應用抽樣技術（新編） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊貴軍，尹劍，王維真 著

圖書標籤:

• 抽樣技術
• 統計學
• 數據分析
• 調查方法
• 科學研究
• 實驗設計
• 質量控製
• 應用統計
• 樣本調查
• 統計方法

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503775048

版次：1

商品編碼：11774867

包裝：平裝

叢書名： 全國統計教材編審委員會“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：377

字數：520000

正文語種：中文

內容簡介

　　《應用抽樣技術（新編）》一書係統介紹瞭抽樣技術的核心內容，包括簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、係統抽樣、單級整群抽樣、兩級抽樣、以及比率估計、迴歸估計等。
　　《應用抽樣技術（新編）》選用瞭更多例題，幫助讀者更好掌握每種抽樣方法及其數據分析。給齣瞭多個模擬案例，演示每種抽樣方法的抽選樣本過程和數據分析方法。

目錄

第一章 緒論
第一節 抽樣調查
第二節 抽樣技術的基本概念

第二章 簡單隨機抽樣
第一節 概述
第二節 簡單估計量
第三節 樣本量確定
第四節 子總體的估計量
第五節 模擬案例
小結
習題

第三章 分層抽樣
第一節 概述
第二節 簡單估計量
第三節 樣本量確定
第四節 分層隨機抽樣的效果分析
第五節 抽樣後分層的估計量
第六節 模擬案例
小結
習題

第四章 比率估計量和迴歸估計量
第一節 總體比率的估計
第二節 簡單隨機抽樣的比率估計量
第三節 分層隨機抽樣的比率估計量
第四節 簡單隨機抽樣的迴歸估計量
第五節 分層隨機抽樣的迴歸估計量
第六節 模擬案例
小結
習題

第五章 等距抽樣
第一節 概述
第二節 等距抽樣的簡單估計量
第三節 特殊總體情形下的等距抽樣改進
第四節 模擬案例
小結
習題

第六章 單級整群抽樣
第一節 概述
第二節 群規模相等的單級整群抽樣
第三節 群規模不等的無放迴等概率單級整群抽樣
第四節 群規模不等的有放迴不等概率單級整群抽樣
第五節 群規模不等情形下的三種估計量比較
第六節 模擬案例
小結
習題

第七章 兩級抽樣
第一節 概述
第二節 群規模相等的兩級抽樣
第三節 群規模不等的兩級抽樣——無放迴等概率抽取群單元
第四節 群規模不等的有放迴不等概率抽群的兩級抽樣
第五節 群規模不等情形下的三種估計量比較
第六節 模擬案例
小結
習題

附錄A 無迴答
附錄B Capture-Recapture SampIing
附錄C 2011年度我國規模以上工業企業的資産總額和利潤總額數據

前言/序言

應用抽樣技術（新編） 內容提要 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的應用抽樣技術學習平颱，重點關注理論知識的實際應用，並結閤豐富的案例分析，幫助讀者掌握在各種實際場景中設計、實施和評估抽樣方案的能力。全書結構清晰，邏輯嚴謹，從基礎概念的梳理到高級技術的講解，再到具體行業應用的探討，層層遞進，旨在培養讀者成為能夠獨立解決實際抽樣問題的專業人纔。 第一部分：抽樣技術基礎理論與方法 本部分是本書的基石，詳細闡述瞭抽樣工作的核心概念、基本原則以及多種經典抽樣方法。 第一章：抽樣概述與基本概念 1.1 什麼是抽樣？ 深入探討抽樣的定義、目的和必要性，解釋為何在數據收集過程中采用抽樣而非普查。我們將討論抽樣在節省時間、降低成本、提高效率方麵的優勢，並指齣其局限性，例如可能引入的抽樣誤差。 1.2 抽樣的基本術語 詳細解釋諸如“總體”（population）、“樣本”（sample）、“抽樣單元”（sampling unit）、“抽樣框”（sampling frame）等關鍵術語，確保讀者對抽樣工作中的基本構成要素有清晰的理解。我們將通過生動形象的例子來加深對這些術語的理解。 1.3 抽樣的基本原則 闡述抽樣工作的四大基本原則：代錶性、經濟性、準確性和可行性。我們會詳細剖析每一項原則的內涵，以及它們在實際抽樣設計中的平衡與取捨。 1.4 抽樣誤差的來源與控製 區分“抽樣誤差”（sampling error）與“非抽樣誤差”（non-sampling error），並深入分析抽樣誤差的主要來源，如抽樣方法不當、抽樣框不完善等。我們將介紹控製抽樣誤差的初步策略，為後續章節的深入探討奠定基礎。 1.5 抽樣在統計推斷中的作用 簡要介紹抽樣數據如何用於對總體進行統計推斷，如估計總體參數、檢驗統計假設等。這一部分將為讀者建立抽樣技術與整體統計分析流程之間的聯係。 第二章：概率抽樣方法 2.1 簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling, SRS） 詳細介紹簡單隨機抽樣的原理、操作步驟以及其優點（簡單易懂、無偏估計）。同時，分析其在實際應用中可能遇到的睏難，例如需要完整的抽樣框以及可能齣現樣本分布不均的情況。我們會提供多種生成隨機數的Practical方法。 2.2 係統抽樣（Systematic Sampling） 講解係統抽樣的概念、抽樣間隔的確定方法以及其操作便利性。探討係統抽樣在抽樣框存在周期性或規律性排列時可能引入的偏差，並提供相應的識彆和規避方法。 2.3 分層抽樣（Stratified Sampling） 深入分析分層抽樣的原理，即如何將總體劃分為若乾同質性較高的子群體（層），並在各層內進行抽樣。詳細介紹比例分配、最優分配等層內樣本量分配方法，以及分層抽樣如何提高估計精度，尤其在總體異質性較高時。 2.4 整群抽樣（Cluster Sampling） 解釋整群抽樣的概念，即將總體劃分為若乾不重疊的群組，然後隨機抽取若乾群組進行調查。探討整群抽樣的優點（操作簡便、成本低廉），以及其可能帶來的抽樣誤差增大的原因（群內同質性低、群間異質性高）。 2.5 多階段抽樣（Multi-stage Sampling） 介紹多階段抽樣的概念，即在抽樣的過程中分多個階段進行，每個階段抽樣的結果作為下一階段抽樣的基礎。分析多階段抽樣的靈活性和應用場景，以及其潛在的復雜性和誤差纍積問題。 第三章：非概率抽樣方法 3.1 方便抽樣（Convenience Sampling） 闡述方便抽樣的定義、操作便捷性以及其廣泛的應用場景。著重分析其固有的局限性——可能引入嚴重的偏差，導緻樣本代錶性不足，以及其在研究中的適用範圍。 3.2 判斷抽樣（Judgmental Sampling） 解釋判斷抽樣的原理，即由研究者根據自身的經驗和判斷來選擇樣本。分析其優點在於能夠收集到對研究有針對性的信息，同時指齣其主觀性帶來的偏差風險。 3.3 配額抽樣（Quota Sampling） 詳細介紹配額抽樣的概念，即根據預先設定的樣本特徵（如年齡、性彆、職業等）比例來抽取樣本。分析其與分層抽樣的區彆，以及在實踐中可能遇到的挑戰。 3.4 雪球抽樣（Snowball Sampling） 闡述雪球抽樣的操作流程，即利用已識彆的樣本來識彆和接觸更多符閤條件的樣本。重點分析其在難以接觸特定人群（如稀有群體、秘密群體）時的有效性，以及其可能存在的偏差。 3.5 非概率抽樣方法的局限性與適用場景 總結非概率抽樣方法的共同局限性，即無法進行有效的統計推斷，樣本代錶性難以保證。同時，討論非概率抽樣方法在探索性研究、定性研究以及某些特定場景下的價值。 第二部分：高級抽樣技術與誤差分析 本部分將深入探討更為復雜和精密的抽樣技術，以及如何量化和控製抽樣過程中的誤差。 第四章：抽樣方案設計與樣本量確定 4.1 抽樣方案設計的關鍵步驟 詳細闡述設計一份完整抽樣方案的流程，包括明確研究目標、定義總體、選擇抽樣方法、確定抽樣框、設計抽樣工具、製定數據收集計劃以及預算規劃等。 4.2 樣本量確定的基本原則 講解影響樣本量大小的因素，如總體規模、變異程度、期望的精度、置信水平以及允許的抽樣誤差等。 4.3 常用樣本量計算公式與方法 提供不同抽樣方法下樣本量確定的公式，例如基於估計均值、比例的計算方法。介紹如何使用統計軟件輔助樣本量計算。 4.4 實際中的樣本量調整與優化 討論在實際操作中，如考慮失訪率、無應答率等情況時，如何調整和優化初始確定的樣本量。 第五章：抽樣誤差的度量與分析 5.1 抽樣方差與標準誤 詳細介紹抽樣方差（sampling variance）和標準誤（standard error）的概念，解釋它們如何度量樣本統計量（如均值、比例）的離散程度，以及它們與樣本量的關係。 5.2 置信區間（Confidence Interval） 闡述置信區間的概念，即基於樣本數據對總體參數進行估計時，一個具有一定置信水平的區間範圍。學習如何計算和解釋置信區間。 5.3 統計假設檢驗中的抽樣誤差 介紹抽樣誤差在統計假設檢驗中的作用，包括如何理解p值，以及如何根據樣本統計量和抽樣誤差做齣決策。 5.4 抽樣設計效應（Design Effect, DEFF） 解釋抽樣設計效應的概念，即比較特定抽樣設計（如分層抽樣、整群抽樣）相對於簡單隨機抽樣的效率。學習如何計算和解釋DEFF，以及其在樣本量確定中的應用。 第六章：復雜抽樣設計與權值調整 6.1PPS抽樣（Probability Proportional to Size Sampling） 深入講解PPS抽樣的原理，即按照各抽樣單元規模大小的概率進行抽樣的設計。分析PPS抽樣在提高估計效率和減少方差方麵的優勢。 6.2 派生抽樣（Surveys with Complex Designs） 討論涉及復雜抽樣設計的調查數據分析方法，包括如何處理不同抽樣單元概率不同的情況。 6.3 樣本權值的概念與計算 詳細解釋樣本權值的概念，即用於糾正由於抽樣設計和非應答等因素造成的樣本代錶性偏差的係數。介紹計算樣本權值的常用方法，如反比概率法、後層法等。 6.4 樣本權值的應用與影響 講解樣本權值在統計推斷中的重要作用，如何應用權值來估計總體參數，以及其對估計結果的影響。 第三部分：抽樣技術在各行業的應用實踐 本部分將聚焦於抽樣技術在不同行業和領域的具體應用，通過案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際解決問題的能力。 第七章：市場調研中的抽樣技術 7.1 市場調研的目標與抽樣需求 分析市場調研的常見目標，如産品開發、消費者行為研究、廣告效果評估等，以及這些目標對抽樣提齣的具體要求。 7.2 目標市場細分與抽樣策略 探討如何根據市場細分結果，設計有針對性的抽樣方案，以確保樣本能夠代錶不同的消費者群體。 7.3 典型市場調研抽樣案例分析 結閤具體的市場調研項目，如新産品用戶接受度調查、品牌形象評估調查等，分析所采用的抽樣方法、樣本量確定過程以及抽樣結果的解釋。 第八章：社會科學研究中的抽樣技術 8.1 社會調查研究的設計與挑戰 討論社會調查研究的特點，如研究對象的廣泛性、調查內容的復雜性以及潛在的社會敏感性，以及這些特點對抽樣工作帶來的挑戰。 8.2 流行病學研究中的抽樣方法 介紹流行病學研究中常用的抽樣方法，如疾病監測、健康行為調查等，以及如何通過抽樣來估計疾病的患病率和風險因素。 8.3 政治學與社會學研究中的抽樣實踐 結閤政治立場調查、社會態度研究等案例，分析抽樣在理解社會現象、預測政治趨勢等方麵的應用。 第九章：質量控製與工業生産中的抽樣技術 9.1 質量檢驗的抽樣原則 闡述在工業生産中，抽樣檢驗作為一種經濟有效的質量控製手段的重要性。 9.2 各種抽樣檢驗計劃的介紹 介紹如一次抽樣、二次抽樣、序貫抽樣等不同的抽樣檢驗計劃，以及它們的適用條件和優缺點。 9.3 抽樣在産品生命周期中的應用 探討抽樣技術在産品設計、生産過程控製、成品檢驗以及售後服務等各個環節的應用。 第十章：其他領域的抽樣技術應用 10.1 金融與經濟領域的抽樣 介紹抽樣在金融風險評估、經濟指數編製、宏觀經濟調查等方麵的應用。 10.2 環境科學與可持續發展中的抽樣 探討抽樣在環境監測（如水質、空氣質量）、生態調查、資源評估等方麵的作用。 10.3 體育科學與運動錶現分析的抽樣 介紹抽樣在運動訓練效果評估、運動員生理指標監測等領域的應用。 附錄 常用統計軟件中的抽樣功能介紹（如R、SPSS等） 抽樣技術術語匯編 參考文獻 本書特色 理論與實踐並重： 既深入講解抽樣技術的理論基礎，又提供豐富的實際應用案例，幫助讀者融會貫通。 內容全麵深入： 涵蓋從基礎概念到高級技巧，滿足不同層次讀者的需求。 結構清晰邏輯性強： 循序漸進，層層深入，便於讀者理解和掌握。 語言通俗易懂： 避免過於晦澀的專業術語，力求讓廣大讀者易於理解。 緊扣實際應用： 關注抽樣技術在各行各業的實際應用，提升讀者的解決實際問題能力。 本書適閤高等院校相關專業學生、統計研究人員、市場研究人員、數據分析師以及所有對抽樣技術感興趣的讀者閱讀。通過學習本書，讀者將能夠自信地設計、實施和分析各種抽樣調查，為科學決策提供可靠的數據支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題設計是一個讓我感到睏惑的地方。雖然書中包含瞭大量的計算題，旨在檢驗讀者對公式的掌握程度，但這些習題大多是純粹的代數運算，缺乏對“為什麼”和“怎麼做”的引導。很多題目都是給定瞭明確的總體參數和樣本規模，然後要求計算某個估計量的方差或置信區間。這種模式很好地訓練瞭“計算能力”，卻忽略瞭抽樣技術的核心——如何根據現實限製（如預算、時間、地理分布）來設計一個最優的抽樣方案。我翻遍瞭全書，很少看到那種開放式的、需要綜閤運用多種知識點進行策略選擇的案例分析題。例如，一個城市想要評估某個新政策的影響，要求讀者不僅要計算不同抽樣方案的效率，還要論證為什麼選擇這種方案而非另一種。這本書更傾嚮於告訴讀者“如果這樣抽樣，結果會怎樣”，而不是“為瞭達到X目的，你該如何抽樣”。因此，對於那些希望將理論知識轉化為實際決策能力的讀者來說，這本書提供的訓練是不夠全麵的。它更像是為培養理論研究人員而編寫的，而非為培養精通實踐的應用型人纔而設計。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和結構安排實在需要改進。頁邊距設置得過窄，導緻閱讀時容易感到壓迫感，而且大段的文字堆砌在一起，缺乏有效的視覺休息點。章節之間的邏輯跳轉也顯得有些生硬，有時候前一章還在討論無偏估計的理論基礎，下一章突然就跳到瞭復雜調查設計的細節，中間缺乏必要的過渡和總結，使得知識點的銜接不夠順暢。我發現書中對於各種抽樣誤差的討論非常詳盡，從方差估計到偏差分析，幾乎涵蓋瞭所有已知的誤差來源，這一點從理論深度上來說是值得肯定的。但是，作者似乎更熱衷於展示自己對各種復雜模型的掌握程度，而不是如何有效地規避或最小化這些誤差。比如，在講解分層抽樣時，書裏詳細列舉瞭十幾種不同的分配方法（比例分配、霍維茨-湯普森估計等），卻沒有清晰地指導讀者，在樣本容量有限且成本敏感的情況下，應該優先考慮哪種方法。這種“麵麵俱到”的處理方式，反而使得核心的決策依據變得模糊不清。我更傾嚮於結構清晰、重點突齣的書籍，能夠明確指齣“在A情況下用B方法，因為C”。這本書更像是把所有相關知識點一股腦地傾倒齣來，需要讀者自己去梳理和提煉，閱讀體驗稍顯疲憊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸實，甚至有些老氣，字體選擇也偏嚮傳統的宋體，給人一種“老學究”的印象。打開書頁，一股淡淡的油墨味撲鼻而來，紙張的質感還算可以，但整體裝幀給人一種上世紀八九十年代教材的感覺。內容上，我對這本書的期待其實很高，畢竟“抽樣技術”在很多領域都是基礎且關鍵的工具。然而，初讀下來，感覺作者的敘述方式過於冗長和學術化，很多基本概念的引入都需要大量的背景鋪墊，使得初學者很難快速抓住重點。例如，在介紹簡單隨機抽樣時，花瞭整整一個章節來追溯其曆史演變和社會背景，雖然信息量是充足的，但對於急於掌握操作方法的讀者來說，效率並不高。書中使用的公式和數學推導也相當密集，缺乏足夠的圖示和直觀的例子來輔助理解，很多時候需要讀者自己在大腦中構建抽象的模型，這無疑增加瞭學習的門檻。我希望能看到更多貼近實際應用場景的案例分析，比如在市場調研、質量控製或社會調查中，如何根據具體情境選擇和設計最閤適的抽樣方案，而不是僅僅停留在理論層麵。總體而言，這本書更像是一部嚴謹的理論專著，而非一本實用的技術手冊，對於希望快速上手的實踐者來說，可能需要花費更多精力去“淘金”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，充滿瞭學術界的規範用語，這對於學術研究者或許是福音，但對於從事快速決策的行業人士來說，無疑是一道障礙。作者習慣使用大量的被動語態和復雜的從句結構，使得句子冗長且難以快速理解其核心含義。舉例來說，一句本可以簡潔錶述的概率定義，在書中被拆解成四五句長難句來闡述其必要條件和充分條件，這極大地消耗瞭讀者的注意力。我嘗試在閱讀過程中做筆記，但由於核心概念的定義分散在不同的段落和例證中，找不到一個集中的、提綱挈領的總結。此外，書中對術語的定義不夠統一，同一個概念在不同章節可能會齣現細微的語境差異，這在需要精確溝通的場閤非常危險。例如，“代錶性”這個詞，在不同的上下文中似乎被賦予瞭不同的權重，作者並沒有明確區分是統計學上的代錶性還是認知上的代錶性。這本書要求讀者必須具備紮實的數理基礎和極高的閱讀耐心，纔能穿透這些文字迷霧，到達知識的內核。它更像是一部需要反復研讀的工具書，而非可以快速掃讀以建立全局觀的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

作為一本聲稱“新編”的教材，這本書在更新速度和技術前沿的跟進上顯得有些滯後。書中對於經典抽樣方法，如係統抽樣、整群抽樣等，闡述得一絲不苟，曆史脈絡清晰。但是，對於近年來快速發展的在綫調查、大數據環境下的非概率抽樣（如滾雪球抽樣、配額抽樣在現代網絡環境下的變種），討論得非常有限，往往隻是在附錄或者腳注中寥寥提及。例如，在討論非響應率的處理時，書中主要依賴傳統的統計學方法進行事後加權，對於利用機器學習或更先進的輔助信息來修正樣本選擇偏差的現代技術，幾乎沒有涉及。這讓我不禁懷疑，這本書的編寫團隊是否主要基於傳統的統計學背景，而對當代數據科學領域的最新進展缺乏足夠關注。對於需要處理社交媒體數據、在綫問捲結果的實踐者而言，這本書提供的工具箱顯得有些陳舊瞭。我希望看到更多關於“小樣本高效率”或“非隨機樣本推斷”的探討，因為在現實世界的許多研究中，完美隨機抽樣的成本往往高到令人望而卻步。總體來說，它是一本優秀的“過去式”的教材，但在麵嚮未來挑戰時顯得力不從心。