
加權方法:
采用因子加權:對滿足特定變量或指標的所有樣本賦予一個權重,通常用于提高樣 本中具有某種特性的被訪者的重要性;例如,研究一種香煙的口味是否需要改變, 那么不同程度吸食者的觀點也應該有不同的重要性對待:例如:重度吸食者=3,經 常吸食者=2,偶爾/不抽煙=1,記?。簩嶋H應用時候,如果“經常/偶爾”的基數足 夠大,往往單獨分析,不進行加權處理;
采用目標加權:對某一特定樣本組賦權,以達到們預期的特定目標;例如:我們想 要:品牌 A 的 20%使用者 = 品牌 B 的 50%使用者;或者品牌 A 的 20%使用者 = 使用品牌 A 的 80%非使用者;
采用輪廓加權:多因素加權,因子/目標加權不同(一維的),輪廓加權應用于對調查 樣本相互關系不明確的多個屬性加權;面對多個需要賦權的屬性,輪廓加權過程應
該同時進行,以盡可能少的對變量產生扭曲;
我們應該知道,無論加權的動機是什么,但操作過程是一樣的:
1. 依不同屬性變量/指標將樣本分為多個組(加權組), 然后根據所希望各個組代表的個 體規模賦予不同的權重;即明確分析子集/樣本組,通常,經常以人口結構變量、地 域變量作為分類指標;明確各個分析子集/樣本組中個體的代表性強弱(權重); 2. 加權是在數據收集結束后采取的數據“糾偏”行為,但一定要清醒的知道:配額設置 不合適、FW 執行差或其他錯誤而造成的“不好”的原始數據收集,即使加權也一定 是“無效的”; 3. “提前避免錯誤/失誤發生,總好過事后的任何補救!”
事后加權案例: 例如:我們為了研究,得到某小公司職員吸煙習慣的信息,進行了一項調查。從 N=78 個 人的目錄中抽出了一個 n=25 人的簡單隨機樣本。在調查的設計階段,并沒有可用于分層 的輔助信息。在收集關于吸煙習慣的信息的同時,還收集了每個回答者的年齡和性別情況。 總共有 nr=15 個人作出了回答。 由此得到樣本數據的下列分布:
假設我們估計知道某公司約有 16 個男性職員和 62 個女性職員,而且男女的吸煙比例 不同。經過加權后我們得到該公司吸煙的比例估計在 53%; 我們總是希望調查所得的估計值與已知的男性和女性數量比例相一致,當我們認為一個 人是否吸煙與他的性別之間可能存在相關性, 因此他們認為, 使用事后分層能夠提高估計的 精度。 然而實際上,如果在調查的設計階段就已經獲得這些信息的話,就可以用性別來進行分層。
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