非容認できない非応答の存在下での人口の合計のモデルベースの推定

非容認できない非反応を処理する問題は、通常、HansenおよびHurwitz [1946、Journal of the American Statistical Association、Vol 41（236）、517-529]によって導入されたよく知られたサブサンプリング手法を使用して、設計ベースのアプローチで対処されています。あるいは、モデルベースのパラダイムは、結果変数と調査の前に人口の値が知られている1つ以上の共変量との間の基礎となるモデル関係を利用することを強調しています。この記事では、研究変数と共変量との間のモデル関係を利用して、無駄な非応答を処理し、サブサンプリング手法では母集団の合計の偏りのない推定量を取得します。主なアイデアは、最初のコールでサンプルから得られた推定値と、個別のモデル関係を使用して2回目のコールからサブサンプルを組み合わせることです。このペーパーの貢献は、非容認できない非応答の存在下でモデルベースのパラダイムの下での効率の改善で、公平な推定値を提供するのに役立ちます。提供された方法は、サブサンプリングを機能させているため、コールバック方法の下で利用可能な推定器よりも経済的であり、データ収集にはより強力なインタビューモードが採用されるため、回答率も上昇しています。モンテカルロを使用した数値研究を提示して、提案された比較と効率の比較の挙動を説明します。

The problem of handling non-ignorable non-response has been typically addressed under the design-based approach using the well-known sub-sampling technique introduced by Hansen and Hurwitz [1946, Journal of the American Statistical Association, Vol 41(236), Page 517- 529]. Alternatively, the model-based paradigm emphasizes on utilizing the underlying model relationship between the outcome variable and one or more covariate(s) whose population values are known prior to the survey. This article utilizes the model relationship between the study variable and covariate(s) for handling non-ignorable non-response and obtaining an unbiased estimator for the population total under the sub-sampling technique. The main idea is to combine the estimates obtained from the sample on first call and the sub-sample from second call using separate model relationships. The contribution of this paper helps us in providing unbiased estimates with an improved efficiency under model-based paradigm in presence of non-ignorable non-response. The provided method is more economical than the available estimators under callback methods as we are working sub-sampling and also increase response rate as a stronger mode of interview is employed for data collection. A numerical study using Monte Carlo is presented to illustrate the behavior of the proposed and the efficiency comparison.