Survey researchers are increasingly turning to multimode data collection to deal with declines in survey response rates and increasing costs. An efficient approach offers the less costly modes (e.g., web) followed with a more expensive mode for a subsample of the units (e.g., households) within each primary sampling unit (PSU). We present two alternatives to this traditional design. One alternative subsamples PSUs rather than units to constrain costs. The second is a hybrid design that includes a clustered (two-stage) sample and an independent, unclustered sample. Using a simulation, we demonstrate the hybrid design has considerable advantages.


翻译:调查研究人员越来越倾向于采用多模式数据收集来处理调查响应率下降和成本上涨的问题。一种有效的方法是采用较低成本的模式(例如,网络)来收集数据,然后使用一个更昂贵的模式来对每个主抽样单元(PSU)中的一个子样本(例如,家庭)进行采样。我们提出了两种替代传统设计的方法。一种替代方法是对PSU进行子抽样而不是样本单元,以限制成本。第二种是一个混合设计,包括聚类(两阶段)样本和独立的非聚类样本。通过模拟,我们证明混合设计具有相当大的优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

药物发现中的深度学习
专知会员服务
39+阅读 · 2022年11月14日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
2+阅读 · 2022年7月26日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)第一弹
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年6月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月9日
Arxiv
14+阅读 · 2022年5月6日
Arxiv
12+阅读 · 2022年4月12日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关资讯
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
2+阅读 · 2022年7月26日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)第一弹
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年6月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员