Metode untuk Sampling Berkelompok Stratifikasi dengan Stratifikasi Informasi

Abstract

Using of sampling method aims to make withdrawal of sampel more efficient. Election of correct sampling method for a case with it attends its characteristics can gives a result more accurate. This thesis concerns about weighted estima tion method and semi-parametric maximum likelihood method for stratified cluster sampling with informative stratification. Weighted estimation method is relatively obvious, simply for implementation but inefficient for the retrospective research. Meanwhile,the method semi-parametric is more efficient but difficult to implement because it requires the joint distribution of all covariates.

Penggunaan metode sampling bertujuan untuk membuat penarikan sampel lebih efisien. Pemilihan metode sampling yang tepat untuk suatu kasus dengan mem perhatikan karakteristik-karakteristiknya dapat memberikan hasil yang lebih aku rat. Tesis ini mengkaji tentang metode estimasi berbobot (weighted estima tion method) dan metode semi-parametrik maksimum likelihood (semi-parametric maximum likelihood method) untuk sampling berkelompok stratifikasi dengan stratifikasi informasi. Metode estimasi berbobot (weighted estimation method) relatif jelas, sederhana untuk diimplementasikan tetapi tidak efisien untuk peneli tian yang bersifat retrospective. Sedangkan metode semi-parametrik efisien tetapi sulit untuk diimplementasikan karena memerlukan distribusi gabungan dari selu ruh kovariat.