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Sample matching is another technique currently being explored for mitigating the effects of nonresponse in probability surveys and self-selection in nonprobability surveys (Baker et al. 2013; Bethlehem 2015; Elliott and Valliant 2017). Simply put, sample matching in the nonprobability sample setting matches a subset of members from the nonprobability sample to members of a smaller, reference probability samplec using a sct of common covariates (Elliott and Valliant 2017; Bethlehem 2015). Mercer et al. (2017) drew parallels between sample matching for observational studies and how this approach can be adapted to the nonprobability framework. Essentially, sample matching can be done at the population level, as in quota sampling, or at the individual or case level. MLMs have been almost exclusively applied to facilitating matches at the individual level. Cases are identified as matches by using some type of proximity measure computed based on a set of covariates measured from both the nonprobablity sample and the reference sample. Proximity measures can be computed using MLMs based on any number and combination of categorical and continuous variables offering an advantage over more traditional metrics such as the simple matching coefficient or Euclidean distance which suffer from the so-called “curse of dimensionality” and generally require all variables to be of the same type. These proximity measures can also be used to facilitate record linkage and more applications of MLMs in this context are described in the Section 1.6.4.

Regardless of the number of variables used in sample matching, Mercer et al. (2017) noted that the utility of the method hinges on identifying variables related to the survey outcomes of interest as well as those that ensure at least conditional exchangeability within the nonprobability sample. For a given nonprobability survey, these variables may not be available on the reference survey but could be added rather easily if a small probability-based reference survey was available as was the case in the applications of sample matching employed by Buskirk and Dutwin (2016). Valliant et al. (2013), Bethlehem (2016), and Mercer et al. (2017) noted that the reference survey must be a good representation of the target population for sample matching to be effective in reducing biases. Generally, there is a tradeoff in the flexibility afforded by smaller target samples and the representation offered by larger government surveys, for example (Elliott and Valliant 2017). Mercer et al. (2018) applied a clever method of creating a synthetic reference sample by first imputing variables from the Current Population Survey and the General Social Survey to cases in the American Community Survey using a hot deck procedure powered by a random forest model. An expanded so-called synthetic sample resulted that expanded the possible variables in the American Community Sample available for use in the matching process. They created matches between this reference sample and various nonprobability samples using proximity measures derived from a random forest that classified cases in a combined dataset as being from the reference or nonprobability datasets. Mercer et al. (2018) noted that estimates produced with sample matching using both demographic and political variables resulted in the lowest average bias across the full set of benchmarks that were considered. They also noted that using raking alone resulted in just slightly more biased estimates, overall. Matching also tended to improve as the ratio of the sample size of the nonprobability sample to the reference dataset increased.

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Analysis of probability-based survey data requires understanding of the sampling design structure and generally, estimates are derived that incorporate this structure and a set of final sampling weights. Two broad frameworks are used to analyze and produce estimates from survey data – the so-called design-based framework that focuses on repeated sampling to generate inference and a model-based framework that leverages a postulated statistical model for the relationships among variables to create estimates. Models can be incorporated into the design-based approach to improve the efficiency of estimates using the model-assisted approach as described by Breidt and Opsomer (2017). Although the model-based framework is not as common for generating estimates from probability samples, it is becoming popular for generating population estimates using nonprobability samples (Elliott and Valliant 2017). Applications of MLMs for estimation in the survey context are concentrated around three main areas, the first of which leverages capabilities of MLMs to identify key correlates of a survey outcome of interest from among many possible variables measured within the survey context and to gain insights into possible complexities in relationships among these variables. The second area encapsulates adaptations of these MLMs to incorporate survey design and weighting features for use in design-based population inference. And finally, the third area leverages the predictive nature of these MLMs within a model-assisted framework to improve finite population inference for both probability and nonprobability surveys. We review some of the current advances in each of these areas, in turn.

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样本匹配是目前正在探索的另一种技术,用于减轻概率调查中的不答复和非概率调查中的自我选择的影响(Baker 等人 2013;Bethlehem 2015;Elliott 和 Valliant 2017)。简而言之,非概率样本设置中的样本匹配将来自非概率样本的成员子集与使用共同协变量的 sct 的较小参考概率样本的成员进行匹配(Elliott 和 Valliant 2017;Bethlehem 2015)。默瑟等人。(2017 年)在观察性研究的样本匹配与如何将这种方法适应非概率框架之间进行了比较。从本质上讲,样本匹配可以在总体层面进行,如配额抽样,也可以在个人或案例层面进行。传销几乎完全用于促进个人层面的比赛。通过使用基于从非概率样本和参考样本测量的一组协变量计算的某种类型的邻近度度量,将案例识别为匹配项。可以使用基于任意数量和组合的分类变量和连续变量的 MLM 来计算接近度度量,这比简单匹配系数或欧几里得距离等更传统的度量具有优势,后者遭受所谓的“维度诅咒”并且通常需要所有变量为同一类型。这些邻近措施也可用于促进记录链接,并且在第 1.6.4 节中描述了在这种情况下传销的更多应用。通过使用基于从非概率样本和参考样本测量的一组协变量计算的某种类型的邻近度度量,将案例识别为匹配项。可以使用基于任意数量和组合的分类变量和连续变量的 MLM 来计算接近度度量,这比简单匹配系数或欧几里得距离等更传统的度量具有优势,后者遭受所谓的“维度诅咒”并且通常需要所有变量为同一类型。这些邻近措施也可用于促进记录链接,并且在第 1.6.4 节中描述了在这种情况下传销的更多应用。通过使用基于从非概率样本和参考样本测量的一组协变量计算的某种类型的邻近度度量,将案例识别为匹配项。可以使用基于任意数量和组合的分类变量和连续变量的 MLM 来计算接近度度量,这比简单匹配系数或欧几里得距离等更传统的度量具有优势,后者遭受所谓的“维度诅咒”并且通常需要所有变量为同一类型。这些邻近措施也可用于促进记录链接,并且在第 1.6.4 节中描述了在这种情况下传销的更多应用。可以使用基于任意数量和组合的分类变量和连续变量的 MLM 来计算接近度度量,这比简单匹配系数或欧几里得距离等更传统的度量具有优势,后者遭受所谓的“维度诅咒”并且通常需要所有变量为同一类型。这些邻近措施也可用于促进记录链接,并且在第 1.6.4 节中描述了在这种情况下传销的更多应用。可以使用基于任意数量和组合的分类变量和连续变量的 MLM 来计算接近度度量,这比简单匹配系数或欧几里得距离等更传统的度量具有优势,后者遭受所谓的“维度诅咒”并且通常需要所有变量为同一类型。这些邻近措施也可用于促进记录链接,并且在第 1.6.4 节中描述了在这种情况下传销的更多应用。

无论样本匹配中使用的变量数量如何,Mercer 等人。(2017) 指出,该方法的效用取决于识别与感兴趣的调查结果相关的变量,以及确保在非概率样本中至少有条件的可交换性的变量。对于给定的非概率调查,这些变量可能在参考调查中不可用,但如果可以使用基于概率的小参考调查,则可以很容易地添加这些变量,就像 Buskirk 和 Dutwin (2016) 采用的样本匹配应用程序中的情况一样. 英勇等人。(2013 年)、伯利恒(2016 年)和 Mercer 等人。(2017) 指出,参考调查必须能够很好地代表目标人群,这样样本匹配才能有效减少偏差。一般来说,例如,较小的目标样本提供的灵活性和较大的政府调查提供的代表性之间存在折衷(Elliott 和 Valliant 2017)。默瑟等人。(2018) 应用了一种巧妙的方法来创建合成参考样本,该方法首先使用由随机森林模型提供支持的热甲板程序将当前人口调查和一般社会调查中的变量插入美国社区调查中的案例。扩展的所谓合成样本结果扩展了美国社区样本中可用于匹配过程的可能变量。他们使用源自随机森林的邻近度度量在此参考样本和各种非概率样本之间创建匹配,该随机森林将组合数据集中的案例分类为来自参考数据集或非概率数据集。默瑟等人。(2018) 指出,使用人口和政治变量通过样本匹配产生的估计值导致所考虑的整套基准的平均偏差最低。他们还指出,总体而言,单独使用 raking 只会导致稍微偏颇的估计。随着非概率样本的样本量与参考数据集的比例增加,匹配也趋于改善。

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对基于概率的调查数据的分析需要了解抽样设计结构,并且通常得出的估计值结合了这种结构和一组最终抽样权重。两个广泛的框架用于分析和从调查数据中生成估计值——所谓的基于设计的框架,侧重于重复抽样以产生推论,以及基于模型的框架,它利用假设的统计模型来分析变量之间的关系来创建估计值. 可以将模型整合到基于设计的方法中,以使用 Breidt 和 Opsomer (2017) 所述的模型辅助方法来提高估计效率。尽管基于模型的框架在从概率样本生成估计方面并不常见,它在使用非概率样本生成总体估计方面变得越来越流行(Elliott 和 Valliant 2017)。MLM 在调查环境中的估计应用集中在三个主要领域,第一个领域利用 MLM 的能力从调查环境中测量的许多可能变量中识别感兴趣的调查结果的关键相关性,并深入了解可能的这些变量之间关系的复杂性。第二个领域封装了这些 MLM 的改编,以结合调查设计和加权特征,用于基于设计的人口推断。最后,第三个领域在模型辅助框架内利用这些 MLM 的预测特性来改进概率和非概率调查的有限总体推断。

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