抽样调查-调查中的非抽样误差培训课件(-32张).ppt

1、第十一章 调查中的非抽样误差11.1 引言 非抽样误差是指除抽样误差以外的,由于各种原因引起的误差。在概率抽样、非概率抽样、其他全面调查和非全面调查已及普查中，非抽样误差都有可能存在。同抽样误差相比，非抽样误差有如下特点：同抽样误差相比，非抽样误差有如下特点：1、非抽样误差不是由于抽样的随机性带来的，所以在抽样调查中，它不可能随着样本量的增大而减小；2、在抽样调查中，由于非抽样误差的影响，往往造成估计量的有偏；3、有些非抽样误差难以识别和测定。如抽样框是不完善的，而调查设计人员并没有意识到；4、有些非抽样误差成因复杂，对其研究不够，因此，在很多时候非抽样误差比抽样误差造成的影响更严重，对此必须

2、引起高度重视。根据非抽样误差的来源、性质可分为以下三类：（1）抽样框误差，即由不完善的抽样框引起的 误差；（2）无回答误差，即由于种种原因没有从被调 查单元获得调查结果，造成调查数据的缺失；（3）计量误差，即所获得的调查数据与其真值之间不一致造成的误差。一、概念抽样调查中的总体有两个：目标总体调查研究对象的全体。抽样总体从中抽取样本的总体。（即抽样框）理想抽样框的标志是目标总体和抽样总体完全重合。否则抽样框就是不完善的。11.2 抽样框误差二、抽样框误差的类型及影响（1）抽样框误差的类型 丢失目标总体单元。包含非目标总体单元。抽样框中的单元与目标总体单元不一一对 应。（存在一对多或多对一的情况

3、）不正确的辅助信息。（如分层抽样、不等 概抽样、比率估计和回归估计等所需的辅助 信息）（2）对抽样框误差的基本认识 有些误差来自构成抽样框资料本身，而不 是由于抽样设计的问题。抽样框存在的问题，有些是不容易解决的。因此抽样框的维护、抽样框使用情况的不断总结与研讨，对于经常性的调查项目来说是十分必要的。抽样框的不完善并不是不能使用。可以进行修补、调整。（3）抽样框误差的影响 设目标总体单元：N 抽样框中单元：N1 抽样框中丢失的单元：N0 N=N1+N0 总体总量的估计 总体总量的真值是：1N1N1N1N1N011101YYYYYNiiNii 现从抽样框中的N1个单元中采用简单随机抽样抽出容量为

4、n的一个样本，由于n取自于N1对总体总量的估计为：niiynNY11显然此时的估计是有偏的，偏倚为：01)(YYYYYE这表明估计量低估了总体总量，令NNWYYr0010,Y的相对偏倚可以写为)1(0000WrWrWYY 由上式可知，总体总和的相对偏倚取决于r r0Wr和 总体均值的估计在抽样框存在丢失单元情况下，均值估计量为：niiynY11此时估计量的偏倚为：)()(010YYWYYE的相对偏倚可以写为：YY)1()1()(000010WrWrWYYYW 由上式可以看出，如果丢失单元的均值与抽样单元的均值相同，即 ，则估计量 是目标变量 的无偏估计。反之，如果 ，偏倚状况则随着 的变化而变

5、化。1rYY Y Y YY1rr三、不完善抽样框的使用 抽样框不完善并不是不能使用，因为构造一个完善的抽样框有时是非常困难的。使用不完善抽样框时若能采用一些补救措施，有助于减小抽样框误差。主要采用以下三项补救措施：利用核查，掌握误差情况，对不完善抽样框 进行调整；事先制定一些规则，对发现的抽样框问题进 行现场处理；使用多个抽样框进行抽样。11.3 无回答误差一、概念 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所需要的信息，由于数据缺失造成估计量的偏差。无回答误差是一种重要的非抽样误差，这种现象十分普遍，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，

6、目前这种讨论还在继续。从无回答的内容来看可分为：单元无回答 （被调查单元没有参入或拒绝受调查，他们交的是一份白卷）项目无回答 （被调查单元虽然接受了调查，但对其中的一些项目没有回答）从无回答的性质来看可分为：有意无回答 （有意无回答常常与调查内容有关，如对调查内容反感，或涉及个人隐私不愿意回答）无意无回答 （无意无回答常常与调查内容无关，之所以无回答是因为被调查者生病或很忙，无法接受调查）有意无回答对数据质量的影响很大，回答者和不回答者之间往往存在系统性差异。这种不回答不仅减少了有效样本量，造成估计量方差增大，而且会带来估计偏倚。无意无回答可以看成是随机的，这种不回答虽然会造成估计量方差增大，

7、但通常认为不会带来估计偏倚。二、无回答产生的原因及影响 如果把采集数据的过程划分为查找、接触和采访三个阶段，三个阶段都有可能出现无回答。1、查找阶段 调查人员无法找到被调查者，主要原因有地址不详、被调查者搬迁、调查人员不熟悉地址；2、接触阶段 被调查生病、对调查不感兴趣或别的原因拒访；3、采访阶段 调查开始后被调查者对某些问题不愿提供答案、调查员由于粗心遗漏某些项目等无回答的影响：回答层（N1）总体（N）无回答层（N0）01NNNNNRNNR0011,则总体均值为：0011YRYRY 回答层样本(n1 )总体样本（n）无回答层样本(n0)根据回答层单元计算出的样本均值为用 作为总体真值 得估计

8、量，其偏倚为：1y1yY)()()()(0100011111YYRYRYRYYyEy偏倚相对偏倚YYYRy)()(0101 由上式可以看出：无回答偏倚主要来自两个方面：一个是回答层与无回答层之间的数量差异 ；一个是无回答率 。)(01YY0R0R0R0R0R三、降低无回答的措施主要措施是预防，预防措施有：问卷设计得具有吸引力；注意适当的长度；充分利用调查组织单位的权威性和影响力；注意调查员的挑选；做好调查员的培训；注意调查过程的监控；奖励措施；再次调查。四、对存在无回答数据的调整 调查中无回答的情况总是难以避免，由于无回答造成数据不全，如果不加处理，就有可能造成估计量偏倚。下面介绍几种数据调整

9、的方法：1、再抽样调整 在第一次无回答的单元中随机抽取一个子样本，通过更细致、更充分的工作，获得该子样本的数据，作为整个无回答层的代表值。2、加权调整 对存在无回答数据进行补救的另一种方法是采用加权调整。加权调整法是通过对调查中所获得的回答数据使用加权因子，达到对数据的调整，减小由于无回答造成的估计偏倚。3、相关推估法 相关推估法主要用于调查中的项目无回答，即调查单元不是完全拒绝调查，而是拒绝其中某些项目的调查。这时可以利用回答项目的信息对无回答数据进行推估。4、插补调整 在数据整理阶段，利用调查结果，采用一定的方式，为无回答的缺失值确定一个合理的估计值，插补到原缺失数据的位置上。实际使用时，

10、用得较多的是均值插补，其方法是：首先根据辅助信息将样本分为若干组，是组内各单元的主要特征相似。然后分别计算各组目标变量Y的均值，将各组均值作为组内所有缺失项的替补值11.4 计量误差 计量误差是指由于种种原因，调查中所获得的数据与真值不一致。计量误差主要成因来自于以下几个方面：设计误差（设计方面原因造成计量误差）被调查者误差（被调查者提供的数据失真）调查者误差（现场调查人员造成的误差）其他误差（由于测量工具、编码、录入）减少计量误差的措施 减少计量误差需要对调查全过程进行质量监控：（1）调查设计方面 调查问卷设计出来后，应组织有关人员对问卷进行讨论。如果是大型调查活动，还要在正式调查之前进行预

11、调查，在实践中对问卷进行检验。（2）现场准备方面 在收集数据之前，需要做好准备工作：招聘调查员；培训访问员；编写调查手册。（3）调查结果审核方面 审核是对调查质量进行控制的一道重要的工序，也是减少计量误差的有效方法。审核的目的是要保证调查所得数据的完整性、一致性和有效性。审核可以在调查过程中的任何阶段进行：收据数据时进行审核 （调查员在调查进行过程中根据常识和经验，可以判断出一些问题的答案是否属于“可接受”范围）数据收集完毕后的审核 （审核的重点是数据的一致性审核和离群值的检测）11.5 离群值的检测和处理一、离群值的概念 离群值是指调查数据集中的极端值，是指与其他数据明显不一致的观测值。离群

12、值 的出现可能有以下两个原因：由于数据本身具有的差异性。看起来值得怀疑的东西也许是真实的；由于被调查者回答数据有错误或调查人员记录数据有错误。二、离群值的确认 通常离群值的检测是通过测量它们与数据中心的相对距离来辨认的。例如，若 是要观测的样本数据，m 和 s 分别是侧度数据集中趋势和离散趋势的指标，那么，离数据中心的相对距离可以定义为 nyyy,21iysmydii|如果 越过了预先确定的偏离值，那么该观测值就被认为是离群的。另外，离群值也可以通过下面的置信区间进行确认：id),(stmstmul式中 和 分别为根据预先确定的置信度得到的标准正态分布的上限和下限值。落在这个区间之外的观测值被

13、认为是离群值。ltut ltut三、离群值的处理 如果在调查进行中发现离群值，就要及时处理，例如进行回访核实，对错误进行更正。如果在调查完毕后的审核中发现离群值，通常对离群值采用插补处理，即将离群值剔除，然后使用插补法调整。如果在审核时没有进行处理的离群值可以在估计的时候处理。估计时有以下三种方法处理离群值：改变数值 这种方法首先要将样本数据按从大到小依次排序，然后再按下面的步骤计算：在简单随机抽样中，总体总量 Y 的无偏估计公式为：siiynNY 式中，i表示样本中第i个单元，s为所有样本的集合.若样本数据中第k个最大值kth被认为是离群值，单侧k次缩尾估计量就可以通过第n-k个最大值yn-k代替这些离群值，即)(1knkniiWkyynNY调整权重 处理离群值的另一种方法是降低离群值的权重，从而使它们的影响变小。例如，赋予离群值的权重为1，即离群值仅仅代表它自己而不代表其他总体单元。选取稳健估计量 在经典的估计理论中，通常假定估计量服从正态分布，样本均值和样本方差估计量在正态分布的假设下也是最理想的。但是，这些估计量对离群值非常敏感。稳健估计量则能克服这种局限性，例如中位数比均值更稳定，四分位数比通常的方差估计量更稳定。（第十一章结束）