Jawaban:
Anda mungkin tahu bahwa pembobotan umumnya bertujuan untuk memastikan bahwa sampel yang diberikan mewakili populasi targetnya. Jika dalam sampel Anda beberapa atribut (misalnya, jenis kelamin, SES, jenis obat) kurang terwakili dengan baik daripada dalam populasi dari mana sampel berasal, maka kami dapat menyesuaikan bobot unit statistik yang dicurigai untuk lebih mencerminkan populasi target hipotetis. .
Pembobotan RIM (atau penyok) berarti bahwa kami akan menyamakan distribusi sampel marjinal dengan distribusi marjinal teoretis. Ini mengandung beberapa ide dengan post-stratifikasi, tetapi memungkinkan untuk menjelaskan banyak kovariat. Saya menemukan ikhtisar yang baik dalam selebaran ini tentang Metode Penimbangan , dan berikut ini adalah contoh penggunaannya dalam studi nyata: Mengolah Data Kebakaran .
Pembobotan kecenderungan digunakan untuk mengkompensasi unit non-respons dalam survei, misalnya, dengan meningkatkan bobot sampel responden dalam sampel menggunakan perkiraan probabilitas yang mereka tanggapi dalam survei. Ini dalam semangat ide yang sama daripada penggunaan skor kecenderungan untuk menyesuaikan bias seleksi pengobatan dalam studi klinis observasional: berdasarkan informasi eksternal, kami memperkirakan probabilitas pasien yang termasuk dalam kelompok perlakuan tertentu dan menghitung bobot berdasarkan faktor yang dihipotesiskan untuk mempengaruhi pemilihan pengobatan. Berikut adalah beberapa petunjuk yang saya temukan untuk melangkah lebih jauh:
Adapun referensi umum, saya sarankan
Kalton G, Flores-Cervantes I. Metode Pembobotan. J. Off Stat. (2003) 19: 81-97. Tersedia di http://www.jos.nu/