Вы сделали пост-стратификационное взвешивание, чтобы выборка совпала с генеральной совокупностью по полу и возрасту. Какое утверждение наиболее корректно?

AВзвешивание по полу и возрасту полностью убирает любое смещение отбора и делает выборку идентичной генеральной совокупности по всем признакам
BВзвешивание снижает смещение по известным признакам, но не исправляет смещения по неизвестным причинам самоотбора респондентов
CВзвешивание автоматически увеличивает эффективный размер выборки и компенсирует малое количество ответов в недопредставленных группах
DВзвешивание исправляет ошибки измерения в ответах респондентов и приводит распределение ответов к истинному в генеральной совокупности
Правильный ответ. Взвешивание помогает по тем признакам, которые вы контролируете, но не лечит смещение отбора по неизвестным причинам автоматически.

Разбор

Если вы выровняли состав по полу и возрасту, оценки становятся ближе к генеральной совокупности по этим осям. Но если вероятность ответа связана с удовлетворённостью или доходом, а вы это не измерили, смещение может остаться. Кроме того, веса могут увеличить дисперсию оценок, если некоторые группы недопредставлены. Типичная ошибка — считать веса «магическим» решением для любого смещения отбора.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы случайно отбираете для анализа не пользователей, а сессии (каждая сессия равновероятна попасть в выборку). Какой риск возникает для оценки среднего числа сессий на пользователя?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Выборка и смещение»