實用抽樣方法(萬捲方法) 加裏·T.亨利 重慶大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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加裏·T.亨利 著

圖書標籤:

• 抽樣方法
• 統計學
• 研究方法
• 數據分析
• 萬捲方法
• 調查研究
• 科學研究
• 統計推斷
• 樣本設計
• 研究設計

店鋪： 傑城圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562444879

商品編碼：25956140334

包裝：平裝

齣版時間：2008-09-01

圖書基本信息
圖書名稱	實用抽樣方法(萬捲方法)	作者	加裏·T.亨利
定價	23.00元	齣版社	重慶大學齣版社
ISBN	9787562444879	齣版日期	2008-09-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	大32開	商品重量	0.182Kg

內容簡介

本書所介紹的樣本設計的思路，為我們提供瞭在整個研究過程中如何在若乾備擇設計方案中進行抉擇的基礎。我們將這一思路稱之為實用抽樣設計方法。我們之所以使用“實用”一詞是因為我們為讀者介紹的框架，強調的是各種可供我們選擇的方案和如何在這些備擇方案中進行選擇的操作要領而非抽樣的理論。本書將在概念上對這樣的框架進行闡述的同時，還輔之以來自實際的抽樣實踐的詳盡實例。雖然本書並不打算多地從理論和數學的角度來介紹抽樣問題，但它介紹的內容都以以往的理論和數學的抽樣著作為基礎，而這些著作將為那些有誌於對這方麵文獻作更深入瞭解的讀者提供瞭一個完整的參考書目。 本書的主要閱讀對象是那些將抽樣作為自己的研究工具的研究人員。同樣，本書也可作為社會和政策科學的本科生的方法課的補充教材，以幫助那些有誌於從事研究工作的學生學習有關抽樣的知識。除上述兩個用途之外，本書也可用作那些在計劃自己的研究項目時，在抽樣方麵需要一些谘詢的研究人員的參考書。而那些計劃進行抽取大的、復雜的樣本的研究人員，則好去尋求有經驗的抽樣專傢的幫助。

作者簡介

加裏·T.亨利（Gary T．Henry），在美國弗吉尼亞大學公共管理學教授研究方法、統計學、項目評估和政策分析等課程。曾擔任弗吉尼亞公立學校教學評估指標體係研究的項目負責人和中國某大學統計學客座教授。此外，他也是國傢議會全國會議的成員和演講人。 早年在威斯康星大

目錄

第1章 導論 定義樣本 抽樣和效度 為什麼要抽樣 本書概要 第2章 樣本選擇方法 非概率抽樣 非概率樣本的用途 概率抽樣 結論 第3章 實用樣本設計法 抽樣設計中的誤差源 實用抽樣設計的框架 抽樣前抉擇 研究的性質究竟是什麼——探索性的、描述性的還是分析性的 感興趣的變量是什麼 研究的目標總體是什麼 某些子總體或特定的群體是否對研究很重要 用什麼樣的方法收集數據 是否宜於抽樣 抽樣抉擇 什麼樣的目標總體清單可作為抽樣框使用 可容忍的誤差或估計的效應的大小是多少 采用什麼類型的抽樣技術 選擇的概率是相等的還是不等的 選人樣本的單位是多少 抽樣後抉擇 如何評估無迴答問題的影響 樣本數據是否需要加權 研究變量的標準誤差是什麼 小結 第4章 實用樣本設計的四個實例 北卡羅萊納州居民調查 抽樣前抉擇 抽樣抉擇 抽樣後抉擇 佛羅裏達高齡老人調查 抽樣前抉擇 抽樣抉擇 抽樣後抉擇 弗吉尼亞齣院精神病人調查 抽樣前抉擇 抽樣抉擇 抽樣後抉擇 調查研究中心的美國本土住戶樣本 抽樣前抉擇 抽樣抉擇 抽樣後抉撣 小結 第5章 抽樣框 一般總體的抽樣框 特殊總體的抽樣框 總誤差和抽樣框 結論 第6章 抽樣方法 簡單隨機抽樣 係統抽樣 分層抽樣 整群抽樣 多級抽樣 小結 第7章 樣本容量 高效樣本的容量 樣本容量設計的實質 子總體分析 不閤格和無問答的修正 費用 信度 小總體抽樣 小結 第8章 抽樣後選擇 權的使用 無迴答評估 陳述數據 結論 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

《經典概率論與數理統計精要》 內容簡介： 本書旨在為讀者係統性地介紹概率論與數理統計的核心概念、基本理論和重要方法。全書共分為八章，循序漸進地引導讀者深入理解統計學的基本框架，並掌握解決實際問題的分析工具。 第一章 概率的基本概念： 本章將從概率論的基石——隨機事件與樣本空間入手，詳細闡述概率的公理化定義，並引入條件概率和獨立事件的概念。我們將探討諸如伯努利試驗、二項分布等離散型隨機變量的概率模型，並深入分析其性質和應用場景。對於連續型隨機變量，我們將詳細介紹概率密度函數、纍積分布函數，並重點講解均勻分布、指數分布、正態分布等經典分布的數學特性及其在不同領域中的實際意義。通過豐富的例題和練習，讀者將能夠熟練運用概率的基本概念描述和分析隨機現象。 第二章 隨機變量及其分布： 在理解瞭概率的基本概念後，本章將聚焦於隨機變量的刻畫，包括離散型隨機變量和連續型隨機變量。我們將深入探討隨機變量的數學期望、方差、矩等統計量，理解它們在描述數據集中趨勢和離散程度上的作用。此外，本章還將詳細介紹各種重要的聯閤概率分布，如聯閤概率函數、聯閤概率密度函數、邊緣概率分布以及條件概率分布。讀者將學習如何分析多個隨機變量之間的相互關係，例如協方差和相關係數，並理解它們在衡量變量間綫性關聯性上的重要性。 第三章 常見概率分布的性質與應用： 本章將對第一章和第二章中介紹的經典概率分布進行更深入的探討，並展示它們在不同領域的廣泛應用。我們將詳細分析泊鬆分布在描述單位時間內獨立隨機事件發生次數時的適用性，以及其與指數分布的內在聯係。正態分布（高斯分布）作為最重要和應用最廣泛的連續概率分布，我們將對其對稱性、峰度、偏度等特性進行深入剖析，並介紹如何利用標準正態分布錶進行概率計算。此外，本章還將介紹伽馬分布、貝塔分布、卡方分布、t分布和F分布等，它們在統計推斷中扮演著至關重要的角色，例如在方差分析和迴歸分析中。通過對這些分布的深入理解，讀者將能更好地選擇和應用閤適的統計模型。 第四章 樣本與抽樣分布： 本章將從理論走嚮實踐，引入統計推斷的基礎——樣本和抽樣分布。我們將定義統計總體和樣本的概念，並介紹各種抽樣的基本思想，包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等（此節將側重理論描述，不涉及具體抽樣方法的詳細操作）。我們將重點討論統計量（Statistics）的概念，例如樣本均值、樣本方差等，並闡述它們作為總體參數（Parameters）的估計量。核心內容將是抽樣分布的理論，包括中心極限定理的深刻內涵，理解在大樣本情況下，樣本均值的分布會趨近於正態分布，無論原始總體的分布如何。我們將詳細介紹樣本均值、樣本方差等常見統計量的抽樣分布，為後續的參數估計和假設檢驗奠定堅實的基礎。 第五章 參數估計： 本章將緻力於介紹如何從樣本數據中估計未知的總體參數，這是統計推斷的關鍵步驟。我們將詳細介紹點估計（Point Estimation）的原理和方法，重點講解矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），並深入分析它們各自的優缺點和適用範圍。在最大似然估計部分，我們將通過一係列例子展示如何求解似然函數並找到使之最大的參數值。隨後，本章將引入區間估計（Interval Estimation）的概念，重點講解置信區間（Confidence Interval）的構造原理和解釋。我們將推導不同參數（如總體均值、總體方差）在不同情況下的置信區間，並強調置信水平的含義。通過本章的學習，讀者將能夠根據樣本數據對總體參數給齣有意義的估計，並瞭解估計的精度。 第六章 假設檢驗： 本章將深入探討假設檢驗（Hypothesis Testing）這一強大的統計推斷工具。我們將首先介紹假設檢驗的基本思想和流程，包括建立原假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis），定義檢驗統計量，確定拒絕域（Rejection Region）和接受域（Acceptance Region）。我們將詳細講解第一類錯誤（Type I Error）和第二類錯誤（Type II Error）的概念，以及它們的概率——顯著性水平（Significance Level）和檢驗功效（Power of Test）。本章將重點介紹多種常見的假設檢驗方法，包括針對單個總體均值、兩個總體均值的t檢驗，針對單個總體比例、兩個總體比例的z檢驗，以及針對總體方差的卡方檢驗和F檢驗。此外，我們還將探討非參數檢驗的基本思想，例如當數據不滿足參數檢驗的分布假設時，如何選擇閤適的檢驗方法。 第七章 方差分析（ANOVA）： 本章將聚焦於方差分析（Analysis of Variance, ANOVA），這是一種用於比較兩個或多個組均值是否存在顯著差異的統計技術。我們將詳細解釋單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）的計算，以及F統計量的構造。我們將闡述如何通過F檢驗來判斷不同處理（或分組）對響應變量的影響是否存在顯著性差異。此外，本章還將簡要介紹多因素方差分析的基本思想，為讀者提供更廣闊的統計分析視野。通過方差分析的學習，讀者將能夠有效地分析實驗數據，識彆不同因素的影響，並做齣科學的決策。 第八章 相關與迴歸分析： 本章將介紹相關與迴歸分析（Correlation and Regression Analysis），用於研究變量之間的綫性關係。我們將首先講解相關係數（Correlation Coefficient）的計算及其解釋，用以度量兩個變量之間綫性關聯的強度和方嚮。隨後，我們將重點介紹簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression），包括迴歸模型的建立、迴歸係數（Regression Coefficients）的最小二乘估計，以及迴歸方程的解釋。我們將詳細討論迴歸模型的擬閤優度檢驗，例如判定係數（Coefficient of Determination, R-squared），以及對迴歸係數的假設檢驗。最後，本章還將簡要介紹多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）的基本思想，為讀者處理多個自變量對因變量的影響提供初步的認識。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 本書在介紹理論概念的同時，注重結閤實際應用，通過豐富的例子和清晰的數學推導，幫助讀者深入理解統計學原理。 邏輯嚴謹，循序漸進： 內容組織結構清晰，從基本概念到高級方法，層層遞進，適閤不同水平的學習者。 數學基礎紮實： 嚴格的數學推導和嚴謹的錶述，確保理論的準確性。 覆蓋核心內容： 涵蓋瞭概率論與數理統計最核心、最常用的理論和方法，為讀者打下堅實的統計學基礎。 語言精煉，易於理解： 避免使用過於生僻的術語，力求用清晰易懂的語言闡述復雜的概念。 通過本書的學習，讀者將能夠掌握概率論與數理統計的基本理論框架，理解各種統計方法的原理，並能夠靈活運用所學知識分析和解決實際問題，為進一步深入學習統計學或在相關領域進行研究和實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，很大程度上體現在其豐富且貼近現實的案例分析上。很多統計教材都會陷入理論的象牙塔，但這本書的作者顯然深諳“沒有實踐就沒有真知”的道理。書中的每一個理論闡述後麵，幾乎都能找到一個對應的、具有時代感的應用場景。無論是市場調研、公共政策評估，還是科學實驗設計，書中的方法論都能找到落地的路徑。我特彆留意瞭其中關於“非概率抽樣”的討論部分，作者並沒有簡單地否定其價值，而是客觀分析瞭在特定限製條件下，如何利用這些方法獲取有指導意義的信息，這體現瞭一種非常成熟和辯證的研究態度，而不是教條式的灌輸。這種實戰精神，讓這本書超越瞭普通的教科書範疇，更像是一本資深統計學傢的經驗寶典。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛開始翻這本書時，我有點被它的篇幅嚇到，覺得這是一項艱巨的任務。然而，一旦沉浸進去，這種“大部頭”反而變成瞭一種安全感。它意味著涵蓋的廣度和深度都達到瞭一個很高的水準。這本書的好處在於，它構建瞭一個完整的知識體係，你不需要東拼西湊地去閱讀其他輔助材料來填補某個知識點的空白。從最基礎的隨機數生成到復雜的聚束抽樣設計，它提供瞭一條清晰的學習路徑。對於任何想要在統計抽樣領域進行深入研究或專業實踐的人來說，這本書幾乎是不可繞過的一座裏程碑。它不僅僅教會你“怎麼做”，更重要的是，讓你理解“為什麼這麼做”，這種對原理的深刻把握，纔是真正區分專業人士和業餘愛好者的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一場與嚴謹邏輯的深度對話。我尤其欣賞作者處理復雜統計模型時的那種條分縷析的寫作風格。他似乎並不急於拋齣結論，而是耐心地引導讀者一步一步地推導齣結果，讓你清楚地看到每一步假設和每一步計算的必然性。在涉及到某些高級抽樣技術時，書中提供的流程圖和對比錶格簡直是救星般的存在。我常常需要對照著這些圖錶，纔能清晰地區分不同方法之間的微妙差異和適用邊界。這種層層遞進的敘述方式，使得即便是初次接觸這些高級主題的讀者，也能建立起一個穩固的知識框架，而不是停留在死記硬背的層麵。這種對結構清晰度的執著追求，體現瞭作者深厚的教學功力和對讀者學習體驗的深度考量。

評分☆☆☆☆☆

我記得我第一次接觸到這方麵的理論時，感覺就像是掉進瞭一個由各種復雜公式和專業術語構築的迷宮，完全找不到方嚮。直到我開始係統地研讀這本書的某些章節，那種豁然開朗的感覺纔真正到來。作者在講解那些抽象概念時，似乎有一種神奇的魔力，能將它們轉化為我們日常生活中能夠理解的例子。比如說，當他解釋“如何設定閤理的樣本量”時，他用的比喻非常形象，讓我一下子就抓住瞭核心的邏輯。這本教材最讓人稱道的地方，我認為就在於它強大的“翻譯”能力，它不僅僅是羅列公式，更是深入淺齣地剖析瞭這些方法背後的哲學思想和實際應用場景。對於我這種實踐派的讀者來說，光有理論是遠遠不夠的，需要知道在真實的數據收集項目中，每一步決策的依據是什麼，而這本書恰恰在這方麵做得非常紮實和細緻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩而又不失學術氣息的風格，很符閤我對經典教材的期待。拿到手沉甸甸的感覺，立刻就給我一種“乾貨滿滿”的預感。封麵設計上的字體選擇，既有現代感又不失莊重，讓人忍不住想立刻翻開看看裏頭到底藏著怎樣的真知灼見。尤其是側邊書脊的排版，簡潔有力，在書架上也能一眼被認齣來。拿在手裏翻閱時，紙張的質感也挺舒服，長時間閱讀下來眼睛也不會太纍。這種細節上的用心，對於一本嚴肅的統計學著作來說，無疑是加分項。它不僅僅是一本工具書，更像是一件精心製作的工藝品，讓人在學習之餘也能享受到閱讀的愉悅。不得不說，重慶大學齣版社在圖書的物理呈現上做得非常到位，從細節處體現瞭對知識和讀者的尊重。這本厚重的書籍，光是捧在手裏，就讓人對接下來的學習充滿瞭信心和期待。