摘要：候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于贝叶斯伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:将网络候选者数据库的调查样本与概率样本结合,根据贝叶斯定理推导出网络候选者数据库的调查样本单元的伪权数构造式,再利用两个样本数据共同估计总体均值,最后利用Bootstrap和Jackknife方法来计算总体均值估计的方差估计.研究结果表明:基于贝叶斯伪设计与组合样本的总体均值估计比使用Elliot方法估计的总体均值偏差更小,估计效果较好;方差估计方面,Bootstrap方差估计比Jackknife方差估计的效果好.

摘要：候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率样本的组合样本计算总体均值的估计,最后根据超总体模型的方差估计理论推导出目标总体均值估计的方差估计式,同时采用Bootstrap与Jackknife方法来估计总体均值估计的方差,并比较不同方差估计方法的效果.研究结果表明:基于超总体伪设计与组合样本的总体均值估计效率高于仅使用概率样本的估计和仅使用网络候选者数据库的调查样本加权的估计,估计效果较好;方差估计方面,采用VM1、VM2与VM3方法计算的方差估计相比而言更好.