Simplified unbiased variance estimation for multistage designs
多阶段抽样设计中的简化无偏方差估计AI 解读 ↓
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多阶段抽样设计中的简化无偏方差估计
- 研究问题
- 每层选择两个第一阶段单位的不等概率多阶段抽样中，能否通过分组简化无偏方差估计，并减少阶段内分量的计算？
- 方法与思路
- 作者为所述不等概率抽样设计引入分组方法，建立方差估计的无偏性等性质，并使用真实总体考察单阶段情形的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所有所述第一阶段选择方法均可使用该分组机制，且以高概率免去阶段内分量计算，并报告效率与稳定性分析。
- 阅读关注点
- 应核对每层两个单位的设计限制、分组如何保持无偏性，以及多阶段理论与单阶段经验结果之间的适用范围差别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出分组规则、节省计算的概率或效率数值，不能推广至任意多阶段设计。
原文摘要
All unequal probability selection methods of two first-stage units per stratum are shown to permit the use of a grouping device, leading to simplified unbiased variance estimators in multistage sampling. These variance estimators avoid the calculation of within first-stage components with a high probability. Several desirable properties of the grouping method are established. Empirical results on efficiencies of ‘grouping’ estimators and stabilities of corresponding variance estimators for unistage sampling are also presented, employing real populations.