The logistic generalized regression estimator with randomized response sampling without replacement in finite populations: a unifying approach



Document title: The logistic generalized regression estimator with randomized response sampling without replacement in finite populations: a unifying approach
Journal: Investigación operacional
Database: PERIÓDICA
System number: 000378740
ISSN: 0257-4306
Authors: 1
1
Institutions: 1Universidad de Quintana Roo, Chetumal, Quintana Roo. México
Year:
Volumen: 32
Number: 3
Pages: 246-257
Country: Cuba
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract La técnica de respuestas Aleatorizadas (RM) introducida por Warner (1965) fue diseñada para evitar la no-respuesta en preguntas sensitivas y para proteger la privacidad del entrevistado. En este artículo, el enfoque de muestreo asistido por un modelo es us ado para proponer un estimador para el total de individuos con una característica sensitiva; i.e., disponemos de una variable auxiliar (Fuller and Park , et al ., 2006) en un modelo de regresión logística para mejorar la estimación. Proponemos también un modelo, el modelo G, que recoge a varios otros mecanismos aleatorios bajo un esquema de muestreo sin reemplazo de poblaciones finitas y en el marco de la teoría de los estimadores (Särndal, et al., 1992; Cassel, et al., 1977). Tambié n proponemos un estimador para la varianza de nuestro estimador
English abstract The randomized response technique (RM) introduced by Warner (1965) was designed to avoid non-answers to questions about sensitive issues and protect the privacy of the interviewee. In this paper, a model assisted survey sampling approach is used to propose an estimator of the total of individuals with some sensitive characteristic; i.e., we use an auxiliar variable (Fuller and Park, et al ., 2006) in a logistic regression model to improve the estimator. We also propose a model (the G model) that unifies seve ral other RM approaches under the finite population samplin g scheme and the estimators (Särndal, et al., 1992; Cassel, et al., 1976 ) framework . We also propose an estimator for the variance of the estimator
Disciplines: Matemáticas
Keyword: Matemáticas aplicadas,
Respuesta aleatorizada,
Regresion logistica,
Estimadores
Keyword: Mathematics,
Applied mathematics,
Randomized response,
Logistic regression,
Estimators
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