《抽样技术其他专题.ppt

仍然存在的两个问题 1.在模型设计中，受访者需要回答的两个问题仍然都是敏感的； 2.要求P≠1/2，而且当P越接近1/2，估计量方差越大，效率越低。 但从消除受访者的顾虑角度看，两种卡片的比例最好是1/2，这样抽中这两类问题的机会是均等的。 西蒙斯提出一种修改方案：无关问题的随机化回答模型。 将一张卡片的问题改为与所调查的敏感问完全无关的非敏感问题。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 三、西蒙斯模型 设提敏感性问题的卡片的比例是P，无关问题的卡片的比例是1-P。 对于敏感性问题回答“是”的比例为 ，对无关问题回答“是”比例为 。 若样本量为n，回答“是”的人有m个，则 有 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 估计量方差 例见教材P217 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 敏感性问题调查方法的应用 某高校在开展关于普及性知识的活动中，要求对学校的学生是否有过性行为这一问题进行抽样调查。 该调查问题具有敏感性，运用通常采取的调查方式，调查根本无法进行，因此运用了敏感性问题抽样调查方法； 该高校在校生人数为6000人，随机抽取1500名学生进行抽样调查，且分别运用了以上的两种方法，比较统计结果。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 第十一章 其他抽样方法技术 第一节 捕获再捕获抽样 第二节 样本轮换 第三节 敏感性问题的处理 第四节 交叉子样本 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 以前各章基本假设总体单元数N是已知的，然后对总体的有关特征如均值、总值、比例等进行估计。 但有些场合，总体单元数是未知的，是要估计的目标，如：一个池塘中鱼的数量，一片森林中鸟的数量等。 彼得森（Peterson，1896）提出捕获再捕获抽样，并将此方法用于野生动物的数量研究中。 第一节 捕获再捕获抽样 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 以捕鱼为例说明： 假如要估计湖中的鱼的数量N； 从湖中捕获200条鱼做记号放回湖中，让它们与湖中未做记号的鱼充分混合。 然后从湖中再捕获100条鱼，假设这次捕获的鱼中有20条是已经做了记号的，若假定鱼的总体没有变化，两次捕鱼都是简单随机抽样，就可以估计湖中的鱼20%做了标记，由此可以推断N的估计值是1000。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 这种方法依赖于以下假定： （1）总体是封闭的——两次抽样间没有鱼进入或离开该湖。即对每次抽样而言，N相同。 （2）每个样本都是来自总体的简单随机抽样。即湖中每条鱼都有同样机会被捕获。 （3）两个样本是独立的。即第一次捕获并放回湖中再次与总体混合，标记与否和第二次被捕获的概率没有关系。 （4）鱼不会丢失其标记，从而有记号的鱼可以被识别。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.