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调查数据无回答的插补方法及模拟比较

刘艳玲  
【摘要】:统计调查无回答是普遍存在且较难处理的问题,一直是统计学界备受关注的问题。调查数据无回答容易导致统计分析结果出现较大偏差,增加统计分析难度,降低了统计工作质量。统计调查无回答的研究具有重要的理论和应用价值。 对于调查数据无回答,最有效的是事前预防,即在调查过程中尽量提高回答率。但是,客观实际问题复杂,经验显示调查数据无回答是不可避免的。无回答的事后处理方法,特别是无回答项目的事后插补方法研究也是极其重要的。目前,我国对调查数据无回答的研究成果与国外相比还是相对较少。 实际问题不同,无回答问题的插补方法也不一样。本文总结了近年来针对调查数据无回答的几乎全部插补方法,包括直接剔除法、加权的完全个体分析、单一插补、多重插补等插补方法,并对各种方法的优良性进行了比较。 现将常用的EM插补、MCMC-Gibbs插补、回归插补和均值插补等四种插补方法在用于建立回归模型的含无回答项数据中进行了进一步的模拟研究。含无回答项数据用正态分布随机生成。对于无回答率分别为5%、10%、20%、30%、40%和50%,回归变量个数分别为2、3和5的情况进行模拟比较。模拟结果显示,在同一无回答率下,EM插补和回归插补两种方法的插补值偏差较小,均方误差也较小,MCMC-Gibbs插补的插补值偏差和均方误差相对更大,均值插补的插补值偏差和均方误差最大。随着无回答率增加,可用的样本数据所占比例减小,插补值的随机波动较大,但全部插补值的均方误差比较稳定。


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