Page 219 - 《社会》2022年第1期

社会·2022·1

被访者驱动抽样：基于多种方法 社会
2022·1
CJS
的估计诊断 第 42 卷

唐斌斌

摘 要：本文利用 RDS 样本数据，使用 RDS 估计器、收敛图、瓶颈图、经纬度信
息等，对违反“随机招募假设”的 RDS 估计进行综合诊断。 诊断结果表明，适度
违反“随机招募假设”并不会导致严重的 RDS 偏差，RDS 估计仍然是有效的。
因此， 本文较为系统地介绍了多种诊断方法的实际操作及判断假设违反适度
的可能标准，为国内研究者理解 RDS 方法，推动和发展 RDS 抽样和统计估计
提供了思路。
关键词：被访者驱动抽样 RDS 估计 随机招募假设 诊断

Respondent鄄Driven Sampling: Estimation Diagnostic Based on
Multiple Methods
TANG Binbin
Abstract： Whether Respondent鄄Driven Sampling（RDS）with hypothesis violations can
provide an unbiased estimate of the population is a question that needs to be examined.
This article focuses on the validity of RDS estimates when random recruitment
assumption violations occur.
Since the serious consequence of violating random recruitment assumptions is high
homophily levels and underrepresentation of overall RDS samples, RDS estimates based
on these samples are deemed to be invalid. For this reason, this study offers a

* 作者：唐斌 斌 南京 大学社 会学院（Author：TANG Binbin，School of Social and Behavioral
Sciences，Nanjing University）E-mail: 15019253648@163.com
** 本研究得到国家社会科学基金重点项目（编号：18ASH007）和南京大学优秀博士研究
生创新能力提升计划 B 项目（编号：201902B058）的资助。[This research is sponsored by the
Key Projects of National Social Sciences Foundation of China （No. 18ASH007） and the Program B
for Outstanding PhD Candidate of Nanjing University（No.201902B058）.]
本文是在刘林平教授的指导下完成，并得到张春泥副教授、钱俊月博士、杨博文博士
等师友的帮助，《社会》编辑部的匿名评审专家也提供了细致的修改建议，在此一并感谢。
文责自负。

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