抽样技术-课件全-抽样技术-第11章

第11章设计与方法-美国CPS案例

美国人口现状调查（CurrentPopulationSurvey，简称CPS）被认为是全国性大规模居民住户抽样调查的典范。11.1概述11.1.1背景美国人口现状调查（CPS）是国际上最著名的抽样调查项目之一。CPS由美国联邦普查局（U.S.CensusBureau）和美国劳工统计局（U.S.BureauofLaborStatistics）联合组织，它的核心数据是劳动力市场的信息，提供包括失业率，就业状况、行业收入等许多领域的数据。CPS还收集了大量人口数据，这有助于进一步了解按种族、年龄、性别等分类的全美国、各州以及州内不同地区，不同人口团体劳动力市场的状况。CPS由联邦普查局负责执行，使用的样本是

经过科学方法挑选的50000多户居民。

CPS受访者必须是16周岁以上（含16周岁）的美国居民年龄没有上限，同等对待全日制学生与非学生除了常规性的有关劳动力人口情况调查之外，通常CPS中还包括一些劳动力市场的分析家们感兴趣的问题，CPS的调查问卷是一份完全的电子版文件。11.1.2CPS历史沿革1940—1950年大事记：1950—1960年大事记:1960—1970年大事记：1970—1980年大事记：1980—1990年大事记：1990年以后的大事记：

CPS概括起来，可以归纳为以下几个方面：

调查内容不断完善抽样设计的效率不断提高估计方法精益求精采用高科技的设备与技术重视调查结果的评估11．2CPS抽样设计11．2．1概述CPS抽样设计具有几个主要特征：CPS样本是随机样本调查的核心内容是16周岁及16周岁以上家庭人口的劳动力特征抽样时以州为总体，因而设计也是以州为总体的设计样本量由变异系数CV及可靠性要求所决定在失业率为6%的自定义下，各州对变异系数的要求在8%—9%之间。这样就能保证进行全国估计的变异系数控制在1.8%之内11．2．2第一阶段的抽样

第一阶段的抽样涉及三个方面的工作。这些工作是：初级抽样单元（PSU）的界定；将初级抽样单元PSU分层；PSU的抽选PSU的界定11.2.2.2对PSU的分层.3PSU的抽选11．2．3第二阶段的抽样CPS基本上是采用二阶段的抽样，故第二阶段抽样实际上是抽取最终抽样单元（USU）。

二阶段抽样时，使用的抽样框主要有三个：1．集体户抽样框2．住户抽样框3．区域抽样框11．2．4样本轮换

CPS的样本轮换采用的是4—8—4模式，即一个住户单位在连续的4个月内接受调查，在接下来的8个月中退出样本，然后再接受连续4个月的调查，最终退出样本。轮换方案的设计使得具有相同特征的住户单位替换退出的住户单位。CPS的样本轮换具有如下主要特征1.在任何一个月内，都有八分之一的住户单位第一次接受调查，八分之一的住户单位第二次接受调查，如此下去2.每个月都有新的样本组代替从样本中永久退出的老样本组3.每个月都有一个样本组在8个月的闲置后重新接受调查。重新接受调查的样本组代替了刚刚退出，进入闲置期的样本组4.设计保证了每个样本单元在两个年份的4个相同月份中接受调查5.在连续的两个月内，有四分之三的样本是相同的；在连续的两年中，有二分之一的样本是相同的。11．3CPS目标量估计11．3．1概述CPS是以住户为单位，对美国全国进行的二阶段抽样调查。它所估计的主要目标量是以劳动力资源为特征的一系列统计指标，包括人口总数、性别、年龄、种族的分布等。为了从调查数据中得到各州和全国的估计数据，就需要对样本中的每个被调查单位进行加权。从技术角度看，如何确定权数是目标量估计中的核心问题。

CPS目标量估计程序中的权数确定，大体需要经过如下步骤：确定CPS样本的基础权数和特殊权数根据无回答情况对样本权数进行调整；为减少PSU样本方差进行第一阶段比例调整为进一步提高估计效率进行第二阶段比例调整结合以前月份的调查数据进行复合估计，以进一步减小方差11．3．2基础权数和特殊权数CPS采用的是概率抽样，概率抽样可以得到目标量的无偏估计基础权数即各单元入选样本概率的倒数特殊权数是对发生在抽样最终单元USU时出现特殊情况而对权数进行的调整11．3．3无回答调整无回答有二种类型：单元无回答和项目无回答为了进行权数调整，需要构造调整层，使得在同一层内的回答单元和无回答单元的背景尽量相似。。对于每个调整层，分别用表格列出受访户与无回答户的权数，这个权数是基础权数乘以特殊权数。然后计算无回答调整系数。调整系数的计算公式为：11．3．4第一阶段比例调整

在CPS抽样设计中，PSU被分为两类，一类为肯定入选择本的，这些PSU具有自我代表（Self-representing）性质；另一类是通过抽选进入样本的，这些PSU不具有自我代表（Non-self-representing）性质（见第二节CPS抽样设计）因此，第一阶段的比例调整上是针对不具有自我代表性质的PSU而言。但如果一个州内的黑人或非黑人调整因子满足下列条件之一，即将二个因子合并。因子大于1.3因子小于1/1.3=0.76923该州内少于4个非自我代表PSU样本该州内某一种族少于10个受访者第一阶段比例调整后，每个受访者的权数为：

基础权数×特殊权数×无回答调整系数×第一阶段比例调整因子11．3．5第二阶段比例调整

第二阶段比例调整的程序要更为复杂一些。它的基本思想是采用迭代的方法，将样本中一些有关人口特征的重要变量的权数调整到与总体数量尽可能一致。每个月CPS的样本都是由8个轮换组构成的，调整是在每个轮换组中进行进行调整时有三套控制变量，它们是：各州16岁以上公民的总数；西班牙裔/性别分组（共14组）和非西班牙裔/年龄分组（共5组）；白种人/性别/年龄分组（共66组），黑种人/性别/年龄分组（共42组），其他种族/性别/年龄分组（共10组）。研究人员认为，第二阶段比例调整不仅可以减小CPS估计误差，而且当迭代收敛时，估计量可以使下面的统计量最小化这些初始因子的作用是决定调整组是否需要合并，如果符合下列条件之一，调整组中没有受访者初始因子小于或等于0.6初始因子大于或等于2则该组与邻近的调整组合并11．3．6复合估计

一旦获得样本单元的最终权数，采用霍维茨—汤普森（Horvitz-Thompson）估计量11.4CPS的方差估计11．4．1概述CPS中的方差估计主要用于两个目的：1.对估计值的方差进行估计，以用于各种统计分析；2.对每一阶段抽样效果和估计的精确度进行评估，以评价和改进抽样设计。11．4．2方差估计的再抽样方法

用再抽样方法进行方差估计是复杂样本方差估计经常采用的方法11．4．31990年抽样设计的方差估计方法11．4．4地区和州水平的方差估计

对一些地区，如大城市地区的方差估计可以通过全国样本中的SR样本部分的方差估计方法得到。据估计，由于方法的改进，这些地区的方差估计值比相同样本量用1980年的方法得到的估计值更可靠。然而，对于受NSR样本影响较大的地区，方差估计却是难以解决的问题。11．4．5

广义方差（GeneralizedVariance）广义方差函数GVF用于产生人口总量x估计值的估计方差。函数形式为特征组ab

失业：

总体或白人

黑种人

西班牙裔

-0.0000157490.000191460-0.000098631

2464.912621.892704.5311．4．6用估计方差评估抽样设计

相对方差可以用于对估计程序和估计步骤的评估。使用相对方差比使用方差本身更有意义，因为估计的不同阶段可能既影响估计水平，也影响方差本身。估计程序包括：确定基础权数，特殊权数，无回答调整，第一和第二阶段比例调整，以及复合估计方法的采用。11．5非抽样误差及控制11．5．1概述非抽样误差可能产生在调查的各个阶段，而且不易被辨认11．5．2抽样框误差及控制遗漏产生的主要来源有地址不清。新建筑产生。

户内单元遗漏。11．5．2．1样本检验样本检验包括样本测试和结果检验两个方面。结果检验主要是对抽样结果的检验，验证系统是否是在真实数据的基础上运行11．5．2．2名单审核

审核内容的一些例子有：*当名录上的单元数目超过或低于预定数目时，是否有恰当的说明？

*是否有新名单的出现？是否发现了多余的单元，是否有名单上漏掉的单元？

*是否有样本单元没有序列号的情况？

*单元名称是否有变化？

*是否有样本单元被破坏或废弃？11．5．2．3样本登记

样本登记描述了一个工作过程。调查组织部门凭此来确认访问员是否找到全部的样本单元。由于CPS全部借助电脑进行访问，因此可以对样本实施追踪，达到对样本进行更密切的控制。样本登记主要被用来控制和检验样本的数量，这也有助于访员工作任务的平衡分配。11．5．3无回答误差及控制CPS中有许多因素导致无回答。一种情况是被调查住户为空户，或尚未建成，或已毁损，或为非目标居民（如外国人）等另外一种是项目无回答，即被调查者接受调查，但拒绝回答某个或某些特定问题11．5．3．1现场指导CPS有专门的文件，指导现场访问员的操作。结合其他有关的信息来源，管理人员可以对现场访问员的表现做出评价。如果一个访问员的A类无回答率，或者在每个样本单元花费的平均时间超过正常工作水平的四分之一，该访问员就需要接受额外的培训。全国和地区在回答率方面的资料还被用于地区部门对自己范围内的现场操作情况的评价，以决定是否需要采取其他补充措施。11．5．3．2概况统计表

对无回答进行监控的另一个措施是概况统计表，它是由调查总部制作，用来了解回答类型和回答方式的变化，并被用于评估数据的质量。概况统计表包括的内容大致有：地区的无回答率；与前一年月度相比的情况；无回答变为回答的转化率；计算机辅助电话调查样本