抽樣調查設計(已改無錯字)
2023-02-25 22:44:40 本頁面
【正文】 定價的最后決策當然需要考慮眾多要素， 但調查結果無疑可以為決策提供參考依據。 六 .政府統(tǒng)計中需要研究的一些課題 在政府統(tǒng)計中，抽樣調查需要研究一些問題 涉及：輪換周期，輪換比例，輪換層次，輪換程 序， 數據的銜接等問題。 關于使用永久隨機數抽樣方法的討論 《永久隨機數法樣本輪換初探》， 統(tǒng)計教育 ， 2023， 2 《不同樣本輪換方法的比較》， 統(tǒng)計與預測， 2023， 1 抽樣方法改進的思路： 層層抽樣 追加樣本 如何在估計方法上做文章 “小區(qū)域”估計問題 《論抽樣調查中的域估計》， 統(tǒng)計與決策 2023， 12 《對抽樣調查解決多層次估計問題的探討》， 統(tǒng)計 研究， 2023， 12 盲目使用統(tǒng)計軟件的陷阱，抽樣方法與分析方法不 對應。例如權數的調整問題 抽樣估計中的權數調整《全國統(tǒng)計科學研討會學術論文集》2023， 8 多變量聯(lián)合加權應用研究《統(tǒng)計理論、方法、應用研究》 《多變量與規(guī)模成比例概率抽樣的有關問題》， 統(tǒng)計與信息論壇， 2023， 1 ——缺失數據問題 無回答，失真數據的剔除等 處理缺失數據中輔助信息的利用 《統(tǒng)計研究》 1998， 1 不同插補方法的比較 《數理統(tǒng)計與管理》 2023,4 缺失數據的偏差校正《數理統(tǒng)計與管理》 2023， 4 缺失數據的加權調整《數理統(tǒng)計與管理》 2023， 5 缺失數據的插補調整 《數理統(tǒng)計與管理》 2023， 6 處理無回答的校準估計《統(tǒng)計研究》 2023， 6 調查中缺失數據的統(tǒng)計處理，《市場統(tǒng)計與信息 》 2023， 4 抽樣調查是科學和藝術的結合 需要本本，但不能“本本主義” 需要經驗，但不能“經驗主義” 案例分析： 極小信息情況下如何進行樣本量分配 調查目的：了解亞洲血統(tǒng)人口對某些問題的看法，并和其他血 統(tǒng)人口看法進行對比分析。 調查對象 ：美籍居民 調查方式： 電話調查，電話號碼需購買 樣本要求： Asian 1200 Hispanic 600 Non_H_B 300 NON_H_W 600 Total 2700 需要解決的問題：購買電話號碼數量及該數量在各地區(qū)的分配（回答率 60%）。 表 1：美國不同地區(qū)亞洲血統(tǒng)人口所占比重 (1)地區(qū) (2)人口數 (3)地區(qū)人口比重 (4)亞裔人數 (5)=(4)/(2)亞裔比重 . 723959 207155 Seattle 516259 60819 . 8863164 925561 . 7322564 509955 Chicago 2783726 102938 Balance 235103536 5102210 total 255313208 100 6908638 分析：如果樣本量按人口比例在全國各地區(qū)鋪開 ， 所需要的電話號碼個數為： 如何 充分利用各地區(qū)亞洲血統(tǒng)人口比重不同這個輔助信息 ？ 如果采用采用比重高的地區(qū) （ 如舊金山 ， %） ， 則 但這已經不是全國樣本 。 7391 1200 ???所需個數 設計 ： 按前表資料，將全部地區(qū)劃分為 6個域，于是要解決的問題是在僅有有限的輔助信息（人口數，戶數，種族分類）條件下，如何在各域中分配樣本量，使得調查費用盡可能少（即盡可能少地購買電話號碼），同時保證樣本具有一定的代表性。為便于分析，將有關符號作如下說明： N： Asian總戶數， N=總戶數 Asian人口比重 Nh：第 h域中 Asian戶數（ h=1， 2， …， 6）
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