【统计理论与方法】
权数在人口抽样调查估计中的应用研究
王小宁
(中国传媒大学 数据科学与智能媒体学院，北京 100024)
摘要： 很多全国性大型人口抽样调查项目中的核心技术包括抽样方案设计、样本单元的权数计算等。用样本数据推断总体，权数的作用很关键，尤其是抽样调查越来越难保证做到等概率抽样的情况。为此，采用第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查中的具体调查方案和实际调查数据，系统地对抽样过程中的权数进行测算，同时根据权效应对权数进行调整和控制，利用刀切法对相关统计量的标准误差和变异系数进行对比分析，来验证权数控制在提高精度方面的有效性。结合老年人生活状况的调查数据进行实证分析，结果表明，利用刀切法计算权数截取的标准误差比未调整权数的标准误差更有效，得到变量的变异系数更小。
关键词： 人口统计；权数；权数控制；抽样设计；权效应
一、引言
基于人口调查的分析始终是人口学研究领域的一个关键问题，当前对人口统计相关的研究主要基于全国人口普查数据，而对此的研究也集中采用第四、五、六次人口普查的数据。人口抽样调查是根据随机原则从所研究的人口总体中抽取一部分单位作为样本，并利用抽取的样本数据去推断总体相应各项指标值的一种非全面调查。调查目的是用样本信息去推断总体信息，理想的情况是每个样本代表的信息是相同的，但大多数情况下不同样本代表的信息是有差异的。不少学者在处理抽样数据时，只是用抽样数据直接对总体进行估计，而不去考虑样本的代表性问题，从而造成一定的偏差，使得样本数据代表总体信息的说服力下降，本文基于此种现状提出一种基于权数的参数估计和控制方法。
本文旨在分析常规的人口抽样调查中计算权数的一般步骤和权数调整及控制方法，并结合刀切法计算参数的标准误差，将权数调整和权重控制方法同时加入到常规的加权估计中，一方面有效控制了估计的标准误差，另一方面降低了变量的变异系数。同时，采用第四次中国城乡老年人生活状况的调查数据(1) 第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查数据来源于http://dscdc.cncaprc.gov.cn，由中国老龄科学研究中心提供。 (以下简称老年人调查)为例进行分析，证明加权调整方法的实用性和有效性。
权数就是一种表征样本代表总体的指标，可表示为衡量被抽中的个体所能代表的抽样群体的人口数量。广义的权数是指以某种数量形式来测度被评价事物中各因素自身相对重要程度的度量值。权数是指以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中诸因素相对重要程度的量值，它集中反映了统计总体中各个指标的重要程度。在抽样中，权数反映每个最终样本单元对总体单元代表性的程度，其在调查数据的统计推断中，占有重要的地位。在人口抽样调查中，权数表示被抽中的样本在还原总体的过程中所代表的人口数。权数的作用主要体现在两方面：一方面，通过权数能够将样本还原到总体，反映不同单元在总体特征估计中的重要程度，获得总体特征的无偏估计；另一方面，由于抽样的随机性以及在实施过程中出现的无回答等情况，会使得样本单元结构和总体结构之间不一致，这种不一致将会直接影响到统计推断的精度，因此在实际使用权数过程中，需要对权数进行适当调整，以使得样本单元的结构和总体的结构接近，方便进行参数估计等深入的分析。
利用人口普查数据和抽样调查数据，不少研究者得出了很多有意义的结论，同时也发现了普查的一些问题，例如吴连霞和吴开亚采用全国第四、五、六次人口普查数据探析1990—2010 年中国人口老龄化时空演变规律，利用动态年龄指标，通过构建生命表测度老年人口与老龄化，运用GIS空间分析法与固定年龄测算的老龄化进行比较分析，厘清了悲观老龄化的认识误区，对拓展老年与老龄化研究方法和老龄社会的应对策略等均具有一定的理论价值和现实意义[1]。张耀军等根据北京市第三、四、五、六次人口普查的数据，借助ArcGIS空间统计分析工具和技术对北京市人口空间分布进行了一定的分析并对优化北京人口空间提出了一些建议措施[2]。但是，普查数据也有一定的质量问题，张为民分析了2000年人口普查数据，得出中国人口统计的数据质量呈下降态势，人口漏报达到1.81%，同时分析了产生漏报的原因是既有普查方案设计的影响，也与群众配合、经费投入、行政考核等密切相关，并对第六次全国人口普查提出了具体的解决方案[3]。胡桂华和薛婷针对当今民事登记系统覆盖评估领域存在利用辅助信息量有限而难以提供精度高的净误差率的不足，提出用三系统估计量替代独立双系统估计量[4]。胡桂华的研究结论表明，真正的人口普查误差其实是不能计算的；基于罗吉斯蒂回归模型的双系统估计量由于不受样本量限制而可以选择较多的事后分层变量，优于基于事后分层的双系统估计量[5]。
针对权数的分析，不少研究者从不同角度分析了其重要作用，金勇进和张喆系统阐述了抽样调查分析中权数的获取和调整过程，同时提出了一种利用权效应来对权数进行评估的方法[6]。罗薇从不均等选择概率的角度，提出两类常见的权数调整类型及其调整方法——规模调整和结构调整应用于复杂样本设计[7]。金勇进和刘展对非概率加权抽样推断提出了一种新的方案，即先采用倾向得分匹配选择样本，再用倾向得分逆加权、加权组调整和事后分层调整对匹配后的样本进行加权调整来估计目标总体[8]。针对抽样调查中的无回答问题，贺飞燕认为，加权过程中对不同的无回答调整阶段反映出的数据收集方法存在问题，并提出了具体建议[9]。
实际上，意识形态在利益主体方面具有特殊性与普遍性相统一的特征。阶级性不应该仅仅停留于特殊性的层面进行理解，它还包含普遍性的应有之义。在强调利益主体特殊性的同时，意识形态代表的利益主体普遍性特征也需相应得到重视。这是因为，在剥削阶级占据统治地位的阶级社会中，虽然意识形态体现的是统治阶级的特殊利益，但却往往以普遍性的形式出现。由于统治阶级“必然赋予自己的思想以普遍性的形式，把它们描绘成唯一合乎理性的、有普遍意义的思想”㉔，才能动员广大社会群众追随、拥护自身的统治地位，进而巩固和扩大自身的统治利益，因而阶级意识形态具有普遍化的倾向。这种意识形态的普遍性在很大程度上立足于利益主体普遍性的基础之上。
滨660块设计沙四段为直井长缝开发。该区块属于滨南沙四滩坝沙储层，测井解释渗透率（5～15）×10-3μm2，为低渗-特低渗储层，从油层应力剖面看出，滨660块沙四段油藏呈多层发育，层间地层应力差异较大，隔层应力较高，压裂易产生多裂缝。油层与隔层应力差为2～5MPa，大型压裂裂缝形态复杂。
二、权数基本理论
具体调查实践中，权数的计算过程包含了两个方面：设计权数和实际权数的计算，权数调整以及误差计算。设计权数的计算是基于问卷设计方案计算出来的权数，而实际权数是基于获取的样本信息得到的权数。本文以老年人调查为例进行详细的分析，此次调查设计遵循科学性、高效性和可操作性原则。首先，此次抽样方案设计是严格的概率抽样，抽取样本用以满足全国目标量估计的需求。其次，抽样设计保证有较高的效率，即在一定的抽样误差范围和调查经费内保证较高的估计精度。最后，抽样设计结合了中国的实际情况，具有较强的可操作性。
(一)权数计算
结合式(2)和式(3)，经过结构调整后的样本结构和总体结构的比例倾向一致，这样在进行深入分析时用调整后的权数就更具代表性了。经过结构调整后的调整系数如表1所示。
以此次老年人抽样调查为例，第h 个省份的第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇，第k 个居(村)委会第l 个被抽中的老年人的设计权数公式如下：
式中:P=diag(αt)、Q=diag(βt)为对角阵;αt、βt为相应随机过程的反相关时间;t为维数(t=3)。
对于偏差的刀切法估计，如果
为一个平滑的估计量，则
偏差的刀切法估计为：
(1)
在式(1)中，W hijkl 表示第h 个省第i 个区县第j 个街道办事处(乡镇)第k 个居(村)委会被抽中的第l 个样本的权数，也即样本单元的设计权数。
表示第h 个省权重，
表示第h 个省第i 个区县的权重，
表示第h 个省第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇的权重，
表示第h 个省第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇第k 个村(居)委会的权重，
表示第h 个省第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇第k 个村(居)委会被抽中的第l 个老年人的权重，N h 表示调查目标的全国总省份数，n h 表示被抽中的省份数量，N hi 表示第h 省总区县数，n hi 表示第h 个省被抽中的区县数，N hij 表示第h 省第i 区县总街道办事处或乡镇数量，n hij 表示第h 省第i 区县被抽中的办事处或乡镇数量，N hijk 表示第h 省第i 区县第j 个街道办事处(乡镇)中居(村)委会的数量，n hijk 表示第h 省第i 区县第j 个街道办事处或乡镇中分配的居(村)委会样本量，N hijkl 表示第h 省第i 区县第j 个街道办事处(乡镇)中第k 个居(村)委会的目标人口数量，n hijkl 表示第h 省第i 区县第j 个街道办事处或乡镇第k 个居(村)委会的分配的样本量。
早燃是指在火花塞点火之前，炽热表面点燃混合汽的现象。由于它提前点火而且热点表面比火花大，使燃烧速率快，汽缸压力、温度增高，发动机工作粗暴，并且由于压缩功增大，向缸壁传热增加，致使功率下降，火花塞、活塞等零件过热。
需要说明的是，在整理问卷的过程中，往往存在因回答不符合要求被判为废卷等情况，这是在数据处理阶段要解决的事情，权数计算和调整只是利用清理完成的数据进行计算，对于问卷中的项目无回答情况，一般采用插补的方法进行解决[10]。
(二)无回答调整
无回答调整涉及各个阶段的无回答调整，包括省份无回答、区县无回答、街道(乡镇)无回答和居(村)委会无回答等，但由于在实际的调查过程中一般前三个阶段无回答情况较少，因此以居(村)委会的无回答调整为例进行说明。由于没有抽样的名单，只有实际调查的数据，所以无回答调整仅就居(村)委会层面进行无回答调整。无回答调整得到的权数是各个居(村)委会拟抽人数n hijkl 除以实际调查的人数L 再乘以设计权数，调整后的权数为：
(2)
其中，式(2)中
表示居(村)委会存在无回答情况下调整后的抽样权重，若在省份、区县、街道(乡镇)层面存在无回答，根据上面的思路计算即可。
(三)权数的结构调整
权数是样本单元实际代表的未入样单元个数，其主要功能就是将样本单元还原到总体。然而，由于样本抽取的随机性，可能造成样本单元的结构分布与总体结构不一致，导致推断的精度降低。因此，还需要对实际权数进行结构调整，使得样本单元的结构与总体一致。
在设计权数、无回答调整和结构调整之后得到最终权数，最终得到的样本单元权数
可计算为：
常见的结构调整方法有：校准加权法、迭代法、事后分层法。金勇进和张喆对几种方法进行了详细的说明论证[6]。根据本次调查的实际情况，本次权数调整使用迭代法，以省为分层变量，在各个层内分别进行权数的结构调整。
在结构调整中不仅要考虑样本单元的年龄结构与总体一致，同时考虑性别比例与总体一致。本次结构调整只针对性别、年龄完整的样本单元进行权数的结构调整，对于性别或年龄缺失的样本单元，直接使用其经无回答调整后的权数结果。迭代调整系数为：
adjhs =
(3)
其中s 表示性别或年龄。以安徽省为例，根据老年人调查数据作为样本数据和第六次人口普查数据作为总体数据进行对比，发现样本中70岁以下的男女比例比总体比例偏低，而样本中70岁以上男女比例比总体比例要高，也就是说样本中年龄结构偏大，与总体男女比例有一定的差异。这主要是由于：一是实际调查数据存在性别、年龄缺失的情况，对于这部分数据无法进行权数调整，故在此处未放入计算；二是由于使用的人口总体数据是2010年进行的全国第六次人口普查数据，而实际老年人调查是在2015年，两者本身就有一定的时间差异，因此有必要对样本结构进行调整使其与总体结构相一致。
设计权数是特定抽样设计下，各样本单元包含概率的倒数，不同包含概率的样本单元的权数也是不一样的。对于多阶段抽样，设计权数为各阶段样本单元包含概率的倒数的乘积。由于抽样调查数据辅助信息所限，无法获得各街道(乡镇)、各居(村)委会的老年人口总数，故无法计算第三、四阶段的样本单元入样概率，因此设计权数的计算公式较一般的多阶段抽样而言有所简化。
表 1安徽省的权数结构调整系数
迭代调整系数是根据样本中老年人口的性别年龄和总体中老年人口的差异，通过迭代调整得到的，可以用无回答调整后的权数与迭代调整系数相乘得到最终的权数，通过调整系数可以保证样本单元还原到总体的结构与总体大致保持一致。
甲洛洛便抱着小阿布坐在营业部门口的木桩上，他今天特别开心：小阿布，你的糖是从哪儿来的啊，是不是爷爷给你的留着没舍得吃。小阿布认真起来：这是阿爸给害病的哥哥吃的，让我看见了，阿爸才给了我一小点，让我吃完才准出门，还不许我告诉任何人家里有糖，不然饿鬼会把我吃掉。我想到爷爷，就悄悄的把糖藏了一半。
(四)最终权数
（3）连续墩顶现浇缝。桥墩选择使用径向设置的方式，如果选择使用长度相等的预制梁结构，此时可以将现浇缝设置成为扇形开口的方式，然后再确定每片梁体的现浇缝宽度尺寸。
血液病的特点是病种多，缺乏特异性，并且其诊断对实验的依赖性强，这就使得临床血液检验技术具有所涉及的范围广，专业性强等特点[3]。另外由于大量生物现代技术的渗透，对临床血液检验技术的教学也就提出了较高的要求。所以，一支具有良好的专业素养的师资队伍是提高教学质量的关键[4]。为此，我们不仅选派进修和鼓励在岗教师参加继续教育，学习新的技术，不断提高自身专业知识，还有计划的吸收高学历、高素质人才，提高教师队伍的整体水平。此外，我们还加强师德教风建设，加强老师工作的考核，鼓励教师把更多的经历投入到教学和培养人才的工作当中。
(4)
其中i =1，2，…，n ，n 表示调查的样本量，通过式(2)计算得到，adjhs 通过式(3)计算得到。得到最终权数
后，还需对权数进行评估，若权数波动大，需要对权数进行一定的控制来保证估计的精度。
由于调查过程的复杂性，加上调查中存在的无回答、样本结构与总体结构不一致等情况，最终计算得到的权数往往差距很大，使得估计量的方差也随之变大，因此有必要对权数进行适当的控制以保证估计的方差不会太大。在抽样调查中，一般用设计效应来度量复杂抽样设计相对于简单随机抽样的效率或相对精确程度[11]。设计效应是复杂抽样设计与具有相同样本量的简单随机抽样设计的估计量的方差之比。当设计效应大于1，代表该抽样设计的变异性大，需要更大的样本量才能达到简单随机抽样的效率；反之若小于1，说明只需要少量的样本量就能达到简单随机抽样的效率。借此方法，金勇进和张喆提出了利用权效应来评估复杂抽样设计相对于简单随机抽样的权数效率或相对精确程度[6]。权效应是由抽样设计的样本权数和相同样本量的简单随机抽样设计的样本权数相比得到。一般情况下，权效应大于1，越大表示权数变异越大，需要进行一定的控制，使其在一个合理的范围内。王小宁和金勇进从权数控制的角度出发，利用权效应这个系数对几种不同的权数控制方法进行对比研究，同时给出了复杂抽样设计中进行权数调整的控制方案[12]。尽管权数的调整有利于样本单元权数和等于总体规模，保证样本结构和总体结构更加一致，提高了估计精度，但由于调整后的权数差异变大，可能会增加估计量的方差。为了衡量权数带来的影响，本文利用权效应概念来分析相同抽样方法下由权数调整带来的估计量方差的变化。权效应是加权估计量与简单估计方差的比值，它可以反映在相同的抽样方法下由于权数原因对估计方差带来的影响，其计算公式为：
(5)
其中
表示样本加权估计量的均值，
表示加权估计量的均值，w i 表示样本i 的权数，从式(5)可以看出，当权数的离散程度越大时，权效应越大，即估计量的方差会比不进行加权估计量的方差大。
为了使得权数波动在一个可控范围，可使用分位数为5%和95%的权数对整体权数进行截取调整。计算公式如下：
本文提出了一种基于单步统计特征进行速度识别方法。此方法首先利用固定在脚部的IMU获取人员在跑步机上以1.5 m/s～4 m/s的不同的速度运动的惯性传感数据,其次采用峰值检测的方法对采集到的大量惯性传感数据进行单步数据单元划分,然后从每个单步数据单元中提取指定的65维统计特征,最后采用机器学习分类算法对每种速度的特征进行学习,使用训练获得的模型识别不同的单步惯性传感数据所对应的速度。
(6)
三、刀切法抽样标准误差计算
对于复杂样本按照理论直接推导出标准误差估计，一则十分困难，二则从节约费用和时间的角度考虑代价也很大。通常采用的替代方法主要有随机组法、平衡半样本方法、刀切法和自助法等。本次老年人调查的抽样设计为四阶段抽样，本身是一个自加权设计，但由于实际调查中遇到诸多情况导致样本单元权重难以按照传统的抽样理论或泰勒展开方法推导出估计量方差的精确或近似计算公式。对于这种复杂样本的估计量的方差估计，通常使用复制样本法来近似估计方差。
复制样本法主要是通过一定的手段从原始样本S 中形成l 个伪复制样本s l ，每个伪复制样本s l 均按原始的方式形成估计量的估计值
最后通过k 个估计值之间的差异来近似估计估计量的方差。常用的复制样本法有：平衡半样本法、刀切法、自助法。结合实际情况，本次调查最终使用刀切法作为本次调查相关估计量的方差估计方法。
刀切法是由Quenouille等提出的再抽样方法[13-14]，其原始动机是降低估计的偏差。刀切法的用法与Bootstrap用法相似，类似于“Leave-one-out”的交叉验证方法。假设x =(x 1，x 2，…，x n )为观测到的独立同分布的样本数据，n 表示总样本量，且该数据服从在空间χ 上未知的分布F ，即：
x i ～F
设计权数是在保证抽样过程中完全按照设计方案得到的样本权数，但是在实际的调查过程中，往往存在无回答或其他突发情况导致调查样本比设计的多或少，样本结构和实际人口结构不一致的情况，这就需要对设计权数进行进一步的调整，从而计算出基于实际调查样本的实际权数。实际权数，主要是通过对实际调查样本单元的无回答、无覆盖进行的计算调整，是实际的抽样调查中获取的权数，实际权数有利于获取调查样本的代表性信息，实际权数的计算包含无回答调整和结构调整。
(7)
若参数的估计可以通过某些算法T (·)实现，即用
表示，我们要做的就是在复杂抽样方案下估计参数θ 的标准误差。
定义第i (i =1，2，…，n )个刀切法样本为丢掉第i 个样本后的剩余样本，即：
孔老一哭了，大颗大颗的眼泪落进泥水，他又把头深深埋在水坑里，从而躲避那些呛人的黄烟。离他不远，鬼子们狰狞地吼叫声，天地间最不平等的杀戮声里，还没断气的国军弟兄一声声惨叫着。
x (i) =(x 1，x 2，…，x i-1 ，x i+1 ，…，x n )
(8)
根据式(8)的定义，可以得到第i 个刀切法样本的估计为
假设F n 为F 的经验分布函数，则θ 的“plug-in”估计为
如果数据的小幅变化相应于
的小幅变化，则称一个“plug-in”估计是平滑的。
W hijkl 
(9)
其中，
表示样本均值。参数θ 的“plug-in”估计为
因此对于平滑的统计量
其标准误差的刀切法估计为：
(10)
在初中思想政治教学中，教师想要对学生进行情感教育，最好的方式就是为学生营造一个良好的情感教学氛围。其中最好情感教育氛围，就是为学生营造一个生活化的教学气氛。对于初中生来说，年纪还小，书本上的知识有时过于枯燥难懂，就需要教师通过生活化的教学情境，对学生进行情感教育，这样一来，学生就会容易理解教材内容。
四、实证分析
(一)数据来源
对权数的评估需要借助具体的调查数据来进行分析，以老年人调查数据为例进行说明，该调查紧紧围绕老年人生活状况和养老服务需求，重点了解城乡老年人健康、照料护理服务、家庭、经济、社会参与、维权意识与行动、宜居环境以及精神文化生活等方面的状况。调查采取入户访谈和调查问卷收集数据，主要以满足全国代表性需要而抽取样本。调查问卷分为个人问卷和社区问卷，调查对象为居住在中国境内的(不包括台湾省、香港特别行政区和澳门特别行政区)60周岁及以上的中国公民。调查范围为全国各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团，涉及466个县(区)，1 864个乡镇(街道)(每个抽中的县(区)抽4个乡镇(街道))，7 456个村(居)委会(每个抽中的乡镇(街道)抽4个村(居)委会)，首次实现覆盖全国范围的调查目标。调查样本规模为22.368万(总抽样比约为1‰)。调查结果数据(2) 见http://www.cncaprc.gov.cn/contents/2/177118.html。 显示，老年人经济状况得到显著改善，老年医疗卫生工作取得积极进展，老龄产业市场不断升温，老年人社会参与和权益保障工作不断拓展，老年人精神文化生活与时俱进。调查获取的原始数据形式如表2所示。
表 2 列举了部分此次抽样数据，基于地理位置的数据与被访者个人属性的数据可以与第六次全国人口普查的整体数据进行结构对比，结合式(3)进行结构化调整。对权效应的评估选取一个指标，即被访者家庭的平均每月食品支出，是一个连续型变量。对于月均食品支出，可以直接估计其平均值。以全国样本为例，根据式(4)和式(5)得到权数截取前的权效应计算结果为3.87，而根据式(5)和式(6)经过分位数为5%和95%的权数进行截取调整后的权效应变为1.31，有大幅下降并且在可控范围之内。而如果对权数不进行任何调整，仅以设计权数作为最终权数计算的话，权效应为2.86。这也说明权数截取调整使得样本权数变动在一个适当的范围内，比权数截取前也有效地降低了估计量的方差。
表 2老年人调查数据的基本形式
(二)刀切法计算过程
对于目标变量缺失的情况，可以直接删除，也可以采用常用的插补方法进行插补后分析。因本次调查缺失数据较少，所以对缺失数据直接删除。在估计全国老年人月平均食品支出时，利用权数的计算公式如下：
这样就得到了基于刀切法的参数θ 的标准误差的估计值。胡桂华等人使用分层刀切方差估计来计算抽样方差[15]，本文与该文的不同之处在于，一是原文使用了复制权数来剔除第一部样本的一个样本调查小区后，再重新计算剩下的第一部样本调查小区的抽样权数，而式(9)和式(10)通过式(6)进行权数截取后的权数来直接计算参数的估计值，分层信息在权数的调整(式(2)和式(3))中有体现。
(11)
其中x hijkl 表示第h 个省的第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇，第k 个村(居)委会中抽到的第l 个被访者家庭的月均食品支出，w l 表示调整后第l 个被访者的权数
或
即前文式(6)得到的结果，
表示调查样本中通过加权的方式反映的总体家庭月均食品支出的估计值。具体计算过程如下：
1.计算每个样本的最终权数。根据被访者的地理属性和个人属性特征，计算其权数值。利用式(1)计算第h 个省份的第i 个区县第j 个街道办事处或乡镇，第k 个村(居)委会中抽到的第l 个老年人的设计权数W hijkl ，即对于相同村(居)委会中老人的权数是相同的。将抽样方案抽样数据和实际得到的样本数据进行比较，利用式(2)进行无回答调整，得到无回答调整后的权数。同时，结合第六次人口普查的年龄、性别数据和样本数据结构特征，结合式(3)计算出各个省的调整系数，利用式(4)得到最终的权数。
2.计算各个省的加权值。在得到最终的权数后，分两部分进行，一部分权数保持不变，一部分权数利用式(6)进行权数的截取，最终得到实际权数
和截取后权数
由于加权均值计算中，权数之和与抽样总体数量是一致的，为了便于理解可以将权数进行标准化，得到标准化权数，具体计算公式为：
以人为本最本质的特征就是注重人的潜能释放。企业应该积极转变观念，切实把人才作为最具有活力的第一资源对待，加强对企业高级人才成长规律的研究，积极探索既适应市场经济要求，又符合国情的企业领导层选拔培养和管理的新路子、新办法。贯彻德才兼备的原则，坚持将核心价值理念放在首要位置，重视人才实战能力的培养。
(12)
其中
和
分别表示未截取的和截取后的标准化权数。再利用式(11)计算各省的刀切法样本的家庭月均食品支出估计和全国刀切法样本的家庭月均食品支出估计，具体公式分别如下：
电气线路不应穿越或敷设在燃烧性能为B1或B2级的保温材料中；确需穿越或敷设时，应采取穿金属管并在金属管周围采用不燃隔热材料进行防火隔离等防火保护措施。设置开关、插座等电器配件的部位周围应采取不燃隔热材料进行防火隔离等防火保护措施。
(13a)
(13b)
其中q =1，2，分别表示权数截取前和截取后的估计。
3.计算标准误差。利用式(13)可以计算各省的家庭月均食品支出情况，进一步平均可以得到全国家庭月均食品支出情况，分别记为
和
利用式(10)分别计算各省和全国的家庭月均食品支出的标准误差：
(14a)
(14b)
其中，q =1，2 分别表示权数截取前和截取后的估计，n h 表示第h 个省的总样本量，
和式(8)类似，表示去除第l 个观测值之后的其他值的集合。根据式(14a)和式(14b)就可以分别得到各省和全国权数截取前和权数截取后的标准误差。
(三)计算结果分析
结合实际数据，分别利用加权和加权截取后家庭月均食品支出的标准误差进行计算，具体见表3。
从表3可知，全国月均食品支出的加权截取后估计标准误差为2.62，未进行加权截取的标准误差为5.11。各省家庭月均食品支出的加权估计标准误差最大为98.73，经过截取后标准误差变为17.86，各省家庭月均食品支出的估计标准误差加权截取后最大值为北京市的34.88，该省加权的标准误差为33.72；标准误差加权截取后最小值为山东省的5.46，该省加权的标准误差为5.30。综合表3中的数据经过权数截取，可以使得加权后标准误差较大的省份截取后标准误差适当降低，而对于加权误差比较小的省份经过截取后标准误差适当增大，是在可控的范围内，加权截取后的数据从理论上更有说服力，利用了更多的样本信息，也更方便解释。
表 3全国和各省加权未截取和截取后家庭
月均食品支出的标准误差
从变异系数(标准误差与平均值的比值，表示数据分布的离散程度)角度来看，全国加权截取后的变异系数为0.26%；从省份上来看，最大值为西藏自治区的3.04%，最小值为四川省的0.82%，但是经过截取后的变异系数降低或保持不变，这也从侧面验证了权数控制的有效性。从以上数据可看出，四川省的月均食品支出相对比较集中，北京市变动比较大，西藏自治区离散程度较高。西藏自治区的变异系数较高，主要是因为该自治区本身的老年人口较少，本次调查的样本量较少，导致估计的相对误差比较大。
五、结论
本文首先探讨了在人口研究中普查数据的应用以及存在的数据质量问题，接着对相关的人口抽样应用问题进行了分析，发现直接利用抽样样本信息来对相关参数进行估计所代表的信息利用不足，进而提出在调查过程中利用权数和权数控制以解决这一问题。针对抽样中的权数问题，从权数的计算、权数的无回答和结构调整、权数的控制以及基于权数计算的变量的标准误差出发，结合老年人调查数据进行了详细的分析和说明，同时强调了权数在抽样调查中的重要性。权数虽在一定程度上增大了参数估计的标准误差，但是从代表整体信息的角度上来看，比单纯地利用样本信息进行估计更具有代表性。为了让权数更有效地代表样本，避免因权数过大或过小对估计的标准误差造成大的影响，本文分别在实际数据中利用原始加权数据和加权截取(控制)数据进行了分析，结果显示在参数估计的过程中，对权数进行一定的控制能适当降低估计的标准误差，同时能降低估计变量的变异系数，在一定程度上能有效地提升分析的质量和增加调查信息的认可度。
（3）在做动物眼球实验时，先让学生通过教材大致掌握眼球解剖相关知识，然后与新鲜羊眼球标本结合教授，使学生更加真实全面掌握眼球结构[2]。实验中，从眼眶上壁和侧壁进行逐层解剖，以便学生观察和学习眼球内部结构。通过本实验不仅使学生掌握眼球的结构，而且锻炼了学生的动手能力，从而更好地将理论知识、模型与鲜活标本结合起来，全面理解眼球的结构和鲜活状态，为以后的临床工作打下坚实基础。
参考文献：
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Application Research of Weights in Population Sample Survey Estimation
WANG Xiao-ning
(School of Data Science and Media Intelligence，Communication University of China，Beijing 100024，China)
Abstract ：The core technologies in many large-scale national sample survey projects include sampling plan design，weight calculation of sample units，etc.，using sample data to infer the overall，the role of weights is critical，especially the sampling survey is more and more difficult to ensure the case of equal probability sampling.The specific survey plan and actual survey data are combined in the forth sample survey of the living conditions of urban and rural elderly in China.The system calculates the weights in the sampling process，at the same time，adjusts and controls the weights according to the weight effect.The knife-cut method is used to compare and analyze the standard error and coefficient of relevant statistics to verify the effectiveness of weight control in improving accuracy.Finally，an empirical analysis is carried out based on the survey data of the living conditions of the elderly.The results show that the standard error of the interception of the weights by the knife-cut method is more effective than the standard error of the unadjusted weights，for which the coefficient of the variables is smaller.
Key words ：demographics; weights; weight control; sampling design; weight effect
收稿日期 ：2019-05-28；修复日期： 2019-07-11
基金项目 ：中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助；北京市高校高精尖学科建设项目(中国传媒大学互联网信息学科)经费资助
作者简介 ：王小宁，男，山东德州人，经济学博士，研究方向：抽样调查，缺失数据分析。
中图分类号： C811
文献标志码： A
文章编号： 1007-3116( 2019) 12-0009-07
(责任编辑：崔国平)
标签：人口统计论文; 权数论文; 权数控制论文; 抽样设计论文; 权效应论文; 中国传媒大学数据科学与智能媒体学院论文;