网络规模放大法三十年
统计方法学
2021-06-04 v2
摘要
估计难以触及人群的规模是许多领域的重要问题。网络规模放大法（NSUM）是一种相对新颖的方法，通过询问受访者“你认识多少X”，其中X为目标人群（例如“你认识多少女性性工作者”），来估计这些难以触及人群的规模。这些问题的回答构成聚合关系数据（ARD）。NSUM已被用于估计多种子人群规模，包括女性性工作者、吸毒者甚至因窒息住院的儿童。在网络规模放大法内部，存在大量用于估计隐藏人群规模的估计量，包括直接估计量、最大似然估计量与贝叶斯估计量。本文中，我们首先深入分析ARD的性质及数据收集技术。随后，我们全面回顾不同的估计方法，涵盖各模型背后的假设、估计量之间的关系以及实施方法的实际考量。最后，我们总结主流方法并给出广泛的应用清单，讨论该领域的开放问题与潜在研究方向。
引用
@article{arxiv.2011.12516,
title = {Thirty Years of The Network Scale up Method},
author = {Ian Laga and Le Bao and Xiaoyue Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.12516},
year = {2021}
}