抽样调查的方法和原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东师范大学出版社

作者:

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:1998-06

价格:9.60

装帧:平装

isbn号码:9787561712177

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《现代统计推断：从理论到实践》 本书深入探讨了现代统计推断的核心概念与应用，为读者提供了扎实的理论基础和实用的操作指南。我们将从统计学的基本原理出发，逐步构建起严谨的推断框架，并贯穿始终地强调理论与实践的紧密结合。 第一部分：统计推断的基石——概率论与随机变量 本部分将首先回顾概率论的关键概念，包括事件、概率的公理化定义、条件概率以及著名的贝叶斯定理。我们将重点阐述随机变量的性质，区分离散型和连续型随机变量，并深入解析期望、方差、协方差等描述性统计量。在此基础上，我们将介绍一系列重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布等，并探讨它们在不同情境下的适用性。此外，我们还将触及多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布，为后续的推断奠定坚实基础。 第二部分：参数估计——揭示隐藏的真相 参数估计是统计推断的核心任务之一，旨在利用样本信息推断总体的未知参数。本书将详细介绍两种主要的参数估计方法：矩估计法和最大似然估计法。我们将深入剖析矩估计法的原理，包括如何利用样本矩去估计总体矩，并讨论其优缺点。随后，我们将花费大量篇幅讲解最大似然估计法，阐述其核心思想——寻找最有可能生成观测样本的参数值，并推导常见参数的最大似然估计量，例如正态分布的均值和方差、二项分布的概率等。在讲解过程中，我们将分析这些估计量的性质，如无偏性、一致性、有效性，并介绍渐近性质，帮助读者理解不同估计方法的优劣。 第三部分：区间估计——量化不确定性 在实际应用中，仅仅给出点估计往往不足以反映推断的精度。区间估计则通过构建包含总体参数的置信区间来量化这种不确定性。本部分将详细介绍置信区间的构造原理，包括如何利用枢轴量来构建置信区间。我们将重点介绍针对不同参数的置信区间，例如均值的置信区间（包括大样本和小样本情况下的t分布）、比例的置信区间、方差的置信区间等。我们将深入解释置信水平的含义，以及置信区间宽度与样本量、置信水平的关系。此外，我们还将简要介绍预测区间的概念，它用于预测新的观测值。 第四部分：假设检验——验证我们的猜想 假设检验是统计推断中用于判断样本数据是否支持某个预设假设（原假设）的统计方法。本部分将系统介绍假设检验的逻辑和步骤，包括如何构建原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据显著性水平做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将详细介绍几种重要的参数检验方法，例如z检验、t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、方差分析（ANOVA）等，并解释其背后的原理和适用条件。此外，我们还将深入探讨假设检验中的两类错误——第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝虚假的原假设），以及功效（1-第二类错误概率）的概念。最后，我们将介绍P值的概念及其正确理解方式。 第五部分：方差分析（ANOVA）——比较多个均值 方差分析（ANOVA）是一种强大的统计技术，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。本部分将详细介绍单因素方差分析的原理，包括如何将总变异分解为组间变异和组内变异，并解释F检验的统计意义。我们将介绍ANOVA表的构建和解读，以及后续的LSD、Tukey等事后检验方法，用于确定具体是哪几组的均值存在差异。在此基础上，我们将拓展到双因素方差分析，探讨主效应和交互效应的概念，以及它们对响应变量的影响。 第六部分：回归分析——探索变量间的关系 回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具。本部分将从简单线性回归开始，详细介绍回归模型的基本假设，如何估计回归系数，以及如何解释回归方程。我们将深入讲解决定系数（R²）的含义，以及如何通过t检验和F检验来检验回归系数的显著性。随后，我们将拓展到多元线性回归，探讨如何加入多个预测变量，以及如何处理多重共线性等问题。此外，我们还将简要介绍非线性回归和广义线性模型，为读者打开更广阔的分析视野。 第七部分：非参数统计——灵活应对数据挑战 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的严格假设，例如正态性。非参数统计方法为这些情况提供了灵活的替代方案。本部分将介绍几种常用的非参数检验方法，包括符号检验、秩和检验（Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Kruskal-Wallis检验等，并解释它们如何在不依赖于特定分布假设的情况下进行推断。 第八部分：统计软件的应用与实践 理论知识的学习离不开实际操作。本部分将简要介绍当前主流的统计软件（如R、Python中的statsmodels库、SPSS等）在实现上述统计方法中的基本操作和数据处理流程。我们将提供一些实际案例，演示如何利用这些软件进行数据导入、清洗、统计分析和结果可视化。 本书旨在成为您统计推断学习旅程中的可靠伴侣，无论您是初学者还是希望深化理解的进阶者，都能从中获益。我们将始终秉持清晰、严谨、实用的教学理念，带领您穿越统计推断的迷人世界。

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当我翻开《抽样调查的方法和原理》这本书时，我原本以为会面对一本晦涩难懂的技术手册，然而，它所呈现的内容，远比我最初的想象要丰富和有启发性。作者在讲解基本的抽样概念时，并没有直接跳入数学公式，而是以一种故事化的叙述方式，将读者带入到实际的调查场景中。例如，他用一个“抽样设计竞赛”的比喻，让读者去思考如何在有限的资源下，设计出一个最有效的抽样方案。这种互动式的引入，立刻就激发了我的兴趣。书中对各种复杂抽样方法的解释，比如“多阶段抽样”和“系统抽样”，都通过大量图解和生动的案例来辅助理解。我特别喜欢作者对“系统抽样”的解读，他不仅仅讲解了如何从一个随机起点开始，以固定间隔抽取样本，还深入探讨了在这种方法下，如何估算抽样误差，以及在什么情况下系统抽样会失效。这让我对这种看似简单的抽样方法有了更深层次的认识。更让我惊喜的是，这本书还涉及了一些“前沿”的抽样技术，比如“网络抽样”和“滚雪球抽样”。作者对这些方法的应用场景、优缺点以及在实际操作中可能遇到的挑战，都进行了详细的分析。这对于我了解当下抽样调查领域的发展趋势非常有帮助。总的来说，这本书在理论深度和实践指导性上找到了一个绝佳的平衡点。它不仅仅提供了方法和原理，更重要的是，它培养了读者一种“抽样思维”，即在面对各种调查场景时，能够主动思考如何有效地抽取样本，并对结果的可靠性有清晰的判断。

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老实说，拿到《抽样调查的方法和原理》这本书时，我并没有预设太多期待，想着大概就是一本中规中矩的教科书。但当我真正深入阅读后，才发现这本书的深度和广度，远超我的想象。作者在讲解每一个抽样方法时，都不仅仅停留在“是什么”，而是深入到“为什么”和“如何做”，并且会详细地分析各种潜在的“坑”。例如，在介绍“分层抽样”时，他不仅讲解了分层的原则和好处，还详细地讨论了在实际操作中，如何选择合适的分层变量，如何处理分层边界模糊的情况，以及如何处理各层之间样本量分配的问题。我尤其喜欢他对“样本代表性”这个概念的解析，他用了很多实际案例来说明，样本在哪些方面代表了总体，又在哪些方面可能存在偏差，以及如何通过改进抽样设计来提高样本的代表性。书中还花了很大的篇幅来讲解“抽样误差”的计算和理解。作者并没有直接给出复杂的公式，而是通过大量的图示和直观的解释，让我能够清晰地理解抽样误差是如何产生的，以及如何通过调整样本量和抽样设计来减小抽样误差。最让我印象深刻的是，书中还探讨了“调查成本与抽样效率”之间的权衡。作者用了很多实际的例子，说明如何在有限的预算下，设计出最有效的抽样方案，以及如何根据调查的目的和资源情况，在不同的抽样方法之间做出最优选择。这本书给我最大的启示是，抽样调查并非一个独立的学科，它与数据收集、数据分析、甚至调查的最终目的都紧密相连。

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不得不说，这本书的价值体现在它能够将抽象的理论知识，用一种极其接地气的方式呈现出来。我之前对抽样调查的认识，更多是停留在教科书式的定义和公式，感到枯燥乏味。但《抽样调查的方法和原理》这本书，却以一种全新的视角，让我重新审视了抽样调查的魅力。作者在开篇就用了一个非常有意思的引子，他描述了一个场景：假设我们要调查一座城市居民的幸福感，如果挨家挨户去问，那成本之高、耗时之长，简直是天方夜谭。然后，他笔锋一转，引出了抽样调查的重要性，它就像一把钥匙，能够以较低的成本，从有限的信息中窥探到整体的规律。我特别喜欢书中关于“偏差”的讨论，作者并没有简单地给出偏差的定义，而是通过列举各种实际可能出现的偏差情景，比如“幸存者偏差”、“选择偏差”等等，让我们深刻地认识到，在抽样过程中，每一个环节都可能潜藏着导致偏差的风险。他甚至还用一个很有趣的例子，讲述了一个历史上的统计错误，是如何因为对偏差认识不清而导致的。这种“失败案例”的分享，比单纯的理论讲解更加令人警醒。此外，书中对于“问卷设计”的讨论，也让我眼前一亮。很多时候，我们只关注样本的抽取，却忽略了问卷本身可能带来的问题。作者详细地分析了问卷中不同类型的问题，如何表述才能更准确地获取信息，如何避免引导性提问，以及如何进行问卷的预测试。这些内容，对于任何从事市场调研、社会科学研究的人来说，都是极其宝贵的经验。这本书让我明白，抽样调查并非简单的“选人”，而是一个系统性的工程，从设计到执行，每一个环节都需要精心的考量和严谨的态度。

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读完《抽样调查的方法和原理》这本书，我感觉自己对抽样调查的理解，上升到了一个新的高度。这本书的作者，就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了抽样调查的复杂地形。他并没有一开始就抛出大量的理论，而是从一个非常贴近实际生活的问题入手，比如“如何才能准确地了解这个城市的交通拥堵情况？”。这种提问方式，立刻就抓住了我的注意力，让我意识到抽样调查在解决实际问题中的重要性。书中对各种抽样方法的讲解，都非常有条理。他先是讲解了最基础的“简单随机抽样”，然后逐步深入到“分层抽样”、“整群抽样”、“多阶段抽样”等更复杂的方法。我特别喜欢他解析“分层抽样”的逻辑，他详细地解释了如何根据对象的某种特征（如收入、年龄等）将总体划分为若干层，以及如何通过在每一层内进行抽样，来提高样本的代表性和估计的精度。书中对“无应答误差”的讨论，也让我印象深刻。作者详细地分析了无应答误差的来源，以及如何通过改进调查设计、增加催访次数等方法来减小无应答误差的影响。这让我意识到，在抽样调查中，仅仅获得一个“样本”是不够的，还需要关注“谁”能够最终回答问题。这本书的语言风格非常流畅，一点也不枯燥，反而充满了智慧和启发。他会用一些很形象的比喻，将复杂的概念解释清楚，比如他用“拔苗助长”来比喻不合理的抽样设计可能带来的负面影响。

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我不得不说，《抽样调查的方法和原理》这本书的内容，其深入程度是超乎我预期的。一开始，我以为它会停留在基础概念的讲解，但事实证明，它对每一个抽样方法的解析都达到了相当的高度。例如，在探讨分层抽样时，作者并没有止步于“如何分层”这个表面问题，而是深入到“如何最优地确定各层样本量”这一关键环节。他详细介绍了比例分配法、最优分配法等不同方法，并对这些方法的数学原理进行了清晰的阐述，但同时又巧妙地结合了实际应用中的考量，比如各层调查成本的差异、各层变异程度的估算难度等。这让我明白，选择哪种分配方式并非一成不变，而是需要根据具体情况权衡利弊。书中还花了大量的篇幅来讨论估计量的精度问题，包括如何计算抽样误差，如何进行样本量设计的校正，以及如何理解置信区间和置信水平的含义。这些内容对于我理解调查结果的可靠性至关重要。特别是关于“伴随调查”和“多阶段抽样”的章节，让我耳目一新。作者以一种非常直观的方式解释了这些相对复杂的抽样设计，通过图示和案例分析，将抽象的概念具象化，让我能够清晰地理解其逻辑和操作流程。对我而言，最大的收获在于书中关于“数据分析与推断”部分的阐述。作者并没有孤立地讲解抽样方法，而是将抽样设计与后续的数据分析紧密地结合起来，强调了合理的抽样设计如何能够简化后续的统计分析，并提高推断的效率和准确性。他通过实例展示了如何根据不同的抽样设计来选择合适的估计量和方差计算方法，这为我解决实际问题提供了非常实用的指导。这本书的专业性体现在细节之处，每一个公式的推导，每一个概念的解释，都经过了严谨的考量。

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《抽样调查的方法和原理》这本书，给我最大的感受就是它的“实用性”和“前瞻性”完美结合。作者并没有满足于讲解传统的抽样技术，而是将视野放到了更广阔的领域。在关于“非概率抽样”的章节，作者并没有简单地否定它们，而是对其进行了客观的分析，阐述了在某些特定情况下，非概率抽样为何会成为一种可行的选择，以及如何尽可能地减少其带来的偏差。这对于我理解现实世界中各种调查的局限性非常有帮助。我尤其欣赏书中关于“调查中的伦理问题”的讨论。作者详细地列举了在抽样调查过程中可能涉及的隐私保护、知情同意、数据保密等重要议题，并提供了相应的处理建议。这让我意识到，抽样调查不仅仅是技术问题，更是一个关乎社会责任和道德规范的领域。此外，书中还对“大数据时代下的抽样挑战”进行了深刻的探讨。作者分析了大数据带来的机遇和挑战，以及如何在海量数据中进行有效的抽样，并对传统抽样方法进行了反思和革新。这让我对抽样调查的未来发展有了更清晰的认识。这本书的语言风格也非常吸引人，作者善于运用一些生动的比喻和形象的描述，将复杂的统计概念变得易于理解。例如，他在讲解“权重”概念时，就用了一个“为不同人群‘加权’以便公平代表”的比喻，让我一下子就明白了其中的道理。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在抽样调查的广阔天地里进行一次全面而深刻的探索。

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这本《抽样调查的方法和原理》简直是我最近阅读过的最令我惊喜的一本书了。说实话，最初拿起这本书，我并没有抱有太高的期望，以为只是又一本枯燥的学术著作，充斥着晦涩难懂的公式和理论。然而，当我翻开第一页，立刻就被它深深吸引住了。作者的写作风格非常独特，他没有一开始就抛出大量的专业术语，而是选择了一个非常贴近生活化的例子来引入抽样调查的概念。比如，他用了一个生动形象的比喻，将抽样调查比作“大海捞针”，一下子就点出了其中的挑战和精妙之处。我特别喜欢他解析如何才能“捞到”有价值的“针”，而不是随机地“捞”出一堆沙子。书中对于各种抽样方法的介绍，比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等，都不仅仅是理论的罗列，而是通过大量的实际案例来解释每种方法的适用场景、优缺点以及在实际操作中可能遇到的问题。他甚至还详细地探讨了如何根据调查的目的、研究对象的特点以及资源的限制来选择最合适的抽样方案。其中关于“样本代表性”的讨论，让我印象尤为深刻。作者用通俗易懂的语言解释了为什么样本的代表性至关重要，以及有哪些因素会影响样本的代表性，例如非抽样误差的来源，如测量误差、无应答误差等。他对这些潜在的“陷阱”的剖析，让我恍然大悟，意识到在实际调查中，仅仅获得一个“随机”的样本是不够的，还需要时刻警惕那些可能扭曲结果的因素。这本书的语言流畅自然，完全没有一般学术书籍那种生硬和疏离感，反而像是一位经验丰富的老师在耐心细致地教导我们。读完这本书，我对抽样调查的理解不再停留在表面，而是能够更深入地思考其背后的逻辑和精髓，也为我未来在工作中处理数据和进行分析打下了坚实的基础。

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我必须说，《抽样调查的方法和原理》这本书，在知识的深度和广度上，都达到了一个令人惊叹的水平。作者以一种极其严谨和系统的方式，带领读者全面了解抽样调查的方方面面。在讲解基础概念时，他并没有停留在表面的定义，而是深入到概念的起源和演变，让我对这些基础知识有了更深刻的理解。我尤其赞赏他对“估计量的性质”的讨论。作者详细地讲解了估计量的无偏性、有效性、一致性等重要性质，并用图示和案例来解释这些性质在实际应用中的意义。这让我能够更准确地评估调查结果的可靠性。书中对各种抽样方法的讲解，更是达到了炉火纯青的地步。例如，在讲解“分层抽样”时，作者不仅仅讲解了如何分层，还深入探讨了如何最优地确定各层样本量，以及如何处理分层变量与调查目标之间的关系。让我眼前一亮的是，书中还花了大量的篇幅来讨论“调查的质量控制”。作者详细地分析了在抽样调查的各个环节中，可能出现的质量问题，以及如何通过有效的质量控制措施，来保证调查结果的准确性和可靠性。这包括了对数据收集、数据录入、数据处理等各个环节的质量控制。总的来说，这本书就像一本“抽样调查的指南”，它不仅告诉了我“做什么”，更重要的是，它告诉我“为什么这样做”以及“如何做得更好”。

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《抽样调查的方法和原理》这本书，如同一幅精心绘制的地图，为我描绘出了抽样调查的完整版图。作者以一种非常严谨且富有逻辑性的方式，引导我逐步深入这个领域。一开始，他循序渐进地讲解了抽样调查的基本概念，比如总体、样本、抽样框等，并且用非常生动的例子来解释这些抽象的概念，让我很快就进入了状态。接着，他对各种主要的概率抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，进行了细致入微的讲解。我尤其赞赏他对每种方法的优缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的挑战的分析。例如，在讲解“整群抽样”时，作者并没有回避其可能带来的抽样误差增大的问题，而是详细地分析了这种误差的来源，以及如何通过选择合适的群和确定群内样本量来减轻这种影响。让我眼前一亮的是，书中还专门辟了一个章节来讨论“非概率抽样”。作者并没有简单地将其视为“错误”的抽样方法，而是对其进行了客观的评价，分析了在特定情况下，非概率抽样为何会成为一种必需，以及如何在使用非概率抽样时，尽可能地控制偏差。这种开放性的视角，让我对抽样调查有了更全面的认识。此外，书中对“样本量设计”的讲解，也非常实用。作者不仅讲解了样本量与置信水平、误差范围等的关系，还提供了一些实用的样本量计算公式和方法，这对于我今后进行实际调查非常有帮助。

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《抽样调查的方法和原理》这本书，简直是抽样调查领域的“百科全书”，其内容的详实程度和讲解的清晰度，都令我赞叹不已。作者在开篇就以一个引人入胜的案例，揭示了抽样调查在信息时代的重要性，他用一种极具说服力的方式，解释了为什么在无法完全测量的情况下，抽样调查依然能够提供可靠的结论。我特别欣赏书中对“抽样框”的深入剖析。作者详细地讲解了抽样框的定义、作用，以及在实际调查中，如何构建一个准确、完整的抽样框，并指出了抽样框误差可能带来的严重后果。这让我对“抽样框”的重要性有了全新的认识。在讲解各种概率抽样方法时，作者不仅给出了数学公式，更重要的是，他通过大量的图示和实际操作步骤，将这些方法变得直观易懂。例如，在讲解“多阶段抽样”时，作者就通过一个具体的调查场景，一步一步地演示了如何从第一阶段的抽样单位，到第二阶段的抽样单位，最终抽取到最终样本。这让我能够清晰地理解多阶段抽样的逻辑和操作流程。此外，书中对“调查设计”的讨论，也让我受益匪浅。作者详细地分析了在不同类型的调查中，如何选择最合适的抽样方法，如何确定样本量，以及如何进行调查的组织和实施。他甚至还探讨了如何在调查中运用计算机辅助技术，来提高调查的效率和准确性。

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