A Note on Handling Nonresponse in Sample Surveys
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分类依据与纠错
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样本调查中无回答处理的一则讨论
- 研究问题
- 在估计总体均值时，如何同时利用回答倾向模型和调查数据的参数模型，使其中一个模型失效时仍能获得一定保护？
- 方法与思路
- 作者讨论同时利用两类模型的回归估计量与缺失值插补后的直接扩展估计量，并研究兼顾不同模型和抽样设计的方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要分别陈述两种估计量的模型无偏性与近似准设计无偏性，并讨论同时估计准设计均方误差和模型或组合方差的目标。
- 阅读关注点
- 应核对两类模型各自的条件、近似无偏的误差含义、插补值的构造，以及方差估计在模型失配和不同抽样设计下的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体模型条件和近似误差未说明，不能将所述保护概括为任意模型失配下均有效。
原文摘要
Two distinct types of models are used for handling nonresponse in survey sampling theory. In a response (or quasi-randomization) model, the propensity of survey response is modeled as a random process, an additional phase of sample selection. In a parametric (or superpopulation) model, the survey data are themselves modeled. These two models can be used simultaneously in the estimation of a population mean so that one provides some protection against the potential for failure in the other. Two different estimators are discussed in this article. The first is a regression estimator that is both unbiased under the parametric model and nearly quasi-design unbiased under the response model. The second is a direct expansion estimator with imputed missing values. The imputed values are such that the estimator is both nearly quasi-design unbiased and unbiased under the combination of the parametric model and the original sampling design. The article includes a discussion of variance estimation with the goal of simultaneously estimating quasi-design mean squared error and either parametric model variance or combined (parametric model and original design) variance.