【抽样调查中的缺失数据处理】匡其炎.pdf

所在单位(本校填系、所):统计学系专业:统计学研究方向:应用数理统计指导教师或推荐人姓名、职称(在职人员填后者):倪加勋教授学习期限:论文主题词:抽样调查缺失数据多重推算法

就很少关注统计数据的质量问题.三是理论研究的本身难度有关。对于非抽样误差的研究,它要求研究人员必须具备良好的素质,众多研究人员的共同努力,比较充裕的经费支持和丰富的实际调查经验。非抽样误差研究涉及的知识面很广,它与统计学、心理学、社会学、行为科学、经济学等都有很大的关系。这也就决定了理论研究的本身难度。国际上对于非抽样误差的研究,都还远远没能取得一致的意见,有些问题根本还没法进行量化研究.引起我对这一同题产生兴趣的原因,一是作得本人去年在中国统计信息咨询服务中心实习近三个月,参加了一些问卷调查的设计、调查和汇总分析工作,深感实际中对数据质量的要求和自已这方面知识的缺乏:二是

第一章缺失数据的影响在抽样调查中,当研究总体的调查对象是人时(Humanpopulation)常常会遇到无回答的情况,从而形成缺乏数据。此外在搜集到的样本中,在数字的审查和数据处理过程中会发现一些不合逻辑的数字,如年龄为187 岁,或者是年龄为15岁而婚姻状况为已婚等,不得不把有些不可靠的数据删去而造成缺失数据。因此本文所使用的缺失数据(MissingData)一词,既包括样本单位搜集不到的情形(non一response)也包括其他各种原因面使数据不全。因此这里的缺失数据是一个广义的概念。