增大调查中有观测数据的权重，以减少由于缺失数据可能对估计量带来的偏差，这一方法称为**加权调整法**。以下是详细分析： ### **加权调整法的定义与原理** 加权调整法通过调整样本中观测值的权重，弥补缺失数据对估计量的影响。其核心思想是： 1. **权数分解**：将缺失单元的权数分配给非缺失单元（观测值），使观测值在估计中承担更大的作用。 2. **偏差修正**：通过增大观测值的权重，降低缺失数据导致的估计偏差，提高估计量的准确性。 ### **加权调整法的应用场景** - **单元无回答**：被选入样本的单元未给出回答（如拒访、不在家）。 - **项目无回答**：被访者回答了部分问题，但另一些问题缺失数据。 - **抽样框不完善**：抽样框未覆盖全部目标总体，导致部分数据缺失。 ### **加权调整法的优势** - **直接有效**：针对缺失数据问题，通过调整权重直接修正估计量。 - **灵活性**：可应用于简单随机抽样、分层抽样等多种抽样设计。 - **理论基础**：基于抽样理论，通过权数调整保证估计量的无偏性或低偏差。 ### **其他选项的排除** - **比例插补法**：通过比例关系填补缺失值，属于插补法范畴，与加权调整无关。 - **偏差补齐法**：非标准统计术语，未明确通过权重调整修正偏差。 - **相关插补法**：利用变量间相关性填补缺失值，同样属于插补法，与加权调整不同。 ### **加权调整法的实施步骤** 1. **识别缺失数据**：区分单元无回答和项目无回答。 2. **调整权数**：将缺失单元的权数分配给观测值，通常基于回答概率的倒数。 3. **重新计算估计量**：使用调整后的权数计算总量、均值等统计量。 ### **示例说明** 假设某调查中，第一组回答率为1/3，第二组为1，第三组为2/3。若给每个观测值赋予权数为回答率的倒数，重新计算均值后，可得到总体的无偏估计。这表明，加权调整法通过权数调整有效修正了缺失数据导致的偏差。
