A Mean Squared Error Model for Dual Frame, Mixed Mode Survey Design
双抽样框、混合调查方式设计的均方误差模型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：摘要关注调查抽样设计与误差成本权衡，未直接对应所列经济计量细分领域。
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代码、数据与补充材料
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双抽样框、混合调查方式设计的均方误差模型
- 研究问题
- 在双抽样框调查中，如何结合抽样方差、访问员差异、各框偏差及调查成本，确定两个抽样框之间的样本分配？
- 方法与思路
- 作者建立涵盖抽样方差、访问员方差与框内偏差的误差模型，并配套成本模型，在全国犯罪调查中分析样本分配。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架用于考察两个抽样框的不同偏差水平如何影响最优样本配置，并针对两类犯罪展示设计决策的变化。
- 阅读关注点
- 应核对两框覆盖与重叠的处理、误差分解及成本函数、最优分配的目标和约束，以及假定偏差水平的来源与敏感性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明各误差项如何识别或估计，也未给出最优分配和成本的具体结果。
原文摘要
An error model for dual frame survey designs is developed. It includes components of error for sampling variance, interviewer variance, and bias in each frame. A cost model that attempts to capture the complexity of a full scale dual frame survey is presented. The error and cost models are applied to a large national survey, the National Crime Survey, and the effect that alternative levels of bias in both frames have on the optimal allocation of sample to the two frames is examined for two types of crime.