非抽样误差测度方法研究

非抽样误差测度研究 王克林 :，:内容提要本文研究了国内外非抽样误差测度的主要方法将 其 分 为 两 类基于的方法和基于模型的方 。，法文章运用路径分析法重点研究了基于模型的非抽样误差测度方法包括多指标和单指标统计调查中非抽样误 。 ，文章总结了国外非抽样误差研究对我国的有益启示指 出 要 促 进 中 ，差的测度并讨论了不同模型的估计与比较 ， 意 义就必须在领会国外学者研究非抽样误差测度思想 ，国的非抽样误差研究使其对中国的统计调查实际有指 导 。的基础上结合中国的实际情况进行研究和探索 :;;关键词非抽样误差测度路径分析 :C811 :A :1002 ,4565 (2010 )07 ,0089 ,06 中图分类号文献标识码文章编号 Research on the Techniques of Measuring Non-Sampling Error Wang Kelin Abstract:This paper studies the main techniques of measuring non-sampling error and classifies them into two classes: based on designs and based on models. The paper emphatically studies the latter by the means of path analysis，including the measurement of non-sampling error in the investigation of single index and multi-indices，and discusses estimation and comparison of different models. The paper summarizes some instructive enlightenments for the study on non-sampling error in China，and then point out that we must prompt the research of non-sampling error considering China ’s situation and referring to foreign scholarstechniques in order to make it useful for Chinastatistical investigation. ’’ Key wods:Non-Sampng error; Measurement; Path anayss rlili NSE 进行概念性的探讨或对其产生原因进行简单的 、一国内外非抽样误差测度研究概况emng(1944) 。Di如 对统计调查误差做了比 概括分类Non-Sampling Error，( 非 抽 样 误 差 以 下 简 称 ，10 较系统全面的分类其中至少有 个因素可以归入 “NSE”) ，，是指统计调查中除抽样误差以外由于各 ,1,,2 ,。 Deming NSE 的文章可以说是这种方法的范畴。 ，种原因而引起的误差它不仅存在于概率抽样也 。NSE 此后不断出现对 的产生原因进行归类的起源存在于其他 非 概 率 抽 样 与 非 全 面调查以至全面调 ，NSE ; 的文献我国大多数研究 的文献都属于这一类，。 查对调查结果的影响非常大国外众多实证研究 NSE 。NSE 第二类是对 进行定量测度包括 测度方法 ，NSE 都表明在统计调查总误差中所占比重远远超 ，NSE ，过抽样误差所占比重因而受到统计调查理论研究 的研制和实际统计调查中 的定量测算国外绝 。者和实际工作者的高度重视 。，大多数研究文献都属于这一类应该说第一类文献 NSE ，国外近一个世纪的 研究成果丰富且重在 NSE 的研究方 法 有 助 于 我 们 更 好 地 了 解 的 产 生 路 。Bowley 20 ，测度研究早在 世纪初英国统计学家 就 ，NSE。径从而有针对性地采取措施去控制或降低 但 NSE ，注意到了 问题只是当时一直没有引起人们的 ，NSE 是简单列举和归类不利于对 进行更深入的研 。1940 ，注意从 年代开始美国学者开始关注和研究 。NSE，NSE 究不能定量测度 在很大程度上限制了对 NSE，NSE 。 ，并 使 人 们 逐 渐 认 识 到 的 重 要 性之 后 。Hansen (1970 ) 的研究正如美国著名概率抽样专家 :“，所指出的测度问题经常是阻碍许多重大领域迅速 NSE ，NSE 的理论研究得到加强在实际统计调查中对 。70 的控制技术也得以不断改进和细化纵观近 年来 * ，作者感谢暨南大学统计系刘建平教授的指导感 谢 编 辑 老 师 NSE ，:国外的 研究文献大致可以分为两类一类是对 。 。文责自负 和匿名审稿专家的意见与建议 。，，，发展的原因只有在各种调查测度的基础上这些领义不受设计变量的限制而在分散分析中参数是有,3 , 。 Hansen (1983 ) Muthen (1995 ) 等和 等条件约束的、。”域的项目才能够得以构想出来做出计划和评估,4,,5 ,。 ，NSE 。因此本文重点研究 的定量测度方法相对而 对这两个概念有更深入的讨论 ，NSE 。 言我国的 研究要滞后得多中国人民大学的 ，由以上分析可见基于设计的方法和基于模型 1996 ，NSE 金勇进教授在 年就指出我国的 研究是相 、、、的方法在假设条件应用范围推断依据分析方法 ,1 ,。14 ，NSE 对滞后的年后的今天我国的 研究依然相 。等方面都是不同的这些差异可以帮助我们很方便 。，NSE 对滞后目前从中国知网可以查到的关于 的 ，Suhatme (1952 ) 。k地区别这两种方法例 如将 样 本 ? 40 ，研究文献不足 篇且大多都只是停留在概念性 、观测值分解为真实值非随机误差和随机误差之和 、。 的探讨或机械地模仿引进国外的研究成果理论 ,6 ,，1980 的形式这跟 年代出现的基于模型的单指标 ，。 ，研究落后实证研究几乎没有可以说我国有不少 NSE NSE 。 统计调查学者 和 工 作 者 还 没 有 真 正 了 解 研 究 调查中 的 测 度 模 型 在 形 式 上 是 一 样 的但 仔 ，的一般路径和原理因而也就未能深入领会国外先 ，细研究不难发现该方法本质上还是利用随机性思 NSE ，进的 研究理论更无法与中国统计调查实际相 。想进行了数理推导以求得非随机误差和随机误差。 ，，结合另一方面改革开放以来随着经济关系的变 ，(2009 ) 再如王克林和刘建平 分析了调查员误差的 ，化和经济利益主体的日益多元化统计调查的应用 ，产生机理并据此建立了计量模型然后结合运用整 ，，领域逐渐扩大调查内容日益丰富出现在各种统计 ，群抽样原理提出了一种容易操作的测定调查员误 ,7 ,，调查中的非抽样误差也越来越多对调查结果准确 ，。差的方法但其方法本质上仍属于基于设计的 。 ，NSE 性的影响越来越大因此我国的 理论研究严 ( ) NSE 二基于设计的 测度 ，重滞后于统计调查实际因而难以对后者提出有效 NSE 基于设计的方法是评估和控制 的最早也是 ，。的改进建议鉴于此本文概括性地研究国外学者 。 Mahalanobis ( 1940、1944、1946 )， 最 经 典 的 方 法NSE ，NSE 测度 的一般路径和思想以期对我国的 研 Mahalanobis,Lahiri (1961 )，Lahiri (1957a、1957b ) 的 。究有所启示 研究都提出了许多重要的思想和方法以测度和控制 NSE，Hansen (1951 ) 普查与调查中出现的 等研制了 ,9 ,NSE。 ， 合适的数学模型来测度 值得注意的是这些、 二非抽样误差测度的两种方法 NSE 基于设计的方法较多是用来测度 中的调查员方( ) 一基 于 设计 的方法 与基于模型的方法的 ? ，NSE ( ) 、对于 中的无回答误差测量误差等的 差的区别 ，。测度研究则比较少直到基于模型的方法出现 NSE ，国内 外 学 者 测 度 的 方 法可 以 概 括 为 两 研究调查员方差测度方法的文章主要 集 中 在 :( Design-based ) 种基 于 设 计 的 方 法 和 基 于 模 型 1950 1960 ，Sukhatme ( 1952 ) ，Murthy至 年 代如 ( Model-based) 。 NSE 的方法这 两 种 测 度 的 方 法 有 ,6,,8,,9 ,。 (1963 ) ，Hansen (1951 ) 此 后 的等 等 的 研 究 。 。 显著的区别首先是定义不同基于设计的方法也 。，研究大多是利用这些方法进行实证性检验和分析叫随机性理论它是研究者为估计有限总体的指标 Hanson,Marks(1958 ) 、(1960 ) 美国人口普查局利用 ，如总体总量指标或者是对总体单元进行综合分析 。 Mahalanobis 普 查 数 据 计 算 调 查 员 方 差 的 大 小 1950 1960 。而发展起来的一种方法这种方法是 至 ? (1946 ) Stock ( 1951 ) Fedman ( 1951 ) Gray 、、l、等 等 NSE 。 年代国外测度 的主要方法基于模型的方法 (1956 ) Franzen (1956 ) Gaes (1957 ) ，、、l等等等都利 ( ) 通过假设一 个 总 体 或 超 总 体模 型 而 得 出 总 体 的 。 用抽样调查数据对该问题进行了研究有关这部分 ，估计量所建立的模型在很多方面与传统的统计模 ,10 ,，Kish (1962 ) 。的综述性文献可参阅 的实证 ，。 型一致所得结果往往都是近似估计第二是推断 ，，，表明无论是普查还是抽样调查调查员方差都是 。 基础不同基于设计的方法的推断依据是按照抽样 ;设计进行重复抽样所得样本的分布基于模型 。 的推断则依赖于由模型决定的抽样分布第三是分 ttp: / / www. cnki. net / index. htm.h? SE N? 基于设计的方法测度 只能用于利用概率抽样方法抽 。 析 方 法 不 同基 于 设 计 的 方 法 往 往 采 用 集 中 取的样本。( aggregated) ， 分析法而基于模型的方法往往采用分? 调查员方差是指调查项目总方差中由于调查员的差异而产 ,11 ,( dsaggregated) ，i。散分析法在集中分析法中参数定 。 生的部分 。 ，不容忽视的相对来讲研究抽样调查中调查员方 。差的文献要多一些关于调查员方差研究的其他内 ，Freeman (1976 ) 容有兴趣的 读 者 可 以 参 阅 的 综 述 ,11 ,，性论文他对调查员方差的研究内容与方法进行 。了比较详细的归类和综述 ( ) NSE 三基于模型的 测度 1970 ，从 年代后期开始一些生物学和社会科学 ，研究方法被应用到统计调查中基于模型的方法才 1 NSE 图 多指标调查中 的产生路径 NSE 。 Alwin ( 1974 ) ， 开 始 被 应 用 在 的 测 度 中 Beby,Hauser(1977 ) ，Awn,Jackson (1980 ) illi等是这 ，NSE 。随机误差两种误差的影响换言之应该包括 ,12,,13,,14 ,。，? 一思想的早期实践者这一时期因子分析 。 ，非随机误差 和 随 机 误 差 两 种 误 差 成 分其 中非 等统计方法在社会科学研究领域中的应用范围逐渐 随机误差又要受到调查方法和指标的真实值两个外 ，，扩大从而带动了其他统计学方法的应用扩展了统 。 ，生变量的影响进一步外生变量之间也可能存在 。 ，计学和社会科学的研究领域其中比较有代表性 。 交互作用进而影响到非随机误差和调查结果如图 wn,Jacson (1980 ) Alik。的是 的 文 章该 文 章 研 究 了 1 ，中方法变量和调查指标之间可能存在相关 性也 ，测度统计调查中随机误差和非随机误差的模型并 ，即图中虚线部分可能是真实存在的这要视乎具体 、讨论了实际应用中模型的检验选择和可靠性等问 。 ，的研究问题而定另外每个调查结果还受到随机 ，。题文章具有较强的创新性且对这一主题的研究 u ( i = 1 ，2 ，3 ，4 ) 。 误差项 的影响随机误差项包括来 i 。 比较完整下文运用路径分析技术研究多指标和单 ，自特定的调查指标或调查方法的影响也包括其他 NSE 。指标统计调查中基于模型的 测度方法 1. NSE 。。 多指标调查中 的测度 一些不确定因素的影响例如在进行家庭住户调查 NSE ，由于 可能产生于统计调查的各个阶段如 ，、、、时调查对象调查员调查内容调查方法等因素对 、。 调查设计数据收集和数据处理等其中调查设计 ，调查结果的影响是系统性的由此所产生的误差就 NSE 阶段 的研究主要集中于如 何 设计更加 合 理 的 ;、是非随机的调查员与调查对象的互动调查员的提 NSE;NSE 调查问卷以降低 数据处理阶段 的研究则 ;问方式等对调查结果的影响则属于交互部分而一 ，侧重于在对调查结果的编码和录入环节理论研究 些偶然的不确定因素如调查对象在接受调查时的心 ;NSE 相对较少最能体现 测度思想的是数据收集阶 。 ， 情等对调查结果的影响则是随机的为简化分析，NSE 。 段这是国外学者研究 测度的重点下文用路 。 这里忽略调查方法与调查指标之间的交互作用将 NSE 径分析方法研 究 数 据 收 集 阶 段 测 度 的 一 般 路 :上述思路用模型表示如下 。径和原理 X= x + M+ u路径分析技术经常被用于表示多个指标之间的 βα 1 1 1 1 1 ，。 关系尤其在社会科学研究中应用更加广泛本文 X= x + M+ uβα 2 2 2 2 2NSE ，。借以说明 的产生机理为简化分析这里假设 Y= y + M+ uβα 1 3 3 1 3MMx y，用两种方法 和 分别调查两个指标 和 分 1 2 Y= y + M+ uβα 2 4 4 2 4x y X，XY，Y。 别得到 和 的两个调查结果 和 图 1 2 1 2 ( i = 1 ，2 ，3 ，4 ) ，其中α 和 β 分别为调查结果对 i i 1 NSE 。表明了调查结果中 的产生路径。 ，方法变量和调查指标的回归系数一般地如果用 m ( m 2 ) p ( p 2 ) ，?种方法测量 ?个指标在多个总体 ，:中上述关系可以用矩阵语言表示为 Y = Λ F + υ (1 )g g g g ，MM其中两种调查方法 和 以及两个指标的 1 2 ? x y ，真实值 和 被 视 为 外 生 变 量调查结果被视为 ,,7 “”，? 文献真实值 做了三项定义式的界定实 证 研 究 中 对 。 经常用指标的期望值代替真实值 。内生变量外生变量对调查结果的影响是非随机的 ，? 统计调查中的抽样误差都 是 随 机 误 差它是由于样本不能 完( ) 。u，u，u，u，系统性的为随机误差项它们对调 1 2 3 4 。 NSE 全代表总体而产生 的 误 差本 文 所 研 究 的 中的随机误差是 指 ， 数据收集阶段调查单元的观测值与其真实值之间差异的一部分有。 ，查结果的影响是随机的这样如果不考虑抽样误 。 别于抽样误差中的随机误差，差那么每个指标的调查结果就受到非随机误差和 Y ，g g ;mp 是 维的调 其中脚标 表示第 个总体g ，F ( m + p ) ，查结果向量是维的公共因子向量如上 g ;述例子中包括指标的真实值和调查方法变量Λ 是 g mp ×( m + p ) ，的 公 共 因 子 系 数 矩 阵可 以 看 作 是 调 ;查结果对公共因子的回归系数矩阵υ 是与调查结 g mp 。 (1 ) 果一一对应的 维的误差向量式 就 是 文 献 ( Common-Factor 中 经 常 出 现 的 公 共 因 子 模 型 Model) ，。其求解过程实际上落入了因子分析的范畴 2 NSE 图 单指标调查中 的产生路径 ，(1 ) NSE， 应该看到式中的 υ 即是所要研究的 g ， 。它既包含了非随机误差也包含了随机误差因此 。 y ，j j 其中脚标 表示第 种调查方法如 表示第 ij ，:可以将 υ 分解为两部分η 和 ε 它们分别表示非 j i ;种方法对调查对象进行第 次调查时的调查结果g g g 。 (1 ) 随机误差和随机误差这样式又可以写成 j ;Y η 表示第 种方法所引起的非随机误差ε 是与 j ijij+ (2Y = F + )Λ η ε g g g g g 1 ，，。 ，都 取 因 此 一 般 情 况 下β 相对应的随 机 误 差i ，NSE，实际上如果只为了测度 只需要求解 υ的 g (3 ) :式可简化为(2 ) 。方差而无需做形如式 的分解国外有相当一部(4 ) = y + Y + η ε jijij NSE (1)。 分研究 测度文献的原理都可以用式来说明(4 ) 有众多研究文献分别采用不同方法测度式 ，1990 ，NSE 需要指出 的 是年 代 以 来研 究 方 法 ，Alwin (1980 ) 的方差对 其 中 有 代 表 性 的 方 法 中 η j 的 一个新的发展 趋 势是用多层 结构 方程模型 。 ，Sukhatme ( 1952 ) 前 文 已 提 到以 式 进行了 概 括 ( multilevel structural equation models，MSEM) 测度和 (4 ) ，为起点在 允 许 对 同 一 个 调 查 对 象 进 行 重 复 调 NSE。 MSEM 处理 是将国际上流行的多层模型整合 查的假设条件下推导出了 η ，和 ε 的方差但其机制jij 。 MSEM 到结构方程模型框架中得到的通过加入潜。 ，需要指出的是在实 的本质仍是基于设计的方法 ( Latent Variable) (2 ) 在变量将式所表示的关系进一 ，际调查过程中由调查员引起的误差是最普遍也是 ，。 步拓展使其更一般化学术界已经对此进行了广限制为调查员的影 NSE 。 最重要的 来源因而将 η j，Muthen(1995 ) 泛讨论对这些方法进行了详细的综。NSE 响进行研究是单指标调查中 测度的一个热点,5 ,，。述并做了扩展 3. NSE 。测度模型的估计与选择 2. NSE 。单指标调查中 的测度 (1)式所介绍的公共因子模型以及其中的参数 1 NSE ， 图 所表示的 测度路径是具有一般性的? ，所受约束是最少的因而对这种模型的讨论具有一 但国外有相当多的研究关注的重点是统计调查中影 。， 般性若对公共因子模型或模型参数继续施加约束NSE 、。 响 的关键因素如调查员测度方法等由于单 ( True-Score Model)。 则可以得到真实得分模型真实 NSE ，指标调查中 的测度更容易从理论上讲清楚因 得分模型是社会科学和心理科学研究中比较经典的 NSE 。 ，而成了 测度研究的一个重要分支应该说单 ，:( Congeneric) 测度模型包括三种著名的模型同类测 NSE ，指标调查中 的测度路径与多指标是一致的而 ，Tau-Equivalent ) ( 度模型τ 平 衡 测度模型和平行 。 2 且比多指标时要简单一些图 表明了单指标调查 (Parallel)。测度模型这些模型都是对公共因子模型 NSE 。中 的产生路径 ，或模型参数施加不同的约束得来的可以看作是公共 2 4 图 反映了对一个指标进行 次调查时调查结 。Joreskog(1978) 因子模型的特例所介绍的最大似然 。 ，果的产生路径其中β 代表指标真实值或潜在变 i ( Maximum-likelihood confirmatory 确定 因 子 分 析 方 法 ( latent variable) y Y ( i = 1 ，2 ，3 ，4 ) 量对调查结果 的 i factor analysis)可以比较方便地对这些模型的参数进 ，Y 影响也可以理解为调查结果 对指标真实值或潜 i 。，行估计在运用这种方法时不同模型中参数所受的 y ;，Y 在变量 的回归系数同时每个调查结果 又受 。 不同约束也可以体现在参数估计中本文在此不再 i 。 ，2 到非随机误差 η 和随机误差 ε 的影响这样图 i i 所表达的关系就可以表示为: 、? 对公共因子模型的约束包括对公共因子矩阵误差向量等的Y = y + + (3 )β η ε 14,，,。约束具体形式可参见文献 ij j ij i 。。，详细介绍这种方法因而随机性假设符合概率抽样的随机性特征 实际应用中存在的另一个问题是如何对不同的 NSE 。 基于随机性假设测度概率抽样中的 是科学的，模型进行比较从而选择一个合适的模型来拟合一个 ，60 NSE 今天看来国外 多年前研究 测度的文献依然 。，给定的样本实际上对模型的检验可以在假设检验 。。是经典之作经典的灵魂是其无懈可击的科学性 ，的框架中进行比较也可以通过构建合适的统计量来 ，NSE 相比之下我国 测度的研究方法就要落后 ,15 ,。Joreskog(1978) ，完成已经证明在调查结果为多 。1996 ，很多年中国统计出版社出版了金勇进博士 ，元正态分布时对样本的协方差结构进行分析得到的 《》，编著的非抽样误差分析一书这是国内出版的第 ，估计值具有最大似然的特征因此可以计算一个大样 。 NSE 一本这方面 的 著 作该 书 将 国 外 许 多 好 的 测 本的似然比统计量来检验不同模型对样本数据的拟 ，。 度方法引了进来在国内引起广泛关注在此之后 。Joreskog 合程度已经证明了该似然比统计量为卡方 ，我国出 版 的 抽 样 调 查 方 面 的 著 作基 本 上 都 包 含 2x,0. 5p ( p + 1 ) ,t ,。，p 统计量 其中如前所述是调 NSE 。 ，测度的章节遗憾的是十几年来我国基本没 ，t 。 查指标的个数表示所考虑模型中未知参数的个数NSE 有学者研制出 符 合 我 国 统 计 调 查 实 际 的 测 度 ， 由于卡方统计量在对不同模型进行比较时有局限性，NSE 方法而我国统计调查实务工作中越来越多的 ，如在应用于超大样本时其功效会降低等有学者提出 正呼唤着我国的统计调查理论研究者和实务工作者 ，用卡方统计量与其自由度的比值或者在此基础上构 、尽快设计出科学有用的能有效测度和降低中国统 。Alwin(1980 ) 建其他统计量对其进行替代对此有较 NSE 。计中的 的好方法 。。多介绍在此不再赘述 ( ) NSE 二要注重 测度的实证研究 国外学者研 NSE 究 测度的另一个主要方面就是 、NSE 三国外 测度研究对我国的启示 。进行大量的实证研究大量的实证研究与理论研究 NSE ，透过国外浩如烟海的 测度文献我们不仅 ，。，，相互促进相得益彰一方面它使人们看到在统计 NSE ，可以总结出国外测度 的一般方法而且可以领 NSE ，，调查中 主要来自哪里所占的比重有多大从而 NSE ，略到国外学者研究 测度的精神可以感受到国 ，。 引起人们的注意进而用以指导实际统计调查工作NSE 、外对 测度的研究能够不断进步不断深入的奥 ，(2009)例如王克林和刘建平总结了国外对调查员引 ，NSE 。 秘这些对我 国 学 者 研 究 都有很好的启发性 ，，起的误差的实证研究这就使人们看到在对不同的 NSE 下面就笔者在 阅 读 测 度 文 献 时 感 受 最 深 的 两 ，主题进行调查时调查员对调查结果的影响程度是不 。点进行简单讨论 ，一样的这就可以指导统计工作者有针对性地调整统 ( ) NSE 一要注重 测度方法的科学性 。，计调查方案以降低调查员误差另一方面实证研究 ，从前文的研究可以看到科学性是国外学者测 。反过来又促进了理论研究因为实证研究大多是对 NSE 。 ，度 的基石无论是基于设计的还是基于模型 NSE ，某一次具体调查中的 进行的测度但是没有哪 NSE ，，的 测度国 外 学 者 都 非 常 注 重 方 法 的 研 究并 ，种测度方法可以适用于所有的调查主题这就需要研 。 ，且非常注意方法的科学性例如在采用基于设计 究者根据具体问题对原有的测度方法进行改造或创 NSE ，的方法测度 时科学性就集中体现在各种随机 ，。新从而促进理论与方法的研究 。 70 ，性 假 设 上早 在 年 前印 度 著 名 统 计 学 家 ，NSE 相比之下我国的 测度实证研究文献则是 Mahalanobis NSE ，就开始关注 的定量测度问题他在 。 ，。 笔者认为主要原因有两点一是国内 寥若晨星1940 年采用为每个调查员 随 机 分配子样本的 方 法 NSE NSE 研究 的学者对 测度的基本思想和方法了 。 Hansen (1951 ) 研究调查 员 偏 误等 在 论 证 调 查 员 ，解不够没有很好地借鉴和吸收国外几十年来的研 ，方差与调查总方差的关系时就抽样设计和数据收 ， 。究方法再加上不了解中国统计调查的实际情况:集两个阶段考虑了四种随机性一是调查区域选取 。 单凭闭门 造 车 是 很 难 在 方 法 上 有 所 创 新 的二 是 ;; 的随机性二是在被选中区域中选取样本的随机性 NSE 。 实证研 究 的 数 据 难 以 获 得国 外 实 证 研 究 数 ;三是调查员选取的随机性四是为每个调查员分配 ，据大多都来自某次具体的统计调查或者来自为了 。 Hansen 调查对象的随机性在此 基 础 上 等 运 用 简 NSE ，验证某一 测度方法而进行的试验调查但这些 ，单的抽样原理进行了一系列复杂的数学推导得出 。 获取数据的方式在我国则要相对困难一些从政府 。了调查员方差的表达式及其与调查总方差的关系 ,6 . ，统计部门来讲目前我国的政府统计部门的主要精,2 ,W. Edwards Deming. On Errors in Surveys ,J ,. American ，力是用于常规统计调查的实施用于降低统计调查 Sociological Review～1944 (8 ) : 359 ,369 . ，NSE，中的抽样误差而没有过多地关注 也就不可能 ,3 ,Morris H. Hansen and Joseph Waksberg . Research on Non- NSE 。 ，发布关于 的数据从研究者的角度讲由于中 Sampling Errors in Censuses and Surveys ,J ,. Review of the ， 国统计调查的实务部门和理论研究部门截然分开International Statistical Institute～1970 (3 ) : 317 ,332 . ，合作不多中国统计调查学者没有或很少有机会参 ,4 ,Hansen～ M . H. ～ W. G. Madow～ and B. J. Tepping. An Evaluation of Model-Dependent and Probability-Sampling Inferences ，NSE 与实际的统计调查工作也就难以将 理论研究 in Sample Surveys ,J ,. Journal of the American Statistical ，，与中国实际 相 结 合其研究难免流于形式泛 泛 而 Assocaton～1983 ～78 (384 ) : 776 ,807 ii.。 NSE ，谈这对 方法研究的推动作用不大对统计调 ,5 ,Bengt O. Muthen and Albert Satorra. Complex Sample Data in 。查实务工作的指导作用也是有限的 Structural Equation Modeling,J,. Sociological Methodology～1995 : 、四结束语 267 ,316 . ,6 ,P. V. Sukhatme. Measurement of Observational Errors in Surveys 本 文 研 究 的 国 外 学 者 基 于 设 计 和 基 于 模 型 的 ,J ,. Review of the International Statistical Institute～1952 ( 2 ) : NSE ，测度思想和方法有很多值得我们借鉴和吸收 121 ,134 . 。 ，NSE 的地方无论是中国还是外国研究 测度的目 ,7 ,～. ,J,. 王克林刘建平调查员误差的计量模型与测度方 法统 计 NSE ，的都是控制和降低 从而降低调查总误差提高 (10 ) : 11 ,12 .～2009 与决策 。 NSE，数据质量如果可以同时降低抽样误差和 那 ,8 ,M . N. Murthy. Assessment and Control of Non-Sampling Errors in 。 ，么目的就可以达到例如可以通过科学地选择一 Censuses and Surveys,J ,. The ndan Journa of Statstcs～1963 Iilii (12 ) :263 ,282 . ，、 个较大的样本来降低抽样误差并投入较多的时间 ,9 ,Morris H. Hansen. William N. Hurwitz～Eli S. Marks～and W. NSE。 ，财力和人力等来降低 然而现实中的统计调 Parker Mauldin. Response Errors in Surveys,J ,. Journal of The ，查总是在一定的成本和时间的约束下进行的研究 American Statistical Association～1951 . :者和实务工作者总是在面临选择是将调查的主要 ,10 ,Leslie Kish. Studies of Interviewer Variance for Attitudinal ，成本都用于选择大样本还是选择小样本而将剩余 Variables,J,. Journal of the American Statistical Association～1962 、的资源放在选取和调查员提高回答率和回答 (5 ) : 92 ,115 . ? NSE 质量上测 度 可以帮助我们寻找这个两难问 ,11 ,John Freeman and Edgar W. Butler. Some Sources of Interviewer Variance in Surveys,J,. The Public Opinion Quarterly～1976 (1 ) : 。 NSE 题的最优解研究人员首先设计方法定量测度 79 ,91 . ，， 的不同成分所占比重然后据此结论设计调查方案,12 ,Duane F. Alwin. Approaches to the Interpretation of Relationships in ，，科学确定样本量合理分配调查资源从而达到在既 the Multitrait-Multimethod Matrix,J,. Sociological Methodology～ 。定成本下最大限度地降低调查总误差的目的 1973 ,1974 : 79 ,105 . ， 。然而我们不能直接照搬国外的研究 成 果刘 ,13 ,Bielby～W. T～Hauser～R M . Response error in earnings functions (2009 ) ，建平和王克林的研究表明我国概率抽样的 for non-black males,J,. Sociological Methods and Research～1977 (6 ) : 241 ,280 . ，发展与美国等发达国家存在巨大差距主要原因是 ,14 ,Duane F. Alwin and David J. Jackson. Measurement Models for 、、统计体制的差异民族文化的不同我国理论研究与 ,16 ,Response errors in Surveys: Issues and Applications ,J ,. 。，实际应用的 脱 节 等中 国 与 外 国 的 国 情 不 同统 Sociological Methodology～1980 : 68 ,119 . 。 ，计技术的应用也不一样例如我国目前最常用的 ,15 ,Joreskog～K. G. Structural analysis of covariance and correlation NSE 、多阶段统计调查方式中 的测度专项调查和常 matrices,J,. Psychometrika～1978 (43 ) :443 ,477 . NSE ，规调查中 的测度等都不能直接照搬现有的方 ,16 ,～. ,J,. 中美抽样调查发展的比较与思 考统 计 研 刘建平王克林 (9 ) : 21 ,27 .～2009 ，NSE 究 法而应该在领会国外学者测度 的思想方法的 。 基础上结合中国统计调查的实际进行研究和探索 ，。同时我们的政府统计部门也应该有所作为 作者简介 ～～1980 ～。 王克林男年 生河 南 登 封 人广东商学院经济 ～:。贸易与统计学院讲师研究方向社会经济调查与分析 参考文献 ,1 ,. ,. . 2,M :～1996 金勇进非抽样误 差 分 析北 京中国统计出版社 ( :)责任编辑周 晶