事后分层方法在人口抽样调查数据分析中的应用

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1、第21卷第‘期一997年11月人口研究..Vo21,No6Nover,1997lmbePoPulationResearch事后分层方法在人口抽样调查数据分析中的应用胡英【内容提要】本文介绍了抽样调查的事后分层方法,结合实例论述了在口人抽样调查数据分析中如何,,,使用事后分层方法如何通过样本的事后分层推断总体如何将事后分层样本标准化以及事后分层估计量均位和方差的计算。,1957,口。:1【作者简介】胡英(女)年生观任国家统计局人与就业统计司调查处副处长邮编00826,。,事后分层方法也称抽样后的分层方法它不同于分层抽样方法在人口抽样调查中分层抽样方法是在,,,;抽样

2、设计时将要调查的人口总体单位按某种标志如按经济类别发达地区和不发达地区分层或按地理,、、。,,分布山一,区平原丘陵分层在每一层中按定比例抽取样本所有层样本之和构成总体样本通过样本的观测值来推算各层和总体的各项指标。分层抽样方法是抽样调查样本设计最常用的方法。事后分层方法是指抽样调查以后,对徉本按某一指标进行分层。有时在抽样之前.我们仅从普查或户籍,。,统计中知道要研究总体的一些数量特征如城镇或农村人口的多少但在建抽样框里并不知道总体中每个个体单位是,.。属于城镇还是农村或者说不是准确地知道每个单位属于那个层一个单位属于哪个层要到收集了样本数据后才知道。当收集到数据

3、后,有时我们会发现,按样本数据推算的总体人口分布与已知普查资口。,料或户籍统计的人分布有较大的偏差如果一些主要指标像城乡人口的分布出现较大的偏差不仅不能反,,,,映总体而且对其他调查指标也有影响为了解决这一问题可以用权数对样本数据进行重新分层使分层后某一指标的分布同已知总体的分布一致。这种分层方法就称为抽祥以后的分层,简称为事后分层方法。,。采用事后分层方法的目的是减少抽样偏差提高样本估计总体的精确度事后分层方法主要用于抽样后的样本估计以及数据调整。l用已知总体分布对样本进行事后分层下面用实例说明事后分层方法。口。,0,如某地区用等概率抽样方法进行人抽样调查调查样

4、本量为23800人其中城镇人口为480人..农村人口为10.按等概率抽样,00506,权数748。900人抽样比为(抽样比的倒数)为19由此加权的总,.470,。。人口为万人其中城镇人口947899人农村人口3752101人城镇人口的比重为2017%通过有关,,。,资料分析样本中城镇人口的比重偏低不能很好地反映总体由于样本中农村人口的比重大也影响了其他调查数据。例如由该样本推算的总体文盲率偏高,不符合本地区文盲率下降的趋势。在这种情况下,用事,,后分层方法就能使样本的城乡分布同已知总体的分布一致修正了样本量中城乡人口的偏差同时也调整了其他调查数据。,,假设我们从普

5、查资料或户籍统计中得到的调查总体的总人口为481万人其中城镇人口125877人农,.村人352口。、口口5123人城镇人的比例为2617%现按这个总体已知的城镇农村人对调查样本进行重新分,也就是进行事后分层。进行事后分层,。层首先要计算事后分层的城镇权数和农村权数人口研究21卷n‘,n,、n:、n;,,、设调查样本量用表示城镇为农村为合计为由样本推算的总体用Ni表示城镇为N农Z,;‘’,、,村为N总人口为N由其他资料如普查资料或户籍统计得到的总人口用N表示城镇为Nl’农村为Ng口’;;,:;。,;,:;总人为N设事后分层城镇权数为w农村权数为w抽样设计权数用w表示

6、城镇为wl农村为wl‘Zi,,,wZ:,.修正权数用w表示城镇为叭农村为修正权数用加权总体和已知总体的比值计算:计算公式如下wl=一IXw21,Z一2Xw22ww=w,其中W”一W二一瓷瓷,、,2、。、,抽样设计权数wlw通常也是城镇农村抽样比的倒数上例中城镇农村是按等比例抽样抽样比,,·:219745。w,,、w124700000,947599相同权数也相同本例中w小w均为由权数推断总体为人城镇为,37521,,,,人农村为01人与已知总体城镇为1258777人农村为3551223人总计为4810000人不同1。用加权总体和:、wZ::详见表已知总体的比值计算修

7、正权数钩为N,’1258777.=~=1328wzl瓦947899Nl’3551223.w”~~=0946两3752101事、:后分层城镇农村权数计算如下...w;~l一Xw:,748XI328=26w=19225..Zl:Xw:2748X0.946二18691w=w~19w、、:,。用权数w分别乘城镇样本和农村样本得到了事后分层推算的总体城镇和农村人口.口~w:Xnl~26225X48000二1258777城镇人.口二w:xn:~18691x190000~3551223农村人:xnl+:Xn:总人口~ww~26.225X48000+18.691X190000~4

8、81000

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