在LSMS面板测量中的应用：从纵向研究中提高调查估计的质量

纵向调查是分析人类群体随时间变化状态和变动的一个极其宝贵的资源。然而，随着面板调查时间长度的增加，保持估计值的准确性变得更加困难。主要关注的是由于样本损耗（由死亡和搬迁引起）以及新生人口和迁移流的影响导致的样本代表性不足问题。此外，样本疲劳引入了不断增加的测量误差。正确的设计、实施和使用面板调查考虑了一系列方法来在统计过程的不同阶段解决这些问题：抽样设计、数据收集和估计。本文专注于具有旋转样本设计的面板案例。这种案例代表了一种强大的混合解决方案，用于应对面板效应的影响。 样本代表性动态。从实证角度出发，本文着重探讨了估计方法。通过乌干达国家面板调查和最长生活标准衡量研究的数据，对提议的技术进行了实验性评估。总结来说，研究发现校正后的加权共享方法为基础的估计器能够提供个体层面的统计数据，这些数据似乎比当前乌干达国家面板调查的估计器更为精确。此外，基于转换矩阵的校正后的加权共享方法的基础横截面估计显示，在改变样本时，其稳定程度通常高于当前乌干达国家面板调查的估计值。