固定样组纵向调查"间歇式"期单元无回答的加权调整

期单元无回答误差是固定样组纵向调查中经常出现的一类抽样误差，如果不对之进行调整，则往往造成估计量的偏差，已经提出的两种加权调整方法不易处理“间歇式”期单元无回答。在本文中，我们提出了纵横加权调整方法，这一方法克服了已有方法的不足，我们所作的模拟研究表明，纵横加权方法降低了估计量的偏差，并在作两调查期指标均值变化分析时，充分利用了两期回答状态的相关信息，提高了变化估计量的准确度。     

存在项目无回答时的因子分析

在进行因子分析时，调查数据常常存在项目无回答的情况，本文将诸因子作为隐含变量，建立无回答概率与诸因子的统计模型。并给出模型参数的两步估计方法，从而得到了存在项目无回答时的因子分析．实际计算结果说明了本文模型和方法的实践意义．     

双辅助信息随机化回答模型的两种估计量

随机化回答技术是进行敏感性问题调查和推算总体特征比例的一种有效方法.通过在随机化回答技术中使用辅助信息,可以提高估计量的精度,从而得到更为合理的调查结果.在随机化回答技术中引入两个辅助信息,提出比方法和比方法与回归方法组合的两种估计量,计算了这两种估计量的均方误差,并通过数值计算验证了两种估计量的合理性.     

双无回答层抽样的三重抽样比率估计量

无回答在抽样调查中经常出现,无回答层再抽样是解决无回答的常用方法.当辅助变量总体均值未知时,本文讨论了双无回答层抽样的三重抽样方法,给出了三重抽样的分层汉森-赫维茨估计量和比率估计量,以及它们的方差和估计方差.给出满足事前给定总调查费用约束的三重抽样过程的最优设计参数,以及比率估计量的方差估计.给定总调查成本,三重抽样的分层汉森—赫维茨估计量与比率估计量进行模拟比较,演示比率估计量的优良性.     

随机截尾的Warner与Simmons模型

本文在随机截尾模型的基础上,为了提高回答者的合作程度,提出了两种改进的调查敏感性问题数量特征的随机化回答方法。     

估计敏感特征比例和敏感指标均值的问卷调查技术

提出了一种敏感性问题问卷调在技术.在相同的样本量下,提出的问卷调查技术可以获得调查者所关心的两项敏感指标(敏感比例π_x和敏感指标均值μ_x).此外,还定义了关于敏感指标的极大似然估计形式,给出一种问卷调查装置对个体隐私保护的度量方法.利用Monte Carlo方法模拟计算了在简单随机有放回抽样设计方案下估计量的精度和装置的保护度.     

一种可供选择的随机化调查方法

本文提出了一种新的随机化调查方法,Warner(1965)和Horvitz,Simmons(1967)随机化回答方法是本文方法的特殊情形.这一方法比Warner(1965)方法和Mangat(1990)方法更有效. 当考虑存在不真实回答时,在一定的条件下并且不损失对个体保护度和不增加调查成本的前提下,提出的方法优于Simmons(1967)方法和Sarjinder Singh(2000)方法.对简单随机不放回抽样,在总体非敏感属性个体比例未知的情况下,给出了两个子样本容量的最优配置.     

随机化回答技术在城镇职工非工资收入调查中的应用

一、引言 为加强消费基金的宏观管理,全面分析职工分配结构的变化情况,建立和健全城镇职工非工资收入的调查统计是十分必要的.近年来,城镇职工的收入结构发生了很大变化,非工资收入越来越多,收入的隐蔽性明显增强.尤其在目前,由于控制消费需求的过快增长,职工的非工资收入已为社会所关注,人们对此都较为敏感.职工自然产生各种思想顾虑,这就使得调查者对被调查者采用直接回答方式得到非工资收入数据带来一定的困难.例89年春节后我们搞过一项职工生活调查,被调查者回答“从工作单位得到工资外现金、实物和有价票证”指标时,避而不答的占16.3%,…     

问卷分割方法中的模式选择研究

随着社会调查目的的增多,问卷长度越来越长,导致无回答率增高,同时对准确性和调查速度产生影响,导致成本效率下降。解决该问题的一个方法是使用问卷分割方法,该方法作为一个提升复杂调查中效率的新兴工具,在减轻被访者的负担并提高回答质量上有显著地作用。本文详细分析了问卷分割方法的进展,系统性地探讨了分割的模式和模式的选择,并结合应用场景对具体参数估计进行了说明和推导。最后针对问卷分割的应用场景提出了相对应的建议。     

具有缺失数据的Eichhorn模型

为了解决在Eichhorn乘法扰动模型中存在的项目无回答问题,对敏感变量总体均值在辅助变量总体均值已知与未知条件下提出了比率插补方法.理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.