抽樣調查方法簡介 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 格雷漢姆·加爾頓（Graham Kalton） 著，武玲蔚 譯，周穆之 校

圖書標籤:

• 抽樣調查
• 統計學
• 方法論
• 數據分析
• 科學研究
• 社會調查
• 問捲設計
• 樣本選擇
• 統計推斷
• 調查方法

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543224193

版次：1

商品編碼：11554052

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：155

字數：106000

正文語種：中文

內容簡介

　　抽樣調查作為一種提供統計數據的方式，已在眾多領域被研究者和管理者們應用，這些領域包括社會學、社會心理學、人口學、政治學、經濟學、教育學以及公共健康等。《抽樣調查方法簡介》圍繞抽樣調查的方法層麵這一主題展開論述，先簡要介紹瞭簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣和多階抽樣、概率抽樣等方法的概念，然後逐個引入實例，具體解釋這些方法在實際中的應用及優缺點。最後，《抽樣調查方法簡介》還推薦瞭抽樣調查的理論和實例文獻，方便讀者深入瞭解並在必要時參考。

內頁插圖

目錄

序
第1章 簡介

第2章 簡單隨機抽樣

第3章 係統抽樣

第4章 分層抽樣
第1節 按比例分層
第2節 非比例分層
第3節 層的選擇

第5章 整群抽樣和多階抽樣

第6章 按規模大小成比例的概率抽樣

第7章 其他概率抽樣設計
第1節 二階段抽樣
第2節 重復抽樣
第3節 麵闆設計

第8章 抽樣框
第1節 缺失元素
第2節 群
第3節 空白與外來元素
第4節 重復列舉

第9章 無應答

第10章 調查分析
第1節 權重
第2節 抽樣誤差

第11章 樣本量

第12章 兩個例子
第1節 全國性麵訪調查
第2節 電話訪問調查的例子

第13章 非概率抽樣

第14章 結語
參考文獻
譯名對照錶

《社會研究的基石：探索科學抽樣與統計分析的奧秘》 在信息爆炸的時代，理解和把握事物的本質變得前所未有的重要。然而，對龐大而復雜的數據集進行全麵考察往往不切實際，甚至不可能。這時，科學的抽樣調查方法便顯現齣其不可替代的價值。本書並非一本關於“抽樣調查方法簡介”的教材，而是旨在為讀者揭示社會研究背後更深層的邏輯，深入淺齣地剖析如何從局部窺探全局，如何從有限的樣本中推導齣具有普遍意義的結論。我們將不再局限於“如何抽樣”的淺層技巧，而是將目光投嚮“為何抽樣”、“抽樣如何支撐科學推理”、“統計分析如何轉化為洞見”等核心問題，帶領讀者踏上一段關於數據、邏輯與認知的深度探索之旅。 第一章：從疑惑到洞察：認識研究的邊界與可能 在展開具體的抽樣技術之前，我們首先要確立一個根本性的認知：研究的目的是什麼？我們為何要進行研究？本書將首先闡述，任何研究都源於我們對世界的疑惑，源於我們渴望理解現象背後的驅動力，渴望預測未來的趨勢。而現實世界的數據往往是海量的、分散的、甚至存在噪音的。例如，我們想瞭解一個國傢居民的平均收入水平，或是某個特定群體對某項政策的滿意度。直接詢問每一個人，幾乎是不可能完成的任務。 這一章將詳細探討“普查”的理想與現實。雖然普查能夠提供最準確的數據，但其巨大的成本、耗時以及在實際操作中的睏難，使其往往隻適用於特定規模或緊急情況下的研究。我們以此引齣“抽樣”作為一種務實而高效的替代方案。我們將深入討論，為何在許多情況下，一個精心設計的樣本，其代錶性甚至能夠超越粗糙或不完整的普查。這並非要貶低普查的價值，而是要突齣抽樣方法在資源有限但追求科學嚴謹時的強大力量。 本章還會引入“推論統計”的核心概念：我們通過分析樣本數據，試圖推斷齣關於總體（所有可能的個體或單位）的特性。這種推斷並非猜測，而是建立在嚴密的概率理論基礎之上。我們將初步介紹“統計量”與“參數”的區彆，理解樣本的測量值（統計量）如何被用來估計總體的真實數值（參數）。理解瞭研究的邊界和抽樣作為一種解決之道的基本邏輯，我們纔能更好地理解後續章節將要展開的更具體的技術和理論。 第二章：樣本的“真”與“全”：構建代錶性樣本的哲學思考 抽樣的核心在於“代錶性”。一個好的樣本，應該能夠真實地反映其所代錶的總體。但“代錶性”並非一個模糊的概念，它需要在方法論上得到精確的保障。本章將深入探討構建代錶性樣本的哲學基礎與實踐路徑。 我們首先會破除一些常見的誤解，例如“大樣本就一定代錶性好”。事實上，即便樣本量很大，如果抽樣方法存在係統性偏差，那麼這個大樣本可能比一個精心挑選的小樣本更能誤導我們。我們將詳細介紹“抽樣框”（sampling frame）的重要性，以及如何通過優化抽樣框來最大限度地減少“遺漏”（undercoverage）和“重復”（overcoverage）的現象。 接下來，我們將重點闡述“概率抽樣”與“非概率抽樣”的根本區彆。概率抽樣指的是，總體中的每一個單位都有已知的、非零的概率被選入樣本。這是確保樣本代錶性的理論基石，也是進行科學推斷的先決條件。我們將逐一解析幾種經典的概率抽樣方法，例如： 簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling, SRS）： 這是最基礎的概率抽樣方法，如同從帽子裏抓鬮。我們將討論其優點（簡單易行）和缺點（在總體分布不均時可能導緻樣本失衡）。 係統抽樣（Systematic Sampling）： 通過設定一個固定的間隔來抽取樣本，例如每隔10個人抽取一個。我們將分析其如何簡化操作，並討論如何處理抽樣間隔與總體長度之間的關係。 分層抽樣（Stratified Sampling）： 將總體劃分為若乾個具有相似特徵的子群（層），然後在每個層內進行簡單隨機抽樣。我們將深入探討分層抽樣的優勢，例如如何提高估計的精度，如何確保關鍵子群的充分代錶性，以及如何選擇分層變量。 整群抽樣（Cluster Sampling）： 將總體劃分為若乾個群組，然後隨機抽取若乾群組，並對選定的群組內所有單位進行調查。我們將分析其在地理分布廣泛或難以逐一列齣所有單位時的高效性，同時討論其可能帶來的估計精度下降的風險，以及如何通過適當的設計來緩解。 與之相對，本章也將嚴肅地討論“非概率抽樣”方法的局限性。例如方便抽樣（convenience sampling）、判斷抽樣（judgment sampling）、配額抽樣（quota sampling）等。我們將說明，雖然這些方法在某些探索性研究或預備性調查中可能提供便利，但它們無法提供科學推斷的保證，其結果的代錶性往往難以衡量，甚至可能導緻嚴重的偏差。理解這些方法的“不可靠之處”，能夠讓我們更深刻地認識到概率抽樣設計的價值。 第三章：從數據到真相：統計分析在抽樣研究中的作用 獲得瞭具有代錶性的樣本數據，僅僅是研究的第一步。如何從這些數據中提煉齣有意義的信息，並將其“翻譯”成對總體的洞察，是抽樣研究的最終目標。本章將聚焦於統計分析在抽樣研究中的核心作用，而非羅列統計公式。 我們將首先強調“描述性統計”的重要性。在進行推斷之前，我們必須首先瞭解樣本本身的特徵。這包括計算均值、中位數、眾數、方差、標準差等基本指標，以全麵地描繪樣本的分布情況。本章將重點講解如何通過可視化手段，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，來直觀地理解數據，發現潛在的模式和異常值。這些描述性分析是後續推斷的基礎，能夠幫助研究者更好地理解數據，並為進一步的分析提供方嚮。 接下來，我們將步入“推論統計”的核心地帶。這裏我們將不再糾結於“如何計算”某個指標，而是側重於“這個指標意味著什麼”。 點估計與區間估計： 我們將深入講解，樣本均值（點估計）隻是對總體均值的一個近似值。而“置信區間”（confidence interval）纔是更嚴謹的錶達方式。我們將用通俗易懂的語言解釋置信區間的含義：我們有多大的把握（例如95%）認為，總體的真實參數落在我們計算齣的這個區間之內。我們將強調，置信區間的大小受到樣本量、數據變異性以及置信水平的影響，理解這些因素如何影響區間的寬度，對於正確解讀研究結果至關重要。 假設檢驗的邏輯： 假設檢驗是統計推斷的另一重要工具。本章將重點闡述其背後的邏輯框架，而非機械套用公式。我們將解釋“零假設”（null hypothesis）和“備擇假設”（alternative hypothesis）的含義，以及我們如何通過樣本數據來判斷是否能夠“拒絕”零假設。我們將引入“p值”（p-value）的概念，並解釋其在判斷統計顯著性時的作用，同時也會警示過度依賴p值可能帶來的問題，倡導結閤實際意義進行判斷。 迴歸分析的洞察力： 迴歸分析是探究變量之間關係的重要方法。我們將以實際應用場景為例，解釋迴歸分析如何幫助我們理解一個變量（因變量）如何受到一個或多個其他變量（自變量）的影響。例如，通過分析收入、教育程度和工作年限等變量與總體消費水平的關係，我們可以更深刻地理解經濟現象。本章將側重於如何解釋迴歸係數的含義，以及如何理解模型的擬閤優度，從而從數據中挖掘齣更深層次的聯係。 第四章：超越數字：抽樣研究的倫理、質量控製與未來展望 科學研究不僅是技術的問題，更是責任的問題。本章將迴歸到抽樣研究的宏觀層麵，探討貫穿整個研究過程的倫理考量、質量控製的要點，以及對未來發展趨勢的展望。 研究倫理的基石： 在進行任何涉及人的調查時，倫理是不可逾越的底綫。我們將深入討論“知情同意”的重要性，研究者如何嚮被調查者清晰地解釋研究的目的、過程以及他們可以拒絕參與的權利。我們將探討“匿名性”和“保密性”的原則，以及研究者如何保護被調查者的個人信息不被泄露。此外，我們還將討論研究者在呈現數據和解讀結果時，如何避免誤導和偏見，如何誠實地報告研究的局限性。 質量控製的“全生命周期”： 一個嚴謹的抽樣研究，其質量控製貫穿研究的每一個環節。本章將詳細梳理質量控製的關鍵點：從研究設計的初步階段，到問捲的設計和預測試，再到現場的執行和數據錄入，以及最終的數據清理和分析。我們將強調“問捲設計”的藝術：如何用清晰、中立的語言提問，避免誘導性問題，以及如何設計邏輯跳題以提高效率和準確性。我們還將討論“數據錄入”和“數據清理”過程中可能齣現的錯誤，以及如何通過各種方法來檢測和糾正這些錯誤。 抽樣研究的未來： 隨著科技的發展，抽樣研究的方法也在不斷演進。本章將簡要展望未來可能的發展方嚮。例如，“大數據”與傳統抽樣方法的結閤，如何利用新的數據源（如社交媒體數據、傳感器數據）來補充和完善傳統的抽樣研究。我們將探討“機器學習”和“人工智能”在數據分析和樣本選擇中的應用潛力，以及如何利用這些新技術來提高研究的效率和精度。同時，我們也會強調，無論技術如何發展，科學的抽樣方法和嚴謹的統計思維始終是探求真相的核心。 結語 本書的目的是帶領讀者超越對抽樣方法的錶麵理解，深入探索社會研究的底層邏輯。我們希望通過對研究邊界的認識、對代錶性樣本構建的哲學思考、對統計分析在數據轉化為洞見過程中作用的強調，以及對抽樣研究倫理與質量的審視，幫助讀者構建起一套科學的思維框架。這套框架不僅適用於抽樣調查，更能遷移到信息紛繁的日常生活中，讓我們能夠更清晰地認識問題，更理性地做齣判斷，更深刻地理解我們所處的世界。這是一種認知能力的提升，一種對“真相”的探索，一種在不確定性中尋找確定性的智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文節奏把握得非常好，始終保持著一種恰到好處的“留白”，使得讀者有空間進行自我消化和思考，而不是被密集的知識點轟炸。對於一些需要計算的部分，比如估計總體均值的置信區間時，書中提供的計算步驟清晰可見，但它並未過度依賴計算器，而是引導讀者理解公式背後代錶的統計學意義——即我們對總體估計的“把握程度”。這種對“理解優先於計算”的教學理念貫穿始終。最後幾章關於混閤方法抽樣和互聯網環境下新興抽樣技術的討論，雖然篇幅不多，卻展現瞭作者對學科前沿的關注和對未來趨勢的預判，這使得這本書超越瞭基礎教程的範疇，具有瞭長久的參考價值。它成功地將原本枯燥的統計方法論，轉化為一套易於掌握、且能切實提升調查研究質量的方法論體係。

評分☆☆☆☆☆

作為一本麵嚮初學者的書籍，其最大的優點在於對核心概念的“去魅”化處理。很多統計學著作總愛用晦澀的術語把自己包裹起來，讓人望而卻步，但這本《簡介》在這方麵做得非常齣色。例如，在講解分層抽樣時，作者沒有止步於“劃分同質性群體”的抽象定義，而是花瞭大量篇幅去剖析如何根據現有資料（如人口普查數據、企業財務報錶等）進行閤理的“分層依據”選擇，並強調瞭分層後樣本比例分配的重要性——是按比例分配還是最優分配，每種選擇背後的權衡利弊分析得入木三分。更令人耳目一新的是，書中穿插瞭一些經典的社會調查案例，比如某次選舉的民調失誤，作者沒有僅僅將其歸咎於“隨機誤差”，而是引申到“樣本框覆蓋不足”和“無應答偏倚”等更深層次的問題上。這種將理論與真實世界的“翻車現場”相結閤的敘述方式，極大地增強瞭學習的趣味性和警示作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，與其說是在“教”我們知識，不如說是在“啓發”我們思考。我特彆欣賞它在論述概率抽樣和非概率抽樣對比時的那種辯證思維。作者並沒有簡單地將非概率抽樣打入“次等”的冷宮，而是深入分析瞭在特定情境下，比如探索性研究或者資源極其有限的情況下，判斷、方便或滾雪球抽樣所具備的不可替代的價值。這種對研究局限性的坦誠，使得整本書顯得尤為真誠可信。此外，書中關於如何計算和控製抽樣誤差的章節，處理得極為巧妙。它沒有直接拋齣復雜的方差公式，而是通過模擬實驗和圖示來展示樣本量大小對估計精度的影響，讓讀者直觀地感受到“多抽一個樣本”和“少抽一個樣本”在結果穩定性上的巨大差異。讀完這部分，我對過去那些“拍腦袋”決定樣本數量的行為深感汗顔，這本書成功地建立起一種對數據代錶性負責的態度，是學術誠信教育的絕佳範本。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常簡潔，封麵采用瞭素雅的米色，配上深藍色的書名，透露齣一種沉穩、專業的學術氣息。當我初次翻開它時，立刻被它清晰的目錄結構所吸引。它不像很多教材那樣堆砌公式和復雜的理論，而是采取瞭一種由淺入深的敘事方式。開篇部分對“抽樣”這個核心概念的界定就非常到位，用生活中的例子來闡述為何需要抽樣，以及抽樣的基本邏輯，讓一個對統計學完全陌生的讀者也能迅速抓住要點。作者在講解不同抽樣方法時，尤其是在描述簡單隨機抽樣和係統抽樣時，文字流暢，邏輯嚴謹，仿佛一位經驗豐富的導師在娓娓道來。書中對抽樣框的構建和維護的討論，雖然篇幅不長，卻點齣瞭實踐中的諸多痛點，這些都是教科書裏往往一筆帶過卻至關重要的環節。整體而言，這是一本非常注重實踐操作指導的入門讀物，它沒有試圖涵蓋所有前沿研究，而是腳踏實地地夯實基礎，對於想瞭解如何科學地從群體中抽取代錶性樣本的讀者來說，無疑是一次愉快的“啓濛之旅”。

評分☆☆☆☆☆

我過去接觸的統計讀物大多側重於後期的統計推斷，比如如何進行假設檢驗，而對數據“采集”這個源頭環節的重要性總是輕描淡寫。這本書恰恰填補瞭這一空白。它真正讓你明白，數據質量的高低，在很大程度上取決於你在問捲發齣去之前所做的所有工作。它對“調查缺陷”的分類討論非常係統化，從抽樣設計階段的係統性缺陷，到實施階段的人為操作誤差，再到後續的數據處理階段可能引入的偏差，構成瞭一個完整的質量控製鏈條。尤其值得稱贊的是，它對“多階段抽樣”的描述，將復雜的流程拆解成瞭清晰的步驟，並配以流程圖，即便是麵對一個需要跨區域、多層級進行數據收集的復雜項目，讀者也能找到一個清晰的思維導圖來指導操作。這本書不是一本純粹的理論書，它更像是一本“實戰手冊”，教你如何規避那些讓你前功盡棄的“隱形陷阱”。

評分☆☆☆☆☆

不錯

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好

評分☆☆☆☆☆

書的內容還行吧，湊閤著看

評分☆☆☆☆☆

書的內容還行吧，湊閤著看

評分☆☆☆☆☆

值得收藏

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好書，值得閱讀，值得收藏的一套書。

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包裝完整

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好書，值得一看。。。。。。！！！！

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