调查中在存在影响单元时的高效多重鲁棒插补
统计方法学
2020-10-06 v1
摘要
项目无应答是调查中的常见问题。由于在存在无应答时未调整估计量可能有偏，通常的做法是插补缺失值，以尽可能减少无应答偏差。然而，当应答者集合中存在影响单元时，常用插补程序可能导致总体总量/均值的估计量不稳定。在本文中，我们考虑提供针对底层模型假设失效的一定保护的多重鲁棒插补程序类。我们基于条件偏差（一种影响度量）的概念开发了多重鲁棒估计量的高效版本。我们给出了一项模拟研究的结果，以展示所提方法在偏差和效率方面的益处。
引用
@article{arxiv.2010.01706,
title = {Efficient multiply robust imputation in the presence of influential units in surveys},
author = {Sixia Chen and David Haziza and Victoire Michal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01706},
year = {2020}
}
备注
39 pages, 1 figure