ฉันได้พบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เรียกว่า "การสุ่มตัวอย่างน้ำหนัก / ความน่าจะเป็น" แต่ฉันไม่มีความคิดที่ดีว่าวิธีการสำรวจเหล่านี้เกี่ยวข้องกับอะไร
การอ้างอิงอะไรในวรรณกรรมครอบคลุมหัวข้อนี้
ฉันได้พบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เรียกว่า "การสุ่มตัวอย่างน้ำหนัก / ความน่าจะเป็น" แต่ฉันไม่มีความคิดที่ดีว่าวิธีการสำรวจเหล่านี้เกี่ยวข้องกับอะไร
การอ้างอิงอะไรในวรรณกรรมครอบคลุมหัวข้อนี้
คำตอบ:
คุณอาจรู้ว่าการให้น้ำหนักโดยทั่วไปมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่กำหนดเป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมาย หากในตัวอย่างของคุณมีคุณลักษณะบางอย่าง (เช่นเพศ SES ประเภทของยา) น้อยกว่าในประชากรที่มาจากกลุ่มตัวอย่างเราอาจปรับน้ำหนักของหน่วยสถิติที่ถูกกักตัวเพื่อให้สะท้อนถึงกลุ่มประชากรเป้าหมายได้ดีขึ้น .
RIM weighting (หรือ raking) หมายความว่าเราจะทำการเทียบเท่ากันการแจกแจงมาร์จิ้นตัวอย่างกับการแจกแจงมาร์จิ้นตามทฤษฎี มันมีความคิดบางอย่างกับการโพสต์ - การแบ่งชั้น แต่อนุญาตให้บัญชีสำหรับ covariates มากมาย ผมพบว่าภาพรวมที่ดีในเอกสารนี้เกี่ยวกับวิธีน้ำหนักและที่นี่เป็นตัวอย่างของการใช้งานในการศึกษาจริง: raking ข้อมูลไฟ
การชั่งน้ำหนักแบบมีแนวโน้มใช้เพื่อชดเชยหน่วยที่ไม่ตอบสนองในการสำรวจตัวอย่างเช่นโดยการเพิ่มน้ำหนักตัวอย่างของผู้ตอบแบบสอบถามในตัวอย่างโดยใช้การประมาณความน่าจะเป็นที่พวกเขาตอบการสำรวจ นี่คือความคิดเดียวกันกับการใช้คะแนนความชอบในการปรับตัวสำหรับการเลือกการรักษาในการศึกษาทางคลินิกเชิงสังเกต: จากข้อมูลภายนอกเราประเมินความน่าจะเป็นของผู้ป่วยที่รวมอยู่ในกลุ่มการรักษาที่กำหนดและคำนวณน้ำหนักตามปัจจัยที่ตั้งสมมติฐาน การเลือกการรักษาที่มีอิทธิพลต่อ ต่อไปนี้เป็นตัวชี้บางอย่างที่ฉันพบว่า:
สำหรับการอ้างอิงทั่วไปฉันอยากจะแนะนำ
Kalton G, Flores-Cervantes I. วิธีการถ่วงน้ำหนัก เจ. สถิติ (2003) 19: 81-97 มีอยู่ที่ http://www.jos.nu/