Estimation of Interviewer Effects for Categorical Items in a Random Digit Dial Telephone Survey
随机拨号电话调查中分类题目的访员效应估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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随机拨号电话调查中分类题目的访员效应估计
- 研究问题
- 复杂电话调查中，访员之间的差异如何增加二元或分类题目总体估计的方差，怎样衡量这种精度损失更合适？
- 方法与思路
- 作者利用二元变量的方差分量模型，将模型参数联系到总体估计的方差膨胀，并考察潜在变量上的访员内相关。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出不受总体属性比例影响的访员效应指标，并在劳动状态调查中发现至少一个类别存在小幅正向访员效应。
- 阅读关注点
- 应核对潜在相关参数与总体估计方差的对应关系、复杂抽样设计的处理，以及各劳动状态类别的估计不确定性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；未给出效应数值、具体抽样设计及模型条件。
原文摘要
The loss of precision in estimates of means due to variability among interviewers can be substantial for some questionnaire items and survey designs. The most commonly used methods for estimating the magnitude of this loss are inappropriate for binary items in complex surveys. This article shows how parameters from a model for variance components in binary variables (Anderson and Aitkin 1985) are related to the increased variance of population estimates. It is suggested that one of these parameters, a measure of correlation between interviewer observations on a latent variable, may be more appropriate than the intrainterviewer correlation p for measuring the magnitude of interviewer effects. This is because it is unaffected by the level of the attribute in the population, which is not true of p. Interviewer effects for a household respondent's recorded labor-force status in a random digit dial telephone survey are examined using the new model and estimation process. Small but positive effects are present for at least one of the labor-force categories.