抽样调查在大数据时代仍是不可或缺的研究工具.然而,传统调查方式当前面临执行成本增加与数据质量降低的双重挑战.作为降低受访者负担的有效途径,问卷分割设计逐渐受到研究者重视.文章研究针对问卷分割设计中的子问卷分配过程展开讨论:在假设受访者招募服从泊松过程前提下,以降低协变量的子样本间差异为目标设计成组序贯随机过程.理论和数值分析显示该过程相较现有随机化方法具有优良的表现,可以更好地平衡子样本间协变量差异并提高估计量的估计精度.
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