調査専門職（士業・コンサル・金融）調査統計担当

調査回答の欠測・回答確率・校正重みを別仮定で感度評価する

標本調査で回答確率が層・回答モードに依存する場合、欠測補正、校正、極端重みの影響を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

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PURPOSE

このプロンプトでできること

標本調査で回答確率が層・回答モードに依存する場合、欠測補正、校正、極端重みの影響を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。

PREPARE

用意する情報

抽出確率、層・クラスターID、回答状態、補助変数、回答モード、重み校正対象、非回答追跡、推定対象。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

標本調査で回答確率が層・回答モードに依存する場合、欠測補正、校正、極端重みの影響を評価する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。
【入力】
抽出確率、層・クラスターID、回答状態、補助変数、回答モード、重み校正対象、非回答追跡、推定対象

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
個人識別情報を使用せず、母集団推定の前提と重み調整を調査責任者が承認してください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
補正ごとの推定対象、重み分布、分散推定、感度仮定と過剰外挿リスク

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例（説明用）

抽出=層化確率標本／若年層の回答率低い／Web回答率高い／補助変数=年齢・地域／校正基準=住民台帳の周辺分布

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
若年層の非回答をランダム欠測と仮定しない。回答モデルと周辺分布校正を分けて推定し、重み切詰め前後を比較する。観測されない回答差は感度分析に示す。

TIPS

使うときのコツ

個人識別情報を使用せず、母集団推定の前提と重み調整を調査責任者が承認してください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。