人口普查覆盖的小域估计：复杂调查数据贝叶斯分析案例研究

许多国家开展全面人口普查以报告官方人口统计。由于没有任何人口普查能达到 100% 的应答率，通常会开展并分析事后枚举调查（PES）以评估普查覆盖情况，并按地理区域和人口属性生成官方人口估计。考虑到 PES 通常规模较小，在所需的细分层级上直接估计不可行。基于设计的抽样权重调整估计是常用方法，但当调查无应答模式无法完全记录且缺乏总体基准时难以实施。我们通过将完全基于模型的贝叶斯方法应用于新西兰 PES 来克服这些局限。尽管复杂调查的贝叶斯处理理论已有论述，但已发表的针对复杂调查数据的个体层面贝叶斯模型应用仍然稀少。我们通过 2018 年人口普查和 PES 调查的案例研究提供了此类应用。我们实现了一个考虑 PES 复杂设计的多层模型。随后，我们阐释混合后验预测检验和交叉验证如何辅助模型构建与模型选择。最后，我们讨论该模型潜在的方法学改进以及缓解两次调查间相关性的可能解决方案。