Взвешивание и калибровка выборок
Взвешивание выборки — это статистическая процедура, которая присваивает каждому единичному элементу выборки числовой вес таким образом, чтобы взвешенная выборка воспроизводила известные совокупные значения генеральной совокупности. Этот подход, укоренившийся в классической теории выборок и систематически обобщенный Шэрон Лоэр (Lohr, 2010), корректирует неравные вероятности отбора, отсутствие ответов от отдельных единиц и пробелы в охвате, давая оценки, которые более репрезентативны для целевой совокупности, чем необработанные средние или суммы по выборке.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Lohr, S. L. (2010). Sampling: Design and Analysis (2nd ed.). Brooks/Cole. ISBN: 978-0-495-10527-5
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Survey Weighting and Calibration. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/survey-methodology/survey-weighting
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Множественная импутацияСтатистика↔ сравнить
- Оценка для малых территорий (модель Фэя-Херриота)Методология опросов↔ сравнить
- Стратифицированная выборкаМетодология опросов↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →