the need for weighting for differen

the need for weighting for differential unit nonresponse depends on how the response rate differ among subgroups, such as suburban versus other, male versus female, and so on. once again, assume that the population of maryland is dirtied as follows: 13% live in city of baltimore, 37% live in bultimore suburban area, 37% live in washinton, D.C., suburban area, and 13% live else where in the state. this time, assume that an epsem sample was draw, but because of higher nonresponse in the suburban areas, the same observed sample was attained (25%, 25%, 25,%, and 25%). once again, assume that the percentage of respondents who report having purchased a gun for protection across the four areas was follows: 32% of baltimore residents say yes compared with 20% in each of the other areas.
as before, the finding of 23% yes is affected by differences between the geographic distribution of the sample and the geographic distribution of the population. as before, to adjust for these differences, we weight the data from each group by (…,…), where … is the i th group’s proportion in the population and … is its proportion in the sample. as before, the effect is to move the estimated % yes from 23% to 21.56%
while the logic of the weighting is the same, and the weights are the same, there is a difference. when differences in group representation are the result of the sample design, whose differences are planned in to the sample a priori, and we know exactly what to do to remove them and bring the sample back to the equivalent of epsem representation. when differences are result of differential nonresponse, this fact is nor a planned outcome but rather is observed a posteriori (this is why weighting for nonresponse is sometimes referred to as post ratification). here, it is not as clear that data adjustments are appropriate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

น้ำหนักสำหรับหน่วยส่วน nonresponse ต้องขึ้นอยู่กับว่าอัตราการตอบสนองแตกต่างกันในกลุ่มย่อย เช่นบรรยากาศเมื่อเทียบกับอื่น ๆ เพศชายกับเพศหญิง และอื่น ๆ ครั้ง สมมติว่า ประชากรของแมริแลนด์เป็น dirtied เป็นดังนี้: 13% อาศัยอยู่ในเมืองบัลติมอร์ 37% อาศัยอยู่ในนั่ง bultimore, 37% อาศัยอยู่ในพื้นที่ชานเมืองของ washinton ดีซี และ 13% อยู่อยู่ในสถานะอื่น เวลานี้ สมมติว่า ตัวอย่าง epsem การวาด แต่เนื่องจาก nonresponse สูงในพื้นที่ชานเมือง เดียวกันสังเกตตัวอย่างได้บรรลุ (25%, 25%, 25, %, และ 25%) ครั้ง สมมติว่า เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบที่รายงานมีซื้อปืนสำหรับป้องกันข้ามพื้นที่สี่ มีดังนี้: 32% อาศัยอยู่ในบัลติมอร์ว่า ใช่เมื่อเทียบกับ 20% ในแต่ละพื้นที่อื่น ๆ เป็นก่อน ค้นหา 23% ใช่เป็นผลจากความแตกต่างระหว่างการกระจายทางภูมิศาสตร์ของตัวอย่างและการกระจายทางภูมิศาสตร์ของประชากร เป็นก่อน การปรับความแตกต่างเหล่านี้ เราน้ำหนักข้อมูลจากแต่ละกลุ่มโดย (...,...),...เป็นฉันสัดส่วนของกลุ่ม th ในประชากร และ...เป็นของสัดส่วนในตัวอย่าง เป็นก่อน ผลคือการ ย้าย%ประเมินใช่จาก 23% 21.56% ขณะเหมือนกันคือตรรกะของน้ำหนัก และน้ำหนักเท่ากัน มีความแตกต่าง เมื่อความแตกต่างในกลุ่มนำเสนอผลของการออกแบบตัวอย่าง ความแตกต่างที่มีการวางแผนอย่างเป็น priori และเรารู้ว่า จะทำอย่างไรจะลบออก และนำตัวอย่างไปเทียบเท่ากับ epsem แสดง เมื่อความแตกต่าง ผลของ nonresponse แตกต่าง ความจริง หรือผลที่วางแผนไว้ แต่ค่อนข้าง จะสังเกต posteriori (นี่คือเหตุผลที่น้ำหนักสำหรับ nonresponse บางครั้งเรียกว่าการให้สัตยาบันการลงรายการบัญชี) ที่นี่ มันไม่ได้ชัดเจนเป็นปรับปรุงข้อมูลที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความจำเป็นในการถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันสำหรับหน่วย nonresponse ขึ้นอยู่กับอัตราการตอบสนองแตกต่างกันระหว่างกลุ่มย่อยเช่นชานเมืองเมื่อเทียบกับคนอื่น ๆ เมื่อเทียบกับชายหญิงและอื่น ๆ อีกครั้งสมมติว่าจำนวนประชากรของรัฐแมรี่แลนด์เป็นที่จองจำดังนี้: 13% อาศัยอยู่ในเมืองบัลติมอร์ 37% อาศัยอยู่ในพื้นที่ชานเมือง bultimore 37% อาศัยอยู่ใน Washinton ซีพื้นที่ชานเมืองและ 13% มีชีวิตอื่นที่อยู่ในสถานะ . เวลานี้คิดว่าวาดเป็นตัวอย่าง Epsem แต่เพราะ nonresponse สูงขึ้นในพื้นที่ชานเมืองตัวอย่างสังเกตเดียวกันบรรลุ (25%, 25%, 25% และ 25%) อีกครั้งสมมติว่าร้อยละของผู้ตอบแบบสอบถามที่รายงานได้ซื้อปืนเพื่อป้องกันข้ามสี่ด้านเป็นดังนี้ 32% ของผู้อยู่อาศัยในบัลติมอร์บอกว่าใช่เมื่อเทียบกับ 20% ในแต่ละพื้นที่อื่น ๆ .
เป็นมาก่อนการค้นพบ 23% ใช่เป็นผลมาจากความแตกต่างระหว่างการกระจายทางภูมิศาสตร์ของกลุ่มตัวอย่างและการกระจายทางภูมิศาสตร์ของประชากร เช่นเดียวกับก่อนที่จะปรับความแตกต่างเหล่านี้เราน้ำหนักข้อมูลจากแต่ละกลุ่มมาจาก (... , ... ), ที่ ... ฉันเป็น th สัดส่วนของกลุ่มประชากรและ ... เป็นสัดส่วนในกลุ่มตัวอย่าง ก่อนที่จะเป็นผลกระทบคือการย้าย% โดยประมาณใช่จาก 23% มาอยู่ที่ 21.56%
ในขณะที่ตรรกะของน้ำหนักเหมือนกันและน้ำหนักได้เหมือนกันมีความแตกต่าง เมื่อความแตกต่างในการเป็นตัวแทนกลุ่มเป็นผลมาจากการออกแบบตัวอย่างที่มีความแตกต่างที่มีการวางแผนในตัวอย่างเบื้องต้นและเรารู้ว่าจะทำอย่างไรที่จะลบออกและนำตัวอย่างกลับไปคิดของการเป็นตัวแทน Epsem เมื่อความแตกต่างที่เป็นผลมาจาก nonresponse แตกต่าง, ความเป็นจริงนี้หรือผลที่วางแผนไว้ แต่เป็นที่สังเกต posteriori (นี่คือเหตุผลที่น้ำหนักสำหรับ nonresponse บางครั้งจะเรียกว่าการให้สัตยาบันโพสต์) ที่นี่ไม่เป็นที่ชัดเจนว่าการปรับเปลี่ยนข้อมูลที่มีความเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้องชั่งน้ำหนักของหน่วยจากการไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าอัตราการตอบสนองแตกต่างระหว่างกลุ่มย่อย เช่น ชานเมือง เมื่อเทียบกับ อื่น ๆ , ชายและหญิง , และดังนั้นบน อีกครั้ง สมมติว่าประชากรของรัฐแมรี่แลนด์เป็นสกปรก ดังนี้ ร้อยละ 13 อยู่ในเมืองบัลติมอร์ bultimore 37 % อาศัยอยู่ในชานเมือง พื้นที่ 37 % อยู่ใน washinton ดี.ซี. พื้นที่ชานเมือง และ 13% อยู่ที่ไหน ในรัฐในครั้งนี้ ถือว่าเป็น epsem ตัวอย่างที่วาด แต่เพราะการไม่ตอบกลับสูงกว่าในพื้นที่ชานเมือง เดียวกันสังเกตตัวอย่างได้ ( 25 % 25 % 25 % และ 25 % ) อีกครั้ง สมมติว่าร้อยละของผู้ตอบแบบสอบถามที่รายงานมีซื้อปืนเพื่อป้องกันทั้งสี่ด้านดังนี้ : ร้อยละ 32 ของ บัลติมอร์ ชาวบ้านบอกว่าใช่เทียบกับ 20% ในแต่ละพื้นที่อื่น ๆ .
เหมือนก่อน , การหาร้อยละ 23 ครับคือผลกระทบจากความแตกต่างระหว่างการกระจายทางภูมิศาสตร์ของตัวอย่างและการกระจายทางภูมิศาสตร์ของประชากร ก่อนที่จะปรับสำหรับความแตกต่างเหล่านี้ เราน้ำหนักข้อมูลจากแต่ละกลุ่ม โดย ( . . . . . . . . . . . . ) ที่ . . . . . . . เป็นผมที่สัดส่วนในกลุ่มประชากร และ . . . . . . . สัดส่วนของกลุ่มตัวอย่าง เช่นเดิมผลคือการย้ายประมาณ % ครับจาก 23 % 21.56 %
ในขณะที่ตรรกะของน้ำหนักเป็นแบบเดียวกัน และน้ำหนักก็เหมือนกัน ไม่มีความแตกต่าง เมื่อความแตกต่างในการแสดงผลของกลุ่มตัวอย่างการออกแบบที่แตกต่างกันวางแผนที่จะใช้ a priori ,และเรารู้ว่าสิ่งที่จะทำที่จะลบพวกเขาและนำตัวอย่างกลับไปเทียบเท่าแทน epsem . เมื่อความแตกต่างคือ ผลของความแตกต่างจากการไม่ได้ความจริงหรือวางแผนผล แต่จะสังเกตได้จากผลไปสู่เหตุ ( นี่คือเหตุผลที่น้ำหนักจากการไม่ได้บางครั้งเรียกว่าประกาศสัตยาบัน ) ที่นี่ มันไม่ได้ชัดเจนว่า การปรับเปลี่ยนข้อมูลที่เหมาะสม