Models for Nonresponse in Sample Surveys
抽样调查中无应答的模型方法AI 解读 ↓
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抽样调查中无应答的模型方法
- 研究问题
- 在抽样调查中，如何利用不完整数据模型处理单位无应答和项目无应答，并理解这些方法与调查随机化推断的关系？
- 方法与思路
- 作者综述无应答建模方法，讨论特殊缺失模式下的似然分解、一般模式下的 EM 算法，以及应答机制的可忽略性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型方法提供了部分不能从调查随机化理论推出的处理程序，并将其与加权和总体子类内均值插补联系起来。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对应答机制可忽略的具体条件、似然分解的适用模式，以及模型程序与常见加权和插补方法的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出各方法的成立条件，不能判断模型误设影响或刊本修订。
原文摘要
The literature on the analysis of incomplete data using models is reviewed in the context of nonresponse in sample surveys. The modeling approach provides a large body of methods for handling unit and item nonresponse, some of which cannot be derived from the randomization theory of inference for surveys. Key concepts from the literature on incomplete data, such as factorizations of the likelihood for special data patterns, the EM algorithm for general data patterns, and ignorability of the response mechanism, are discussed within the survey context. Model-based procedures are related to common methods for handling nonresponse in surveys, such as weighting or imputation of means within subclasses of the population.