【摘 要】
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抽样调查的样本数不多且结构变量的组合数较多时,我们常用多重反复加权(raking)方法来调整样本,使其与母体的边际结构相符。不过当母体的结构变量间如果存在某种程度的相关性
【机 构】
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台北大学统计学系; "中央研究院"人社中心调查专题中心;
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抽样调查的样本数不多且结构变量的组合数较多时,我们常用多重反复加权(raking)方法来调整样本,使其与母体的边际结构相符。不过当母体的结构变量间如果存在某种程度的相关性,多重反复加权的结果往往无法反应母体原有的相关性,而造成后续分析的偏误。本研究以母体结构变量的所有交叉结构为基础,利用多重反复加权的技术,题出一套加权方法,可以确保样本与母体在基本结构的两两交叉结构相符。本研究以华人家庭动态数据库(Panel Study of Family Dynamics,PSFD)为例,探讨此方法的收敛情形,并比较此法与传统多重反复加权的结果的差异,提出此方法的适用时机,提供相关研究的学者参考。并以本研究的方法计算PSFD各波截断面权数(cross-sectional weight)的组合,供PSFD后续研究的参考
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