Podejście kalibracyjne wykorzystujące analizę składowych głównych w badaniach statystycznych z brakami odpowiedzi

Marcin Szymkowiak

Abstract

Missing data are one of the major types of non-random errors in statistical sur-veys. Two main statistical techniques of eliminating the negative effect of nonresponse are considered in the literature: imputation and calibration. The main idea of calibration in-volves adjusting design weights in order to reproduce exactly known population totals of all auxiliary variables. The main purpose of this article is to present Principal Component Analysis (PCA) as a method for choosing auxiliary variables in the calibration approach in surveys with nonresponse. Special emphasis will be placed on showing theoretical links be-tween the problem of finding calibration weights and the PCA methodology in the context of surveys with nonresponse. In particular, it will be shown how calibration weights can be constructed using PCA.
Author Marcin Szymkowiak (WIiGE / KS)
Marcin Szymkowiak,,
- Department of Statistics
Other language title versionsCalibration Approach Using The Method of Principal Component Analysis in Surveys with Nonresponse
Journal seriesPrace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego We Wrocławiu, ISSN 1899-3192, e-ISSN 2392-0041, [0324-8445], (B 10 pkt)
Issue year2017
No468
Pages230-238
Publication size in sheets0.5
Keywords in Polishanaliza składowych głównych, podejście kalibracyjne, braki odpowiedzi
Keywords in Englishprincipal component analysis, calibration approach, nonresponse
Abstract in PolishW badaniach statystycznych braki odpowiedzi stanowią jedno z głównych źródeł błędów nielosowych. W literaturze przedmiotu wskazuje się na dwie grupy metod statystycznych, których zastosowanie przyczynia się do eliminacji negatywnego wpływu braków odpowiedzi na proces estymacji nieznanych parametrów w populacji generalnej: imputacja i kalibracja. Szczególną rolę odgrywa tutaj kalibracja, która polega na skorygo-waniu wag wynikających ze schematu losowania próby, tak aby odtworzone zostały warto-ści globalne wszystkich zmiennych pomocniczych. Głównym celem artykułu jest przedsta-wienie analizy składowych głównych jako metody doboru zmiennych pomocniczych w po-dejściu kalibracyjnym w badaniach statystycznych z brakami odpowiedzi. W artykule skon-centrowano uwagę na pokazaniu teoretycznych powiązań między podejściem kalibracyjnym a analizą składowych głównych z uwzględnieniem faktu, że w badaniu występować mogą braki odpowiedzi. W tym celu opisana zostanie konstrukcja odpowiednich wag kalibracyj-nych wykorzystujących metodę składowych głównych.
DOIDOI:10.15611/pn.2017.468.24
URL http://www.dbc.wroc.pl/dlibra/docmetadata?id=37260&from=publication
Languagepl polski
Score (nominal)10
Score sourcejournalList
ScoreMinisterial score = 10.0, 12-03-2020, ArticleFromJournal
Citation count*
Additional fields
Tytuł numeruTaksonomia 28 : klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?