第十二章 非抽样误差(抽样调查理论与方法-北京商学院 李平).pptVIP

* * 第十二章 非抽样误差 (1)无回答现象; (2)由工具或人为因素造成的调查误差,即所谓计量误差; (3)在登录数据或输入计算机时发生的差错等等. 抽样调查中存在各种各样的非抽样误差,主要表现在: §1 抽样方案及抽样框引起的非抽样误差 抽样调查从一开始就必须注意尽量避免非抽样误差,正如本教材第一章所述,抽样设计方案对于抽样结果是否精确起着很重要的作用.一个设计很差的抽样方案将会带来足以使抽样失败的非抽样误差,第一章中提到的《文学摘要》民意测验则是一个有说服力的实例。 美国《文学摘要》对于1936年美国总统选举进行了预测，当时大多数观察家认为罗斯福会轻易获胜，而《文学摘要》根据自己的抽样断定兰登与罗斯福的获胜比率将是57％和43％。然而却是罗斯福以62％比38％的绝对优势坐上了总统宝座。与事实完全相悖的预测断送了这家原本颇有名气的杂志的前程，不久它只得停刊就此“关门大吉”。 美国《文学摘要》发出了1000万张调查表，收回了200万张，花费了那么大的精力，收集了那么多的数据 ，怎么会出那么大的错误呢？主要原因就是抽样框的选取。原来它是按照电话簿和俱乐部成员的名单发出调查表的，由此选取的样本明显地排斥穷人！因为当时一般穷人很少拥有私人电话或隶属于哪个俱乐部（1936年，美国大约有1100万部住宅电话）。众所周知，经济地位在很大程度上影响着政治态度：穷人压倒多数地倾向于罗斯福而有钱人则偏向于兰登。《文学摘要》的样本反映不出这个社会现实从而犯了致命的错误。 设计带来非抽样误差有很多表现在抽样框出了问题，第 一章中所述的《文学摘要》的抽样框明显地偏向于某一部分 人而忽略了另一部分人，从中产生的非抽样误差使得抽样结 果不能反映总体（全体选民）的意见。这种致命的错误来源 于抽样框“丢失”了总体中占有一定比例的单元，如果这一部 分被“丢失”的群体在调查关心的参数方面有其独特的一面， 那么这种“丢失”引起的非抽样误差使推断或估计带有明显的 偏性。 如果我们的抽样方案是分层抽样，分层抽样不太可能按照 关心的总体参数去实施，而常常根据若干辅助信息来进行，当 然这些辅助信息与调查变量应当有较强的相关程度。倘若这些 辅助变量资料不健全，不准确甚至借用这些辅助变量本身属于 判断失误，由此引起的非抽样误差可能会严重威胁到估计的准 确性。 有时候陈旧的抽样框将带来我们所不希望看到的非抽样误差，因为陈旧的抽样框会造成总体单元的“丢失”现象，一般地它还难以反映近期有关变量的一些变化。 以上所述的非抽样误差属于在抽样之前的设计方案工作及编制抽样框中需要认真对待的。本章就抽样过程中产生的非抽样误差进行详尽的讨论。 §2 无回答现象 在设计方案相当合理，编制的抽样框令人十分满意的情况，无回答现象的发生是非抽样误差表现的主要形式之一。无回答类型通常可归结为： （1）遗漏。由随机抽样所确定的调查单位出现“找不到”现象，或者由于客观存在的一些困难，诸如交通极端不便，气候异常恶劣等而无法找到确定要去访问的对象。 （2）被调查对象不在家。有时候可以请家庭中其他人甚至就近换一家进行访问，这样的做法虽然方便，但是在一定程度上破坏了随机性。有时候为了确保抽样的随机性，“不在家”就造成了“无回答”。 （3）不能回答。某些被访问者对于问卷中的若干问题缺乏有关资料或者出于各种各样的原因而不愿意回答。 （4）坚决拒绝调查。这是由于各种原因造成的，尤其是有些问题涉及到个人隐私等等，由此产生的偏差一般较难消除。 造成无回答现象的原因有许许多多，但一般地，由政府部门出面组织的抽样调查常常能得到被调查者的友好合作，这种情况下无回答现象的比例相对地较少，然而对于一般的市场信息调查等非政府组织的抽样调查无回答现象比例非常的高。随着我国社会主义市场经济的发展和完善，这种情况正在逐步得到改善。 其实调查人员的素质，调查问题的拟定，被调查人员的文化素质等等都对无回答率有一定影响。每件抽样调查，我们需要力求低比率的无回答现象，从目前来看，完全避免无回答现象是不可能的。对于无回答现象产生的非抽样误差我们关心的是： 1、问卷的回收率 调查报告一般要求列出回收率，尤其是通过邮寄方式进行的调查，更需如此。因为回收率的高低将有力地论证调查的成功与否。 对回收率的分析将有助于在无回答现象较严重的情况下进行数据分析，同时也有助于分析出哪些对象是可以再访问从而采取多次访问的手段尽量减少无回答率。 2、如何进行数据分析 设抽样容量为 n ,无回答个数为 , 那么我们的实际调查量为 。根据 个有效数据分析将比原定的计划少了很多信息。如果这 个访问到的对象是