应重视抽样调查的调查误差

目前抽样调查的优势及取代逐级上报统计方法的必然性已经成为共识 ,人们将解决统计数据失真的全部希望寄托于抽样调查 ,甚至出现“一抽就准”的幻想。因此我们必须对抽样调查的误差有一个清醒的认识 ,打破“一抽就准”的幻想。抽样调查误差来源于两个方面 ,一个是单纯由于不同的随机样本得出不同的估计量而产生的抽样误差 ,它是抽样调查所固有的 ,可控制的误差 ;另一个是执行随机原则或调查方案发生偏差而形成的调查误差 ,这是一种人为因素造成的、模糊的、无法计算和修正的误差。现实中抽样调查数据的准确性可以说主要取决于调查误差。而我…     

双重抽样框下项目无回答插补估计方法研究

抽样调查工作中无回答情形不可避免,双重抽样框下亦如此,因此需要对双重抽样框下抽样调查项目无回答造成的估计量偏差进行纠偏校正。首先通过二重抽样获取辅助变量的信息,使用其构造比率估计量与比率型指数估计量的组合估计量对双重抽样框下抽样调查中项目无回答数据进行插补,得到对应各部分子总体的均值估计,再用Hartley估计量的形式对总体总值进行估计。通过计算估计量偏差、均方误差及最优权重系数,对比相同条件下完全回答时同类型组合估计量均方误差的相对精度损失与使用单一比率型指数估计量的相对精度损失,随机模拟结果显示损失率较低,插补方法有效。选择合适的辅助变量构造比率估计量和比率型指数估计量的组合估计量做插补值,更充分利用辅助变量和已回答研究变量信息,基于提出的组合估计量于抽样调查工作具有一定的应用价值。     

抽样调查的系统性误差中估计量偏差的分析

抽样调查已成为我国统计工作中的主要调查方式，但抽样调查事实上始终受着系统计误差的影响，致使抽样调查的结果多少存在问题，而抽样调查实践中估计的偏差这种系统性误差对估计结果的影响，人们的认识还不全面，本文论对此作出分析。抽样调查的误差，是样本的某一估计值与总体对应参数真值的差距，这个差距的大小直接及系到该估计信对总体参数估计的准确程度。根据形成误差的原因，抽样调查中的总误差分为随机误差和系统性误差两部分，前者是不可避免的，它是由样本结构与总体结构的随机差异导致产生的，通常所计算的抽样误差就是这部分随…     

对产生在抽样设计阶段的系统性误差之我见

产生抽样调查中的系统性误差的原因很多,而且属非随机因素,主要受主观因素的影响,致使系统性误差的出现是无规律的。因此,对这部分误差的研究困难较大,进展缓慢,至今在此领域的研究成果不多。但是,由于抽样调查中的系统性误差,在抽样调查的实践中是难以避免的,规模较大的抽样调查更是如此。显然,在抽样调查实践中,若是不考虑这种系统性误差,抽样调查的误差的计算结果便掩盖了这种非随机误差的干扰,没有显示出这部分误差的影响程度,其估计的结果也是不可靠的。因此,有必要对抽样中的系统性误差进行研究,在抽样技术中,引入测…     

捕获再捕获抽样估计量的模拟研究

目前,捕获再捕获抽样已广泛应用于生物科学、社会科学、生命科学和医学的调查研究中。为此,对捕获再捕获抽样的最常用的Lincoln-Petersen估计量和Chapman估计量进行模拟比较,提出新的有偏估计量,其偏差介于上述两个估计量之间。理论和模拟结果显示：新估计量有时优于其它两个估计量;在实际应用中,当上述两个估计量较难取舍时,新估计量可以作为一个更好的选择。     

消除回答误差的随机化模型

同其他统计调查方法一样,抽样调查结果也会出现误差。抽样调查的误差可分为抽样误差和非抽样误差两类,其中抽样误差是由抽样的随机性引起的,是不可消除的,但我们可以对它进行估计,并控制在要求的范围内。在样本量固定的情况下,我们通过采用适当的抽样方法和估计量来最大限度地减少抽样误差,并将其控制在一定的限度内。非抽样误差是发生在回答、登记、汇总、计算等过程中的误差,我们可以通过加强统计法规建设,提高统计人员的素质来消除或减少登记、汇总、计算等过程中的误差,而回答误差由于受多种因素的影响,非常难以控制和消除。在调查项目…     

混合样本下双因素误差模型的参数估计

考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本，在实际应用中，根据研究的需要和两种样本各自的特征，有时将两种样本结合使用，从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法，得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差，结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比，混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差，优于面板数据下的极大似然估计量。     

抽样调查中无回答误差的有效控制

无回答误差是指在调查中由于各种原因，调查人员没能够从入选样本的单元处获得需要的信息，由于数据缺失造成估计量的偏误，这种偏误对调查数据的质量起着重要的影响。而这种现象在抽样调查中普遍存在，对估计量的危害也比较大，所以国际上对这方面的讨论一直比较热烈且对此问题的研究比较系统，而国内在这方面的研究尚不充分和完善，抽样调查实践中更是缺乏对无回答的有效控制手段。     

人口普查误差刍议

许多国家每次人口普查之后都要对其进行质量评估,计算人口普查误差,包括净误差及其构成部分（普查遗漏和普查错误计数）。通常采用先估计净误差,然后估计普查错误计数和普查遗漏。人口普查误差计算的关键是估计总体实际人口数。目前多数国家是使用基于捕获-再捕获模型和事后分层的双系统估计量估计实际人口数。最近1～2年美国提出使用基于罗吉斯蒂回归模型的双系统估计量估计实际人口数。研究结论表明：真正的人口普查误差其实是不能计算的;基于罗吉斯蒂回归模型的双系统估计量由于不受样本量限制而可以选择较多的事后分层变量,因而它优于基于事后分层的双系统估计量。     

偏差及其控制

与全面统计相比,抽样调查数据质量控制更复杂,涉及环节更多。一般地,抽样调查总误差可分解为两大部分,一是偏差,它反映了总体估计量的期望值与总体参数的偏离程度;另一是抽样方差,它描述了总体估计量与总体估计量期望值的偏离程度。抽样方差的理论研究比较成熟,规模以下工业经过六年多抽样实践,对抽样方差控制积累了比较丰富的经验。而偏差产生的机理比较复杂,涉及环节多,并且很多是无法计算的,理论上对偏差的研究也很不充分,因此在实际操作中对偏差的控制比较困难,而且很难把握。本文结合福建省规模以下工业抽替换规则很难得到严格执行,常…     

人口普查内容误差估计

人口普查不可避免会发生覆盖误差与内容误差。这两类误差都要纳入评估范围。发达国家迄今尚未评估内容误差。发展中国家虽然评估内容误差,但所采用的“未加权内容误差比率估计量”未覆盖各种来源引起的内容误差。针对这一缺陷,本文研究目标是,用提出的“加权内容误差完整估计量”替代“未加权内容误差比率估计量”。为实现目标,采用文献解读法、现场调查法和数理模型法研究“加权内容误差完整估计量”及其抽样方差估计量的建立。研究意义在于,建立以“加权内容误差完整估计量”为核心的人口普查内容误差评估理论体系,为政府统计部门制定人口普查内容误差评估方案提供参考。     

非随机抽样误差的产生、影响及预防

统计调查中抽样调查的误差主要来源有两个 :一个是由于抽样调查单位的随机性而带来的样本指标数值与总体指标数值之间的绝对离差 ,我们称为随机抽样误差。另一个是由于在抽样调查中其它各种原因而引起的样本指标数值与总体指标数值之间的绝对离差 ,我们称为非随机抽样误差。由于随机抽样误差是抽样调查固有的 ,不可避免的 ,但是可以计算和控制 ,故人们把它放在抽样调查理论的核心地位 ,对它的研究已相当深入和成熟。但对非随机抽样误差重视不够 ,忽略了它的影响 ,往往是蜻蜓点水一带而过 ,本文就非随机抽样误差的产生、影响及预防谈一点看法…     

人口普查质量评估中的比对误差研究

针对人口普查质量评估中对普查登记人口名单及其质量评估调查人口名单进行比对,以找出二者匹配人数构造双系统估计量或单系统估计量可能出现的比对误差问题,提出测度比对误差及对人口普查覆盖误差估计影响的研究目标。为实现上述目标,采用文献解读法,以及吸纳国际相关前沿研究成果的研究思路,研究比对误差的总差异率、净差异率和相对误差率等问题。研究认为:内含比对误差的人口普查覆盖误差估计值不能真实反映人口普查登记工作的质量,影响普查数据用户的决策;欲测度比对误差对人口普查质量评估结论的影响,可从人口普查质量评估调查样本中抽取子样本再次比对(评估比对),然后比较评估比对与原始比对结果的差异;欲测度比对误差对人口普查净误差的影响,可分别计算原始比对和评估比对的双系统估计量,然后求二者之差;欲测度比对误差对人口普查错误登记人数(或遗漏人数)的影响,可分别构造原始比对和评估比对的错误登记人数(或遗漏人数)估计量,然后求二者之差;在中国开展比对误差测量工作势在必行,急需进行比对工作的基础建设。     

有辅助变量可利用时估计量的选择

文章给出抽样调查中有辅助变量可利用时在回归估计量与分层样本估计量、回归估计量与PPS估计量之间进行选择的准则.     

非抽样误差成因及改进探析

一般而言，非抽样误差可分为三类，分别是：抽样框误差、无回答误差和计量误差。笔者将围绕抽样框误差、无回答和计量误差的成因及改进展开探讨。 　　一、抽样框误差： 　　所谓的抽样框误差指目标总体和抽样总体不一致时产生的误差。 　　抽样框误差有五个来源，一是不能覆盖目标总体单位。二是抽样样本包含了非目标总体单位，包含非目标总体单位主要是由于目标总体的变化产生的误差。三是复合联接。复合联接的意思就是一个目标总体单位联接着一个以上的抽样单位。比如，有的家庭拥有两个住所、两个地址，那么他们被选中的概率就是一般家…     

利用农业普查成果评估,修正农村常规抽样调查误差的探讨

随着我国农村统计制度改革的深入,抽样调查将成为采集农村社会、经济信息的主要方法,而伴随抽样调查而来的各种误差将常常成为正确提供统计服务、影响科学决策的主要障碍.因此,如何有效地评估、修正农村常规抽样调查误差,对正确提供抽样调查结果,不断完善抽样调查方法具有重要的现实意义.本文拟就利用第一次农业普查成果评估、修正农村常规抽样调查误差的问题作一探索.     

基于γ散度的单元水平模型小域稳健估计

在基于抽样调查数据对总体参数进行估计的方法中，小域估计方法能够借助于辅助信息对小样本乃至无样本区域的参数进行有效的估计，并被广泛应用于抽样估计领域。单元水平模型作为小域估计的基本模型之一，是处理单元级别数据估计的有力工具之一。在单元水平模型的应用条件中，需假定区域随机误差和模型随机误差均服从正态分布。然而，在抽样调查中，满足这一条件的调查数据是很少的，尤其是在观测数据中出现离群值时。不满足正态性假设条件下的小域估计量会产生较大的偏差和均方误，因此有必要研究针对正态性假设和离群观测值不敏感的稳健估计方法。通过引入γ散度和γ似然函数，构建了基于单元水平模型的小域稳健估计方法，得到了模型参数的稳健估计和小域目标变量的稳健估计。与现有的稳健估计方法相比，所提新方法能更好地处理区域随机误差和模型随机误差非正态的情形，对于目标变量存在离群观测的情形，具有更好的稳健性，估计均方误更小。在利用模拟数据进行验证中，比较了不同误差分布情形下几类常用估计方法得到的估计量的均方误差，并进一步探究了随着污染分布的方差和比率变化，所得估计量的均方误差变化情形。最后，通过应用于经典的小域估计数据，进一步验证了所提新...     

辅助信息在抽样调查中的应用

一、辅助信息及其种类 在抽样调查中，调查指标的样本信息是估计总体目标量必不可少的信息，我们称其为基本信息。由于样本是总体的一部分，抽样又是按照一定概率进行的，故样本提供的是不全面的且带有随机干扰的信息。这就是说，基本信息不仅量极其有限，而且在反映总体特征时常常伴有不可消除的偏差，这就必然使估计量精度受到一定限制。 在许多情况下，我们在抽样调查之前对总体及抽样单元并非一无所知，往往是事先掌握某些可资利用的总体信息及抽样单元信息，而在抽样调查中除了获得调查指标的样本信息外，常可伴随获得其它可资利用的样…     

浅谈工业抽样调查的误差与对策

工业抽样调查工作可以在越来越错综复杂的市场经济中准确地统计有关经济指标 ,提高数据的权威性 ,还可以减轻统计人员的负担 ,保证数据质量。广东已决定从 2 0 0 0年第三季度起正式在工业统计中全面开展抽样调查 ,以推算规模以下工业产值和主要统计指标。从这次工业抽样调查试算的结果看 ,样本单位核实数与原报数、样本框、样本单位推算总体数与年报数均存在不同程度的误差 ,一些地方的误差还较大 ,其原因是多方面的。一、抽样调查误差的来源与分类抽样调查中的误差可分为抽样误差和非抽样误差两大类。1.抽样误差 :抽样误差是由于样本的随机…     

重权数在复杂调查的方差估计中的应用

 方差估计是抽样调查的重要组成部分,重抽样方法是常用的方差估计方法。重权数方法与重抽样方法类似,也是利用计算机的优势通过重复获得大量不同的子样本的重权数估计目标参数的估计量和方差估计量,是一种稳健、通用、有效的方差估计方法。本文主要介绍重权数在复杂抽样调查的方差计算中的理论和应用。