难以接触群体中的潜在人口特征估计
应用统计
2013-01-14 v1
摘要
大多数社会科学调查的抽样框排除了某些群体的成员，即所谓的难以接触群体。这些群体或亚人群可能难以接触（例如无家可归者），因污名化而隐蔽（例如 HIV/AIDS 感染者），或两者兼有（例如商业性工作者）。关于这些群体的基本人口统计信息通常是未知的，特别是在许多发展中国家。我们提出了统计模型，利用社会网络结构，通过聚合关系数据（ARD），即“你认识多少个 X？”形式的问题，来估计这些亚人群的人口特征。与其他基于网络接触这些群体的技术不同，ARD 不需要特殊的抽样策略，且易于纳入标准调查。ARD 也不要求受访者透露其自身的群体成员身份。我们提出了一种贝叶斯分层模型，利用 ARD 估计难以接触群体的人口特征，即潜在人口特征。我们提出了两种估计技术。首先，针对现有数据或关注完整后验分布的情况，我们提出了一种马尔可夫链蒙特卡洛算法。针对可以收集新数据的情况，我们提出了指导原则，并基于这些原则提出了一种由缺失数据方法激发的简单估计量。利用 McCarty 等人 [Human Organization 60 (2001) 28-39] 的数据，我们估计了六个难以接触群体（如 HIV 感染者、被强奸妇女和无家可归者）的年龄和性别特征。我们还通过模拟研究评估了我们的简单估计量。
引用
@article{arxiv.1301.2473,
title = {Latent demographic profile estimation in hard-to-reach groups},
author = {Tyler H. McCormick and Tian Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.2473},
year = {2013}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS569 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)