Statistics for real-life sample surveys pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Dorofeev, Sergey/ Grant, Peter

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 79.10

装帧:Pap

isbn号码:9780521674652

丛书系列:

图书标签:

统计学
抽样调查
实际应用
数据分析
统计推断
研究方法
社会调查
民意调查
调查设计
统计建模

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具体描述

Samples used in social and commercial surveys, especially of the general population, are usually less random (often by design) than many people using them realise. Unless it is understood, this 'non-randomness' can compromise the conclusions drawn from the data. This book introduces the challenges posed by less-than-perfect samples, giving background knowledge and practical guidance for those who have to deal with them. It explains why samples are, and sometimes should be, non-random in the first place; how to assess the degree of non-randomness; when correction by weighting is appropriate and how to apply it; and how the statistical treatment of these samples must be adapted. Extended data examples show the techniques at work. This is a book for practising researchers. It is a reference for the methods and formulae needed to deal with commonly encountered situations and, above all, a source of realistic and implementable solutions.

《应用统计学：从理论到实践的桥梁》本书导读：在信息爆炸的时代，数据无处不在，但如何从海量数据中提取有价值的见解，却是许多专业人士面临的共同挑战。本书旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接抽象的统计学理论与纷繁复杂的现实世界应用。我们不追求数学上的极致严谨，而是聚焦于统计思维的培养、常用方法的熟练掌握，以及对结果的批判性解读。这是一本为工程师、市场分析师、社会科学家、健康研究人员乃至所有需要依赖数据做决策的人士量身打造的实用指南。第一部分：统计学基础——构建清晰的认知框架 (Foundational Principles) 本部分将带您回顾并深化对统计学核心概念的理解，确保读者在后续的复杂分析中拥有稳固的基石。第一章：数据的本质与描述性统计本章首先探讨数据的来源、类型（定性、定量、有序、名义等）及其对分析方法选择的影响。我们深入讲解了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，并详细阐述了离散程度的衡量（方差、标准差、极差、四分位数间距）。重点在于理解何种度量最能代表您手头数据的“典型”特征，以及如何通过可视化工具（直方图、箱线图、散点图）快速洞察数据分布的形态、偏度和异常值。第二章：概率论的直觉构建统计推断建立在概率论之上。本章侧重于培养对随机性的直觉理解。我们将讲解条件概率、独立性、贝叶斯定理的基本逻辑，并介绍几种关键的概率分布：二项分布、泊松分布，以及在连续数据分析中至关重要的正态分布。我们将以实际案例说明，为何正态分布在自然现象和许多社会现象中如此普遍，并教授如何利用Z分数进行标准化转换。第三章：抽样的艺术与误差的来源任何对整体的推断都依赖于样本。本章将详尽阐述各种抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。我们强调不同抽样方法在效率和代表性上的权衡。此外，我们严肃讨论了抽样误差和非抽样误差（如无应答偏差、测量误差）的来源与控制，为后续的置信区间和假设检验打下必要的基础。第二部分：推断的逻辑——从样本到总体的飞跃 (The Logic of Inference) 本部分是本书的核心，旨在教授读者如何安全、合理地从有限的数据中对更广阔的总体做出可量化的结论。第四章：置信区间的构建与解读理解“区间估计”比“点估计”更重要。本章详细讲解了如何使用t分布和Z分布来构建置信区间，并强调了置信水平（如95%）的真正含义：如果重复进行多次抽样，95%的区间会包含真实的总体参数。我们聚焦于均值、比例和方差的区间估计，并特别讨论了当样本量较小或总体分布未知时，如何选择恰当的统计工具。第五章：假设检验的严谨步骤假设检验是量化不确定性的标准流程。本章系统梳理了检验的五大步骤：建立零假设与备择假设、选择显著性水平 $alpha$、计算检验统计量、确定P值，以及做出决策。我们将区分单尾检验与双尾检验，并深入剖析I类错误（拒绝真假设）与II类错误（接受伪假设）之间的权衡关系，强调功效（Power）的重要性。第六章：常用单样本与双样本检验本章进入实战环节，教授读者如何对一个或两个样本的均值或比例进行检验。内容涵盖：单样本t检验、独立样本t检验（等方差与非等方差）、配对样本t检验，以及大样本比例的Z检验。每种检验都配有详细的操作步骤和现实世界中的案例分析，帮助读者判断何时应使用哪种工具。第三部分：探寻关系——建模与预测 (Modeling Relationships) 本部分关注数据点之间的相互联系，并教授如何利用回归分析来量化和预测这些关系。第七章：简单线性回归：建立和评估线性关系本章是回归分析的起点。我们从散点图开始，介绍最小二乘法的原理，即如何找到最佳拟合直线。重点讲解回归方程的解读（截距和斜率的意义）、拟合优度指标 $R^2$ 的含义，以及如何对回归系数进行假设检验和构建置信区间。我们还会探讨残差分析——这是确保模型有效性的关键诊断步骤。第八章：多元线性回归：控制混杂因素在现实世界中，结果往往受多个因素影响。本章扩展到多元回归模型，教授如何同时纳入多个预测变量。我们将解释多重共线性问题、变量选择的策略（逐步法、信息准则如AIC/BIC），以及如何解读控制了其他变量影响后的偏回归系数。本章特别强调了虚拟变量（Dummy Variables）在处理定性预测变量时的应用。第九章：方差分析（ANOVA）：比较多组均值当需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，ANOVA是首选工具。本章详细解释了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即分解总变异度为组间变异和组内变异。当ANOVA检验结果显著时，我们立即转向事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）来确定具体是哪几组之间存在差异，避免仅凭整体F检验的模糊结果下结论。第四部分：超越正态——非参数方法与高级主题 (Beyond Normality) 统计推断并非总是基于正态分布的假设。本部分介绍了在数据不满足严格假设或数据类型特殊情况下的稳健方法。第十章：非参数统计方法当数据是顺序数据或当正态性假设被严重违反时，我们转向非参数检验。本章介绍与经典参数检验相对应的非参数替代方法，例如：曼-惠特尼U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对样本t检验）和Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。我们讨论了这些方法的适用性及其相对于参数方法的效率损失。第十一章：率与比率的分析：泊松回归简介在计数数据（如事件发生次数、缺陷率）或罕见事件分析中，标准线性模型不再适用。本章引入泊松回归，专门用于建模计数数据的对数均值，并探讨了如何处理过度离散（Overdispersion）的问题。结语：统计素养与数据伦理本书最后强调了统计素养的重要性。成功的应用统计不仅是运行软件程序，更是理解模型的局限性，对结果进行有意义的解释，并在整个分析过程中保持最高的职业道德标准。我们探讨了数据可视化中的误导性陷阱和报告结果时的透明度要求。本书特色：案例驱动：每一章节均配有来自工程、商业、公共卫生和经济学领域的真实或模拟案例，帮助读者将理论与实践紧密结合。注重软件应用：虽然重点在统计逻辑，但我们提供了在主流统计软件（R/Python或SPSS/Stata）环境下实现关键分析的指导思路，侧重于结果的解读而非繁琐的编程语法。批判性思维培养：持续引导读者质疑数据的来源、模型的假设，以及推断的边界。通过阅读本书，读者将能够自信地设计数据收集方案，选择合适的分析工具，并以清晰、有说服力的方式向决策者传达数据背后的故事。