基于倾向得分的伪权数构造与混合样本推断

摘要

随着网络调查与大数据的发展,非概率样本受到越来越多的关注和重视,然而非概率样本存在入样概率和权数未知的问题,为了充分利用信息,如何将非概率样本和概率样本结合,利用混合样本推断总体成为一个热点问题。基于此,文章提出将概率样本与非概率样本混合,从同时计算权数和分别计算权数两条思路出发,结合倾向得分来构造非概率样本的伪权数,并利用混合样本来推断总体。模拟与实证研究表明:提出的两种混合样本推断方法所得的总体均值估计的绝对偏差、方差与均方误差都比仅基于概率样本的总体均值估计小,并且相对于分别计算权数估计总体均值的方法,同时计算权数估计总体均值的方法效果更好。