Ignorable and informative designs in survey sampling inference
调查抽样推断中可忽略与信息性设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要关注有限总体调查中的抽样机制与模型推断，未明确研究处理分配或因果效应，故不将可忽略性直接归入因果方向。
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调查抽样推断中可忽略与信息性设计
- 研究问题
- 在基于模型的有限总体推断中，当分析者只掌握部分抽样设计信息时，原本可忽略的样本选择机制是否仍可忽略？
- 方法与思路
- 作者分析抽样选择机制与分析者已知设计信息的关系，建立部分已知设计可被忽略的条件，并考察若干标准设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称完整设计信息下的可忽略性可能因信息缺失而失效，给出了部分已知设计的可忽略条件，并用一个例子说明。
- 阅读关注点
- 应核对可忽略性相对于哪些已知信息定义、有限总体模型如何设定，以及标准抽样设计在信息不完整时需要保留哪些因素。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本。摘要未给出具体条件、估计方法或误差量化，不能据此判定某项实际调查的抽样机制可忽略。
原文摘要
The role of the sample selection mechanism in a model-based approach to finite population inference is examined. When the data analyst has only partial information on the sample design then a design which is ignorable when known fully may become informative. Conditions under which partially known designs can be ignored are established and examined for some standard designs. The results are illustrated by an example used by Scott (1977).