Estimation Under Cross-Classified Sampling With Application to a Childhood Survey
交叉分类抽样下的估计及儿童调查应用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：摘要研究二维调查抽样设计，应用调查名称中的纵向属性不构成面板估计方法的依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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交叉分类抽样下的估计及儿童调查应用
- 研究问题
- 在二维总体的两个维度分别独立抽样时，如何估计总体总量及其方差，并评估交叉分类设计相对两阶段抽样的效率？
- 方法与思路
- 作者研究 Horvitz–Thompson 总量估计的渐近分布和无偏方差估计，并针对可能出现的负方差提出简化非负估计及超总体偏差分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称交叉分类设计通常较两阶段设计损失效率，给出多种方差估计，并通过总量与比率模拟及法国儿童调查应用进行比较。
- 阅读关注点
- 应核对两个维度的抽样独立性、效率比较的可比设计条件、无偏方差为何可能为负，以及非负简化所引入的偏差。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法核对刊本变化；摘要未说明通常损失效率的适用范围，也未给出设计建议的具体内容。
原文摘要
The cross-classified sampling design consists in drawing samples from a two-dimensional population, independently in each dimension. Such design is commonly used in consumer price index surveys and has been recently applied to draw a sample of babies in the French Longitudinal Survey on Childhood, by crossing a sample of maternity units and a sample of days. We propose to derive a general theory of estimation for this sampling design. We consider the Horvitz–Thompson estimator for a total, and show that the cross-classified design will usually result in a loss of efficiency as compared to the widespread two-stage design. We obtain the asymptotic distribution of the Horvitz–Thompson estimator and several unbiased variance estimators. Facing the problem of possibly negative values, we propose simplified nonnegative variance estimators and study their bias under a super-population model. The proposed estimators are compared for totals and ratios on simulated data. An application on real data from the French Longitudinal Survey on Childhood is also presented, and we make some recommendations. Supplementary materials for this article are available online.