调查抽样方法具体方案,问卷调查的抽样方法在美国,社会财富相对集中,百分之一的富人手中握有的财富超过社会总财富的1/3.为了使抽样分布尽可能完整展现所有人的信息,调查抽样方法SCF调查设计了一个双重调查样本框架,包括一个地域概率抽样(Area Probability, AP)和一个列表抽样(List Sample, LS).

(1)地域概率样本 所谓地域概率样本,调查抽样方法是根据NORC开发的一个国家地理框架而选取的样本。

AP样本的选取分为三个阶段:第一阶段,采用分层设计的方法选取全国地域(大城市和乡村均都需同时包括)用以平衡样本的关键规模。第二阶段,选择子区域,调查抽样方法同样采用分层设计来平衡样本。调查抽样方法第三阶段,在子区域的地回咧表上采取系统抽样的方法选取样本家庭,以保证每个家庭在总体中被选中的概率相同。

基于AP样本的设计规则,调查抽样方法AP样本对全体国民具有较完整的搜盖性。在SCF最后完成的调查案例中.有2/3都来自于AP样本。

(2)列表样本

列表样本来自税收返还的统计记录列表,其主要组成部分是收人分配统计部提供的一组具有个人所得税返还的家庭。一个家庭记录包括很多信息,这些信息服务于税收目标,调查抽样方法需要按照年度收人报告的一部分以表格的形式提交。这些记录需要在严格的规则下使用.包括对保密性、潜在的受访者有拒绝参与调查的权利以及可获得的信息类型等方面的考虑。调查抽样方法LS样本主要用于支持美国财政部税收分析办公室和国会税收联合委员会的税收政策建模过程.同时,LS样本数据也被其他研究者所使用。

LS样本的选取分为两个阶段:第一阶段,选取在AP样本选取的第一阶段所获得的地域上的观察值,调查抽样方法这是一个具有实用性的调整,旨在控制调查的成本,第二阶段,剩下的样本通过分层技术采用一个财富模型获得,这个模型基于混合了两种方法的SOI数据变量。

财富模型的一部分通过模拟财富作为一个资本收益流量的简单补偿获得,另一部分则采用一个匿名匹配样本和前一次的调查数据估计出来。一个重要的细节是三年的数据都被用于每一个Sol的案例中,以此来平滑收人的暂时差异。调查抽样方法需要说明的是,这样的处理有可能使模型的估计不准确。同样,最近三年的数据被用于计算财富模型的两个部分。“财富指数”是对所有纳税人通过混合这两种估计计算出来的,这个指数用来将样本区域中的家庭归为7个层级.这7个层级采用财富指数分布的百分比进行定义,调查抽样方法从而确保层级边界随时间推移的一致性。在AP样本区域内,对每一个层级采用系统抽样的方法获得调查样本,使得处于越商层级的家庭被抽中的概率越大。

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