准确性高。模拟例子演示了该方法的优良性。

具有缺失数据的Eichhorn模型

为了解决在Eichhorn乘法扰动模型中存在的项目无回答问题,对敏感变量总体均值在辅助变量总体均值已知与未知条件下提出了比率插补方法.理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.