本文選題：敏感性問題　切入點(diǎn)：隨機(jī)作答方法　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)調(diào)研已廣泛應(yīng)用于領(lǐng)導(dǎo)滿意度評(píng)價(jià)等敏感性問題.網(wǎng)絡(luò)調(diào)研時(shí)不存在令用戶充分信任的隨機(jī)數(shù)生成機(jī)制,從而導(dǎo)致傳統(tǒng)敏感性問題調(diào)研的隨機(jī)作答方法(RRT)失效.提出分組調(diào)研方法,通過合并分組降低問題敏感性、提高如實(shí)作答可能.同時(shí)依據(jù)樣本量最小的原則,給出了最優(yōu)分組方式,并在合理的參數(shù)范圍內(nèi)通過數(shù)值求解得到分組人數(shù)與總?cè)藬?shù)的經(jīng)驗(yàn)公式k=(n+1)/2.方法也可以應(yīng)用于隨機(jī)數(shù)生成機(jī)制不可信任條件下的其它敏感性調(diào)研問題.
[Abstract]:Network research has been widely used in sensitive issues such as leadership satisfaction evaluation. There is no random number generation mechanism that makes users fully trust. As a result of the failure of the traditional random answer method of sensitivity research, this paper puts forward the method of grouping investigation, which can reduce the sensitivity of the problem and improve the possibility of answering according to the principle of minimum sample size. The optimal grouping method is given, and the empirical formula of the number of groups and the total number is obtained by numerical solution within a reasonable parameter range. The method can also be applied to other sensitive research problems under the condition that the random number generation mechanism is not trusted.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;杜克大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11472315,51609270) 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)教育改革項(xiàng)目(021150514004);中央財(cái)經(jīng)大學(xué)青年科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1598737