Sample Size Selection in Regression Analysis When there is Nonresponse
存在无应答时回归分析的样本量选择AI 解读 ↓
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存在无应答时回归分析的样本量选择
- 研究问题
- 在多元线性回归调查存在无应答时，如何选择第二阶段追访的无应答者数量，以及第二阶段的总体样本规模？
- 方法与思路
- 作者从贝叶斯角度研究回归系数推断，采用两阶段抽样，对首轮无应答者再抽子样本，并假定追访全部获得应答。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将最优无应答者追访数量和第二阶段总体样本量作为主要研究目标，但未说明最优解形式或实际效果。
- 阅读关注点
- 应核对样本量优化的损失或成本准则、回归系数先验、无应答机制，以及追访完全应答假设的作用。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，版本未注明；优化准则、无应答机制及解法未说明，追访完全应答是明确假定而非验证结果。
原文摘要
Assuming nonresponse, inference concerning the regression coefficients of a multiple linear regression is considered from a Bayesian viewpoint. We exploit a two-phase sampling scheme. At each phase the sample design is of the following type: Select a random sample of size n with n 1 responses obtained. Then, a subsample of size n 2(0 ≤ n 2 ≤ n — n 1) is selected from the n — n 1 nonrespondents. Assuming 100 percent response from the units in the subsample, the principal objectives are: (1) to ascertain at the second phase of sampling the optimal number of nonrespondents to be subsampled; and (2) to determine the optimal overall sample size at the second phase.