抽樣技術(shù)其他專題ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-26 02:44 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 xqpqy w ??? ??????????? 2222222 1)1(1)(1 ?????ycycxxay w ??????????? )1()(該估計(jì)量的方差： 222211)(qqnyVyw ??????? 如果不利用前期信息，只根據(jù)第二期的結(jié)果來(lái)估計(jì)均值，有 21 yqypy ?????其方差為 nyVy2)( ??? 計(jì)算利用前期信息后的設(shè)計(jì)效應(yīng) 見(jiàn)書(shū) P208： 22211)()(qqyVyVd ef f w??????可以得到最優(yōu)的輪換比： 2211?????q22 ? 三、樣本輪換方法（ P209） ? 四、樣本輪換應(yīng)該遵循的原則 23 第三節(jié) 敏感性問(wèn)題的處理 ? 一、敏感性問(wèn)題 所調(diào)查的內(nèi)容涉及個(gè)人隱私，受訪者不愿或不便于公開(kāi)的問(wèn)題。 ? 如果直接使用對(duì)這類問(wèn)題的答案構(gòu)成的調(diào)查結(jié)果來(lái)推斷總體，顯然可靠性值得懷疑。 ? 一般從兩個(gè)方面改進(jìn)： ? 改進(jìn)問(wèn)卷設(shè)計(jì)； ? 通過(guò)引入專門的抽樣技術(shù)（隨機(jī)化模型），消除受訪者的防衛(wèi)心理，降低受訪者因真實(shí)回答遭受的隱私受侵害的風(fēng)險(xiǎn)。 ? 是指在調(diào)查中使用特定的隨機(jī)化裝置，使得被調(diào)查者以預(yù)定的概率來(lái)回答敏感性問(wèn)題。 ? 這一技術(shù)的宗旨就是最大限度地為被調(diào)查者保守秘密，從而取得被調(diào)查者的信任。 ?隨機(jī)化回答技術(shù) ?比如在調(diào)查學(xué)生考試作弊的問(wèn)題中，設(shè)計(jì)外形完全一樣的卡片 k張，其中 k1張卡片上寫上 “ 你考試是否作過(guò)弊 ?”， nk1張卡片上寫上另外的問(wèn)題。然后放在一盒子里。調(diào)查時(shí)，由被調(diào)查者從盒子里任抽一卡片，根據(jù)卡片上的問(wèn)題做出回答，至于卡片上具體是什么問(wèn)題，調(diào)查者無(wú)權(quán)過(guò)問(wèn)。這樣就起到了為被調(diào)查者保密的作用。因而相對(duì)于直接問(wèn)答調(diào)查，易于得到被調(diào)查者的合作。 ? 沃納隨機(jī)化回答模型 ?西蒙斯模型（ Simmons model） 隨機(jī)應(yīng)答技術(shù)的類型 二、沃納隨機(jī)化回答模型 由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家沃納提出，具體的做法是：要調(diào)查的敏感性問(wèn)題，列出 正反 兩個(gè)問(wèn)題。如調(diào)查考試作弊問(wèn)題，就作成兩種卡片： 卡片 A：我曾在考試中作弊 卡片 B：我不曾在考試中作弊 然后由被調(diào)查者隨機(jī)抽取一張來(lái)回答 “ 是 ”或 “ 否 ” ， 至于卡片上具體是什么問(wèn)題，調(diào)查者無(wú)權(quán)過(guò)問(wèn)。 因此，調(diào)查人員 并 不知道被調(diào)查者在回答那一個(gè)問(wèn)題，而達(dá)到對(duì)被調(diào)查者個(gè)人秘密 的保密作用。 ? 兩種卡片的比例是已知的。卡片 A的比例是 P，卡片 B的比例是 1P。 ?在大規(guī)模調(diào)查中，抽中卡片 A的概率 P(A)=P , 抽中卡片 B的概率 P(B)=1P ? ?沃納隨機(jī)化回答模型 ? 若樣本量為 n，回答“是”的人有 m個(gè)，則 nmP 的估計(jì)值為是 )(?回答“是”的有兩種情況：一種抽中了卡片 A,正好是作了弊，另一種是抽到了卡片 B，沒(méi)有作弊的。 )|()()|()()( BPBPAPAPP 是是是 ????28 受訪者 卡片 A 卡片 B PP?1是 不是 不是 是 ???1???1具有 A特征 具有 B特征 具有 A特征 具有 B特征 )|()()|()()( BPBPAPAPP 是是是 ??????)|( AP 是 ??? 1)|( BP 是不管抽到卡片 A還是 B，作過(guò)弊的概率是相等的，假設(shè)為 ?滿足的估計(jì)可以得到 ?? ?)?1)(1(? ?? ???? PPnm12112)1(?????????PPnmPPnm?)21( ?P其方差為： 2)12()1()1()?(?????PnPPnV???無(wú)偏估計(jì)： 222)12()1()?1(?)12)(1()1(1)?1(?)12()1()?(???????????????PnPPnPnPPnPnnmnmv??????舉例： ,120,400,43 ??? mnP?解： 121? ?????PPnm?0 0 2 )12)(1()1(1)?1(?)12()1()?( 22 ???????????PnPPnPnnmnmv
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