Mixed orthogonal arrays for variance estimation with unequal numbers of primary selections per stratum
各层初级抽样单位数不等时用于方差估计的混合正交表AI 解读 ↓
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各层初级抽样单位数不等时用于方差估计的混合正交表
- 研究问题
- 在大型复杂调查中，各层抽取的初级单位数不相等时，如何扩展平衡重复复制法以估计非线性统计量的方差？
- 方法与思路
- 作者利用强度为二的混合正交表，或等价的非对称析因等频正交主效应设计，构造可用于方差估计的平衡子样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法将平衡重复复制法从各层抽取相同数量初级单位的设计，扩展到各层选择数可不同的更一般抽样设计。
- 阅读关注点
- 应核对子样本构造、复制权重、正交表的存在与实现条件，以及非线性统计量方差估计对具体抽样设计的要求。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；设计条件、方差公式与有限样本精度未提供，不能据此认为覆盖所有复杂调查。
原文摘要
For estimating the variance of nonlinear statistics in large-scale complex surveys, the method of balanced repeated replications has received special attention. The method at present is useful in stratified clustered designs with equal number of primary selections from each stratum. This paper extends the method to general sample designs with arbitrary number of selections from each stratum. It is shown that mixed orthogonal arrays of strength two, or equivalently, equal frequency orthogonal main-effect plans for asymmetrical factorials give a set of balanced subsamples useful in variance estimation.