Sample Size Selection in Regression Analysis When There Is Nonresponse
存在无应答时回归分析的样本量选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在无应答时回归分析的样本量选择
- 研究问题
- 在多元线性回归调查存在无应答时，如何从贝叶斯角度选择第二阶段追访的无应答者数量及总体样本量？
- 方法与思路
- 作者采用两阶段抽样设计，从初始无应答者中再抽取子样本，并在该子样本完全应答的假定下研究样本量选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确将最优追访数量与第二阶段总体样本量作为主要研究目标，但未说明最优方案的具体形式或数值结果。
- 阅读关注点
- 应核对最优化目标中的成本与精度标准、先验设定、两阶段样本量符号，以及完全应答假定对推断的作用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要，最优性准则和无应答机制未说明；子样本完全应答是文中明确的假定。
原文摘要
Assuming nonresponse, inference concerning the regression coefficients of a multiple linear regression is considered from a Bayesian viewpoint. We exploit a two-phase sampling scheme. At each phase the sample design is of the following type: Select a random sample of size n with n 1 responses obtained. Then, a subsample of size n 2(0 ≤ n 2 ≤ n — n 1) is selected from the n — n 1 nonrespondents. Assuming 100 percent response from the units in the subsample, the principal objectives are: (1) to ascertain at the second phase of sampling the optimal number of nonrespondents to be subsampled; and (2) to determine the optimal overall sample size at the second phase.