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编辑推荐

　　本书5位作者——罗伯特·M.格罗夫斯、弗洛伊德·J.福勒、米克·P.库珀、艾利诺·辛格、罗杰·图兰杰，都是英语学术圈知名的调查方法专家。他们都直接或间接师从方法大师、密西根大学调查中心首任主任查理·F.坎内尔（CharlieCannell）教授。
　　本书突出对调查设计基本原则的阐述，强调读者不仅要知道“怎么做”调查，更要理解“做”背后的科学。这方面，本书比艾尔·巴比的《社会研究方法》更进一步。
　　本书由北京大学教授、巴比《社会研究方法》一书的译者——邱泽奇教授执笔翻译。
　　本书适合作为社会科学研究生和高年级本科生的调查方法相关课程教材。

内容简介

　　这本书诞生于美国联邦统计局资助的一个研究生教育项目——“调查方法联合项目”（JPSM）的相关课程。参加这个项目的学生大多在其他领域（如经济学、统计学、心理学）接受过高层次的教育，但却没有机会从事实地调查。
　　本书将调查方法视为一个专门的科学领域，zui大的特点在于，突出对调查设计的基本原则的阐述，强调读者不仅要知道“怎么做”调查，更要理解“做”背后的科学。通常人们阅读方法书后，认为按照书上的指引去做，就能获得高质量的调查结果。而本书观点恰恰相反，认为调查是针对特定目的和特定目标群体，对原则的适用性应用。
　　本书共有12章，按照一般性“调查方法基础”课程的教学顺序设计内容，适合有基础统计知识——读懂基本的统计符号，如求和符号、期望值符号，懂得简单的数据演算——的学生上课或者自学。

作者简介

　　罗伯特·M. 格罗夫斯，密西根大学调查中心主任，马里兰大学调查方法论联合项目研究教授。

　　弗洛伊德·J. 福勒，马萨诸塞大学调查研究中心专家，其多次再版的《调查研究方法》《调查问卷的设计预评估》《标准化调查访问》已被译为中文引进出版。

目录

1 调查方法导论
1．1 导言
1．2 调查研究简史
1．3 几个正在实施的调查的例子
1．4 什么是调查方法？
1．5 调查方法面对的挑战
1．6 关于本书
2 调查中的推论与误差
2．1 导言
2．2 从设计开始，一项调查的生命历程
2．3 从质量开始，一项调查的生命历程
2．4 从全局着眼
2．5 各种统计维度上的误差
2．6 调查质量的非统计评价
2．7 小结
3 目标总体、抽样框以及覆盖性误差
3．1 导言
3．2 总体和框
3．3 样本框的覆盖性
3．4 家户或个人目标总体的替代框
3．5 其他一般目标总体的样本框问题
3．6 覆盖性误差
3．7 减少覆盖不足
3．8 小结
4 抽样设计和抽样误差
4．1 导言
4．2 样本值和估计值
4．3 简单随机抽样
4．4 整群抽样
4．5 分层抽样
4．6 系统抽样
4．7 实践中的复杂性
4．8 用美国的电话号码进行家户抽样
4．9 从家户中抽选个人
4．10 小结
5 数据搜集的方法
5．1 数据搜集的备选方法
5．2 选择合适的方法
5．3 不同数据搜集方法对调查误差的影响
5．4 运用多种数据搜集模式
5．5 小结
6 抽样调查中的无应答
6．1 导言
6．2 应答率
6．3 无应答对调查估计值质量的影响
6．4 调查无应答误差的因果思考
6．5 无应答现象解析
6．6 减少样本无应答的设计特征
6．7 选项无应答
6．8 无应答的偏向性与其他误差来源有关吗？
6．9 小结
7 调查中的访题与应答
7．1 调查测量的替代方法
7．2 应答访题的认知过程
7．3 应答调查访题中的问题
7．4 编制好访题指南
7．5 小结
8 调查访题评估
8．1 导言
8．2 专家评估
8．3 专题小组
8．4 认知访谈
8．5 实地测试和行为编码
8．6 随机或分组实验
8．7 运用提问标准
8．8 访题评估工具小结
8．9 在测量质量的概念与统计估计之间建立关联
8．10 小结
9 调查访问
9．1 访员的角色
9．2 访员偏差
9．3 访员方差
9．4 减少访员偏差的策略
9．5 降低访员方差的策略
9．6 关于标准化访问的争议
9．7 访员管理
9．8 核查访员的工作
9．9 数据搜集中录音资料的使用
9．10 小结
10 调查数据的后处理程序
10．1 导言
10．2 编码
10．3 录入
10．4 清理
10．5 加权
10．6 为选项缺失值补植
10．7 对复杂样本的抽样方差估计
10．8 调查数据的文档与元数据
10．9 小结
11 研究伦理的原则与实践
11．1 导言
11．2 实施研究的标准
11．3 对待客户的标准
11．4 对待公众的标准
11．5 对待受访者的标准
11．6 出现的伦理问题
11．7 研究调查中的伦理问题
11．8 保密的管理与技术过程
11．9 小结
12 调查方法常见问题
12．1 导言
12．2 常见问题与答案

精彩书摘

　　第1章 调查方法导论
　　每个月第一个星期五前一天的上午8：30，一组经济学家和统计学家就会走进美国华盛顿特区马萨诸塞大街2号的一个保卫森严、没有窗户的房间。一旦有权进入房间的人到齐，房间就封闭了。
　　坐在房间里的人都是美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的专家，他们的任务就是审阅和论证对主要经济数据的统计分析。实际上，他们已经花费整周的时间来仔细钻研这些数据，进行比较，检验数据的质量指标，考察奇异值，并撰写描述这些数据的新闻稿。他们用简单的语言撰写新闻稿，目的是让那些没有技术知识的人能理解这些数据是如何产生的。
　　第二天上午8点，在劳工部大楼隔壁的一间有监测设施的房间，一群记者坐在一起，并切断与外界的一切联系，等候劳工统计局的专家来宣布统计数据。记者们就是根据这些数据来撰写各自的报道的。上午8：30，这些记者们几乎同时要把报道通过电子传输的方式传回自己的新闻机构播发，有时甚至直接采用电话报道方式。
　　公布的统计数据包括上个月的失业率和创造的就业岗位数。在数据披露前之所以采用如此严密的措施，并使用会被媒体任意演绎的语言来传达，是因为这些数据对社会有着极大的影响。的确，在几个月的时间里，这些数据就是美国经济景气状态的重要信号，无数的股票市场投资者们要据此来决定是买进还是卖出。在消息披露后的45分钟之内，世界各地的市场都会依据上午8：30公布的两个数据产生数万亿美元的交易。
　　失业率和就业岗位数据来自统计调查。家户调查生成了失业率，雇主调查生成了就业岗位数。家户和雇主样本都是仔细选择的，综合他们的回答，就能反映所有人的状况。在这两项调查中，成千上万的个体，认真地回答了精心设计的问题，说明自己或公司的状况。在家户调查中，专业访员询问受访者，并将受访者的回答记录到笔记本电脑中。在雇主调查中，雇主使用纸质或电子问卷回答问题。在数据搜集完成以后，还有一个复杂的数据清理和加工过程，用以保证数据的内部一致性。
　　这两个数据之所以有如此重要的影响，就在于它们是国家经济景气的重要指标，并且是可信的。宏观经济理论和数十年的经验结果都证明了它们的重要性。问题是，只有决策者相信这些数据时，它们才体现出了价值。这本书讨论的就是通过统计调查产生这些数据的过程以及调查设计如何影响统计调查的质量。实际上，问题在于：在什么情况下，调查数据是可信的，什么情况下不可信？
　　1.1 导言
　　本章旨在把调查方法作为一个科学的、专业的领域进行介绍。首先将对这个领域进行界定，以便读者在后面纳入应用。在本章结束的时候，读者应该已经理解什么是调查方法以及调查方法有什么用。
　　一项调查（survey），是为对更大总体的属性进行定量表述，而针对其中的（样本）群体搜集信息的系统方法。使用“系统”一词是慎重的，也寓意丰富，是要区分于其他搜集信息的方式。定义中之所以出现“样本”一词，是因为有时候是对总体的每个个体进行调查，有时候则仅仅对样本进行调查。
　　所谓定量表述，就是统计（statistic）。统计是对一个现象集观察值的定量归纳。有些是描述性统计（descriptive statistic），用于描述总体属性变化的规模和分布，如人们的平均受教育年数、医院就医的总人数、总统的支持率。另一些则是分析性统计（analytic statistic），用于说明两个或多个变量之间有怎样的关联，如用回归系数说明收入与受教育年数之间的关系；教育与过去一年读书本数的相关性。调查的目的使得调查与其他用于描述人和事的方法相区别。统计就是试图描述这个世界大小总体的基本特征或经验。
　　几乎每个国家都用调查资料来估计失业率，估计接种疫苗对疾病的预防率，估计对中央政府的支持率，估计大选的投票取向，估计对购买物品和服务的满意度等。调查也是监测全球经济趋势、通货膨胀率、对新经济领域投资的核心工具。在社会科学中，调查是理解社会、检验理论最常用的工具之一。在当今信息社会，调查也是关键性的建设工具。
　　尽管调查包含了一系列活动，但本书只关注具有下列特征的调查：
　　1）通过向人提问搜集基本信息。
　　2）通过访员提问并记录受访者应答或通过受访者自访来搜集信息。
　　3）通过对总体中的群体即样本的访问而不是对所有总体成员的访问搜集信息。
　　……

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