具体描述
本书比较全面、系统地论述了常用抽样调查技术的理论和方法，包括抽样调查方法步骤、样本组织、基本估计原理与效率分析。在内容次序安排上大体分为两个层次，即：抽样方法、统计估计方法和算例等实用部分放在每章的前面；把估计原理、公式证明、效率分析评价放在后面。这样安排能突出重点，便于教学。使用时教师可根据教学对象差异、学时多少进行选择。
抽样调查技术 一、 抽样调查的起源与发展 抽样调查并非新生事物，其雏形可以追溯到古老的经验主义和直觉判断。早在古代，人们就习惯于通过观察部分来推断整体，例如通过品尝一篮子葡萄来判断其甜度。然而，将这种直觉升华为一种科学方法，则是一个漫长而渐进的过程。 早期的统计活动，如人口普查，虽然力求全面，但受制于技术和资源的限制，往往耗时耗力且难以保证准确性。直到17世纪，随着概率论的兴起，人们开始意识到，从一个总体中抽取一个有代表性的样本，并基于样本的统计量来推断总体的参数，是完全可行的。 19世纪末20世纪初，是抽样调查方法形成的关键时期。亚瑟·尼尔森（Arthur Nielsen）在市场研究领域的应用，以及耶日·内曼（Jerzy Neyman）在农业和工业统计中的理论贡献，为现代抽样调查奠定了坚实的基础。特别是内曼提出的分层抽样和整群抽样方法，极大地提高了抽样调查的效率和精度。 20世纪中叶以后，随着计算机技术的发展，抽样调查的计算能力得到极大提升，使得更复杂的抽样设计和数据分析成为可能。各种新的抽样技术不断涌现，如概率比例样本大小（PPS）抽样、多阶段抽样等，进一步拓展了抽样调查的应用范围。如今，抽样调查已成为社会科学、经济学、医学、市场营销、质量控制等诸多领域不可或缺的研究工具。 二、 抽样调查的核心概念与原理 抽样调查的核心在于“以部分代表整体”。其基本原理是通过科学的方法，从一个较大的全体（称为“总体”或“母体”）中选取一部分具有代表性的单位（称为“样本”），然后对这些样本进行观测和测量，并根据样本的统计结果来推断总体的某些特征。 1. 总体 (Population/Universe): 指研究者所关心的所有元素的集合。总体可以是有限的，例如某个城市的所有居民；也可以是无限的，例如某种产品的连续生产。对总体的定义必须清晰、明确，避免含糊不清。 2. 样本 (Sample): 从总体中抽取出来的、构成调查对象的子集。样本的选取是否具有代表性，直接关系到调查结果的可靠性。 3. 抽样框 (Sampling Frame): 指一个用于抽取样本的总体单位的列表或地图。理想的抽样框应该完整、准确且不重复地包含所有总体单位。抽样框的质量对抽样调查的准确性至关重要，不完整或不准确的抽样框可能导致抽样偏差。 4. 抽样单位 (Sampling Unit): 构成抽样框的每一个基本单位。在某些情况下，抽样单位可能与分析单位不一致。例如，在调查家庭消费时，抽样单位可以是家庭，而分析单位则可以是家庭成员。 5. 抽样误差 (Sampling Error): 由于仅对样本进行观测而未能观测整个总体而产生的差异。抽样误差是不可避免的，但可以通过科学的抽样设计和增加样本量来控制和减小。抽样误差是随机的，可以通过统计方法进行量化和估计。 6. 非抽样误差 (Non-sampling Error): 指在抽样调查过程中，除了抽样误差以外，由于其他各种因素引起的调查误差。非抽样误差的来源多种多样，包括： 样本框误差: 抽样框不完整、不准确或过时。 未能调查误差: 选定的样本未能被联系上或拒绝参与调查。 测量误差: 调查问卷设计不当、访问员偏倚、被访者回答不真实等。 数据处理误差: 数据录入、编码、计算等过程中的错误。 非抽样误差往往比抽样误差更难以控制和量化，但其影响可能更为严重。 7. 代表性 (Representativeness): 指样本在所研究的特征上与总体的一致程度。一个具有代表性的样本，其统计量能够较好地反映总体的参数。代表性是抽样调查的生命线，是保证调查结果有效性的根本。 三、 抽样调查的主要方法与技术 抽样调查方法的核心在于如何设计一个科学的抽样方案，以确保样本的代表性并有效控制抽样误差。主要的抽样方法可以分为两大类：概率抽样和非概率抽样。 1. 概率抽样 (Probability Sampling): 概率抽样是指总体中的每一个单位都有一个已知的、非零的概率被抽入样本。这种抽样方法能够使研究者量化抽样误差，并对调查结果的置信度进行估计。 简单随机抽样 (Simple Random Sampling, SRS): 总体中的每一个单位都具有相等的、随机被抽中的概率。抽样方法可以是抽签法或随机数表法。SRS是最基本的概率抽样方法，但当总体规模较大时，其操作可能较为繁琐。 系统抽样 (Systematic Sampling): 首先确定一个抽样间隔 (k)，然后从总体中随机选取一个起始点，之后每隔 k 个单位抽取一个单位作为样本。例如，从1000个单位中抽取100个，则k=10，随机选取1-10之间的任一数字作为起始点。系统抽样操作简便，尤其适用于总体以某种顺序排列的情况。 分层抽样 (Stratified Sampling): 将总体按照某一特征（如年龄、性别、收入等）划分为若干互斥的子集，称为“层”。然后在每一层内独立进行简单随机抽样或系统抽样。分层抽样的目的是确保各层在样本中得到适当的代表，从而提高估计的精度，特别是在总体内部存在显著异质性时。分层抽样还可以分为比例分配和最优分配。 整群抽样 (Cluster Sampling): 将总体划分为若干个“群”，然后随机抽取若干个群作为样本，再对被抽中的群内的所有单位进行调查（一步整群抽样），或者在被抽中的群内再进行抽样（多步整群抽样）。整群抽样适用于总体单位分散、难以获得完整抽样框的情况，操作相对简便，但其样本的同质性可能较高，导致抽样误差相对较大。 多阶段抽样 (Multi-stage Sampling): 抽样过程分为两个或多个阶段，在每个阶段都进行一次抽样。例如，第一阶段抽取省份，第二阶段抽取城市，第三阶段抽取街道，最后抽取家庭。多阶段抽样可以有效地处理大规模、地理分散的总体，降低调查成本。 2. 非概率抽样 (Non-probability Sampling): 非概率抽样是指总体中的每一个单位被抽入样本的概率是未知的，甚至是不存在的。这种抽样方法操作简便、成本低廉，但其样本的代表性难以保证，调查结果的推断性也较弱。 方便抽样 (Convenience Sampling): 按照研究者的便利性抽取样本。例如，在街头随意访问路人。 判断抽样 (Judgment Sampling/Purposive Sampling): 研究者根据自己的判断，主观选择认为最能代表总体的单位作为样本。 配额抽样 (Quota Sampling): 按照总体的某些特征（如年龄、性别比例）设定配额，然后根据配额在总体的不同层级中进行方便抽样或判断抽样。 滚雪球抽样 (Snowball Sampling): 适用于难以识别和接触特定群体的研究，例如，先找到几个目标群体成员，然后请他们推荐其他可能符合条件的成员。 四、 抽样调查的设计与实施 一个成功的抽样调查需要经过周密的设计和严谨的实施。 1. 确定调查目标与研究问题: 在开始任何抽样调查之前，必须明确调查要解决的核心问题和期望达到的目标。清晰的目标是制定后续抽样方案和选择合适统计方法的指导。 2. 定义总体与抽样框: 准确地定义研究的总体，并尽可能获得一份完整、准确且最新的抽样框。如果无法获得理想的抽样框，则需要认真评估现有抽样框的局限性，并考虑相应的对策。 3. 选择抽样方法: 根据调查目标、总体特征、可用资源和时间等因素，选择最适合的概率抽样方法。在某些情况下，可以考虑混合使用不同的抽样方法（混合抽样）。 4. 确定样本量: 样本量是影响抽样误差和调查成本的关键因素。样本量的确定需要考虑预期的精度要求、总体的变异程度、置信水平以及允许的抽样误差。常用的方法包括使用样本量计算公式或查阅样本量表。 5. 设计调查工具: 设计一份清晰、简洁、无偏倚的调查问卷或观测表格，确保能够有效地收集所需信息。问卷的设计是收集高质量数据的关键环节，需要反复推敲和预试。 6. 实施抽样与数据收集: 按照预定的抽样方案，严格执行抽样程序，并进行数据收集。在数据收集过程中，应加强对访问员的培训和管理，确保数据采集的规范性和准确性。 7. 数据处理与分析: 对收集到的数据进行清理、编码、录入和统计分析。根据调查目标和抽样设计，选择合适的统计方法，计算样本统计量，并推断总体参数。 8. 报告调查结果: 对调查过程、结果和局限性进行全面、客观的报告。报告应包括抽样设计、样本量、样本特征、主要发现、置信区间和可能的误差来源。 五、 抽样调查的应用领域 抽样调查作为一种高效、经济的研究方法，在各个领域都有着广泛的应用。 市场研究: 了解消费者需求、品牌偏好、产品满意度，进行市场细分和产品定价。 社会学研究: 调查民意、社会态度、生活习惯、人口特征，研究社会现象和社会问题。 经济学研究: 监测经济运行、收入分布、消费支出、就业情况，评估宏观经济政策效果。 医学与公共卫生: 评估疾病流行情况、健康行为、医疗服务利用，进行流行病学研究和健康评估。 教育学研究: 调查学生学习情况、教师教学质量、教育资源分配，评估教育政策影响。 质量控制: 检查产品合格率、工艺流程稳定性，评估产品质量和改进生产工艺。 农业与环境研究: 调查农作物产量、土壤状况、森林资源、环境污染情况。 六、 抽样调查的挑战与未来发展 尽管抽样调查已经取得了长足的进步，但仍然面临一些挑战： 日益增长的非抽样误差: 随着社会复杂性的增加，如电话调查的拒访率上升，网络调查的代表性问题，非抽样误差的控制变得更加困难。 大数据时代的机遇与挑战: 大数据提供了前所未有的海量信息，但如何有效地将传统抽样调查与大数据技术相结合，利用大数据指导抽样设计，或者利用抽样方法对大数据进行验证和解释，是未来的重要研究方向。 新兴抽样技术的开发: 针对特定研究场景和技术发展，如移动设备用户、社交媒体用户等，需要开发新的、更具适应性的抽样技术。 调查方法的融合与创新: 将在线调查、电话调查、面访调查等多种方式结合，以提高数据收集效率和覆盖率。 对隐私保护和伦理的关注: 随着数据收集的广泛，如何保护被调查者的隐私，确保数据使用的合规性和伦理性，是抽样调查领域必须重视的问题。 未来，抽样调查将继续朝着更精准、更高效、更具适应性的方向发展，并在科学研究和实际应用中发挥更重要的作用。
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