Sample Selection and the Choice of Estimator in Two-Way Stratified Populations
双向分层总体中的抽样方式与估计量选择AI 解读 ↓
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双向分层总体中的抽样方式与估计量选择
- 研究问题
- 在双向分层总体中，抽样设计和估计阶段使用总体频数信息，分别怎样影响方差？小样本分层又会造成哪些问题？
- 方法与思路
- 作者比较简单随机、单向和双向分层抽样，并搭配使用不同总体频数信息的估计量，以真实双向分层总体作说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在比率估计稳定的较大样本下，相同总体频数信息用于抽样或估计时方差近似相同，并指出稀疏层的风险。
- 阅读关注点
- 应核对方差近似的推导、各设计与估计量使用的信息，以及小样本或空层如何影响后分层偏差和比较结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能把近似方差相同视为精确等价；摘要明确限制比较须在比率估计足够稳定时成立。
原文摘要
The paper studies the effect on variance of the method of sample selection and the choice of estimator in a two-way stratified population. Three methods of sampling, simple random and one and two-way stratified, are studied in conjunction with estimators which use no population information, one and two sets of marginal frequencies and cell frequencies. It is shown that whether the information in the population frequencies is used in the sample draw or in the estimator, the sampling variances are approximately the same. Hence efficiency can be associated with the method of sample selection and the estimator by the amount of population information used by each. Some of the estimators involve post-stratified weighting and hence are subject to biases and inflated variances by the occurrence of small (or zero) sample sizes in the strata; in addition, the comparisons made are unequally affected by small sample sizes, but they are valid for sample sizes large enough to make the ratio estimators become stable. Data from a real two-way stratified population are used for illustration.