An Application of Multivariate Analysis to Complex Sample Survey Data
多元分析在复杂抽样调查数据中的应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多元分析在复杂抽样调查数据中的应用
- 研究问题
- 在复杂抽样设计下，如何有效检验多个相关变量的群体均值差异，并解释单变量与多变量检验结论的差别？
- 方法与思路
- 作者用平衡重复复制估计方差，使标准多元分析适应复杂抽样设计，并联合比较两组儿童的身高与体重。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，示例中的单变量检验未发现显著差异，而多元检验显著；其解释涉及正相关变量上方向相反的组间差异。
- 阅读关注点
- 应核对抽样设计、复制权重与方差估计的一致性条件，以及联合检验如何利用变量相关性和组间差异方向。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供样本量、检验数值或显著性水平，组间比较不能作因果解释，刊本变化未知。
原文摘要
This article adapts a standard method of multivariate analysis to a highly complex sampling design utilizing the method of balanced repeated replication for calculating valid and consistent estimates of variance. The example illustrates that by doing univariate tests to compare the mean height (or weight) of six year old white males to the mean height (or weight) of six year old Negro males, no significant differences are found between the two groups. However, the multivariate approach yields a significant result because the directions of the differences between two groups with respect to two positively correlated variables are reversed.