| 被访者驱动抽样：基于多种方法的估计诊断 |
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| 引用本文： | 唐斌斌.被访者驱动抽样：基于多种方法的估计诊断[J].社会,2022,42(1):212-242. |
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| 作者姓名： | 唐斌斌 |
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| 作者单位： | 南京大学社会学院 |
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| 基金项目： | 本研究得到国家社会科学基金重点项目（编号：18ASH007）和南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划B项目（编号：201902B058）的资助 |
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| 摘 要： | 本文利用RDS样本数据，使用RDS估计器、收敛图、瓶颈图、经纬度信息等，对违反“随机招募假设”的RDS估计进行综合诊断。诊断结果表明，适度违反“随机招募假设”并不会导致严重的RDS偏差，RDS估计仍然是有效的。因此，本文较为系统地介绍了多种诊断方法的实际操作及判断假设违反适度的可能标准，为国内研究者理解RDS方法，推动和发展RDS抽样和统计估计提供了思路。
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| 关 键 词： | 被访者驱动抽样 RDS估计 随机招募假设 诊断 |
Respondent-Driven Sampling: Estimation Diagnostic Based on Multiple Methods |
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| TANG Binbin.Respondent-Driven Sampling: Estimation Diagnostic Based on Multiple Methods[J].Society,2022,42(1):212-242. |
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| Authors: | TANG Binbin |
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| Institution: | School of Social and Behavioral Sciences, Nanjing University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Respondent-Driven Sampling RDS estimation random recruitment ass-umption diagnosis |
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