图 2 – 估算过程
实际上，了解抽样框架中的性别将使我们能够得出适当的权重，从而准确估计总人口中的男性和女性数量。
阅读要点 1：假设人口为 12 人，其中男性和女性的比例相等。
阅读要点2：我们随机抽取3个人，代表初始人群的样本。本次随机选择 2 名女性和 1 名男性，每人都对调查做出回应。
阅读要点3：这是推理机制：样本中的每个个体被重复12/3 = 4次。这里，对总人口构成的估计是错误的，因为它应该由 8 名女性和 4 名男性组成。
阅读要点4：在这种情况下，一个人没有回应（并且是女性）。
读出要点 5：我们像要点 3 那样进行重复，但是由于这次有 2 名受访者，所以重复 赌博数据 次数或权重为 12/2 = 6。巧合的是，我们又回到了初始人群的分布（想象一下 – 灾难性的 – 情况，其中无受访者是男性……）。
公共统计采取的首要措施当然是尽一切可能在上游限制不回应的情况。这有多种形式：不断关注通过限制一段时间内的请求来减轻受访者的负担，对访问员进行深入培训以找到并说服受访者参与，提出更适合受访者的替代收集方法等。
但就业调查与所有调查一样，也受到部分无回应者的影响，从而扭曲了调查领域的人口结构（图 3）：例如，年轻人（18-24 岁）对调查的回应较少，而 65 岁或以上的人的回应高于平均水平，因此在受访者中所占比例过高。
图 3 – 实地调查人口和就业调查受访者的年龄结构
阅读：2021年第一季度，18-24岁人群占调查人口的10.2％，而占调查受访者的9.0％。