Sample Selection and the Choice of Estimator in Two-Way Stratified Populations
双向分层总体中的样本选择与估计量选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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双向分层总体中的样本选择与估计量选择
- 研究问题
- 在双向分层总体中，总体频数信息用于抽样设计还是用于估计量，分别会如何影响方差与最终估计效率？
- 方法与思路
- 作者交叉比较简单随机、单向和双向分层抽样，以及利用不同层级总体频数的估计量，并用真实总体资料作示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，频数信息用于抽样或估计时，抽样方差近似相同；效率可按所用总体信息量理解，但比较依赖样本足够大。
- 阅读关注点
- 应核对近似方差比较的条件、各估计量使用的信息，以及小样本层或空层如何导致后分层加权的偏差与方差膨胀。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出比率估计稳定所需的样本规模，也不能把近似方差相同理解为精确等价。
原文摘要
The paper studies the effect on variance of the method of sample selection and the choice of estimator in a two-way stratified population. Three methods of sampling, simple random and one and two-way stratified, are studied in conjunction with estimators which use no population information, one and two sets of marginal frequencies and cell frequencies. It is shown that whether the information in the population frequencies is used in the sample draw or in the estimator, the sampling variances are approximately the same. Hence efficiency can be associated with the method of sample selection and the estimator by the amount of population information used by each. Some of the estimators involve post-stratified weighting and hence are subject to biases and inflated variances by the occurrence of small (or zero) sample sizes in the strata; in addition, the comparisons made are unequally affected by small sample sizes, but they are valid for sample sizes large enough to make the ratio estimators become stable. Data from a real two-way stratified population are used for illustration.