实用抽样方法(万卷方法) 加里·T.亨利 重庆大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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加里·T.亨利 著

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• 抽样方法
• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• 万卷方法
• 调查研究
• 科学研究
• 统计推断
• 样本设计
• 研究设计

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562444879

商品编码：25956140334

包装：平装

出版时间：2008-09-01

图书基本信息
图书名称	实用抽样方法(万卷方法)	作者	加里·T.亨利
定价	23.00元	出版社	重庆大学出版社
ISBN	9787562444879	出版日期	2008-09-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	大32开	商品重量	0.182Kg

内容简介

本书所介绍的样本设计的思路，为我们提供了在整个研究过程中如何在若干备择设计方案中进行抉择的基础。我们将这一思路称之为实用抽样设计方法。我们之所以使用“实用”一词是因为我们为读者介绍的框架，强调的是各种可供我们选择的方案和如何在这些备择方案中进行选择的操作要领而非抽样的理论。本书将在概念上对这样的框架进行阐述的同时，还辅之以来自实际的抽样实践的详尽实例。虽然本书并不打算多地从理论和数学的角度来介绍抽样问题，但它介绍的内容都以以往的理论和数学的抽样著作为基础，而这些著作将为那些有志于对这方面文献作更深入了解的读者提供了一个完整的参考书目。 本书的主要阅读对象是那些将抽样作为自己的研究工具的研究人员。同样，本书也可作为社会和政策科学的本科生的方法课的补充教材，以帮助那些有志于从事研究工作的学生学习有关抽样的知识。除上述两个用途之外，本书也可用作那些在计划自己的研究项目时，在抽样方面需要一些咨询的研究人员的参考书。而那些计划进行抽取大的、复杂的样本的研究人员，则好去寻求有经验的抽样专家的帮助。

作者简介

加里·T.亨利（Gary T．Henry），在美国弗吉尼亚大学公共管理学教授研究方法、统计学、项目评估和政策分析等课程。曾担任弗吉尼亚公立学校教学评估指标体系研究的项目负责人和中国某大学统计学客座教授。此外，他也是国家议会全国会议的成员和演讲人。 早年在威斯康星大

目录

第1章 导论 定义样本 抽样和效度 为什么要抽样 本书概要 第2章 样本选择方法 非概率抽样 非概率样本的用途 概率抽样 结论 第3章 实用样本设计法 抽样设计中的误差源 实用抽样设计的框架 抽样前抉择 研究的性质究竟是什么——探索性的、描述性的还是分析性的 感兴趣的变量是什么 研究的目标总体是什么 某些子总体或特定的群体是否对研究很重要 用什么样的方法收集数据 是否宜于抽样 抽样抉择 什么样的目标总体清单可作为抽样框使用 可容忍的误差或估计的效应的大小是多少 采用什么类型的抽样技术 选择的概率是相等的还是不等的 选人样本的单位是多少 抽样后抉择 如何评估无回答问题的影响 样本数据是否需要加权 研究变量的标准误差是什么 小结 第4章 实用样本设计的四个实例 北卡罗莱纳州居民调查 抽样前抉择 抽样抉择 抽样后抉择 佛罗里达高龄老人调查 抽样前抉择 抽样抉择 抽样后抉择 弗吉尼亚出院精神病人调查 抽样前抉择 抽样抉择 抽样后抉择 调查研究中心的美国本土住户样本 抽样前抉择 抽样抉择 抽样后抉掸 小结 第5章 抽样框 一般总体的抽样框 特殊总体的抽样框 总误差和抽样框 结论 第6章 抽样方法 简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 整群抽样 多级抽样 小结 第7章 样本容量 高效样本的容量 样本容量设计的实质 子总体分析 不合格和无问答的修正 费用 信度 小总体抽样 小结 第8章 抽样后选择 权的使用 无回答评估 陈述数据 结论 参考文献

编辑推荐

文摘

序言

《经典概率论与数理统计精要》 内容简介： 本书旨在为读者系统性地介绍概率论与数理统计的核心概念、基本理论和重要方法。全书共分为八章，循序渐进地引导读者深入理解统计学的基本框架，并掌握解决实际问题的分析工具。 第一章 概率的基本概念： 本章将从概率论的基石——随机事件与样本空间入手，详细阐述概率的公理化定义，并引入条件概率和独立事件的概念。我们将探讨诸如伯努利试验、二项分布等离散型随机变量的概率模型，并深入分析其性质和应用场景。对于连续型随机变量，我们将详细介绍概率密度函数、累积分布函数，并重点讲解均匀分布、指数分布、正态分布等经典分布的数学特性及其在不同领域中的实际意义。通过丰富的例题和练习，读者将能够熟练运用概率的基本概念描述和分析随机现象。 第二章 随机变量及其分布： 在理解了概率的基本概念后，本章将聚焦于随机变量的刻画，包括离散型随机变量和连续型随机变量。我们将深入探讨随机变量的数学期望、方差、矩等统计量，理解它们在描述数据集中趋势和离散程度上的作用。此外，本章还将详细介绍各种重要的联合概率分布，如联合概率函数、联合概率密度函数、边缘概率分布以及条件概率分布。读者将学习如何分析多个随机变量之间的相互关系，例如协方差和相关系数，并理解它们在衡量变量间线性关联性上的重要性。 第三章 常见概率分布的性质与应用： 本章将对第一章和第二章中介绍的经典概率分布进行更深入的探讨，并展示它们在不同领域的广泛应用。我们将详细分析泊松分布在描述单位时间内独立随机事件发生次数时的适用性，以及其与指数分布的内在联系。正态分布（高斯分布）作为最重要和应用最广泛的连续概率分布，我们将对其对称性、峰度、偏度等特性进行深入剖析，并介绍如何利用标准正态分布表进行概率计算。此外，本章还将介绍伽马分布、贝塔分布、卡方分布、t分布和F分布等，它们在统计推断中扮演着至关重要的角色，例如在方差分析和回归分析中。通过对这些分布的深入理解，读者将能更好地选择和应用合适的统计模型。 第四章 样本与抽样分布： 本章将从理论走向实践，引入统计推断的基础——样本和抽样分布。我们将定义统计总体和样本的概念，并介绍各种抽样的基本思想，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等（此节将侧重理论描述，不涉及具体抽样方法的详细操作）。我们将重点讨论统计量（Statistics）的概念，例如样本均值、样本方差等，并阐述它们作为总体参数（Parameters）的估计量。核心内容将是抽样分布的理论，包括中心极限定理的深刻内涵，理解在大样本情况下，样本均值的分布会趋近于正态分布，无论原始总体的分布如何。我们将详细介绍样本均值、样本方差等常见统计量的抽样分布，为后续的参数估计和假设检验奠定坚实的基础。 第五章 参数估计： 本章将致力于介绍如何从样本数据中估计未知的总体参数，这是统计推断的关键步骤。我们将详细介绍点估计（Point Estimation）的原理和方法，重点讲解矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），并深入分析它们各自的优缺点和适用范围。在最大似然估计部分，我们将通过一系列例子展示如何求解似然函数并找到使之最大的参数值。随后，本章将引入区间估计（Interval Estimation）的概念，重点讲解置信区间（Confidence Interval）的构造原理和解释。我们将推导不同参数（如总体均值、总体方差）在不同情况下的置信区间，并强调置信水平的含义。通过本章的学习，读者将能够根据样本数据对总体参数给出有意义的估计，并了解估计的精度。 第六章 假设检验： 本章将深入探讨假设检验（Hypothesis Testing）这一强大的统计推断工具。我们将首先介绍假设检验的基本思想和流程，包括建立原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），定义检验统计量，确定拒绝域（Rejection Region）和接受域（Acceptance Region）。我们将详细讲解第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）的概念，以及它们的概率——显著性水平（Significance Level）和检验功效（Power of Test）。本章将重点介绍多种常见的假设检验方法，包括针对单个总体均值、两个总体均值的t检验，针对单个总体比例、两个总体比例的z检验，以及针对总体方差的卡方检验和F检验。此外，我们还将探讨非参数检验的基本思想，例如当数据不满足参数检验的分布假设时，如何选择合适的检验方法。 第七章 方差分析（ANOVA）： 本章将聚焦于方差分析（Analysis of Variance, ANOVA），这是一种用于比较两个或多个组均值是否存在显著差异的统计技术。我们将详细解释单因素方差分析的基本原理，包括平方和（Sum of Squares）、自由度（Degrees of Freedom）和均方（Mean Square）的计算，以及F统计量的构造。我们将阐述如何通过F检验来判断不同处理（或分组）对响应变量的影响是否存在显著性差异。此外，本章还将简要介绍多因素方差分析的基本思想，为读者提供更广阔的统计分析视野。通过方差分析的学习，读者将能够有效地分析实验数据，识别不同因素的影响，并做出科学的决策。 第八章 相关与回归分析： 本章将介绍相关与回归分析（Correlation and Regression Analysis），用于研究变量之间的线性关系。我们将首先讲解相关系数（Correlation Coefficient）的计算及其解释，用以度量两个变量之间线性关联的强度和方向。随后，我们将重点介绍简单线性回归（Simple Linear Regression），包括回归模型的建立、回归系数（Regression Coefficients）的最小二乘估计，以及回归方程的解释。我们将详细讨论回归模型的拟合优度检验，例如判定系数（Coefficient of Determination, R-squared），以及对回归系数的假设检验。最后，本章还将简要介绍多元线性回归（Multiple Linear Regression）的基本思想，为读者处理多个自变量对因变量的影响提供初步的认识。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书在介绍理论概念的同时，注重结合实际应用，通过丰富的例子和清晰的数学推导，帮助读者深入理解统计学原理。 逻辑严谨，循序渐进： 内容组织结构清晰，从基本概念到高级方法，层层递进，适合不同水平的学习者。 数学基础扎实： 严格的数学推导和严谨的表述，确保理论的准确性。 覆盖核心内容： 涵盖了概率论与数理统计最核心、最常用的理论和方法，为读者打下坚实的统计学基础。 语言精炼，易于理解： 避免使用过于生僻的术语，力求用清晰易懂的语言阐述复杂的概念。 通过本书的学习，读者将能够掌握概率论与数理统计的基本理论框架，理解各种统计方法的原理，并能够灵活运用所学知识分析和解决实际问题，为进一步深入学习统计学或在相关领域进行研究和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场与严谨逻辑的深度对话。我尤其欣赏作者处理复杂统计模型时的那种条分缕析的写作风格。他似乎并不急于抛出结论，而是耐心地引导读者一步一步地推导出结果，让你清楚地看到每一步假设和每一步计算的必然性。在涉及到某些高级抽样技术时，书中提供的流程图和对比表格简直是救星般的存在。我常常需要对照着这些图表，才能清晰地区分不同方法之间的微妙差异和适用边界。这种层层递进的叙述方式，使得即便是初次接触这些高级主题的读者，也能建立起一个稳固的知识框架，而不是停留在死记硬背的层面。这种对结构清晰度的执着追求，体现了作者深厚的教学功力和对读者学习体验的深度考量。

评分☆☆☆☆☆

我记得我第一次接触到这方面的理论时，感觉就像是掉进了一个由各种复杂公式和专业术语构筑的迷宫，完全找不到方向。直到我开始系统地研读这本书的某些章节，那种豁然开朗的感觉才真正到来。作者在讲解那些抽象概念时，似乎有一种神奇的魔力，能将它们转化为我们日常生活中能够理解的例子。比如说，当他解释“如何设定合理的样本量”时，他用的比喻非常形象，让我一下子就抓住了核心的逻辑。这本教材最让人称道的地方，我认为就在于它强大的“翻译”能力，它不仅仅是罗列公式，更是深入浅出地剖析了这些方法背后的哲学思想和实际应用场景。对于我这种实践派的读者来说，光有理论是远远不够的，需要知道在真实的数据收集项目中，每一步决策的依据是什么，而这本书恰恰在这方面做得非常扎实和细致。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳而又不失学术气息的风格，很符合我对经典教材的期待。拿到手沉甸甸的感觉，立刻就给我一种“干货满满”的预感。封面设计上的字体选择，既有现代感又不失庄重，让人忍不住想立刻翻开看看里头到底藏着怎样的真知灼见。尤其是侧边书脊的排版，简洁有力，在书架上也能一眼被认出来。拿在手里翻阅时，纸张的质感也挺舒服，长时间阅读下来眼睛也不会太累。这种细节上的用心，对于一本严肃的统计学著作来说，无疑是加分项。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的工艺品，让人在学习之余也能享受到阅读的愉悦。不得不说，重庆大学出版社在图书的物理呈现上做得非常到位，从细节处体现了对知识和读者的尊重。这本厚重的书籍，光是捧在手里，就让人对接下来的学习充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在其丰富且贴近现实的案例分析上。很多统计教材都会陷入理论的象牙塔，但这本书的作者显然深谙“没有实践就没有真知”的道理。书中的每一个理论阐述后面，几乎都能找到一个对应的、具有时代感的应用场景。无论是市场调研、公共政策评估，还是科学实验设计，书中的方法论都能找到落地的路径。我特别留意了其中关于“非概率抽样”的讨论部分，作者并没有简单地否定其价值，而是客观分析了在特定限制条件下，如何利用这些方法获取有指导意义的信息，这体现了一种非常成熟和辩证的研究态度，而不是教条式的灌输。这种实战精神，让这本书超越了普通的教科书范畴，更像是一本资深统计学家的经验宝典。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始翻这本书时，我有点被它的篇幅吓到，觉得这是一项艰巨的任务。然而，一旦沉浸进去，这种“大部头”反而变成了一种安全感。它意味着涵盖的广度和深度都达到了一个很高的水准。这本书的好处在于，它构建了一个完整的知识体系，你不需要东拼西凑地去阅读其他辅助材料来填补某个知识点的空白。从最基础的随机数生成到复杂的聚束抽样设计，它提供了一条清晰的学习路径。对于任何想要在统计抽样领域进行深入研究或专业实践的人来说，这本书几乎是不可绕过的一座里程碑。它不仅仅教会你“怎么做”，更重要的是，让你理解“为什么这么做”，这种对原理的深刻把握，才是真正区分专业人士和业余爱好者的关键所在。