Inference for Two-Stage Sampling Designs
两阶段抽样设计的统计推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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两阶段抽样设计的统计推断
- 研究问题
- 在家庭与健康调查常见的两阶段抽样下，如何保证 Horvitz–Thompson 估计量及方差估计的可靠性？
- 方法与思路
- 作者研究一般两阶段设计的一致性，对第一阶段大熵抽样利用耦合论证渐近正态性，并构造简化方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明估计量及方差估计的一致性；第一阶段抽样比例可忽略时，可省去初级抽样单位内部的方差估计。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段纳入概率与增长条件、大熵设计的定义，以及省略单位内方差估计所需的抽样比例条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；所谓温和假设未展开，城市政策面板仅为应用，不能据此声称一般面板推断或政策因果识别。
原文摘要
Summary Two-stage sampling designs are commonly used for household and health surveys. To produce reliable estimators with associated confidence intervals, some basic statistical properties like consistency and asymptotic normality of the Horvitz–Thompson estimator are desirable, along with the consistency of associated variance estimators. These properties have been mainly studied for single-stage sampling designs. In this work, we prove the consistency of the Horvitz–Thompson estimator and of associated variance estimators for a general class of two-stage sampling designs, under mild assumptions. We also study two-stage sampling with a large entropy sampling design at the first stage and prove that the Horvitz–Thompson estimator is asymptotically normally distributed through a coupling argument. When the first-stage sampling fraction is negligible, simplified variance estimators which do not require estimating the variance within the primary sampling units are proposed and shown to be consistent. An application to a panel for urban policy, which is the initial motivation for this work, is also presented.