关于从微观数据中筛选子样本来进行分析的疑惑

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统计小白，有个疑惑，为什么可以从微观数据库（cgss cfps这样的）筛选符合某些特征的子样本（比如年龄16-34、或者地区是农村的、或者有迁移经历、或者有工作的等等）出来进行各种分析（比如回归等等）。

这些微观数据的抽样设计里，可能并没有这样的分层指标（譬如年龄、譬如工作经历、譬如工作状态），那么按照这样标准筛选出来的样本应该并不具有代表性呀，为什么很多论文都是这样筛选个案来做回归分析呢？

到底哪些指标能够用来筛选子样本，哪些指标不能用作筛选呢？

可能是我哪个地方没搞懂，还望有老师能帮我解惑，非常感谢。

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关键词：微观数据 cfps 非常感谢 工作经历 CGSS

我也不太懂，同求

可以对筛选后的样本进行特征分析，看看样本量是否足够大，年龄、性别、学历等变量分布与主要调研样本差异是否显著。在保证样本具有代表性的前提下——有时你需要继续筛选——例如个别省份只有几个样本，就要剔除掉，然后进行分析，并在讨论部分指出这种样本筛选可能带来的影响。

nieqiang110 发表于 2022-6-12 06:29
可以对筛选后的样本进行特征分析，看看样本量是否足够大，年龄、性别、学历等变量分布与主要调研样本差异是 ...

是不是这种事后的分布比较，只能提供部分的支持呀，比如年龄、性别、教育等分布可能很接近，但是感兴趣的变量或者用于筛选子样本的变量，其分布已经不同了？

看好多论文都没有做这样的说明，而是直接就筛了，总感觉是有问题的。

总体的无偏样本无法实现——随机抽样实现，就退而求其次——样本较大，且具有代表性

大样本代替总体 也有比较好的估计效果

补充一点个人猜想，选择样本标准可能也与作者研究目的有关。

LHFX111 发表于 2023-4-9 21:27
补充一点个人猜想，选择样本标准可能也与作者研究目的有关。

当然是和研究目的相关，但是我想问的是能不能，或者说靠谱不靠谱。

比如cfps对某些省份并没有单独的样本代表性（举例广西），那我就不能用广西的数据单独来做统计推断上的分析，即使我对它感兴趣。

那为什么可以用有没有房、有没有接收过初中教育等等这样的变量来筛选样本呢，抽样的时候并没有对这些变量单独分层。

是他们用错了还是我不太懂统计呢。