Page 208 - 《社会》2014年第1期

问卷调查质量研究：应答代表性评估

为代表性指标隐含了一个很强的假定，即应答总体的均值与无应答总
体的均值有恒定的差异。所以，应答率与应答偏差成反比，也即，应答
率越高，应答偏差越小。如果无应答是完全随机的，上述命题成立，应
答率就可以作为有效的代表性指标使用。
应答率在应用上有很多便利，既可以在不同调查之间进行比较，也
可以在同一调查的不同时间点进行比较。追求高应答率常常会影响数
据采集的策略及人力物力的投入。
第二类指标主要包括分组应答率（ 犌狉狅狏犲狊 ， 犅狉犻犮犽 ， 犲狋犪犾． ， ２００８ ）和
犚 指标（（ 犛犮犺狅狌狋犲狀 ， 犆狅犫犫犲狀犪狀犱犅犲狋犺犾犲犺犲犿 ， ２００９ ）。这一类指标不仅要
用到样本是否应答的信息，同时还要借助样本框数据或并行数据进行
分组或建构模型。样本框数据是关于样本总体的数据，如人口特征、人
口密度、地区经济等统计结果，并行数据则来自数据采集过程，如联系
记录、访员观察和访问痕迹等。无论是对应答者还是无应答者，这些数
据都可以采集到，因而，可以用来分析应答者和无应答者在这些变量上
的区别。
分组应答率就是根据这些变量类别将样本分为若干子样本，计算
每 个 子 样 本 的 应 答 率，然 后 得 出 这 些 子 样 本 应 答 率 的 变 异 系 数
（ 犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狅犳狏犪狉犻犪狋犻狅狀 ）作为评估应答代表性的指标。系数越低，说明
应答样本越趋向于总样本在这些变量上的一个无偏的子样本。
犚 指标则要基于样本框数据和并行数据建构应答倾向模型，并根
据这个模型估计出每个样本的应答概率。应答概率的方差越小， 犚 指
标的数值就越大，也意味着应答样本的代表性越强。
第二类指标有三个优势。第一，其指标建构包含了更多的信息，而
且这些信息对于所有样本都是完整和无缺失的；第二，这类指标可以在
不同调查之间进行比较，其条件是这些调查具有相同的样本框，在指标
计算上要选取相同的样本框数据和并行数据；第三，这类指标也可以用
于同一调查不同时间点上的比较，条件也是计算时要选用相同的样本
框数据和并行数据。在数据采集过程中，组织者可以根据这些指标提
供的信息来调整工作策略，以求在各个子样本上取得平衡的应答效果。
这类指标的弱点也很明显。第一，分组或模型的建构依赖自变量
的选取，不同研究者采用不同的分组标准和模型建构会得出不同的结
果；第二，指标的质量还取决于数据质量，特别是在不同调查之间进行

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