Introduction to Survey Sampling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 社会学
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- 数据分析
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- Analysis
具体描述
This title reviews sampling methods used in surveys: simple random sampling, systematic sampling, stratification, cluster and multi-stage sampling, sampling with probability proportional to size, two-phase sampling, replicated sampling, panel designs, and non-probability sampling. Kalton discusses issues of practical implementation, including frame problems and non-response, and gives examples of sample designs for a national face-to-face interview survey and for a telephone survey. He also treats the use of weights in survey analysis, the computation of sampling errors with complex sampling designs, and the determination of sample size.
作者简介
目录信息
读后感
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初次翻开《Introduction to Survey Sampling》这本书，我心中带着一份既好奇又有些许忐忑的心情。对抽样调查这个概念，我虽有一些零散的了解，但从未系统地梳理过，也深知其在数据收集和推断中的关键作用。这本书的封面简洁而专业，没有花哨的设计，这反而让我对其内容的严谨性多了一份期待。第一章的开篇，作者并没有直接一头扎进复杂的公式和理论，而是从抽样调查在现实世界中的广泛应用入手，例如市场调研、民意测验、科学研究等等，用生动的案例来展现抽样调查的价值和重要性。这种“由表及里”的引入方式，极大地激发了我继续阅读的兴趣。我仿佛看到了各种各样的数据是如何被科学地收集，以及如何从看似有限的样本中窥见整个群体的全貌。作者巧妙地将抽象的理论与具体的应用场景相结合，让我初步感受到了抽样调查并非是枯燥的数学游戏，而是解决实际问题的有力工具。接着，他对“总体”、“样本”、“参数”、“统计量”等基本概念的界定也十分清晰，配合图示，即使是初学者也能迅速建立起对这些核心术语的理解。他对不同抽样方法的历史演变也做了简要的回顾，这让我意识到抽样调查并非一成不变，而是在不断发展和完善中。总而言之，这本书的开篇给我留下了深刻的印象，它不仅让我对接下来的内容充满期待，更重要的是，它成功地在我心中播下了对抽样调查这一领域产生浓厚兴趣的种子。它就像一位经验丰富的向导，为我指引了进入抽样调查奇妙世界的第一步，让我不再感到迷茫，而是充满信心地准备探索更深层次的奥秘。
评分《Introduction to Survey Sampling》这本书在阐述整群抽样这一概念时，展现出一种从宏观到微观的精妙逻辑。作者首先介绍了整群抽样的核心思想，即在将总体划分为若干“群”之后，随机抽取部分群，然后对被抽中的群内的所有单位进行普查或进一步抽样。他用生动的例子，比如将城市划分为若干街区，然后抽取部分街区进行入户调查，来帮助读者理解这个过程。我特别欣赏作者对整群抽样优势的分析，它在很多情况下能够显著降低调查的成本和时间，尤其是在总体分布范围广、难以一一列出所有单位的情况下，整群抽样显得尤为实用。但是，作者也毫不避讳地指出了整群抽样的潜在弊端，最主要的一点就是群内同质性可能导致估计量的方差增大，从而降低估计的精度。他详细解释了为什么会发生这种情况，以及如何通过选择合适的群、增加抽取的群数等方式来缓解这一问题。书中还对整群抽样的方差进行了推导，并与简单随机抽样进行了对比，让读者能够量化地理解这种权衡。作者还提及了多阶段抽样，将整群抽样作为多阶段抽样的一种基础形式，这为我理解更复杂的抽样设计打下了坚实的基础。
评分这本书在讲解复杂抽样设计时，比如多阶段抽样，我感到作者的讲解如同剥洋葱一般，层层递进，让我逐步理解其精妙之处。作者首先引入了多阶段抽样的基本概念，即不一次性抽样，而是分若干阶段进行，第一阶段抽取的单位（一级抽样单位）包含了二级抽样单位，以此类推。他用了一个非常直观的例子，比如先抽取省份，然后在选定的省份中抽取城市，最后在选定的城市中抽取家庭进行调查，清晰地展现了多阶段抽样的过程。我从中理解到，多阶段抽样常常是为了应对总体分布广泛、或难以一次性获得所有单位名单的情况而设计的，能够极大地降低调查的成本和复杂度。作者还深入探讨了不同阶段的抽样方法选择，以及各阶段样本量的确定策略。他详细分析了多阶段抽样中方差的计算，这部分内容虽然有些挑战性，但作者通过清晰的推导和实例，让我得以理解其内在逻辑。我特别欣赏的是，作者在讲解中，总会与前面的简单抽样、分层抽样等进行对比，让我能够更清晰地认识到多阶段抽样的独特之处，以及它在实际应用中的价值和局限性。
评分读完《Introduction to Survey Sampling》的最后一章，我深切感受到作者对于抽样调查的全面梳理和深刻洞见。在最后的部分，作者并没有简单地结束，而是对前面所讲到的各种抽样方法进行了系统的总结和比较，并着重强调了在实际应用中如何根据具体的调查目标、资源限制以及总体特征，选择最适合的抽样设计。他通过一些综合性的案例研究，展示了如何将不同的抽样技术巧妙地结合起来，构建出高效、经济且可靠的调查方案。我尤其赞赏的是，作者在总结部分，并没有回避一些实际操作中可能遇到的困难和挑战，例如数据收集的质量控制、无应答的处理、以及如何对复杂抽样结果进行有效的分析和解释。他提供了一些关于如何提高数据质量、减少偏差以及准确解释统计结果的建议，这使得这本书不仅仅是一本理论教材，更是一本具有实际指导意义的“工具书”。阅读此书，我感觉自己不仅掌握了抽样调查的理论框架，更获得了一些实际操作的经验和方法，对未来的研究和工作充满了信心。
评分《Introduction to Survey Sampling》这本书在讲解不同抽样方法的优劣势时，表现出了极高的洞察力。当读到分层抽样时，我感觉自己仿佛打开了一个新世界。作者不仅清晰地阐述了分层抽样的基本原理——将总体划分为若干互斥的子群体（层），然后在每一层内进行抽样——更重要的是，他深入剖析了分层抽样的核心优势：如何通过有效地利用层内的同质性来提高估计的精度，或者在相同精度下节省成本。他用了一个非常经典的例子，比如按不同年龄段或收入水平划分人群进行调查，来形象地说明分层抽样的必要性和有效性。我开始理解，为什么在很多实际调查中，简单随机抽样并不是最优选择。作者还详细地讲解了确定分层变量、确定各层样本量分配（比例分配、最优分配等）的策略，并对每种策略的适用场景进行了详细的分析。这让我认识到，分层抽样并非简单地“分而治之”，而是需要精心的设计和考量。我尤其欣赏的是，作者在讲解过程中，总是会与简单随机抽样进行对比，通过对比来凸显分层抽样的优越性，同时也指出了分层抽样可能带来的复杂性，比如如何准确地界定和划分层，以及收集分层变量的成本。这种全面的分析，让读者能够更全面、更客观地认识到不同抽样方法的价值。
评分在阅读《Introduction to Survey Sampling》的过程中，我发现作者在引导读者理解系统抽样时，表现出了一种独特的教学智慧。他并没有一开始就抛出复杂的定义，而是从一个更直观的角度切入，比如“按照一定的间隔顺序从列表或序列中抽取单位”。这让我很容易就联想到生活中一些常见的排序和抽取方式，比如抽奖活动中的“每隔N人抽取一位”。然后，作者才逐步引入“抽样间隔”和“起始点”等关键概念，并详细解释如何计算抽样间隔，以及如何确定起始点。他强调了系统抽样在实际操作中的简便性，尤其是在总体列表完整且顺序相对随机的情况下，它能够有效地替代简单随机抽样，并且操作起来更加便捷。更重要的是，作者深入探讨了系统抽样可能存在的潜在问题，比如当列表的排序与抽样间隔之间存在周期性相关时，可能会导致抽样偏差。他提供了一些识别和规避这类问题的建议，例如在可能的情况下，对总体列表进行重新排序，或者采用一些更高级的策略。我对书中关于系统抽样的误差分析也印象深刻，作者通过清晰的推导，展示了系统抽样估计量的方差，并与简单随机抽样进行了比较。这种严谨的分析，让我对系统抽样的可靠性和局限性有了更深刻的认识。
评分《Introduction to Survey Sampling》在关于样本量确定和设计效应的部分，为我提供了宝贵的实用指导。作者并没有将样本量的确定视为一个纯粹的理论问题，而是将其与调查的目的、可接受的误差范围以及可用的资源紧密结合起来。他详细阐述了影响样本量的关键因素，例如总体方差、期望的置信水平和边际误差，并提供了计算样本量的基本公式和多种场景下的计算方法。我尤其欣赏的是，作者在讲解中，总是会强调样本量与统计效力之间的关系，以及过大或过小的样本量可能带来的问题。他还引入了“设计效应”（Design Effect）的概念，并详细解释了它如何衡量复杂抽样设计（如分层抽样、整群抽样）相对于简单随机抽样在提高效率或降低精度方面的影响。这让我明白，在设计复杂抽样方案时，不能仅仅关注样本单位的数量，更要考虑抽样设计的整体效率。书中提供了计算设计效应的方法，并结合实例说明了如何利用设计效应来调整所需的样本量。这部分内容对于任何一个进行实际调查的人来说，都是极其重要的。
评分当我翻阅《Introduction to Survey Sampling》的关于概率比例大小（PPS）抽样方法的章节时，我被作者的细致入微所折服。PPS抽样，即样本单位被抽中的概率与其规模（通常是某个重要指标）成比例的抽样方法，这个概念本身就充满了智慧。作者首先解释了为何在很多情况下，直接按比例抽样是更有效率的选择，例如在评估不同规模的企业时，如果规模大的企业本身就更重要，那么让它们被抽中的概率更高，能够让我们的估计更具代表性。他详细介绍了多种实现PPS抽样的具体方法，例如累积大小法（Cumulative Size Method）和汉森-哈维茨法（Hansen-Hurwitz Method），并对每种方法的实现步骤、优缺点以及适用场景进行了深入的剖析。我尤其欣赏他对这些方法的数学推导，虽然有一定的复杂性，但他总是能将关键点提炼出来，并用清晰的语言加以解释。书中还特别强调了PPS抽样在减少抽样误差方面的优势，尤其是在处理异质性极强的总体时。作者通过详细的对比分析，让我深刻体会到，理解并恰当运用PPS抽样，对于提高调查效率和估计精度具有至关重要的意义。
评分《Introduction to Survey Sampling》在探讨非概率抽样方法时，展现了一种务实而审慎的态度。作者并没有将非概率抽样一概而论，而是对其进行了细致的分类，例如方便抽样、判断抽样、配额抽样等，并对每种方法的特点、操作方式以及潜在的应用场景进行了阐述。我从中了解到，虽然非概率抽样在某些情况下能够快速、低成本地获取信息，但其最大的局限性在于无法对抽样误差进行量化，也难以进行有效的总体推断。作者在这方面并没有含糊其辞，而是明确指出了非概率抽样的风险，并反复强调了在进行科学研究或重要决策时，优先考虑概率抽样方法的重要性。他用一些典型的案例，比如网上随意进行的调查，来警示读者，这种抽样方式可能产生的偏差以及其推断的局限性。同时，我也看到了作者的辩证思维，他并没有完全否定非概率抽样的价值，而是指出，在某些探索性研究或对成本要求极高的情况下，谨慎地使用非概率抽样，并充分认识其局限性，也是一种可行的策略。这种客观的态度，让读者能够更理性地看待不同抽样方法的优劣。
评分随着阅读的深入，我对《Introduction to Survey Sampling》这本书的敬佩之情油然而生。作者在处理复杂概念时展现出的清晰逻辑和循序渐进的讲解方式，着实令人称道。例如，在介绍简单随机抽样时，他不仅给出了数学上的定义，更用通俗易懂的比喻，比如“从一盒子里不放回地抓取弹珠”，来帮助读者理解其核心思想。然后，他逐步深入到期望值、方差等统计量，并详细推导了样本均值在简单随机抽样下的性质。我尤其欣赏他对这些数学推导的呈现方式，它不是简单地罗列公式，而是层层递进，清晰地展示了每一步的逻辑推理依据，甚至在某些关键推导上，还会提供多种不同的证明思路，让读者可以从不同的角度去理解。这对于我这种数学功底不算特别深厚的读者来说，简直是福音。书中还穿插了大量的计算示例，这些示例中的数据和情境都非常贴近实际，使得我能够在阅读理论的同时，立即动手进行计算，加深对概念的理解和记忆。作者并没有回避技术细节，但又总能把握好深度，避免让读者被淹没在繁琐的数学符号中。他强调了理解理论背后的逻辑和原理的重要性，而不仅仅是死记硬背公式。读到这里，我感觉自己对抽样调查的理解又上了一个台阶，不再是停留在表面的概念，而是开始触及到其内在的运行机制。这种精细而严谨的讲解，让原本可能枯燥的统计理论变得生动起来，也让我对后续更复杂的抽样方法充满了信心。
评分郝虹生、郭志刚《社会量化调查》一书的第四章内容来自于 Graham Kalton此书。
评分郝虹生、郭志刚《社会量化调查》一书的第四章内容来自于 Graham Kalton此书。
评分2011spring, textbook1
评分2011spring, textbook1
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