Page 225 - 《社会》2022年第1期

社会·2022·1

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性 不足（Rudolph，et al.，2014）。 与结果相关的非随机招募受到招募者
网络特征、招募动态的影响，通常是一种基于兴趣结果的招募行为，比
如招募与自己类似的其他受访者；与地域相关的非随机招募则是一种从
特定地理区域招募受访者的招募行为，受访者倾向于局部区域招募，比
如受访者招募同区域的其他受访者。 如此，这两种非随机招募方式会导
致 RDS 样本不具有总体代表性， 以此样本进行的 RDS 估计可能是无效
的。
具体来说， 与结果相关的非随机招募会加剧样本组成对种子的依
赖性。 在 RDS 调查中，种子通常是通过方便样本来选择的，严重依赖种
子的 RDS 样本可能不具有总体代表性， 导致 RDS 估计无效。 尽管RDS
原理认为，只要招募批次足够长，种子选择是否随机无关紧要，样本组
成将独立于种子，生成有代表性的样本（ Heckathorn，2002，2011；Salganik
and Heckathorn，2004；Volz and Heckathorn，2008）。但是，在非随机招募过
程中， 招募批次需要多长才能使最终样本摆脱对方便样本的依赖性尚
未有明确的认识，而且，在有限的样本量中，仅通过招募批次来解决种
子带来的影响可能是不明智的（ Gile and Handcock，2010）。 吉尔和汉考
特（Gile and Handcock，2010）的模拟研究表明，RDS 链条的典型长 度 不
足以消除样本的种子依赖性，理论上，马尔可夫链可能需要数千次迭代
才能达到均衡收敛，而大多数 RDS 研究的招募波数都不到 20（Fellows，
2019）。 这样可以预见，在实际调查中，由于招募过程不随机，招募批次
不 长 ， 种 子 特 征 很 可 能 会 影 响 最 终 的 样 本 特 征 （Gile and Handcock，
2010）。 也就是说，在样本量不大、招募批次不够长的情况下，非随机招
募的受访者特征可能与种子特征很相似，从而导致样本变异性不够，总
体代表性不足。
吉尔等（ Gile，et al.，2015）另辟蹊径，提出使用一系列图形 方 法 来
诊断样本是否受到种子依赖的影响。 他们建议，利用受访者参与调查的
时间、所在链条批次等信息，对重要的分析变量绘制收敛图和瓶颈图。
样本收敛在统计上表现为向某一值靠近， 也就是说， 如果 RDS 样本消
除了对种子的依赖性，那么随着招募的继续，收敛图中的招募链条将聚
合到摆脱了种子依赖的总体估计值上， 表明样本不会因种子选择而产

2. 有 代 表 性 的 样 本 应 该 是 “样 本 统 计 量 能 代 表 总 体 所 呈 现 的 值 ”（刘 易 斯 - 伯 克 等 ，
2017：1171）。

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