The Problem of Plot Size in Large-Scale Yield Surveys
大规模作物产量调查中的样方大小问题AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究农业调查中的测量与抽样偏差，没有明确涉及因果识别、面板或结构估计等所列方向，故暂不分类。
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大规模作物产量调查中的样方大小问题
- 研究问题
- 大规模作物测产调查采用较小样方时，是否能比既有约八十分之一英亩样方更有效地估计平均产量及方差组成？
- 方法与思路
- 作者比较三项地区范围调查，涵盖一个小麦调查和两个水稻调查，由日常执行官方测产任务的地方工作人员实施。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称三项调查均显示小样方存在高估平均产量的风险，也不能无偏估计真实方差组成；既有较大样方看似无偏。
- 阅读关注点
- 应核对样方选址、收割测量、效率评价与偏差检验方法，并检查作物、地区和执行人员对比较结果的影响。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；具体效应大小及设计细节未提供，较大样方看似无偏不等于普遍无偏。
原文摘要
This paper gives the results of the three investigations carried out on a district-wide scale for comparing the efficiency of small size plots with those of the order of 1/80th of an acre used under the existing official procedure in India. The first investigation was on wheat in the United Provinces, and the other two on paddy (rice) in the provinces of Bihar and Madras. The experiments were conducted by the staff of the departments of Revenue and Agriculture posted in the districts, who ordinarily carry out crop-cutting experiments under the official orders. The results of all the three investigations show that there is a definite risk of obtaining over-estimates of the average yield with small size plots. In contrast, plots of the order of 1/80th of an acre appear to be free from bias. The results also show that small plots fail to furnish unbiased estimates of the different components of the true variance.