对"无回答"概念的澄清及进一步理解

在一些文献中 ,国外一些学者称之为“无回答”(Ｎｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅ) ;另外一些学者和学术组织对这一问题另有不同称法 ,如 ,Ｚａｒｋｏｖｉｃｈ(196 6 )、Ｆｏｒｄ(1983)称之为“缺失数据”(ＭｉｓｓｉｎｇＤａｔａ) ,隶属于全国研究委员会 (美 )的不完全数据研究小组 (以上称不完全数据研究小组 ) (1983)称之为“不完全数据”(ＩｎｃｏｍｐｌｅｔｅＤａｔａ) ,Ｓｕｄｍａｎ(1976 )称之为“不合作” ,Ｗａｒｗｉｃｋ和Ｌｉｎｇｉｎｇｅｒ(1975 )、Ｄｅｉｇｈｔｏｎ等人 (1978)称之为“无访问”(Ｎｏｎｉｎｔｅｒｖｉｅｗ)。国内学者 ,如…     

对“无回答”概念的进一步理解

在市场调查中,经常会出现无法从需要的样本中获得有效数据的问题。 无回答产生于市场调查的实践,是自然状况、社会环境、调查者与被调查者的道德品质、文化程度及生理状况等众多因素综合作用下的结果,对无回答问题的研究也只有放在实践的社会环境中考虑才真正地具有实践意义。因此,在对无回答的概念进行描述之前,有必要细致地分析一下无回答在市场调查中发生的可能情形。 一般地,市场调查按其发生的时间顺序可依次分为定位（或称为寻找）阶段、征寻（或称为联系）阶段、搜集数据阶段、整理及录入阶段,最后形成原始数据资料。所谓定位…     

抽样调查中无回答误差控制的研究

本文对抽样调查中无回答误差的控制进行了深刻的研究,并提出了一系列事前预防和事后补救的措施。     

抽样调查中有效控制无回答误差的措施

抽样调查中,无回答会造成调查数据的失真,甚致导致抽样调查的失败,因此分析无回答误差产生的原因并讨论对其有效控制的措施具有重要的理论意义和现实意义。文章分析了无回答产生的原因和对调查结果产生的影响,并根据无回答产生的原因和无回答误差的构成,提出了预防措施和调整办法,其目的是降低无回答率,提高调查数的可靠性和有效性。     

调查问卷选项无回答率的SAS程序实现

综合性社会调查项目中,选项无回答率的高低,是评价问卷调查数据质量、问卷题目难易程度以及访问员调查工作质量的重要标准。文章基于选项无回答率的一般计算公式,给出了计算问卷中选项的平均无回答率和选项在全部问卷上的平均无回答率两个SAS实现程序,并归纳了程序的编写思路和技巧。     

抽样调查中无回答对统计的影响及误区的控制

无回答误差是非抽样误差的一个重要来源。本文对无回答对统计的影响进行了具体分析,并针对目前经常采用的控制无回答的方法误区进行了剖析。     

抽样调查中单元无回答处理方法的选择与改进

在抽样调查中,无回答对于抽样推断的影响较大,尤其是单元无回答。通过增加样本容量来处理单元无回答的方式不能从本质上解决问题,而在二重抽样的基础上再实施复杂估计的思路可以有效地提高抽样估计的精度。     

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。     

项目无回答的预防和补救

项目无回答和单位无回答一样,会产生无回答偏差,使估计量方差增大,降低估计精度。本文详细分析了项目无回答产生的原因,提出了解决问题的办法,一是采取预防措施,降低项目无回答;二是对缺失值用替代法和推算法来补救。     

对无回答的探讨

在抽样调查中,我们总希望能取得所要求的所有样本单位并获得关于所有样本单位特征的记录.然而实际情况并非如此,由于各种原因,我们并不能从所有的样本回答及问卷中的所有问题获得有用的数据,即对一些样本单位未能成功实现计量.我们称这类问题为“无回答”,它反映了调查活动中的一个明显‘缺陷”.下面我们对无回答的原因,无回答产生的统计影响以及减少无回答影响的方法进行一些探讨.     

“典型调查“重点调查”概念浅析

“典型调查”和“重点调查”在统计理论中就像盛宴上的压桌碟,绝不是什么重要的角色,却是桌桌必备、餐餐需有的吃食。显然,它们属于统计基础理论与基本常识的范畴,对所有学习与从事统计工作的人员来说都是     

统计调查中无回答的影响及传统控制方法的不可行性

无回答误差是非抽样误差的一个重要来源。本文对无回答的统计影响进行了具体分析 ,并揭示了目前统计调查中经常采用的控制无回答的传统方法的不可行性 。     

处理无回答的二级抽样方法

无回答是抽样调查中较常见,也是较难处理的一个问题。本文意在介绍传统二级抽样调查方法和贝叶斯二级抽样调查方法在处理无回答问题过程中的应用,并对两者的异同作了简略的概述。     

用加权调整法对无回答问题进行调整

无回答问题是抽样调查中较难处理的问题之一。无回答偏差是非抽样误差的一个重要来源,本文对无回答的统计影响进行了具体分析,并详细介绍了如何运用加权调整法对无回答偏差进行调整。     

基于经验加权方法的无回答问题研究

文章研究了利用多阶模型中的空模型和经验加权方法估计无回答问题的方法,并且重点研究了经验加权方法。文章采用2007年广东省城镇住户调查的消费性支出数据进行实证分析,实证结果表明,经验加权方法在对存在无回答的层均值进行估计时,无论是估计的误差率还是稳定性都优于多阶模型方法。     

无回答的抽样后纠偏

针对“无回答”导致的偏误问题,本文提出权偏误和量偏误概念,探讨了采用抽样后分层回归估计纠正这一非抽样偏误的具体方法。     

抽样调查中有效控制无回答误差的措施

一、无回答及其影响1、无回答的定义所谓无回答,是指由于某些原因,从抽中的样本单元无法获得所需的信息,它可以是样本单元没有提供或者没有完全提供所需的信息,也可以是所提供的信息中有一部分无法使用。     

企业市场调查中随机化回答技术的应用

随机化回答技术十分适宜调查敏感性问题并获得相关资料.在企业市场调查中应用随机化回答技术有利于获得敏感性资料,减少调查误差,提高企业竞争力和企业科学管理水平.文章以非工资性收入调查为例,说明了如何组合应用西蒙斯模型法与格林伯格非相关模型法.