Buradasınız

Sigara yanıt (Seri B) Kaynaklanan Bias Azaltılmasında Kullanılan Yöntemler

Methods Used in Reduction of Bias Arising from Non response (Series B)

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
Various types of survey errors, especially nonresponse errors, may seriously deteriorate data quality. Nonresponse has more one reason to worry about its harmful effects on the survey estimates. So, nonresponse and methods dealing with nonresponse have increasingly become a standard part of survey sampling. A nonresponse occurs in a survey when, for any reason, a selected unit does not respond. The usual methods of estimation in the presence of nonresponse give biased results. Because of this special estimation techniques are required to deal with the problem. Imputation and reweighting are two standard methods provided by the literature for treating nonresponse. In the recent years, scientist became increased to concern with the calibration approach to reweigthing method in the presence of nonresponse. The calibration approach generates the final weights which are as close as possible to specified design weights, while respecting known auxiliary population totals or unbiased estimates of these totals. This calibration procedure requires the formulation of a suitable auxiliary vector, through a selection from a possible larger set of auxiliary variables. In this study standard methods for the reduction of bias and errors arising from nonresponse are explained. The calibration approach is examined as theoretically and simulation is performed by macro generated in C++ programming language to study how alternative specifications of the auxiliary vector affect the quality of estimators derived by the calibration technique. In the application, the calibration estimators and quality measures such as relative bias, variance are computed and interpreted for the population total.
Abstract (Original Language): 
Anket araştırmalarında karşılaşılan çeşitli problemlerden biri olan yanıtlamama hatası veri kalitesini ciddi şekilde bozmaktadır. Yanıtlamama, anket araştırmalarından elde edilecek tahminler üzerindeki tehlikeli etkilerinden dolayı kaygı duyulan bir durumdur. Bu nedenle yanıtlamama sorununu giderecek yöntemler örneklemenin standart bir bölümünü oluşturmaktadır. Yanıtlamamanın varlığı durumunda ideal koşullar için kullanılan tahmin yöntemleri yanlı sonuçlar vermektedir. Bu sorunun üstesinden gelmek için özel tahmin tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Yerine Atama (ikame) ve Yeniden Ağırlıklandırma yanıtlamama sorunu ile karşılaşıldığında kullanılan ve literatürde de belirtilen iki standart yöntemdir. Son yıllarda, bilim adamları, yanıtlamamanın varlığında, yeniden ağırlıklandırma yönteminde kalibrasyon yaklaşımını daha sık kullanmaktadırlar. Çünkü yardımcı bilginin etkin kullanımında kalibrasyon uyarlanabilir bir yaklaşımdır. Kalibrasyon yaklaşımı, yardımcı bilgi kitle toplamını veya yansız tahminin bilinmesini gerektirirken, tasarım ağırlıklarına olabildiğince yakın olması gereken son ağırlıkları yaratır. Kalibrasyon yöntemi, olası yardımcı değişken kümesinden seçim ile oluşturulan uygun yardımcı değişken vektörünün formulasyonunu gerektirir. Bu çalışmada, yanıtlamamadan kaynaklanan yanlılığın ve hataların azaltılabilmesi için kullanılan yöntemler tanıtılmıştır. Bu yöntemlerden biri olan Kalibrasyon yaklaşımı teorik olarak incelenmiştir. Yardımcı değişken vektörünün değişik durumlarının kalibrasyon tekniği ile hesaplanan tahmin edicilerin kalitesini nasıl etkilediğini görebilmek amacıyla C++ programlama dili kullanılarak bir benzetim çalışması yapılmıştır. Uygulamada kitle toplamı için kalibrasyon tahminleri, göreli yanlılıklar, varyanslar hesaplanarak yorumlanmıştır.
33-51

REFERENCES

References: 

Çelikbıçak,
B.M
. 'Methods Used In Reduction of Bias Arising From Nonresponse.(2006),D.E.Ü.,Y.Lisans Tezi Deville, J.C., & Sârndal, C. E., 'Calibration estimators in survey sampling' Journal of the American Statistical
Association 87(1992), pp.376-382. Hansen, M.H., Hurwitz, W.N., 'The problem of nonresponse in sample surveys', Journal of American Statistical
Association, 41(1946), pp.517-529. Kish, L., Survey Sampling. (New York: Wiley, 1969).
Kalton, G. and Cervantes, I.F., 'Weighting methods', Journal of Official Statistics, 19 (2) (2003), pp.81-97. Lundström, S., and Sârndal, C. E., 'Calibration as a standard method for treatment of nonresponse', Journal of
Official Statistics, 15(1999),pp. 305-327. Lundström, S., Calibration as a standard method for treatment of nonresponse (Doctoral dissertation, Stockholm
University, 1997)
Lundström, S.
an
d Sârndal, C. E., Estimation in the presence of nonresponse and frame imperfections (Printed in
Sweden, SCB-tyrck,Örebro, 2001) Lohr, S. L., Sampling: Design and Analysis (Duxbury Press, 1999).
Moser, C.A. and Kalton, G. (1971) Survey Methods in Social Investigation (second edition). Aldershot: Gower. Platek, R. (1977), Some factors affecting non-Response, Survey Methodology,3,191-214.
Sârndal,
C
. E., Estevao, V. M., 'A functional form to calibration', Journal of Official Statisitics, 16 (4) (2000),
pp.379-399.
Sârndal,
C
. E., Swensson, B., Wretman, J., Model Assisted Survey Sampling. (New York: Springer-Verlag, 1991) Teksoy, N., 'Cevaplamama hatalarının ve ikamelerin tahminler üzerindeki etkileri' DİE Uzmanlık Tezi, (1991). Theberge, A., 'Extensions of calibration estimators in survey sampling' Journal of the American Statistical Association, 94 (446) (1999), pp. 635-644.
50

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com