A stableness of resistance model for nonresponse adjustment with callback data
利用回访数据调整无应答的抵抗稳定性模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦调查无应答与缺失数据调整，双重稳健估计本身不足以归为因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用回访数据调整无应答的抵抗稳定性模型
- 研究问题
- 调查中反复回访所记录的信息，如何帮助调整无应答偏差，并在何种抵抗稳定性假设下支持识别和有效估计？
- 方法与思路
- 作者提出抵抗稳定性假设，建立相应识别与半参数效率理论，构造包括双重稳健估计量在内的方法，并用于消费支出调查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提半参数方法推广已有参数方法；应用结果提示，无应答与较高住房支出存在关联，但未报告因果效应。
- 阅读关注点
- 应核对抵抗稳定性假设的数学表述、回访数据要求、识别对象，以及双重稳健性和效率结论各自成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断该假设的可信度、可检验性或估计效果大小；住房支出结果仅被表述为关联。
原文摘要
Abstract Nonresponse arises frequently in surveys, and follow-ups are routinely made to increase the response rate. In order to monitor the follow-up process, callback data have been used in social sciences and survey studies for decades. In modern surveys, the availability of callback data is increasing because the response rate is decreasing, and follow-ups are essential to collect maximum information. Although callback data are helpful to reduce the bias in surveys, such data have not been widely used in statistical analysis until recently. We propose a stableness of resistance assumption for nonresponse adjustment with callback data. We establish the identification and the semiparametric efficiency theory under this assumption, and propose a suite of semiparametric estimation methods including doubly robust estimators, which generalize existing parametric approaches for callback data analysis. We apply the approach to a Consumer Expenditure Survey dataset. The results suggest an association between nonresponse and high housing expenditures.