Analyzing Complex Survey Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:SAGE Publications, Inc

作者:Eun Sul Lee

出品人:

页数:104

译者:

出版时间:2005-9-22

价格:USD 22.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780761930389

丛书系列:

图书标签:

统计学
调查抽样
复杂数据
数据分析
统计建模
推断统计
SAS
R语言
Stata
计量经济学

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具体描述

The authors begin by reviewing common types of survey sample designs and demystifying sampling weights by explaining what they are, and how they are developed and adjusted. They then carefully discuss the major issues of variance estimation and of preliminary as well as multivariate analysis of complex cross-sectional survey data when sampling weights are taken into account. They focus on the design-based approach that directly engages sample designs in the analysis (although they also discuss the model-based perspective, which can augment a design-based approach in some analysis), and they illustrate the approach with popular software examples. Students of survey analysis will find the text of great use in their efforts in making sample-based statistical inferences.

探索复杂抽样调查数据的奥秘：一本深入分析的指南在现代社会，从市场趋势到公共健康，从社会态度到环境监测，各式各样的调查研究为我们提供了宝贵的信息。然而，这些信息并非总是以最简单、最直接的形式呈现。当调查对象并非随机抽取，而是采用分层、整群、多阶段等复杂抽样方法时，我们如何才能准确地理解和分析这些数据，从而得出可靠的结论？《Analyzing Complex Survey Data》正是为解决这一挑战而生的权威指南。本书并非简单介绍统计学理论，而是将重心放在实际应用，尤其关注那些因抽样设计而带来的数据分析复杂性。书中详尽地阐述了不同复杂抽样设计（如分层抽样、整群抽样、多阶段抽样，以及这些方法的组合）对统计推断的影响，并提供了切实可行的分析技术。深入剖析复杂抽样设计的统计影响任何调查设计都会影响我们对数据的理解。当抽样设计偏离了简单随机抽样时，数据点之间不再是独立的，这会对我们常用的统计方法产生深远影响。本书将系统性地探讨以下几个关键方面：抽样权重（Sampling Weights）的重要性与应用：由于复杂抽样设计，并非所有个体在总体中的概率都相同。为了纠正这种不均等性，我们会引入抽样权重。本书将详细解释权重的计算、调整，以及如何在各种统计模型中使用权重来获得无偏的估计量。这不仅仅是简单的加权平均，而是贯穿整个数据分析过程的核心。标准误（Standard Errors）的正确计算：在复杂抽样设计下，传统的标准误计算方法会低估实际的变异性，导致对统计显著性的判断产生偏差。本书将重点介绍能够准确反映抽样设计效应（Design Effect, DEFF）的统计方法，例如泰勒级数展开法（Taylor Series Linearization）或拔靴法（Jackknife），确保你能够得到可靠的置信区间和统计检验结果。设计效应（Design Effect）的理解与解释：理解设计效应对于评估抽样设计的效率至关重要。本书将解释如何计算和解释设计效应，以及它如何影响我们对数据的精度评估。掌握适用于复杂数据的统计模型与技术拥有了对复杂抽样设计及其影响的深刻理解，接下来便是如何运用恰当的统计工具来分析这些数据。本书将涵盖以下关键技术：描述性统计的调整：即使是简单的均值、比例或总数估计，在复杂抽样下也需要进行加权和调整。本书将提供如何在各种统计软件中实现这些调整的详细指导。回归分析的适应：无论是线性回归、逻辑回归还是其他广义线性模型，都需要在考虑抽样权重和方差估计的情况下进行。本书将详细介绍如何实现这些模型的稳健估计，确保回归系数的有效性和显著性检验的准确性。更高级的模型与方法：对于更复杂的分析需求，本书还将涉及多层模型（Multilevel Modeling）、生存分析（Survival Analysis）等，并探讨如何在复杂抽样环境下应用这些方法，以更好地揭示数据中的深层关系。软件实现与最佳实践理论知识的学习离不开实践操作。本书将提供在主流统计软件（如R、SAS、Stata等）中实现复杂抽样数据分析的实际代码示例和操作指南。从数据导入、变量处理到模型拟订与结果解释，本书力求让读者能够独立完成具有挑战性的复杂抽样数据分析项目。此外，本书还强调了在整个分析过程中需要注意的最佳实践，包括：数据清理与预处理：如何识别和处理因抽样设计而可能出现的特殊情况，例如缺失值、极端值等。模型选择与诊断：在复杂抽样背景下，如何合理选择模型，以及如何进行模型诊断以确保结果的有效性。结果解释与报告：如何准确地解释带有抽样设计调整的统计结果，并将其清晰地传达给非统计学背景的读者。谁将受益于本书？《Analyzing Complex Survey Data》是一本面向广泛读者的重要参考书，包括但不限于：社会科学家：如社会学家、政治学家、教育学家等，他们经常依赖大规模的社会调查数据。公共健康研究人员：流行病学、健康服务研究等领域的专家，需要分析代表性的人群健康调查数据。市场研究人员：需要了解消费者行为、市场趋势的专业人士。政府统计机构的工作人员：负责设计、执行和分析国家统计调查的专业人士。生物统计学家和统计学家：需要处理复杂抽样数据并进行严谨统计推断的研究者。研究生和博士生：在进行与调查数据相关的研究项目时，本书将提供坚实的基础和实用的工具。通过系统学习本书的内容，读者将能够自信地应对复杂抽样调查数据带来的挑战，从数据中提取更准确、更可靠的见解，从而推动各自领域的研究和决策。本书不仅是一本技术指南，更是一种严谨的科学方法论的传授。