※ 引述《[email protected] (拼)》之铭言： > ※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言： > : 加权其实有很大的成分只是自我安慰. 已经有偏的样本, > : 不因加权就能修正偏误. > : 人口统计有教育程度资料, 只是大概很难取得小地区, 且 > : 按性别、年龄别交叉分类的详细资料. > yhliu 您是认为说 加权这种东西很不真实 是在刻意放大或缩小 > 甚至制造受访者的声音吗 如果这样 是否代表 事前的筛选比较好 > 是否说 加权这种东西 能够不要使用 就不要使用? 不是! 不要扩大解释了! 我只是说: 已经有偏的样本, 不因加权就能修正偏误. 需知: 加权的意义在於修正权偏误, 而其假设是: 各 "项" 是不偏的. 今假设群体只分 A, B 两层. 若两层各取得代表性(不偏) 样本 s(A), s(B), 则全群体合并应取 [W(A)*s(A) + W(B)*s(B)]/(W(A)+W(B)) (*) 若样本之权值依次为 w(A), w(B), 则 "不加权" 相当於 "以样本权值加权", 即 [w(A)*s(A) + w(B)*s(B)]/(w(A)+w(B)) (**) 这当然是不对的! 因为它产生权偏误; 而应以群体权值加 权如 (*). 分层抽样之加权或 "事後分层" 都是这个意思. 但如因抽样群体偏误(如电访之电话号码含盖率不足), 抽 样偏误(特别是未严谨执行随机抽样), 或调查时有未回覆 而产生有效样本结构与设计样本结构或群体结构不同, 因 而产生之加权需求, 如本例地区别电访样本比例不同於实 际群体对象比例, 则不只是权值的问题! 而是 s(A),s(B) 等样本结果具有难以评估之偏误的问题. 这种情形之加权, 即使其实样本不具不偏性, 仍被假设是 不偏的. 这就是讨论 missing data 处理所谓 MAR (随机 遗失) 假设的意义. 但 "假设" 毕竟只是假设, 所以我说 那是 "自我安慰". 并不是说 MAR 假设一定不成立. 就像 它不一定成立, 当然它也不一定不成立. 问题是分析者是 否认知: 那是一个假设, 需要评估, 需要被验证? 如本例若是因群体之电话号码含盖率不足且不均, 以致样 本结构与群体结构不符 (52:48→48:52 只是凑巧,真正重 要的是 52:48≠48:52), 加权或控制两地区访问样本数, 只修正了权偏. 当然有修正可能比不修正好, 但我想提醒 的是: 别以为做了这样的修正就没问题了! 很不幸可能有 很多应用者以为 "这是专家提出的方法, 当然没问题!" 如果有这样的 "以为",那是很糟糕的! 重要的偏差就因而 被隐藏. 而以为已经被修正了! 事实上, 即使只是因电话号码含盖率不足、不均而产生上 述样本结构的差异, MAR 假设说: 不论在 A 或 B 区, 有无电话不影响这项调查所关心 的各项变数. 这是一个很大胆的假设! > 如果jacky大大 河东河西无法独立抽样 但是用电访软体可以确保清单上顺序随机 > 这样是用加权还是筛选比较好 > 该市河东河西只差4% 理论上 一地问完就煞车 应该可以问完另一地 > 因为差4% 大概差50通左右 要整个问完应该不难 那筛选还是加权好 > 如果河东河西人口如jacky说的48%比52% 但是电话比变成60%比40%甚至更惨的情形 > 这样子是要筛选还是加权好呢 我没有做计算, 前文只是直觉地认为理论上控制两区样本 数 (事先分层) 比事後加权 (事後分层) 好. 但执行比数 学公式更重要! 不严谨的调查, 即使用了漂亮的公式, 仍 是垃圾一堆! 常见许多研究者样本随便取、轻易放弃, 问 得也很随便, 却因软体方便套用了一些华丽、繁复的方法, 说穿了不过是自欺欺人罢了! 前文我虽有说 "事先分层理论上比事後分层好些",但我也 说了 "两者皆可". 而那 "理论上..." 事实如前段所言, 只是直觉认为如此, 并未去做计算. > 我在统计版常常看到您热心回文 真是感谢您 辛苦了 !! -- 嗨! 你好! 祝事事如意, 天天 happy! :) 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海