基于輔助信息在分層抽樣中敏感性問題的模型分析.pdf

1、敏感性問題是指所調(diào)查的問題涉及到私人機(jī)密的問題,例如：司機(jī)是否酒后駕車，學(xué)生是否考試作弊，納稅人是否逃稅等問題。隨機(jī)化回答技術(shù)(RRT)的出現(xiàn)使得敏感性問題的研究有了一種可方便操作和實(shí)施的調(diào)查方法，它在有效地保護(hù)了受訪者私密的同時(shí)還提高了受訪者真實(shí)回答問題的概率。分層抽樣是抽樣調(diào)查中常用的抽樣方法。它實(shí)施起來簡(jiǎn)單易操作，若分層得當(dāng)，可有效提高估計(jì)精度。本文首先介紹了研究敏感性問題的隨機(jī)化回答模型。并結(jié)合分層抽樣理論討論了隨機(jī)化回答模型在

2、分層抽樣中的應(yīng)用，估計(jì)了Warner模型、Simmons模型以及改進(jìn)模型在分層抽樣下具有的敏感屬性特征的比例π，給出了參數(shù)估計(jì)的表達(dá)式。
　　敏感性問題的研究往往涉及到私人機(jī)密,在被調(diào)查者對(duì)展開的調(diào)查不甚了解的情況下，調(diào)查得到真實(shí)有效信息的可能性通常比較小。因此在調(diào)查研究之前已有的歷史資料和經(jīng)驗(yàn)以及相關(guān)的有效輔助信息的存在就顯得相當(dāng)重要。輔助信息的引入和使用能有效的改進(jìn)和完善抽樣設(shè)計(jì)方案，提高估計(jì)的精度和節(jié)省抽樣的費(fèi)用等。因此，本

3、文利用輔助信息引入輔助變量在隨機(jī)化裝置下對(duì)未知參數(shù)分別進(jìn)行比估計(jì)和回歸估計(jì)。討論和比較在有輔助信息可利用時(shí)，比估計(jì)和回歸估計(jì)模型與原Warner模型和Simmons模型在簡(jiǎn)單抽樣下的估計(jì)量和方差。通過對(duì)比估計(jì)和回歸估計(jì)的隨機(jī)化模型的分析和效率比較發(fā)現(xiàn)：加入輔助變量后，在滿足一定的條件下可以提高估計(jì)量的精度。再則還可以利用已有的輔助信息，得出先驗(yàn)信息及先驗(yàn)分布，運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。本文討論了貝葉斯方法在敏感性問題的應(yīng)用。利用