关于样本量计算方法的比较研究

在设计抽样方案时样本量的确定是一个重要内容,确定样本量需要综合考虑精度、置信水平、抽样方式、费用等多方面因素.文章首先对费用一定误差最小或误差一定费用最少时的最优样本量进行分析,然后利用简单随机抽样的样本量和设计效应研究复杂抽样的样本量,最后根据社会调查的经验总结出针对不同总体规模和目的的样本容量范围,为抽样设计提供参考依据.     

四川规模以下工业抽样调查系列报道

(三) 规模以下工业企业抽样设计及实践 所谓抽样设计是指对一项抽样调查工作具体的的样本抽取方式及与之相适应的总体推算方式的选择.在我国,对规模以下工业进行抽样调查起步时间不长,因此,国家的抽样调查方案规定得比较原则,给各省(市、区)留下了较大的灵活空间.四川的抽样设计就是在满足国家方案的前提下,结合四川实际,对样本抽取方式及与之相适应的总体推算方式的具体选择.在抽样框既定的条件下,一个好的抽样设计,既要方便调查的组织实施,又要在相同精度下使样本单位尽可能少,或者在相同的样本量下使调查精度最高.由于国家抽样调查对各省市区的调查精度作了统一规定,因此我省抽样设计的目标是既方便调查的组织实施,又使样本单位尽可能少.     

抽样信息在复杂调查数据中的应用研究

随着社会经济的发展,人们越来越多地使用调查数据,尤其是利用复杂调查数据进行研究.复杂调查数据源于复杂抽样设计,是指在抽样调查过程中使用分层、多阶段、整群和不等概率等复杂抽样设计获得调查数据.在数据分析中,若忽视层、群等抽样设计的复杂性,直接利用调查数据按照传统数据分析方法,容易得出错误的结论,尤其是涉及标准误的估计.本文主要介绍复杂抽样设计和复杂调查数据的特征,对抽样信息在复杂抽样数据中的应用进行研究,并以中国家庭追踪调查(ChinaFamily Panel Studies,CFPS)为例详细说明抽样信息在复杂调查中的应用,说明在复杂抽样调查数据中使用抽样信息的重要性.     

部份样本轮换抽样下的比估计

部份样本轮换抽样下的比估计辽宁大学国民经济管理学马树才，韩云虹在实际抽样调查中，当对总体的前期抽取一定容量的样本个体进行调查后，在对总体现期抽样调查时，人们常常将前期抽样的样本个体部分采取轮换的方式进行，以期望提高对总体的现期估计的精度。那么它对总体...     

基于多重抽样框的连续性抽样估计方法研究

多重抽样框可以解决单一抽样框难以完整覆盖流动性目标总体的难题,连续性抽样调查则可以获取变量的时序观测数据,对总体现象进行追踪调查。本文将多重抽样框调查与连续性抽样调查两种方法结合在一起进行研究,深入分析基于多重抽样框的连续性抽样估计方法。文章首先设计了连续性调查环境下总体结构变动表;然后,在简单随机抽样假定下的轮换样本调查情形开展研究,设计了14种参数缩减方法对构建的似然函数进行估计求解,并给出了估计量的迭代计算过程;最后,对本文的研究内容进行了总结与展望。     

城市住户调查抽样框的缺陷及改进措施

在城市住户抽样调查中,抽样框的设计起着非常重要的作用,抽样框的结构,抽样框内所包含的信息,以及这些信息的质量,将决定调查中抽样设计的类型和估计的方法,而且对抽样估计的精度有直接的影响.文章通过抽样框设计的理论研究,发现城市住户调查抽样框设计存在的缺陷以及造成的抽样误差,对抽样框的设计方法进行改进,提高样本的代表性和抽样调查数据质量.     

不等概率抽取群单位时样本量的间接计算

讨论了应用设计效应间接计算不等概率抽群的单级整群抽样和二阶段抽样方案样本量的问题,其中包括：所论抽样方案设计效应的估计;估计所论总体的方差,并根据精度要求计算简单随机抽取基本抽样单元时所需的样本量;用设计效应将上述样本量换算成所论抽样方案需要的样本量。     

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。     

数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题——基于放回比例抽样的再抽样方法

在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题.本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现"事后"自加权设计.实现"事后"自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析.随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现max(n,5%N)是一个比较合适的样本量.这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴.     

小域估计方法在小品种农作物播种面积统计中的应用

 我国以省级目标总体开展的现行农产量抽样调查,着眼于农作物主要品种的省级推算,而小品种农作物的总体分布比较偏态,往往有效样本量相对不足,不能解决小品种农作物播种面积的推算问题,同时对分县的主要品种农作物播种面积进行的直接推算也不能满足精度要求。现阶段对小品种农作物播种面积的统计方法研究成为农村统计方法制度改革迫切需要研究的课题之一。本文选择了河北省张家口的蔚县,利用小域估计方法对小品种农作物播种面积进行了统计推断,从推断结果看得到了比较好的估计精度。利用蔚县为总体的实际数据进行的抽样仿真分析,从实证的角度阐述了小域估计方法对这一问题的有效性,而且分析结果也表明该方法可以显著提高估计效果。