敏感性调查中两总体下NRR模型的应用

敏感性调查中两总体下NRR模型的应用

论文摘要

敏感性问题调查在医疗、政治以及心理等许多研究中都会涉及到。本文考虑使用NRR模型检验两个独立总体中敏感性特征人群的比例是否相等。本文提出了三种检验方法:Wald检验,Score检验以及常用的Likelohood Ratio检验。通过模拟得到了不同的参数取值对第一类错误及power的影响。模拟结果说明不同的π1,p和样本量n对第一类错误的影响不是很大;π1对power的影响也不大,但是power会随着p的增加显著减少,随着样本量n的增加显著增大。同时,本文给出了三种检验在给定第一类错误下达到一定的power所需要的样本量,并且对在给定样本量下对第一类错误和power进行模拟,比较三种检验方法的优劣。得到的结果是在给定的样本量下,三种检验都可以很好的控制第一类错误,但是Score检验的power比其他两个检验明显偏大。最后,用本文提出的研究方法对某高校关于婚前性行为的敏感性调查实际数据进行分析,说明本文提出方法的可行性。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 目录
  • 引言
  • 1.研究背景
  • 1.1 随机响应(RR)模型
  • 1.2 非随机响应(NRR)模型
  • 2.NRR模型的统计检验
  • 2.1 Wald检验
  • 2.2 Likelihood Ratio检验
  • 2.3 Score检验
  • 3.统计检验样本量的确定
  • 3.1 Wald检验的样本量
  • 3.2 Likelihood Ratio检验的样本量
  • 3.3 Score检验的样本量
  • 4.模拟和结论
  • 1,p,n的关系'>4.1 模拟第一类错误与π1,p,n的关系
  • 1,p,n的关系'>4.2 模拟power与π1,p,n的关系
  • 4.3 样本量及相应样本量下的第一类错误与power
  • 5.实际数据分析
  • 5.1 问卷设计
  • 5.2 结果及分析
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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