介绍一种高效的可选定量随机响应模型替代技术

在有关敏感特征的社会调查中，可选随机响应模型使受访者可以选择报告真实回答或报告混淆回答。如果任何受访者发现所提问题并不敏感，他/她就会报告真实回答。在现有的可选随机响应模型变体中，研究者并不知道受访者是选择了正确的回答还是混淆的回答。实际上，一些受访者可能并不介意向研究者披露他们在给出真实回答，因此没有选择混淆。本文提出了一种可选混淆随机响应模型的替代程序，受访者可以选择是否向研究者披露他/她给出的是真实回答。提供了三种现有混淆随机响应模型的替代修改版本。研究发现，如果研究者知道选择混淆的受访者确切人数，定量随机响应模型的效率会提高。除了效率的提高，受访者隐私的水平与现有模型相同，从而改善了现有模型的整体质量。