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：摘要聚焦调查误差、成本与抽样分配，没有所列经济计量细分的直接依据。
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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
- 双抽样框调查中，抽样方差、访问员方差和各框偏差如何共同影响总误差，并在成本约束下改变样本最优分配？
- 方法与思路
- 作者建立包含多种方差及偏差的误差模型，并配套描述完整双框调查的成本模型，分析不同偏差水平下的分配。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将误差与成本模型用于美国全国犯罪调查，考察两类犯罪中两个抽样框偏差变化对最优样本分配的影响。
- 阅读关注点
- 应核对误差分量之间的依赖处理、成本函数设定、偏差水平的来源，以及优化目标、约束和敏感性分析范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；最优分配数值、偏差估计方式及跨调查适用性未说明。
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.