An Evaluation of Model-Dependent and Probability-Sampling Inferences in Sample Surveys
样本调查中模型依赖推断与概率抽样推断的评估AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究有限总体抽样与推断基础，未明确涉及所列因果、面板或其他经济计量细分方向。
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…
样本调查中模型依赖推断与概率抽样推断的评估
- 研究问题
- 从调查样本推断有限总体时，依赖假定模型的推断与依赖抽样方案随机化的推断有何差别，应采用什么准则？
- 方法与思路
- 作者对比两种推断依据，定义有限总体估计量的随机化一致性，并通过数值例子讨论模型依赖估计可能带来的风险。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章将随机化一致性作为概率抽样的要求，说明模型表面符合样本仍可能产生推断风险，并提出实践原则。
- 阅读关注点
- 应核对随机化一致性的定义与渐近框架、数值例子的总体和抽样设计，以及作者提出原则所依赖的推断目标。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未展示数值例子或完整原则，不能据此否定所有模型依赖的调查推断。
原文摘要
In this paper we are concerned with inferences from a sample survey to a finite population. We contrast inferences that are dependent on an assumed model with inferences based on the randomization induced by the sample selection plan. Randomization consistency for finite population estimators is defined and adopted as a requirement of probability sampling. A numerical example is examined to illustrate the dangers in the use of model-dependent estimators even when the model is apparently consonant with the sample data. The paper concludes with a summary of principles that we believe should guide the practitioner of sample surveys of finite populations.