Use of Domain Estimators with Unequal Probability in Sample Surveys
调查抽样中不等概率域估计量的使用AI 解读 ↓
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调查抽样中不等概率域估计量的使用
- 研究问题
- 当抽中的单位与目标估计单位并非一一对应，并伴有名单重复及问卷未回复时，如何获得总体参数的无偏估计？
- 方法与思路
- 作者结合邮寄问卷与未回复者子样本面访，使用不等概率域估计量，并处理名单重复和目标估计单位识别问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些技术可获得无偏估计，解决名单重复与单位识别的实际问题，并在所述调查中取得较精确且成本较低的估计。
- 阅读关注点
- 应核对抽样单位到目标单位的映射、纳入概率与重复计数处理，确认未回复者子抽样如何进入估计及其无偏性条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无偏性条件、精度与成本数值未提供，其推广还取决于是否具备适当名单。
原文摘要
Unbiased estimates of population parameters can be obtained from a sample survey when the sample units are not the primary units of estimation, i.e., when the correspondence between the units selected in the sample and the units of interest is not one to one. The survey technique used was that of a mail questionnaire with direct interviews of a subsample of non-respondents. The estimation technique used was that of domain estimators with unequal probability. Feasible solutions for the problems of duplication in the list and identification of units of estimations were found. Precise, and relatively inexpensive estimates weie obtained by these techniques and they are applicable to many survey situations where adequate lists are available.