一般抽样设计下的随机化调查技术

采用随机化调查技术对敏感问题实施抽样技术,至今已有很多的随机化方法,其中大多数方法是通过设计不同的抽样方案来达到改进效率的目的。文章提出了一个随机化调查一般化的估计量,并且给出了期望和方差,初步建立了数量特征和属性特征敏感问题的统一及在任意抽样设计p（s）（s为样本）下的随机化理论。     

计算机辅助问卷调查中敏感问题数据的质量评价

已有的评价敏感问题调查方法的研究主要是通过比较不同调查方法下敏感行为发生率的高低,而运用平均回答问题时间来对敏感问题问卷质量进行评价的研究很少。文章以2006年《中国人性行为和性关系》调查数据为例,根据平均回答时间来筛选问题样本;并对问题样本对应的被调查者和剩余被调查者的特征进行比较。结果显示,问题样本对应的被调查者的特征、自评价及调查员的评价在一定程度上得到了相互印证。因此根据平均回答时间来进行问题数据的识别是可行的。     

随机化回答模型的探讨

随机化回答模型的探讨／赵俊康在社会调查中,打许多涉及被调查者隐私的问题,如储蓄、收入、吸毒、性关系等等,一般称为社会敏感问题。采用通常的方法对社会敏感问题进行调查,很难取得真实可靠的资料。为此,沃纳（ｗａｒｎｅｒ）于１９６５年设计出一种随机化回答模型...     

计算机辅助自填式调查中敏感问题数据质量评价

 内容提要：已有的评价敏感问题调查方法的研究主要是通过比较不同调查方法下敏感行为发生率的高低,而运用平均回答问题时间来对敏感问题问卷质量进行评价的研究很少。本研究以2006年《中国人性行为和性关系》调查数据为例,根据平均回答时间来筛选问题样本。并对问题样本对应的被调查者和剩余被调查者的特征进行比较。还对该部分被调查者的自评价和相应地调查员给出的评价进行分析,结果显示问题样本对应的被调查者的特征、自评价以及调查员的评价在一定程度上得到了相互印证。因此根据平均回答时间来进行问题数据的识别是可行的。     

说说敏感问题调查

亲爱的读者,如果有来生,你愿意换个性别来生活吗?这个问题是不是有点敏感?如果你觉得不够敏感,还有更加敏感的问题,但我现在不问了,因为我知道你是不愿意回答的.当你默默地读完这篇文章,就会发现有更加敏感的问题在等着你. 你有没有遇到过这样的事,别人想知道而你不想说.敏感问题调查方法就是解决这种情况的方法.通过一种设计让你在...     

随机化回答技术调查“敏感性问题”的博弈分析及设计改进——对一次沃纳方法调查实践的分析思考

沃纳方法等随机化回答技术是对“敏感性问题”调查的创新之举，但调查实践显示调查对象是否如实回答值得研究，博弈分析表明，随机化回答技术的有效性与调查对象对“群体性特征”的曝露是否敏感有关，据此，应改进调查设计和组织。     

敏感问题乘法模型的RRT分层三阶段抽样最优样本量设定

文章研究数量特征敏感问题的乘法模型在随机应答技术(RRT)分层三阶段抽样方法下的最优样本量的问题.根据RRT分层三阶段抽样方法给出数量特征敏感乘法模型的调查设计方法,计算出总体均数的估计量及其方差.应用拉格朗日乘数法,给出了两种情况下的最优样本量,一是抽样误差限定而调查费用达到最小情况下的最优样本值,二是调查费用限定而抽样误差达到最小情况下的最优样本值.并计算出抽样误差一定时最小的费用及费用一定时最小的抽样误差.     

基于随机化回答模型的最低工资敏感性问题研究

针对最低工资调查中出现的敏感性问题,引入随机化回答技术,并针对定性和定量两类敏感性问题,分别引入不同的随机化回答模型。同时还考虑到最低工资调查中,不同调查单位对同一问题敏感程度不相同的特性,在定量问题的随机化回答模型中引入敏感性水平,对原有模型进行有效的改进,使被调查者能够更加积极配合最低工资调查,从而能够进一步减少由于各类敏感性问题造成的非抽样误差。这套随机化处理方法还可推广应用到其他类型的敏感性问题中。     

随机化回答技术在居民住房贷款调查中的应用研究

如何调查和了解居民的住房贷款比例以及平均月还款额这类敏感性问题呢?本文分别以西蒙斯模型、三项选择属性模型和Greenberg模型为例,详细阐述了各类随机化回答技术在居民住房贷款调查中的应用。     

沃纳模型在社会问卷调查中的应用及改进

随机化调查是一种特殊的数据采集技术,使得调查者既得到了某种敏感问题的信息又保护了被调查者的隐私。文章研究了沃纳模型在社会调查问卷中的应用,根据不同的抽样方法,给出了四种问卷回答方案;且通过模拟试验,比较了四个方案的优劣。     

“随机化回答”技术在逃税现象调查中的应用

一、导言在已有的文献中,我们一般很难发现有关逃税现象访问调查的研究,究其原因是因为逃税问题对受调查者而言非常敏感使调查无法奏效的缘故。事实上,在这种针对敏感性问题的调查中,如果只是使用常规性的调查方法,受调查者一般不愿配合调查者作出真实的回答,他们要么不提供真实性数据,要么干脆拒绝调查。前者因此而造成“有回答误差”,后者则造成“无回答误差”。两种“误差”的存在使得最终调查结果缺乏基本的说服力,更无法将其推而广之。能否设计出一种与众不同的调查方法,使得受调查者敢于将真实的数据“和盘托出”而不必担心承担任何后…     

社会敏感问题抽样调查方法的误差计算

社会敏感问题随机化选答抽样调查方法首先由沃纳在1965年提出。这之后,在方法和原理方面有不少深入的讨论,并较成功地应用于社会敏感问题调查实践。例如在有些国家曾使用这种方法来估计私生子的比数、吸海洛因人的比数、有不正当收入人的比数等。近几年,国内也有文章介绍了这种方法并应用于实际。在抽样调查中,估计量的方差反映了抽样调查的精度。估计量方差的大小是比较不同抽样调查方法好坏的主要依据。目前所见文章介绍的随机化选答方法,关于估计量方差的计算都仅考虑总体容量为无穷的情况。     

敏感问题弱转化问卷数学还原模型的构建

基于敏感性问题调查的复杂性和特殊性,用一般的调查技术,极易引起被访者的反感和消极态度,无法获得预期的调查结果,必须采用特殊的调查技术.传统的专门用于敏感性问题调查的沃纳(Warner)模型、西蒙斯(Simmons)模型等随机化回答技术多年来之所以停留在理论研究阶段鲜有实际运用,是由于它只有效地解决了样本个体敏感特征的掩护,但缺乏样本整体敏感特征的掩护性,致使调查者仍然难以得到可靠的样本数据.     

基于随机森林模型的分类数据缺失值插补

缺失数据是影响调查问卷数据质量的重要因素,对调查问卷中的缺失值进行插补可以显著提高调查数据的质量。调查问卷的数据类型多以分类型数据为主,数据挖掘技术中的分类算法是处理属性分类问题的常用方法,随机森林模型是众多分类算法中精度较高的方法之一。将随机森林模型引入调查问卷缺失数据的插补研究中,提出了基于随机森林模型的分类数据缺失值插补方法,并根据不同的缺失模式探讨了相应的插补步骤。通过与其它方法的实证模拟比较,表明随机森林插补法得到的插补值准确度更优、可信度更高。     

随机化回答技术的应用

在社会经济的调查中有时会涉及一些敏感性问题。例如,巾场工商管理部门要了解个体户漏税的比例有多大;计划生育部门要了解在已婚的育龄妇女中有多少人采取了避孕措施;公安部门要了解吸毒者人数的比例;学校要了解考试中学生作弊的情况等等。对于这类问题,容易引起被调查者的反感,他们或者不提供真实情况或者拒绝回答,从而使调查失败。一般而言,在调查中应尽量避免此类问题,以保证调查资料的质量,但如果研究的课题就是这类敏感问题,在调查中就无法回避。为了获得对这类问题总体比例进行估计的资料,就需要采用随机化回答技术,本文拟对此介绍一下随机化回答技术的应用。     

数量特征敏感问题问卷设计

目前,数量特征敏感问题调查主要采用随机化策略,该策略需使用随机化装置,从而需要在现场实施。提出一种问卷设计技术,该技术用无关问题替代随机化装置,因而不需要调查者亲临现场,不受调查规模及调查单位聚散的限制,使得调查更加方便、实用、经济。给出了相应的无偏估计量,推算出估计量的方差和方差的估计量并举例说明。     

数据挖掘中属性项压缩的统计方法研究

文章试图将统计思想与(Rough)粗糙集理论相结合,针对事务性数据库属性项压缩问题提出了一些行之有效的方法,即基于重要性的属性压缩、基于相依性的属性压缩、属性项的广义线形分析及压缩、基于多重相关性的属性项压缩,以此达到数据库压缩之目的。     

西蒙斯随机化模型的实用性比较分析

所谓敏感性问题,是指与个人或单位的隐私或个人利益有关而不便于向外界透漏的问题,例如,你行贿吗?你吸毒吗?你偷税吗?等等问题。对于这些问题,如果进行直接抽样调查,估计敏感属性在总体比例时,由于涉及到个人的隐私,或有的问题本身涉及到违法行为,被调查者出于保护隐私     

含有敏感因素二重抽样调查方法的改进

一、问题的提出 现代市场调查中,有许许多多含有敏感因素的调查,如某减肥药品生产厂家,为了解该药品的效果,需要调查人的体重区间;又如某电器生产厂家,为了安排不同档次电器的生产,需要了解消费者的收入水平,这些调查,对一部分人来说,涉及到了他们的忌讳,是不愿意接受的,但是取得这些数据对企业来说,又是至关重要的.如何才能得到这些数据呢?显然,传统的处理敏感性问题的方法--随机化回答技术,在这里并不适用.     

随机化问卷模型设计分析

引言:所谓敏感性问题。是指与个人或单位的隐私或利益有关而不便于向外界透漏的问题,例如:你行贿吗?你吸毒吗?你偷税吗?等等问题。对于这些问题,如果进行直接抽样调查,估计敏感属性在总体中比例时,由于涉及到个人的隐私,或有的问题本身涉及到违法,被调查者往往会拒