大数据，大问题：回应“我们到了吗？”
应用统计
2021-09-03 v1
摘要
Bradley 等人（arXiv:2106.05818v2）作为对 COVID-19 大流行期间大型但有偏调查表现分析的一部分，主张数据缺陷相关性为量化抽样偏倚对调查结果的影响提供了有用工具。我们考察了他们对 COVID-19 趋势与影响调查（CTIS）结果的分析，表明尽管他们声称，CTIS 实际上在其预期目标上表现良好。我们的考察揭示了数据缺陷相关性框架的几项局限，包括它仅适用于单一目标（总体点估计）且不容许测量误差的存在。通过实例，我们表明这些局限严重影响了该框架分析 CTIS 结果的适用性。通过我们自身的替代分析，我们得出不同结论，并主张以更宽泛的视角看待调查质量，考虑数据的预期用途与所有误差来源，这符合调查方法学者广泛研究并实施的Total Survey Error（总调查误差）框架。
引用
@article{arxiv.2109.00680,
title = {Big data, big problems: Responding to "Are we there yet?"},
author = {Alex Reinhart and Ryan Tibshirani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00680},
year = {2021}
}
备注
22 pages, 7 figures; response to arXiv:2106.05818v2