【摘 要】
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在实际调查工作中,由于客观条件的限制,难以完全避免无回答情况的出现。当无回答已经产生,且单元作答情况与目标变量本身有关系时,缺失数据机制不可忽略,需要在数据分析阶段
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,中国人民大学调查技术研究所
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在实际调查工作中,由于客观条件的限制,难以完全避免无回答情况的出现。当无回答已经产生,且单元作答情况与目标变量本身有关系时,缺失数据机制不可忽略,需要在数据分析阶段弥补无回答对估计产生的负面影响。现有方法多假定缺失数据机制为随机缺失,少数非随机缺失机制下的方法基于模型进行推断,但因其对模型假设和模型识别的较强要求造成了应用上的局限性。校准估计已在抽样推断中得到了广泛应用,它在利用辅助信息提高样本代表性的同时,控制了无回答误差。采用RGRG法将模型校准法与准随机化的响应模型相结合,解决非随机缺失下的权数调整
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