유한 모집단 수정을 사용하고 사용하지 않을 위치를 이해하려고합니다. 어떤 지점에서 선을 그리고 fpc가 적절하지 않다고 말 하시겠습니까? ?
n / N < 0.05에서 사용되지 않을 수도 있다는 것을 읽었습니다. 충분히 크거나 알려지지 않은 N과 같이 사용되지 않을 수있는 다른 상황이 있습니까?
N은 알 수 없지만 약 100,000 및 n / N으로 추정 될 수있는 클러스터 샘플링 상황을보고 있습니다. > 0.05 클러스터 크기의 알려진 값에서 확률 가중치를 사용합니다. 인구 특성을 추정 할 때 사용할 fpc 값이 있는지 확실하지 않습니다.
Answer
대체로 표본을 추출하는 경우 FPC가 필요하지 않습니다. 표준 오차를 과대 평가하거나 모집단이 무한하다고 가정 할 수 있습니다 (예 : 연속 분포의 표본).
저는 FPC 사용을 고려해야한다고 생각합니다. 특히 클러스터 샘플링에 대한 이론은 일반적으로 용어를 추가합니다. 모집단은 한정되어 있고 표본 크기는 모집단 크기에 비해 상대적으로 큽니다. 샘플링 소프트웨어 패키지가 FPC를 모델링한다고 생각합니다 (예 : R “s 설문 조사 패키지) 수정.