The Effect of Non-Sampling Errors on Measures of Association in 2 × 2 Contingency Tables
非抽样误差对2 × 2列联表关联度量的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非抽样误差对2 × 2列联表关联度量的影响
- 研究问题
- 2 × 2列联表中的关联度量受到非抽样误差多大影响，其估计变异能否分解为抽样误差与回答误差两部分？
- 方法与思路
- 作者将关联度量估计量写成涉及单元格概率的泰勒近似，再逐项应用美国人口普查局的误差模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可用抽样方差和回答方差分量解释估计变异，并讨论如何利用重复调查信息估计这些分量。
- 阅读关注点
- 应核对具体关联度量、泰勒展开阶数、回答误差模型，以及重复调查识别各方差分量所需的信息与假设。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明误差模型、近似余项或实证数值，无法判断分解的适用范围。
原文摘要
The effects of non-sampling errors on measures of association in 2 × 2 contingency tables are evaluated by the application of models due to the U. S. Bureau of the Census. This is achieved by first expressing the appropriate sample estimates in the form of Taylor series approximations involving cell probabilities, and then applying the model in a term by term fashion. In this way, the relative effects of sampling errors and response errors on the variability of an estimated measure of association may be interpreted in terms of a sampling variance component and a response variance component. Finally, some indication is given as to how re-survey information can be used to estimate these quantities.