如何在调查抽样中对数据进行加权

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调查样本组 应尽可能准确地代表整个人口。有时，您可能会得到一个不平衡的样本组，例如其中包含太多男性或没有足够的年轻人。发生这种情况时，您可以对数据进行加权，以确保您拥有具有代表性的样本。 数据加权方法 根据您的需要，有多种方法可以对数据进行加权： 耙地 通过倾斜，研究人员可以调整具有已知总体分布的一组变量的权重，直到样本平衡。研究人员将从调整一个变量开始，然后调整后续变量，直到它们达到正确的比例。如果对一个变量的调整对另一个变量影响太大，则需要进行更多调整，直到达到平衡。 匹配 匹配涉及抽取代表总体的调查访谈等案例样本，并将其用作随机选择的调查样本的模板。然后，该目标样本中的每个案例都会与样本中最相似的案例进行配对。找到所有目标样本案例的最接近匹配后，调查中任何不匹配的案例都将被丢弃。 理想情况下，您最终会得到一组与目标人群密切匹配的集合。但是，目标样本中的某些案例可能与您的调查数据不匹配。


起始样本越大，与目标样本的潜在匹配就越多。 倾向权重 通过倾向加权，调查受访者被随机选择的概率的倒数进行加权。该方法旨在确保以准确的比例代表目标人群。因此，倾向加权允许研究人员使用所有收集到的响应。然而，大量受访者 美国消费者手机号码列表 可能会导致权重高度可变和误差幅度较大。 匹配和倾向加权 在某些情况下，对调查数据进行加权可能需要两种加权方法。通过匹配和倾向加权，匹配的案例与目标样本中的案例相结合。然后，所有这些案例都适合倾向加权方法，为匹配的案例创建权重。 匹配和耙动 当您使用匹配和倾斜时，仅对匹配的案例进行倾斜，从而可以更精确地计算采样权重。 倾向加权和排名 如果您从倾向权重开始，那么可以修剪这些权重并将其输入到您的倾斜程序中。 匹配、倾向权重和排名 当匹配和倾向加权之后进行排名时，匹配案例的倾向权重被用作排名过程的起点。 加权 T 检验 如果您想比较两组连续数据，加权 T 检验是理想的选择。



此统计计算调整平均值和标准差，以生成基于正确表示的加权值。 您的调查数据解决方案来源 请联系我们，了解有关我们的解决方案如何帮助您权衡调查问题并揭示可行见解的更多信息。限定问题的一个好习惯是将它们放在调查的开头附近。从限定问题开始对参与者来说是有礼貌的，因为他们可以提前完成调查，而不必花时间在不相关的问题上。在某些情况下，即使只有几个问题适用于参与者，您也可以对调查进行编程，以便对合格问题的具体答案允许参与者跳到相关问题。 询问行为问题 尝试提出行为问题，以了解客户如何以及为何购买您的产品。考虑通过调查找到这些问题的答案： 您看重产品的什么？ 是什么促使您购买？ 您在哪里以及如何购买产品？ 您目前使用哪些品牌？ 您对目前的产品满意吗？ 在决定购买什么产品时，您面临的最大挑战是什么？ 您使用或购买产品的频率如何？ 您如何决定选择哪个品牌？ 询问人口统计问题 通过这些问题，您可以根据消费者生活的各个方面找到模式。虽然它们乍一看似乎无关，但将人口统计数据与行为数据进行比较可以揭示某些人群中有趣的模式。