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個案無反應資料之各種加權方法分析比較 / Weighting Adjustments for Unit Nonresponse劉淑芳, Liou, Shue-Fang Unknown Date (has links)
在本論文中，根據所建立的100,000筆模擬資料作為抽樣的母體，利用簡單隨機抽樣法（simple random sampling；SRS）從此模擬的資料中共抽出1068筆成功樣本，分別考慮了當個案訪問失敗（unit nonresponse）情形發生時是『隨機性』及『非隨機性』兩種情況下比較(1)事後分層加權（poststratification approach）；(2)多個變數反覆加權（raking or raking ratio）；及(3)估計成功率加權等三種加權方法之效果如何。
當訪問失敗具完全隨機性的情況之下所抽出之樣本，由於原始樣本的代表性過於『完美』，即使是經過事後分層加權或是raking加權後，均無顯著的效果。因此，對於樣本的改善程度實在是微不足道！而在訪問失敗是非隨機性的情況時，事後分層加權對於變數間具較強相關性時，則具有較佳的加權效果；raking加權方式的加權效果普遍上均不錯的表現，值得廣泛地採用；而估計成功率加權的效果則必須取決於估計準確與否，否則可能由於估計的偏差而導致加權效果不彰。
最後，本文亦提供了事後分層加權及raking加權的適用時機及建議，以作為日後從事抽樣調查工作者的參考意見。
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