Analizând datele complexe ale sondajului Kauffman Firm Survey SpringerLink
Abstract
Kauffman Firm Survey (KFS) a fost un studiu complet al noilor companii care a utilizat un eșantion complex de proiectare pentru a colecta date cheie despre dinamica entităților de înaltă tehnologie, tehnologie medie și deținute de femei. Modelele complexe de eșantioane de tipul utilizat în KFS au de obicei eșantionare multi-cadru, stratificare, ajustare fără răspuns și supra-eșantionare. S-a dovedit că fiecare dintre aceste elemente de design sporește eficiența cu care cercetătorii analizează și trag deducții din datele disponibile. Cu toate acestea, există și riscul ca o abordare complexă de proiectare a eșantionului să facă analiza datelor mai complicată datorită selecțiilor neindependente și selecției cu probabilități variate. În această imagine de ansamblu tehnică a KFS, descriem metoda de eșantionare care a fost utilizată în sondajul panoului. Vom examina modul în care eșecul de a lua în considerare greutățile bazate pe probabilitate afectează estimările parametrilor și erorile standard rezultate. Prin adoptarea unei abordări empirice, arătăm de ce este important să se țină seama de stratificare și ponderare. Această lucrare demonstrează importanța luării în considerare a caracteristicilor unui proiect complex de anchetă în timpul procesului de analiză a datelor.
Aceasta este o previzualizare a conținutului abonamentului, conectați-vă pentru a verifica accesul.
Opțiuni de acces
Cumpărați un singur articol
Acces instant la PDF-ul complet al articolului.
Calculul impozitului va fi finalizat în timpul plății.
Abonați-vă la jurnal
Acces online imediat la toate numerele începând cu 2019. Abonamentul se va reînnoi automat anual.
Calculul impozitului va fi finalizat în timpul plății.
Note
Unitățile primare de eșantionare din KFS sunt întreprinderi și nu proprietari.
Un cadru eșantion este o listă de elemente ale populației cu informații de contact adecvate.
„Începând cu cel de-al treilea sondaj de urmărire, a fost utilizată o ajustare a greblării în cadrul celor șase straturi de eșantionare pentru a obține o precizie mai bună” (KFS Fifth Follow-up Methodology Report, 29 martie 2011).
Cochran (1977) explică de ce stratificarea poate crește precizia estimărilor în raport cu SRS: „Dacă fiecare strat este omogen, prin faptul că măsurătorile variază puțin de la o unitate la alta, se poate obține o estimare precisă a oricărei medii de strat dintr-o mică eșantion în stratul respectiv. Aceste estimări pot fi combinate într-o estimare precisă pentru întreaga populație. ”