应用抽样技术（新编） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨贵军，尹剑，王维真 著

图书标签:

• 抽样技术
• 统计学
• 数据分析
• 调查方法
• 科学研究
• 实验设计
• 质量控制
• 应用统计
• 样本调查
• 统计方法

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503775048

版次：1

商品编码：11774867

包装：平装

丛书名： 全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：377

字数：520000

正文语种：中文

内容简介

　　《应用抽样技术（新编）》一书系统介绍了抽样技术的核心内容，包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、单级整群抽样、两级抽样、以及比率估计、回归估计等。
　　《应用抽样技术（新编）》选用了更多例题，帮助读者更好掌握每种抽样方法及其数据分析。给出了多个模拟案例，演示每种抽样方法的抽选样本过程和数据分析方法。

目录

第一章 绪论
第一节 抽样调查
第二节 抽样技术的基本概念

第二章 简单随机抽样
第一节 概述
第二节 简单估计量
第三节 样本量确定
第四节 子总体的估计量
第五节 模拟案例
小结
习题

第三章 分层抽样
第一节 概述
第二节 简单估计量
第三节 样本量确定
第四节 分层随机抽样的效果分析
第五节 抽样后分层的估计量
第六节 模拟案例
小结
习题

第四章 比率估计量和回归估计量
第一节 总体比率的估计
第二节 简单随机抽样的比率估计量
第三节 分层随机抽样的比率估计量
第四节 简单随机抽样的回归估计量
第五节 分层随机抽样的回归估计量
第六节 模拟案例
小结
习题

第五章 等距抽样
第一节 概述
第二节 等距抽样的简单估计量
第三节 特殊总体情形下的等距抽样改进
第四节 模拟案例
小结
习题

第六章 单级整群抽样
第一节 概述
第二节 群规模相等的单级整群抽样
第三节 群规模不等的无放回等概率单级整群抽样
第四节 群规模不等的有放回不等概率单级整群抽样
第五节 群规模不等情形下的三种估计量比较
第六节 模拟案例
小结
习题

第七章 两级抽样
第一节 概述
第二节 群规模相等的两级抽样
第三节 群规模不等的两级抽样——无放回等概率抽取群单元
第四节 群规模不等的有放回不等概率抽群的两级抽样
第五节 群规模不等情形下的三种估计量比较
第六节 模拟案例
小结
习题

附录A 无回答
附录B Capture-Recapture SampIing
附录C 2011年度我国规模以上工业企业的资产总额和利润总额数据

前言/序言

应用抽样技术（新编） 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的应用抽样技术学习平台，重点关注理论知识的实际应用，并结合丰富的案例分析，帮助读者掌握在各种实际场景中设计、实施和评估抽样方案的能力。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础概念的梳理到高级技术的讲解，再到具体行业应用的探讨，层层递进，旨在培养读者成为能够独立解决实际抽样问题的专业人才。 第一部分：抽样技术基础理论与方法 本部分是本书的基石，详细阐述了抽样工作的核心概念、基本原则以及多种经典抽样方法。 第一章：抽样概述与基本概念 1.1 什么是抽样？ 深入探讨抽样的定义、目的和必要性，解释为何在数据收集过程中采用抽样而非普查。我们将讨论抽样在节省时间、降低成本、提高效率方面的优势，并指出其局限性，例如可能引入的抽样误差。 1.2 抽样的基本术语 详细解释诸如“总体”（population）、“样本”（sample）、“抽样单元”（sampling unit）、“抽样框”（sampling frame）等关键术语，确保读者对抽样工作中的基本构成要素有清晰的理解。我们将通过生动形象的例子来加深对这些术语的理解。 1.3 抽样的基本原则 阐述抽样工作的四大基本原则：代表性、经济性、准确性和可行性。我们会详细剖析每一项原则的内涵，以及它们在实际抽样设计中的平衡与取舍。 1.4 抽样误差的来源与控制 区分“抽样误差”（sampling error）与“非抽样误差”（non-sampling error），并深入分析抽样误差的主要来源，如抽样方法不当、抽样框不完善等。我们将介绍控制抽样误差的初步策略，为后续章节的深入探讨奠定基础。 1.5 抽样在统计推断中的作用 简要介绍抽样数据如何用于对总体进行统计推断，如估计总体参数、检验统计假设等。这一部分将为读者建立抽样技术与整体统计分析流程之间的联系。 第二章：概率抽样方法 2.1 简单随机抽样（Simple Random Sampling, SRS） 详细介绍简单随机抽样的原理、操作步骤以及其优点（简单易懂、无偏估计）。同时，分析其在实际应用中可能遇到的困难，例如需要完整的抽样框以及可能出现样本分布不均的情况。我们会提供多种生成随机数的Practical方法。 2.2 系统抽样（Systematic Sampling） 讲解系统抽样的概念、抽样间隔的确定方法以及其操作便利性。探讨系统抽样在抽样框存在周期性或规律性排列时可能引入的偏差，并提供相应的识别和规避方法。 2.3 分层抽样（Stratified Sampling） 深入分析分层抽样的原理，即如何将总体划分为若干同质性较高的子群体（层），并在各层内进行抽样。详细介绍比例分配、最优分配等层内样本量分配方法，以及分层抽样如何提高估计精度，尤其在总体异质性较高时。 2.4 整群抽样（Cluster Sampling） 解释整群抽样的概念，即将总体划分为若干不重叠的群组，然后随机抽取若干群组进行调查。探讨整群抽样的优点（操作简便、成本低廉），以及其可能带来的抽样误差增大的原因（群内同质性低、群间异质性高）。 2.5 多阶段抽样（Multi-stage Sampling） 介绍多阶段抽样的概念，即在抽样的过程中分多个阶段进行，每个阶段抽样的结果作为下一阶段抽样的基础。分析多阶段抽样的灵活性和应用场景，以及其潜在的复杂性和误差累积问题。 第三章：非概率抽样方法 3.1 方便抽样（Convenience Sampling） 阐述方便抽样的定义、操作便捷性以及其广泛的应用场景。着重分析其固有的局限性——可能引入严重的偏差，导致样本代表性不足，以及其在研究中的适用范围。 3.2 判断抽样（Judgmental Sampling） 解释判断抽样的原理，即由研究者根据自身的经验和判断来选择样本。分析其优点在于能够收集到对研究有针对性的信息，同时指出其主观性带来的偏差风险。 3.3 配额抽样（Quota Sampling） 详细介绍配额抽样的概念，即根据预先设定的样本特征（如年龄、性别、职业等）比例来抽取样本。分析其与分层抽样的区别，以及在实践中可能遇到的挑战。 3.4 雪球抽样（Snowball Sampling） 阐述雪球抽样的操作流程，即利用已识别的样本来识别和接触更多符合条件的样本。重点分析其在难以接触特定人群（如稀有群体、秘密群体）时的有效性，以及其可能存在的偏差。 3.5 非概率抽样方法的局限性与适用场景 总结非概率抽样方法的共同局限性，即无法进行有效的统计推断，样本代表性难以保证。同时，讨论非概率抽样方法在探索性研究、定性研究以及某些特定场景下的价值。 第二部分：高级抽样技术与误差分析 本部分将深入探讨更为复杂和精密的抽样技术，以及如何量化和控制抽样过程中的误差。 第四章：抽样方案设计与样本量确定 4.1 抽样方案设计的关键步骤 详细阐述设计一份完整抽样方案的流程，包括明确研究目标、定义总体、选择抽样方法、确定抽样框、设计抽样工具、制定数据收集计划以及预算规划等。 4.2 样本量确定的基本原则 讲解影响样本量大小的因素，如总体规模、变异程度、期望的精度、置信水平以及允许的抽样误差等。 4.3 常用样本量计算公式与方法 提供不同抽样方法下样本量确定的公式，例如基于估计均值、比例的计算方法。介绍如何使用统计软件辅助样本量计算。 4.4 实际中的样本量调整与优化 讨论在实际操作中，如考虑失访率、无应答率等情况时，如何调整和优化初始确定的样本量。 第五章：抽样误差的度量与分析 5.1 抽样方差与标准误 详细介绍抽样方差（sampling variance）和标准误（standard error）的概念，解释它们如何度量样本统计量（如均值、比例）的离散程度，以及它们与样本量的关系。 5.2 置信区间（Confidence Interval） 阐述置信区间的概念，即基于样本数据对总体参数进行估计时，一个具有一定置信水平的区间范围。学习如何计算和解释置信区间。 5.3 统计假设检验中的抽样误差 介绍抽样误差在统计假设检验中的作用，包括如何理解p值，以及如何根据样本统计量和抽样误差做出决策。 5.4 抽样设计效应（Design Effect, DEFF） 解释抽样设计效应的概念，即比较特定抽样设计（如分层抽样、整群抽样）相对于简单随机抽样的效率。学习如何计算和解释DEFF，以及其在样本量确定中的应用。 第六章：复杂抽样设计与权值调整 6.1PPS抽样（Probability Proportional to Size Sampling） 深入讲解PPS抽样的原理，即按照各抽样单元规模大小的概率进行抽样的设计。分析PPS抽样在提高估计效率和减少方差方面的优势。 6.2 派生抽样（Surveys with Complex Designs） 讨论涉及复杂抽样设计的调查数据分析方法，包括如何处理不同抽样单元概率不同的情况。 6.3 样本权值的概念与计算 详细解释样本权值的概念，即用于纠正由于抽样设计和非应答等因素造成的样本代表性偏差的系数。介绍计算样本权值的常用方法，如反比概率法、后层法等。 6.4 样本权值的应用与影响 讲解样本权值在统计推断中的重要作用，如何应用权值来估计总体参数，以及其对估计结果的影响。 第三部分：抽样技术在各行业的应用实践 本部分将聚焦于抽样技术在不同行业和领域的具体应用，通过案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际解决问题的能力。 第七章：市场调研中的抽样技术 7.1 市场调研的目标与抽样需求 分析市场调研的常见目标，如产品开发、消费者行为研究、广告效果评估等，以及这些目标对抽样提出的具体要求。 7.2 目标市场细分与抽样策略 探讨如何根据市场细分结果，设计有针对性的抽样方案，以确保样本能够代表不同的消费者群体。 7.3 典型市场调研抽样案例分析 结合具体的市场调研项目，如新产品用户接受度调查、品牌形象评估调查等，分析所采用的抽样方法、样本量确定过程以及抽样结果的解释。 第八章：社会科学研究中的抽样技术 8.1 社会调查研究的设计与挑战 讨论社会调查研究的特点，如研究对象的广泛性、调查内容的复杂性以及潜在的社会敏感性，以及这些特点对抽样工作带来的挑战。 8.2 流行病学研究中的抽样方法 介绍流行病学研究中常用的抽样方法，如疾病监测、健康行为调查等，以及如何通过抽样来估计疾病的患病率和风险因素。 8.3 政治学与社会学研究中的抽样实践 结合政治立场调查、社会态度研究等案例，分析抽样在理解社会现象、预测政治趋势等方面的应用。 第九章：质量控制与工业生产中的抽样技术 9.1 质量检验的抽样原则 阐述在工业生产中，抽样检验作为一种经济有效的质量控制手段的重要性。 9.2 各种抽样检验计划的介绍 介绍如一次抽样、二次抽样、序贯抽样等不同的抽样检验计划，以及它们的适用条件和优缺点。 9.3 抽样在产品生命周期中的应用 探讨抽样技术在产品设计、生产过程控制、成品检验以及售后服务等各个环节的应用。 第十章：其他领域的抽样技术应用 10.1 金融与经济领域的抽样 介绍抽样在金融风险评估、经济指数编制、宏观经济调查等方面的应用。 10.2 环境科学与可持续发展中的抽样 探讨抽样在环境监测（如水质、空气质量）、生态调查、资源评估等方面的作用。 10.3 体育科学与运动表现分析的抽样 介绍抽样在运动训练效果评估、运动员生理指标监测等领域的应用。 附录 常用统计软件中的抽样功能介绍（如R、SPSS等） 抽样技术术语汇编 参考文献 本书特色 理论与实践并重： 既深入讲解抽样技术的理论基础，又提供丰富的实际应用案例，帮助读者融会贯通。 内容全面深入： 涵盖从基础概念到高级技巧，满足不同层次读者的需求。 结构清晰逻辑性强： 循序渐进，层层深入，便于读者理解和掌握。 语言通俗易懂： 避免过于晦涩的专业术语，力求让广大读者易于理解。 紧扣实际应用： 关注抽样技术在各行各业的实际应用，提升读者的解决实际问题能力。 本书适合高等院校相关专业学生、统计研究人员、市场研究人员、数据分析师以及所有对抽样技术感兴趣的读者阅读。通过学习本书，读者将能够自信地设计、实施和分析各种抽样调查，为科学决策提供可靠的数据支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计是一个让我感到困惑的地方。虽然书中包含了大量的计算题，旨在检验读者对公式的掌握程度，但这些习题大多是纯粹的代数运算，缺乏对“为什么”和“怎么做”的引导。很多题目都是给定了明确的总体参数和样本规模，然后要求计算某个估计量的方差或置信区间。这种模式很好地训练了“计算能力”，却忽略了抽样技术的核心——如何根据现实限制（如预算、时间、地理分布）来设计一个最优的抽样方案。我翻遍了全书，很少看到那种开放式的、需要综合运用多种知识点进行策略选择的案例分析题。例如，一个城市想要评估某个新政策的影响，要求读者不仅要计算不同抽样方案的效率，还要论证为什么选择这种方案而非另一种。这本书更倾向于告诉读者“如果这样抽样，结果会怎样”，而不是“为了达到X目的，你该如何抽样”。因此，对于那些希望将理论知识转化为实际决策能力的读者来说，这本书提供的训练是不够全面的。它更像是为培养理论研究人员而编写的，而非为培养精通实践的应用型人才而设计。

评分☆☆☆☆☆

作为一本声称“新编”的教材，这本书在更新速度和技术前沿的跟进上显得有些滞后。书中对于经典抽样方法，如系统抽样、整群抽样等，阐述得一丝不苟，历史脉络清晰。但是，对于近年来快速发展的在线调查、大数据环境下的非概率抽样（如滚雪球抽样、配额抽样在现代网络环境下的变种），讨论得非常有限，往往只是在附录或者脚注中寥寥提及。例如，在讨论非响应率的处理时，书中主要依赖传统的统计学方法进行事后加权，对于利用机器学习或更先进的辅助信息来修正样本选择偏差的现代技术，几乎没有涉及。这让我不禁怀疑，这本书的编写团队是否主要基于传统的统计学背景，而对当代数据科学领域的最新进展缺乏足够关注。对于需要处理社交媒体数据、在线问卷结果的实践者而言，这本书提供的工具箱显得有些陈旧了。我希望看到更多关于“小样本高效率”或“非随机样本推断”的探讨，因为在现实世界的许多研究中，完美随机抽样的成本往往高到令人望而却步。总体来说，它是一本优秀的“过去式”的教材，但在面向未来挑战时显得力不从心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，甚至有些老气，字体选择也偏向传统的宋体，给人一种“老学究”的印象。打开书页，一股淡淡的油墨味扑鼻而来，纸张的质感还算可以，但整体装帧给人一种上世纪八九十年代教材的感觉。内容上，我对这本书的期待其实很高，毕竟“抽样技术”在很多领域都是基础且关键的工具。然而，初读下来，感觉作者的叙述方式过于冗长和学术化，很多基本概念的引入都需要大量的背景铺垫，使得初学者很难快速抓住重点。例如，在介绍简单随机抽样时，花了整整一个章节来追溯其历史演变和社会背景，虽然信息量是充足的，但对于急于掌握操作方法的读者来说，效率并不高。书中使用的公式和数学推导也相当密集，缺乏足够的图示和直观的例子来辅助理解，很多时候需要读者自己在大脑中构建抽象的模型，这无疑增加了学习的门槛。我希望能看到更多贴近实际应用场景的案例分析，比如在市场调研、质量控制或社会调查中，如何根据具体情境选择和设计最合适的抽样方案，而不是仅仅停留在理论层面。总体而言，这本书更像是一部严谨的理论专著，而非一本实用的技术手册，对于希望快速上手的实践者来说，可能需要花费更多精力去“淘金”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，充满了学术界的规范用语，这对于学术研究者或许是福音，但对于从事快速决策的行业人士来说，无疑是一道障碍。作者习惯使用大量的被动语态和复杂的从句结构，使得句子冗长且难以快速理解其核心含义。举例来说，一句本可以简洁表述的概率定义，在书中被拆解成四五句长难句来阐述其必要条件和充分条件，这极大地消耗了读者的注意力。我尝试在阅读过程中做笔记，但由于核心概念的定义分散在不同的段落和例证中，找不到一个集中的、提纲挈领的总结。此外，书中对术语的定义不够统一，同一个概念在不同章节可能会出现细微的语境差异，这在需要精确沟通的场合非常危险。例如，“代表性”这个词，在不同的上下文中似乎被赋予了不同的权重，作者并没有明确区分是统计学上的代表性还是认知上的代表性。这本书要求读者必须具备扎实的数理基础和极高的阅读耐心，才能穿透这些文字迷雾，到达知识的内核。它更像是一部需要反复研读的工具书，而非可以快速扫读以建立全局观的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构安排实在需要改进。页边距设置得过窄，导致阅读时容易感到压迫感，而且大段的文字堆砌在一起，缺乏有效的视觉休息点。章节之间的逻辑跳转也显得有些生硬，有时候前一章还在讨论无偏估计的理论基础，下一章突然就跳到了复杂调查设计的细节，中间缺乏必要的过渡和总结，使得知识点的衔接不够顺畅。我发现书中对于各种抽样误差的讨论非常详尽，从方差估计到偏差分析，几乎涵盖了所有已知的误差来源，这一点从理论深度上来说是值得肯定的。但是，作者似乎更热衷于展示自己对各种复杂模型的掌握程度，而不是如何有效地规避或最小化这些误差。比如，在讲解分层抽样时，书里详细列举了十几种不同的分配方法（比例分配、霍维茨-汤普森估计等），却没有清晰地指导读者，在样本容量有限且成本敏感的情况下，应该优先考虑哪种方法。这种“面面俱到”的处理方式，反而使得核心的决策依据变得模糊不清。我更倾向于结构清晰、重点突出的书籍，能够明确指出“在A情况下用B方法，因为C”。这本书更像是把所有相关知识点一股脑地倾倒出来，需要读者自己去梳理和提炼，阅读体验稍显疲惫。