非抽样误差
抽样调查-调查中的非抽样误差培训课件PPT课件
根据非抽样误差的来源、性质 可分为以下三类：
（1）抽样框误差，即由不完善的抽样框引起的
误差； （2）无回答误差，即由于种种原因没有从被调 查单元获得调查结果，造成调查数据的缺失； （3）计量误差，即所获得的调查数据与其真值 之间不一致造成的误差。
§11.2 抽样框误差
一、概念
抽样调查中的总体有两个： 目标总体—调查研究对象的全体。 抽样总体—从中抽取样本的总体。 （即抽样框） 理想抽样框的标志是目标总体和抽样总 体完全重合。否则抽样框就是不完善的。
●抽样框存在的问题，有些是不容易解决的。 因此抽样框的维护、抽样框使用情况的不断 总结与研讨，对于经常性的调查项目来说是 十分必要的。
●抽样框的不完善并不是不能使用。可以进 行修补、调整。
N1
（3）抽样框误差的影响
设目标总体单元：N
抽样框中单元：N1 抽样框中丢失的单元：N0
N=N1+N0 ■ 总体总量的估计 总体总量的真值是：
W0 (Y1 Y0 ) W0 (1 r)
Y
rW0 (1 W0 )
由上式可以看出，如果丢失单元的均值与
抽样单元的均值相同，即
r
1
，则估计量
Y
是目标变量 Y 的无偏估计。
r 反之，如果 r 1 ，偏倚状况则随着
的变化而变化。
Y
三、不完善抽样框的使用
抽样框不完善并不是不能使用，因为构造一个完 善的抽样框有时是非常困难的。使用不完善抽样框时 若能采用一些补救措施，有助于减小抽样框误差。主 要采用以下三项补救措施：
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
N N1 N0
R1
N1 N
, R0
N0 N
则总体均值为： Y R1Y 1 R0Y 0
统计学中的抽样误差和非抽样误差
统计学中的抽样误差和非抽样误差统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，抽样是一种常见的数据收集方法。
在进行抽样时，我们常常会遇到抽样误差和非抽样误差。
本文将详细介绍这两种误差的概念、影响以及如何减少它们的方法。
一、抽样误差抽样误差是由于从总体中选择一个样本而引起的误差。
当我们使用一个相对较小的样本来代表整个总体时，会产生抽样误差。
抽样误差可能是由于选择的样本不具有代表性，或者从样本中得到的信息不完整而引起的。
抽样误差是统计研究中常见的问题，它会对结果的准确性产生影响。
抽样误差的大小取决于多个因素，包括样本容量、抽样方法和总体变异性等。
较小的样本容量会增加抽样误差的可能性，因为小样本可能无法准确地反映总体的特征。
不同的抽样方法也会对抽样误差产生不同的影响。
如果抽样方法不具有随机性或没有明确定义的抽样框架，那么可能会引入更多的抽样误差。
此外，总体的变异性越大，抽样误差也会相应增加。
减少抽样误差的方法是增加样本容量和改进抽样方法。
通过增加样本容量，我们可以更好地捕捉总体的特征，从而减少抽样误差。
而改进抽样方法可以通过采用随机抽样方法、明确的抽样框架以及适当的样本分层等，来提高样本的代表性，从而减少抽样误差的可能性。
二、非抽样误差非抽样误差是指在数据收集、整理、分析和解释过程中引入的各种其他误差。
相比抽样误差，非抽样误差更难以控制，因为它通常是由于研究设计、数据质量、调查方法和数据处理等方面的问题引起的。
非抽样误差可以包括如下几个方面的问题：1. 问卷设计：不合理的问题设计、问题表述不清、问题顺序不当等都会引入非抽样误差。
2. 非回答误差：指调查对象拒绝参与或者没有回答所有问题而引入的误差。
3. 测量误差：包括测量工具的不准确性、调查员的主观判断等因素导致的误差。
4. 数据处理误差：在数据录入、清洗、整理和分析等过程中出现的错误和失误。
非抽样误差的控制需要从研究设计和数据处理等方面入手。
采样误差和非抽样误差的区别与处理
采样误差和非抽样误差的区别与处理在统计学中，我们经常会遇到两种类型的误差，即采样误差和非抽样误差。
这两种误差在数据分析和研究中起着重要的作用，正确地理解它们的区别，并采取相应的处理方法，对于保证研究的准确性和可靠性至关重要。
首先，我们来了解一下采样误差。
采样误差是由于从总体中选择样本而引入的误差。
当我们进行抽样调查或实验时，往往无法对整个总体进行研究，而只能从中抽取一部分样本进行研究。
由于样本的选择是随机的，因此样本与总体之间会存在差异。
这种差异就是采样误差。
采样误差的大小取决于多个因素，包括样本容量、样本选择方法和总体特征等。
通常情况下，样本容量越大，采样误差越小，因为大样本更能代表总体的特征。
此外，合理选择样本的方法也可以降低采样误差的大小。
例如，使用简单随机抽样、分层抽样或系统抽样等方法，可以确保样本具有代表性。
然而，除了采样误差之外，我们还需要考虑非抽样误差。
非抽样误差是指除了采样过程中引入的误差之外的其他误差来源。
这些误差可能来自于调查设计、数据收集、数据处理和数据分析等环节。
非抽样误差的存在可能导致结果的偏差和不准确性。
非抽样误差的处理需要根据具体情况进行。
首先，我们应该在研究设计阶段尽可能减少非抽样误差的产生。
合理设计调查问卷、合理选择调查对象和采用标准化的数据收集方法，都可以降低非抽样误差的大小。
其次，在数据处理和分析过程中，我们需要注意非抽样误差的影响，并采取相应的纠正措施。
例如，通过加权处理或使用回归分析等方法，可以对非抽样误差进行修正。
此外，我们还可以利用多种方法来评估和控制非抽样误差。
例如，通过进行重复测量或使用多个独立的数据源，可以检验结果的一致性和可靠性。
同时，我们还可以进行敏感性分析，评估不同的假设和方法对结果的影响。
这样可以帮助我们更好地理解非抽样误差的影响，并采取相应的措施进行处理。
总结起来，采样误差和非抽样误差是统计学中常见的两种误差类型。
采样误差是由于样本选择过程引入的误差，可以通过增加样本容量和合理选择样本方法进行减小。
入户面访中非抽样误差的主要来源有
入户面访中非抽样误差的主要来源有
随着互联网的发展，入户面访向来以收集运用多种方法获取信息的重要手段而
闻名，但其存在一定的非抽样误差。
首先，偏失是入户面访最常见的非抽样误差，主要是在施测对象中，社会经济
地位较高、文化程度较高或是其它不同于常模的人群，更有可能接受测试，从而导致整体报告不能反映真实情况。
其次，网上投票造成的非抽样误差也是一种经常的现象。
由于决策者可能会对
一些关键决定因素及内容记录和反映，对一些关键影响因素及决策结果的非抽样误差可能会显著影响投票成果的真实反映情况。
再次，重复问题也是常见的非抽样误差。
当访谈人员进行访谈时，可能会有一
些重复甚至重复的问题，从而导致访谈者对问题有所倾向，从而避免出现重复，甚至导致访谈者对结果有自己的偏见。
最后，回答误差也是常见的非抽样误差。
访谈者在回答某个问题时，由于过于
担心答错，他们可能会回答发言中有偏差，这将影响抽样的结果的准确性。
总的来说，入户面访中的非抽样误差的主要来源有偏失，网上投票造成的误差，重复问题及回答误差。
为了解决这些非抽样误差，主要是首先加强访谈的系统性，让访谈的目的、采取的发言方式、突出的重点等尽量维持标准化；其次，要加强监督，严格网上投票的相关程序；最后，在数据收集阶段加强质量保障。
第10章 非抽样误差
二、无回答误差的统计影响
• 导致估计量估计偏差
若无回答者与回答者在调查项目的数量特征上存在差异，这种无回答 就会导致无回答偏差
E ( y回答 ) Y Y回答 (
N回答 N
Y回答
N 无回答 N
• 降低估计效率
N 无回答 Y无回答） （Y回答 Y无回答） N
无回答减少了实际调查的样本数量，因而扩大估计量的方差，导致估 计效率降低
s
1 ˆ i i
yi
关于加权的一些注意事项
• 要求很高：即假定每一个加权单元中，回 答者和无回答者是相似的，也就是说不管 同一加权组中各单位的回答值是否相等， 它们回答的可能性都相等。 • 加权法可能会改进估计量，但它并不能消 除所有的无回答偏差。 • 常用于处理单位无回答，而非项目无回答
5.插补法（imputation method）
2
从而估计量方差增大的量为： n1 2 2 2 1 n n1 S n S S r0 2 2 =S = S n1 = n n1 n n n
1
n1 n0 其中 r 0 = = 1－ n 为样本无回答率。 n
1
估计量方差增大的程度则为：
n1 r0 －1= (1 r 0) n
在这种情况下，为了达到抽样方案所 规定的抽样估计效果，就需要增加样本 N0 容量。如果总体无回答率为 R 0 = ，那 n N n 么样本容量应该确定为 = (1 R ) 。
四、无回答的补救措施
• • • • • 替代法 汉森与赫维茨(Hansen and Hurwitz,1946)方法 复制估算法 加权调整法 插补法
1.替代法
• 访员可以在实际调查现场选择一个替代单位或使 用事先准备的指定替代单位 • 1975年密歇根州进行的物品滥用情况调查 （Michigan Survey of Substance Abuse）就是为 了估计在前一年内使用过16类物品的人数。根据 抽样设计，该调查采用分层多阶段抽样对2100个 住户进行了访问。对每一个住处都重复访问3次， 若仍没有人则尝试其右侧的住户，接下来再尝试 左侧住户。
第十章(非抽样误差)
西蒙斯随机化回答模型
沃纳模型中随机化回答的两个问题是同一敏感问题的两个方面，有些被 调查者仍可能有疑虑不肯合作，而且从精度方面考虑，当P与0.5很接近 时，方差大，而太远，增加了疑虑。所以西蒙斯（W.R.Simmons)进行了 改进，将第二个问题改为与所要调查的敏感性问题完全无关的另一个 非敏感性问题。西蒙斯随机化回答模型中两个问题一般表述为： I 你具有特征A吗？ II 你具有特征B吗？ 其中特征A为敏感性问题，特征B为无关问题。需要估计的是特征A的比例， 特征B的比例为在设计时要求已知。两个问题在随机化过程中出现的比例 仍假设为P: (1-P),其中P为已知。 仍以调查考试作弊为例，两问题的设置
• 例：某电影公司调查学生每月看电影的次 数，随机抽取了1000人， • 进行问卷调查，其中800人作了回答，回答 的均值为2.5；若对无回答 • 的200人中，又随机抽取了50人进行面访， 结果这50人的平均每月看 • 电影次数为1.2次，求偏倚的估计值。
此例指出了调整无回答误差的一个途径。即可通过多次访问。
2.
3.
根据非抽样误差的来源、性质和处理方法不 同常分为以下三类： （1）抽样框误差 （2）无回答误差 （3）计量误差
抽样框误差
抽样框：一份包含全部抽样单元的清单或图示 （ 抽样框是用来抽取抽样单元的依据。） 目标总体：希望从中获取信息的总体 调查总体（抽样总体）：实际调查所覆盖的总体。
理想状态下，两个总体应该完全一致。调查总体与目标总体 一般不完全相同。因此就产生了抽样框误差。主要如下
若用Ny1估计总体总和，偏倚为 E ( Ny1 ) Y NR0 (Y1 Y0 ) 以上两种估计量的相对偏倚都是 R0 (Y1 Y0 ) / Y
根据以上分析，无回答的偏倚大小由两方面决定。一为回答率，二为 回答层与无回答层均值的差异。无论何种情况，降低无回答率对于减 少估计量的偏倚是重要的。
非抽样误差都是由人为因素引起的
商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名
佚名
【期刊名称】《中国制笔》
【年(卷),期】2006(000)003
【总页数】2页(PI0006-I0007)
【正文语种】中文
【中图分类】F270
【相关文献】
1.商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名 [J],
2.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
3.商务部发布《境外中资企业机构和人员安全管理指南》 [J], 童春华
4.商务部等7部门联合印发《境外中资企业机构和人员安全管理规定》 [J],
5.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
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市场调查中非抽样误差的产生和控制
市场调查中非抽样误差的产生和控制摘要：非抽样误差直接与市场调查的准备阶段、抽样阶段、问卷设计阶段、实地访问阶段、统计处理阶段等各阶段的工作质量好坏存在密切的关联。
本文在具体分析这些阶段导致非抽样误差产生的工作情形后，提出了科学设计调查方案、重视对调查员的培训和管理、减少被调查者误差和做好调查资料的汇总工作等几方面控制非抽样误差的对策。
关键词：非抽样误差；调查方案；调查员；被调查者一、非抽样误差的产生非抽样误差产生的原因多种多样，尤其在实施调查过程中最为常见。
非抽样误差直接与调查的准备阶段、抽样阶段、问卷设计阶段、实地访问阶段、统计处理阶段等各阶段的工作质量好坏存在密切的关联。
1．准备阶段准备阶段是整个调查的起始阶段，准备阶段的主要任务是：确定调查任务，设计调查方案，组织调查队伍。
调查设计者首先要列出具体研究目标，从而确定所要研究的问题和识别研究的总体，最后明确调查任务并给整个调查活动一个纲领。
具体说来，设计调查方案包括调查指标的设计、调查总体方案的设计和调查方案可行性研究三方面的内容。
在本阶段可能产生误差的工作主要有：（1）调查设计者可能误解了主办者的目的意图，制定了错误方针，误导研究方向。
（2）目标总体与实际的调查总体不一致。
例如，进行电话访谈时，社区周边的居民用户电话号码可能没有列到电话号码簿中，另一些用户可能已经搬迁而导致电话为空号，因此目标总体和被调查总体出现一定的差异。
（3）调查设计者没有事先预先设定好调查的具体步骤和时间表、可能出现的问题以及未事先培训和挑选恰当的调查员，因而导致计量质量的下降。
（4)预算的限定。
任何调查都有费用，市场调查也同样。
并且由于市场调查的主办者一般都是企业，因此费用上的限制就更为明显。
如果资金短缺，只能缩小研究范围或进一步寻求资金。
上述第一点是调查设计者误解调查主办者的目的，这必然导致系统误差，使调查信度和效度下降。
第二点由于空号的原因，造成缺失值误差。
第三点由于没有预先设定调查步骤和很好的培训访问员，即没有制定标准化的市场调查结构，这样也会降低信度。
非抽样误差与现场数据收集质量控制
4. 实时监控与反馈
在数据收集过程中实时监控数据质量，并在发现问题时及时反馈给调查员，以便他们进 行调整和修正。
案例二：数据收集质量控制的实践经验
1 2
5. 事后审核与清理
在数据收集完成后，进行事后审核和清理工作， 以识别并修正潜在的错误和不一致之处。
03
02
定期评估与反馈
对收集到的数据进行定期评估，及 时发现并纠正误差。
建立纠错机制
建立数据纠错机制，对已发现的误 差进行修正和追溯。
04
05 案例分析与实践
案例一：现场数据收集中的非抽样误差分析
总结词
现场数据收集中的非抽样误差分析
VS
详细描述
在现场数据收集过程中，非抽样误差是一 个常见的问题。非抽样误差通常是由于调 查设计、样本选择、数据采集和编码等方 面的错误或缺陷所引起的。这些误差可能 导致数据失真，影响分析结果的准确性和 可靠性。因此，对非抽样误差进行识别、 评估和控制是数据收集质量控制的重要环 节。
在相同的受访者群体上重复进行调查，比较两次调查结果 的一致性程度。通过计算重测信度系数，可以评估非抽样 误差的大小和控制效果。
详细描述
为了评估非抽样误差控制的实际效果，可以采用以下几种 方法进行评估
1. 对比验证
通过与其他已知效度高的调查数据进行对比，验证新方法 的准确性。例如，可以将新方法的数据与传统的现场调查 数据进行对比，观察是否存在显著差异。
非抽样误差与现场数据收集质量控 制
contents
目录
• 非抽样误差概述 • 现场数据收集方法 • 数据收集质量控制 • 非抽样误差的识别与控制 • 案例分析与实践
统计学中的抽样误差与非抽样误差
统计学中的抽样误差与非抽样误差【统计学中的抽样误差与非抽样误差】统计学作为一门重要的科学方法，广泛应用于各个领域。
在进行数据分析和研究过程中，抽样误差和非抽样误差是其中关键的概念。
本文将从定义、影响因素、测量方法以及减少误差的策略等方面，深入探讨统计学中的抽样误差与非抽样误差。
1. 抽样误差的定义和影响因素抽样误差指的是从总体中选取样本所导致的估计误差。
在真实总体很大的情况下，由于实际调查的限制，我们很难直接获得全体数据，因此需要采用抽样方法。
抽样误差的大小直接关系到样本数据的代表性和准确性，主要受以下因素影响：(1) 样本容量：样本容量越大，抽样误差越小。
(2) 抽样方法：合理的抽样方法可降低抽样误差。
(3) 抽样框的准确性：抽样框是指包含总体的框架，若抽样框不准确，则会增加抽样误差。
2. 非抽样误差的定义和影响因素非抽样误差指的是除抽样误差以外的其他误差来源，主要包括调查设计、数据采集过程中的操作和测量等误差。
非抽样误差的大小直接影响着最终统计结果的准确性，以下是一些常见的非抽样误差来源：(1) 调查设计偏差：调查设计的不完善或缺陷会引入误差。
(2) 非回应误差：调查对象拒绝参与或无法联系到的情况。
(3) 数据处理误差：包括数据录入、清洗和分析过程中的误差。
3. 抽样误差和非抽样误差的测量方法对于抽样误差，一种常用的测量方法是计算标准误差。
标准误差是样本观测值与总体参数估计值之间的差异度量，可以用来评估样本数据的准确性和稳定性。
同时，还可以利用置信区间来估计总体参数的范围和可信度。
对于非抽样误差，常用的测量方法是检查数据质量和进行误差分析。
数据质量的检查包括对数据的完整性、准确性和一致性等方面进行评估，并采取纠正措施。
误差分析可以通过对调查过程的审查和再次检测等方式，发现和纠正非抽样误差。
4. 减少抽样误差和非抽样误差的策略在实际研究和调查中，减少抽样误差和非抽样误差是提高数据分析效果和可信度的关键。
非抽样误差产生的原因及控制.
非抽样误差产生的原因及控制抽样调查是目前我国搜集统计资料的一种主要方法，但抽样调查的结果始终要受到抽样误差和非抽样误差的影响。
抽样误差是由于样本随机性引起的，根据样本数据计算的对总体目标量的估计是随样本而异的，由此产生的误差即是抽样误差。
抽样误差是不可避免的，其大小可以通过调查样本容量，改变抽样方式等加以控制。
非抽样误差是指除抽样误差以外。
由于各种原因引起的。
非抽样误差由于其产生的原因及其复杂且具有不易观测和非随机性等特点而难以控制。
两种误差构成了总方差，两者之间呈此消彼长的关系。
一般情况下同时减少两类误差是很困难的。
非抽样误差占据了很大的一部分，怎样通过降低非抽样误差，从而降低总方差，有着非常重要的现实意义。
一、非抽样误差分类自1902年K?皮尔逊首次讨论非抽样误差这个概念以来，在非抽样误差的分类上。
主要有以下几种：(一)希里1957年把非抽样误差分为3类：1、范围误差：指由于样本单位的遗漏或重复产生的误差。
2、确定误差：指在资料收集、编辑、编码和计算输入阶段所产生的样本单位特征值的测量误差和回答偏差。
3、替代误差：由于对缺失数据进行替代和(或)在最后估计阶段对缺失数据进行替代所产生的误差。
(二)科克伦把非抽样误差分为3类：1、对被抽选出的样本中的一些单位未能进行计量而产生的误差。
2、一个单位的计量误差。
3、对调查结果进行编辑、编码和汇总过程中产生的误差。
(三)戴伦纽斯1988年把非抽样误差按调查活动分为3类：1、资料搜集过程中产生的误差。
2、测量过程中产生的误差。
3、资料加工过程中产生的误差。
在我国比较常见的分类方式有两种：第一，按性质和处理方法不同分为抽样框误差、无回答误差和计量误差。
第二，按产生的环节不同分为设计误差、调查误差和汇总误差。
二、各类非抽样误差产生的原因1、调查设计过程中引起的误差设计阶段误差是由于这一阶段某些失误而导致调查结果产生的偏误，调查设计有两个主要环节，即调查设计和抽样设计。
调查精度的名词解释
调查精度的名词解释调查精度是指在进行数据收集和分析过程中，得出的结果与真实情况之间的一致程度。
调查精度可以用来评估调查的可靠性和准确性，对于决策和研究具有重要意义。
1. 调查误差调查误差是指调查结果与总体真实情况之间的差异。
调查误差包括抽样误差和非抽样误差两种类型。
1.1 抽样误差抽样误差是由于从总体中抽取样本而引起的误差。
在进行调查时，往往无法对整个总体进行全面调查，而是通过从总体中随机抽取样本进行研究。
由于样本中的个体可能无法完全代表总体，因此抽样误差会导致样本结果与总体结果之间存在差异。
抽样误差的大小取决于样本的选取方法、样本的大小和总体的特点。
当样本的选取方法合理、样本大小足够大并且与总体特点相似时，抽样误差通常较小。
1.2 非抽样误差非抽样误差是指除了抽样误差之外的其他误差源。
非抽样误差包括调查对象的选择偏倚、调查问卷设计缺陷、回答者回答不真实等因素引起的误差。
非抽样误差的大小取决于调查方法和调查过程中的操作。
为减小非抽样误差，需要合理设计调查问卷，提供明确的调查指导，确保调查对象的随机选择，并鼓励回答者提供真实、准确的信息。
2. 调查精度的评估方法为了评估调查精度，可以使用一些常见的指标进行量化分析。
2.1 误差率误差率是指调查结果相对于总体真实值的偏差程度。
通常使用绝对误差率、相对误差率等形式进行度量和计算。
绝对误差率的计算方法是调查结果与总体真实值之间的差距除以总体真实值。
相对误差率则是绝对误差率除以总体真实值，并乘以100来表示百分比。
较低的误差率表示调查精度较高，较高的误差率则意味着调查结果的准确性较低。
2.2 置信区间置信区间是指通过统计方法得出的调查结果的可信程度范围。
调查结果并非绝对准确，而是具有一定的波动性。
置信区间可以用来描述调查结果的不确定性，给出一个范围来说明结果的可信度。
一般来说，置信区间以点估计为中心，在一定的置信水平下，用一个上限和下限来描述调查结果。
置信区间越窄，说明调查结果越精确。
非抽样误差
非抽样误差又称“工作误差”。
指在调查过程中由于种种人为因素所造成的代表性误差及登记性误差的总称。
前者通常是指调查方案设计有缺陷，如题器或指标含义不清、有诱导性;调查员在实施调查中不遵守随机原则，有意多选较好或较差的单位，等等。
后者是指在记录、汇总、计算、抄写调查数据资料时所发生的差错。
人为因素所造成的代表性误差通常表现为一种系统性的偏差。
它与抽样误差由于随机地观察总体中的一部分单位所造成的样本统计量的波动而产生的代表性误差有着明显的不同。
抽样误差是围绕分布中心所表现出的没有方向性的非系统性的误差，工作误差则是稳定的、有方向性的系统性偏差。
避免非抽样误差的主要措施是：(一)严格遵守随机原则，规定应抽选作为样本的调查对象都必须一一调查，不能随便更换、减少或增加，避免有意多选较好或较坏的调查对象来达到自己原定要说明某个问题的目的;(二)搞好问卷设计，严守客观公正的原则，避免题器设计所产生的诱导性因素，并努力使调查项目所涉及的概念指标尽可能地操作化到清晰、明确、唯一的程度; (三)认真培训调查登记人员，做好一切必要的准备工作，尽量不发生填表、登记之类过程中的差错。
原因分析引起非抽样误差的原因很多，比如抽样框不齐全，访问员工作经验有限，被访者不配合访问而加以虚假的回答，问卷设计本身存在缺陷等等。
通常，在技术性调查中，会出现由于缺乏回答知识而产生的非抽样误差。
另外两种类型的非抽样误差是选择误差和数据处理误差。
当调查中包含不恰当的项目时，就会生产选择误差。
假设设计一个抽样调查，来描述有胡须的男人外观。
对“有胡须的男人”的理解，如果有些采访人员认为应包括有小胡子的男人，而其他采访人员则不这样认为，这样，调查的结果资料将有缺陷。
当有登记错误或输入错误时，就会出现数据处理误差。
如将调查表中的资料输入计算机时产生的错误，即为输入错误。
尽管在大多数的调查中，会出现一些非抽样误差，但通过周密的计划可使它们达到最小，这些计划包括注意保证抽样总体与目标总体的一致、遵循良好调查表的设计原则、培训采访人员等。
抽样理论与方法：非抽样误差
NA
NB
结合调查费用确定各个抽样框的样本量nA，nB和权数WA C nACA nBCB
在总费用给定条件下使方差最小的最优抽样比为
nA
C
S
2 a
(1
)
Sa2b WA2
,
nB
C
Sb2
(1
)
S
2 ab
WB2
NA
CA
NB
CB
WA
n A nA nB
, WB
nB nA nB
分层的总和估计分别为：
Yˆ A
(a)
Na na
yA
(a)
Yˆ A (ab)
Nab nab
yA (ab)
na与nab为落入区域a和区域ab的样本单元数；
yA（a）和yA（ab）为区域a和区域ab的样本观测值总和。
利用抽样框B的样本对区域b和区域ab进行事后分层的总和
估计分别为：
Yˆ B (b)
则相对偏倚可以写为
E(Y) Y W0 (Y1 Y0 ) W0(1 r)
Y
Y
rW0 (1 W0 )
其中
r
Y0 Y1
, W0
N0 N
三、不完善抽样框的使用 1.调整抽样框 2.使用多个抽样框
A AB A
设样本取自A、B两个抽样框。这两个抽样框的单元数分 别为NA，NB。两个抽样框将目标总体划分为三个区域。
➢ 1.非特有性 ➢ 2.非一致性 ➢ 3.难测定性 ➢ 4.难评价性 ➢ 5.全过程性
10.2 抽样框误差
一、 抽样框误差 ➢ 1.丢失目标总体单元； ➢ 2.包含非目标总体单元； ➢ 3.抽样框中的单元与目标总体单元不完全是一一应；
第11章调查中的非抽样误差
是指在数据整理阶段利用调查结果，采用一定的方式 为无回答的缺失值确定一个合理的估计值，插补到 原缺失数据的位置上。
实际中一般涌均值插补。
补充：敏感性问题调查与随机化回答技术
1、敏感性问题（sensitive question）是指所调查的 内容涉及私人机密而不愿意或不便于公开表态或 陈述的问题，如：社会上的卖淫嫖娼、赌博吸毒、 偷税漏税、婚前性行为等等。
（3）相对偏倚为：
W0(Y1 Y0) W0(1 r)
Y
rW0 (1W0)
分析
1、r=1,丢失单元均值和抽样单元均值相同 时，估计量是目标变量的无偏估计；
2、 r 1 偏倚状况随着r的变化而变化。
r>1估计偏低，r<1估计偏高。
三、不完善抽样框的使用
（一）实行连接
在调查方案设计阶段制定一定的规则，使没有包 含在抽样框中的目标单元与包含在抽样框中的 单元相连接。
二、无回答产生的原因及影响
在数据收集过程中都可能产生无回答误差： 1、查找阶段由于地址不详或已经搬迁而无法找到被
调查者，调查者不熟悉地址等等； 2、接触阶段被调查者由于客观原因无法接受调查或
由于主观原因不愿意接受调查； 3、采访阶段，被调查者对于某些问题不愿意提供答
案或调查人员粗心遗漏一些项目或调查中断等等。
如：对不在抽样框中的学生与被抽中的学生实行 连接
（二）惟一连接 对于抽样框中存在的复合连接，在方案设计中规
定只有唯一的单元被抽中。
（三）使用多个抽样框
设样本来自A、B两个抽样框，两个抽样框的单元总 数分别为NA,NB,目标总体被分成三个部分：区域a、 区域b、区域ab
1、利用抽样框A的样本对区域a、区域ab进行事后分 层的总和估计为：
如何减少非抽样误差
如何减少非抽样误差如何减少非抽样误差一，非抽样误差的定义:市场调查活动必不可少地会产生误差，如何减少误差，提高精度这是委托方和市场咨询公司最关注的焦点之一。
要减少误差，首先要了解误差来自于哪里?如何对各种误差进行分类?不同类别的误差有什么样的方法可以预防?如果误差已经发生了，采用什么样的方法可以弥补?按最简单的分类方法，误差可以分为两类，一类是抽样误差，另一类是非抽样误差。
所谓的抽样误差是由抽样的随机性引起的，一般意义上来说是无法减少的。
而非抽样误差是指除抽样误差以外所有的误差的总和。
引起非抽样误差的原因很多，比如抽样框不齐全，访问员工作经验有限，被访者不配合访问而加以虚假的回答，问卷设计本身存在缺陷等等。
应该说非抽样误差的产生贯穿了市场调查的每一个环节，任何一个环节出错都有可能导致非抽样误差增加而使数据失真。
我们平时说的控制误差主要指的就是控制非抽样误差。
对于非抽样误差的定义和分类也是到了近代才逐渐清晰和明确起来，最初，鲍德威在1915年提出所谓的误差有四个来源分别是:?获得的信息不正确或不真实?定义和标准不严格、不确切、不适当?样本不能代表总体?部分数据对于总体的估计将要产生的误差在鲍德威的四个误差来源中，前两个都是非抽样误差。
鲍德威对于各种误差提出了比较简略的分类方法，而戴明在他的基础上对非抽样误差进行了比较全面和系统的分类。
戴明认为误差除了抽样误差以外一般应该包括以下部分:?回答的变异性?不同类型和不同水平的访问员?访问员引起的主观偏差?委托方对于数据的期望(人为影响)?问卷设计的缺陷?抽样前后总体发生的变化?无回答的偏差?过时记录的偏差?数据缺乏代表性?解释数据的误差在戴明以后，西方又有许多关于非抽样误差的论文出现，对非抽样误差的成因和分类进行了比较完整的阐述。
一般而言，非抽样误差可以分为三类，分别是:抽样框误差、无回答误差和计量误差。
二，抽样框误差:所谓的抽样框误差指目标总体和抽样总体不一致时产生的误差。
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V ( y)
(1 n
1 )S 2 N
R0 n
1
h
1
S
2 0
3 无回答层抽样比及样本量的确定
CT cn c1n1 c0n cn c1R1n c0 0 R0n 使CTV 最小的最优 0
0
S
2 0
(c
c1
R1
)
c0 (S
2
R0
S
2 0
)
给定V ,则：n
N[S 2
(1/
0
1)
R0
S
2 0
NV S 2
1)R0
10001
1 0.4608
1
0.4
1468
n0 587, n1 881，n0 271
CT 1.0 1468 1.2 881 13.5 271 6183.7（0 元）
（二）加权调整法
一般是：回答率低的赋予大的权数，回答率 高的赋予较小的权数
如每个样本单元回答率Pi，那么对回答数据 进行加权调整时，以1/Pi为权数进行调整， 不过，一般Pi是未知的。
日复一日的努力只为成就美好的明天 。21:2 0:272 1:20: 2721: 20Sat urday, January 02, 2021
பைடு நூலகம்
安全放在第一位，防微杜渐。21.1.2 21.1.2 21:20 :2721 :20:2 7Janu ary 2, 2021
加强自身建设，增强个人的休养。20 21年1 月2日 下午9时 20分2 1.1.22 1.1.2
差的增大，造成估计的偏倚。
四、降低无回答的措施与方法
1.改进调查的组织，加强对调查员的培训 2.多次访问 3.替换样本单元 4.对敏感性问题(所调查的内容涉及私人机密而
不愿或不便于公开表态或陈述的问题)。可采用一 定技术:一般用随机化回答技术，即被调查 者对所调查问题采取随机回答的方式。
五、对无回答的调整
第二节 抽样框误差
一、抽样框误差的产生
抽样框是有关总体全部单元的名录、地 图等的框架。
一般，抽样总体和目标总体一致。 如果不一致，就会产生抽样框误差。
二、抽样框误差的种类
1.丢失目标总体单元。 2.包含非目标总体单元。 3.两总体单元不完全一一对应，即复合
连接 4.辅助信息不完全或不正确。
第三节 无回答误差
一、定义：
无回答是指由于种种原因没有能 够对被抽出的样本单元进行计量， 没有获得有关这些单元的数据。
二、表现：
1.单元无回答和项目无回答 单元无回答： 项目无回答： 2.有意无回答和无意无回答
三、无回答的影响
1.无意无回答的影响： 2.有意无回答的影响： 主要影响有效样本量，会造成估计量方
爱情，亲情，友情，让人无法割舍。 21.1.2 2021 年1月2 日星期 六9时2 0分27 秒21.1 .2
谢谢大家！
给定CT，则：n
c
CT c1R1
c0
0 R0
当S
2 0
S 2且N较大时， 0和n的简化式为
0
c c1R1 c0 (1 R0 )
给定V ,则：n
S2 V
1
1 (
0
1)R0
例11-1
欲进行一次民意测验，N很大，按精度要求需要抽 取n=1000人（简单随机抽样）。现拟先采用邮寄 问卷调查，预期无回答率为40%，然后对所有无 回答的再抽一个简单随机子样本进行派员访问。设 邮寄一份问卷的费用是1.0元，对回答的每份问卷 数据处理费用是1.2元，派员调查与数据处理费用 合计每份13.5元。假定无回答层方差与总体方差 相等，试求为满足精度要求应邮寄多少份问卷？对 无回答者进行派员调查的比例是多少？预期费用多 少？
其他参考书目：
《调查中的非抽样误差》 Judith T.Lessler 等著 中国统计出版社
第十一章 非抽样误差
第一节 非抽样误差主要来源及分类
调查误差
影响抽样误差的大小的因素
估计方法
样本量
抽样误差
抽样设计
总体变异程度
总体大小
一 、非抽样误差主要来源
1 非抽样误差是指除抽样误差外，由于 其他各种原因而引起的误差。
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。21 .1.221 .1.2Saturda y, January 02, 2021
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。 21:20: 2721: 20:27 21:20 1/2/2 021 9:20:27 PM
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。21 .1.221 :20:2 721:2 0Jan- 212-J an-21
（一）二重抽样法 （二）加权调整法 （三）估算法
（一）二重抽样法
1 定义
先对总体采用费用较低但无回答较高的 方法调查，得到回答层的观测值。然后 对无回答层中随机抽选一个子样本用一 种回答率较高的方法进行调查，得无回 答层的观测值。从而得到总体参数的估 计值。称为二重抽样法。
2 估计量及估计量方差
原样本样本量n, n1个单元回答，样本均值为yn1 ; 无回答的单元为n0，在其中用简单随机再抽取n0
个单元，抽样比 0 n0 / n0事先确定，再次访问
得样本均值为yn0 ,Y的一个无偏估计为： 1
y r1 yn1 r2 yn0 n [n1 yn1 n0 yn0 ]
S 02是无回答层的方差，R0是总体无回答率
波利茨、西蒙斯的调整方法
ti是其他5晚在家的可接受调查的天数。
Pˆi
pi
1 (t 6
1),t
0.1.2.3.4.5
按t分为6组，t组均值yt ,频数nt
总体均值的估计为：
5
5
yt nt / pt
yt nt /(t 1)
y ps
t 0 5
t0 5
nt / pt
nt /(t 1)
例11-1 解：按题意，c=1.0，c1=1.2， c0=13.5，R0=0.4。则：
0
c c1R1 c0 (1 R0 )
1 1.2 0.6 0.4608 13.5 (1 0.4)
n 1000的简单随机样本，fpc 0, S 2 n 1000 V
则：n
S2 V
1
(1
0
t 0
t 0
（三）估算法
估算法是指当无回答出现时，用适当的 方式对每个缺失的无回答数据进行估计 或直接用别的现有数据替代。
常用于项目无回答。
可用现有回答数据的整体或分类平均数 /众数/回归估计估算缺失项目，或者， 用与无回答单元其他特征基本类似的单 元的数据直接替代。
本章小结
1 非抽样误差的主要来源、分类 2 抽样框误差的种类 3 无回答误差、降低措施及调整
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。20 21年1 月2日 星期六 下午9时 20分2 7秒21 :20:2 721.1. 2
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。 2021年 1月下 午9时2 0分21 .1.221 :20Ja nuary 2, 2021
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2021 年1月 2日星 期六9时 20分2 7秒21 :20:2 72 January 2021
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。下午 9时20 分27秒 下午9 时20分 21:20: 2721. 1.2
每天都是美好的一天，新的一天开启 。21.1 .221.1 .221: 2021: 20:27 21:20 :27Ja n-21
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2021 年1月 2日星 期六9时 20分2 7秒Sat urday , January 02, 2021
非抽样误差存在于各种抽样和调查中， 而且不能通过增大样本量而得到控制。
二、从抽样调查的环节来看，可分为：
1 调查设计过程中引起的误差 2 调查实施过程中产生的误差 3 数据汇总和处理过程中引起的误差
三、按非抽样误差的来源、性质和处理方 法不同常可分为三类：
1 抽样框误差 2 无回答误差 3 计量误差
第四篇 抽样的其他技术和问题
第四篇 抽样的其他技术和问题
十、二重抽样 教学目的与要求：使学生理解二重抽样的基
本理论 教学难点与重点：估计量及估计量方差的一
般公式
第四篇 抽样的其他技术和问题
十一、非抽样误差 教学目的与要求：了解各类非抽样误差及其
一般的处理方法。 教学难点与重点：无回答误差