分类敏感问题分层抽样调查的统计方法及应用

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1、苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名:主:)翌日期:以憎14.2≯苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献

2、信息情报中心、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子出版社)、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在——年一月解密后适用本规定。非涉密论文留论文作者签名:皇!)翌El导师签名:<耍邀日期:尊口揎,4力≯期:p口/2、牛、z少分类敏感问题分层抽样调查的统计方法及应用中文摘要中又捅芰目的:在当今的社会调查中,经常会遇到各类敏感问题。在对敏感问题进行调查时,若采用直接调查的方式,由于涉及到个人或单位的隐私或

3、者利益,被调查者往往拒绝回答或者在不得已回答的情况下提供虚假的回答,这样就破坏了数据的真实性,而且破坏程度的大小亦无法衡量。为了弥补传统调查方法的缺陷,1965年Warner提出了随机应答技术Wamer模型。此后,统计学家们在此基础上设计了各种改进的模型。然而,在本项目组研究前,国内外对敏感问题的抽样调查,主要局限于简单随机抽样调查或对随机化模型的改进,实际应用也局限于小范围特殊人群小样本的简单随机抽样调查,且对于敏感问题抽样调查的效度和信度也极少研究。本文选定了二分类敏感问题Simmons模型、多分类敏感问题随机回答模型和随机间接回答模型,对这三种模型在分层抽样条件下的调查方

4、法和统计公式进行了探讨,并成功应用本文的调查方法和统计公式对北京市性病艾滋病高危人群——男男性行为人群(MSM)进行了调查。通过计算机模拟分类敏感问题分层抽样调查,对本文所研究的调查方法和统计公式进行效度和信度的评价,为二分类敏感问题和多分类敏感问题的大规模的抽样调查提供科学的调查方法及有效、可靠的统计公式,为卫生部门针对性地开展健康教育以及制定性病艾滋病防控政策措施提供科学的调查数据。方法:在本文研究中,根据随机应答技术理论、分层抽样方法、Cochran的经典抽样理论、全概率公式、方差的基本性质等概率论与数理统计学理论方法推导出二分类敏感问题Simmons模型,多分类敏感问题

5、随机回答模型和随机间接回答模型在分层抽样条件下各层总体比例的估计量及其估计方差的计算公式以及整个总体比例的估计量及其估计方差的计算公式。于2011年7月一9月,采用分层抽样的方法,以北京市MSM活动场所所处的地理位置为分层依据将其分为城区、近郊和远郊三层。在各层分别抽取MSM51人、450人、120人,合计621人,成功应用两种RRT模型对二分类敏感问题和多分类敏感问题进行了调查分析。且本文通过蒙特卡洛计算机模拟分类敏感问题分层抽样调查来评价本文调查方法及统计公式的效度和信度。中文摘要分类敏感问题分层抽样调查的统计方法及应用结果:1、本研究推导出了二分类敏感性问题Simmons

6、模型和多分类敏感问题随机回答模型和随机问接回答模型在分层抽样方法下的各层敏感问题总体比例的估计量及其估计方差的计算公式以及整个总体敏感问题总体比例的估计量及其估计方差的计算公式。2、运用本文研究的分层抽样条件下的两种RRT模型的调查方法及统计公式,调查城区、近郊、远郊层以及整个北京市男男性行为人群的敏感问题的结果如下:(1).城区、近郊、远郊层以及整个北京市MSM人群最近一次与男性发生肛交性行为时安全套的使用比例分别为64.71%、82.22%、81.94%禾N80.18%。(2).城区、近郊、远郊层以及整个北京市MSM人群最近1个月中肛交从不全程使用安全套、有时全程使用安全套

7、、每次全程使用安全套、没有肛交的发生比例分别是2.94%、48.69%、45.43%、2.94%;5.93%、29.63%、56.29%、8.15%;8.33%、20.83%、68.06%、2.78%和6.57%、28.19%、59.83%、5.41%。(3).城区、近郊、远郊层以及整个北京市MSM人群最近一年男男商业性性行为中平均每次收费<200元、200"--'399元、400"~599元、600元以上、无男男商业性性行为的比例分别是l5.29%、3.53%、7.45%、7.45%、66

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