Аналізуючи складні дані опитування, дослідження фірми Кауфмана SpringerLink
Анотація
Опитування фірми Кауфмана (KFS) було груповим дослідженням нових підприємств, що використовували складний зразок для збору ключових даних про динаміку суб'єктів господарювання, що належать до високих технологій, середніх технологій та жінок. Складні конструкції зразків типу, що застосовуються в KFS, як правило, мають багатокадрову вибірку, стратифікацію, коригування невідповідності та надмірної вибірки. Доведено, що кожен з цих елементів дизайну підвищує ефективність, з якою дослідники аналізують та роблять висновки з наявних даних. Однак існує також ризик того, що складний підхід до проектування вибірки може ускладнити аналіз даних через несамостійний вибір та вибір із різною ймовірністю. У цьому технічному огляді KFS ми описуємо метод відбору проб, який був використаний при панельному опитуванні. Ми досліджуємо, як не врахування вагових коефіцієнтів впливає на оцінки параметрів та результуючі стандартні помилки. Застосовуючи емпіричний підхід, ми показуємо, чому важливо враховувати стратифікацію та зважування. Цей документ демонструє важливість врахування особливостей складної конструкції обстеження в процесі аналізу даних.
Це попередній перегляд вмісту передплати, увійдіть, щоб перевірити доступ.
Параметри доступу
Придбайте одну статтю
Миттєвий доступ до повної статті PDF.
Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.
Підпишіться на журнал
Негайний онлайн-доступ до всіх випусків з 2019 року. Підписка буде автоматично поновлюватися щороку.
Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.
Примітки
Основними одиницями відбору проб у КФС є підприємства, а не власники.
Вибірка - це перелік елементів сукупності з відповідною контактною інформацією.
«Починаючи з третього подальшого обстеження, для досягнення кращої точності було використано корекційне регулювання у шести пластах відбору проб» (П’ятий звіт про подальшу методологію KFS, 29 березня 2011 р.).
Cochran (1977) пояснює, чому стратифікація може підвищити точність оцінок щодо SRS: «Якщо кожен шар однорідний, оскільки вимірювання мало відрізняються від однієї одиниці до іншої, точну оцінку будь-якого середнього шару можна отримати з невеликого зразок у цьому шарі. Ці оцінки можна об'єднати в точну оцінку для всієї сукупності ".