A Monte Carlo Comparison of Some Two-phase Sampling Strategies Utilizing Discrimination Methods in the Presence of Nonresponse

• Autorzy: Wojciech Gamrot
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper the results of some simulation studies are presented. The simulations were performed in order to compare the accuracy of some two-phase sampling strategies under deterministic nonresponse. The main feature distinguishing these strategies is the application of discrimination methods to assess the fraction of respondents in the population. The discrimination procedures use auxiliary variables observed for every unit to divide the population into two separate clusters similar to the subsets of respondents and nonrespondents in the initial sample. The size of formed clusters are then treated as the estimates of the actual respondent and nonrespondent stratum size and used the weigh the estimates of stratum means. (MP)

Schemat losowania dwufazowego pozwala zredukować obciążenie ocen wartości przeciętnej w populacji w obecności zjawiska braku odpowiedzi o charakterze deterministycznym. Zgodnie z tą procedurą oceny wartości przeciętnej badanej cechy uzyskane w dwóch fazach badania są ważone frakcjami respondentów i nierespondentów w próbie początkowej. Frakcje te stanowią oceny nieznanych udziałów respondentów i nierespondentów w całej populacji. Wywiał (2001) rozważa alternatywne sposoby oceny tych udziałów z wykorzystaniem danych o zmiennych dodatkowych przy użyciu metod analizy dyskryminacyjnej. W niniejszym artykule przedstawiono wyniki serii badań symulacyjnych przeprowadzonych metodą Monte Carlo, których celem było porównanie dokładności pięciu strategii losowania dwufazowego, wykorzystujących metody dyskryminacji. Szczegółowy opis rozważanych strategii przedstawia Gamrot (2002). (streszcz. oryg.)

Słowa kluczowe

EN

Simulation; Discriminant analysis; Monte Carlo method

PL

Symulacja; Analiza dyskryminacyjna; Metoda Monte Carlo

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2003
• Numer: nr 29 Metody wnioskowania statystycznego w badaniach ekonomicznych
• Strony: 41--55

Twórcy

autor

Wojciech Gamrot

Bibliografia

• Gamrot W. (2002). On Application of Some Discrimination Methods to Mean Value Estimation in the Presence of Nonresponse. In: Metoda reprezentacyjna w badaniach ekonomiczno-społecznych. Wyd AE Katowice, Katowice [in printing].
• Jajuga K. (1990). Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów. PWN, Warszawa.
• Jajuga K. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa. PWN, Warszawa.
• Kolonko J. (1980). Analiza dyskryminacyjna i jej zastosowania w ekonomii. PWN, Warszawa.
• Krzyśko M. (2000). Wielowymiarowa analiza statystyczna. Wyd. UAM w Poznaniu, Poznań.
• MacQueen J.P. (1967). Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations. In: Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. University of California Press, Berkeley, pp. 281-297.
• Sarndal C.E., Swensson B., Wretman J. (1997). Model Assisted Survey Sampling. Springer, New York.
• Tucker T.G. (1998). Mathematical Methods in Sample Surveys. Word Scientific, Singapore-New Jersey-London-Hong Kong.
• Ward J.H. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize Objective Function. "Journal of the American Statistical Association", Vol. 58, No 301, pp. 235-244.
• Wywiał J. (1998). Estimation of Population Average on the Basis of Strata Formed by Means of Discrimination Function. "Statistics in Transition", Vol. 3, No 5, pp. 903-912.
• Wywiał J. (2001). On Estimation of Population Mean in the Case When Nonrespondents Are Present. Prace Naukowe AE we Wrocławiu, No 906, pp. 13-21.
• Zieliński R., Wieczorkowski R. (1997). Komputerowe generatory liczb losowych. WNT, Warszawa.