Sample Design in Business Research (Wiley Classics Library) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:W. Edwards Deming

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1990-01-25

价格:USD 142.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471523703

丛书系列:Wiley Classics Library

图书标签:

Business Research
Sample Design
Statistics
Data Analysis
Research Methodology
Wiley Classics
Business
Academic
Textbook
Quantitative Research

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具体描述

The Wiley Classics Library consists of selected books that have become recognized classics in their respective fields. With these new unabridged and inexpensive editions, Wiley hopes to extend the life of these important works by making them available to future generations of mathematicians and scientists. Currently available in the Series: T. W. Anderson The Statistical Analysis of Time Series T. S. Arthanari & Yadolah Dodge Mathematical Programming in Statistics Emil Artin Geometric Algebra Norman T. J. Bailey The Elements of Stochastic Processes with Applications to the Natural Sciences Robert G. Bartle The Elements of Integration and Lebesgue Measure George E. P. Box & George C. Tiao Bayesian Inference in Statistical Analysis R. W. Carter Finite Groups of Lie Type: Conjugacy Classes and Complex Characters R. W. Carter Simple Groups of Lie Type William G. Cochran & Gertrude M. Cox Experimental Designs, Second Edition Richard Courant Differential and Integral Calculus, Volume I Richard Courant Differential and Integral Calculus, Volume II Richard Courant & D. Hilbert Methods of Mathematical Physics, Volume I Richard Courant & D. Hilbert Methods of Mathematical Physics, Volume II D. R. Cox Planning of Experiments Harold M. S. Coxeter Introduction to Modern Geometry, Second Edition Charles W. Curtis & Irving Reiner Representation Theory of Finite Groups and Associative Algebras Charles W. Curtis & Irving Reiner Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume I Charles W. Curtis & Irving Reiner Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume II Bruno de Finetti Theory of Probability, Volume 1 Bruno de Finetti Theory of Probability, Volume 2 W. Edwards Deming Sample Design in Business Research Amos de Shalit & Herman Feshbach Theoretical Nuclear Physics, Volume 1 — Nuclear Structure J. L. Doob Stochastic Processes Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part One, General Theory Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part Two, Spectral Theory—Self Adjoint Operators in Hilbert Space Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part Three, Spectral Operators Herman Feshbach Theoretical Nuclear Physics: Nuclear Reactions Bernard Friedman Lectures on Applications-Oriented Mathematics Phillip Griffiths & Joseph Harris Principles of Algebraic Geometry Gerald J. Hahn & Samuel S. Shapiro Statistical Models in Engineering Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & William G. Madow Sample Survey Methods and Theory, Volume I—Methods and Applications Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & William G. Madow Sample Survey Methods and Theory, Volume II—Theory Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 1—Power Series—Integration—Conformal Mapping—Location of Zeros Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 2—Special Functions—Integral Transforms—Asymptotics—Continued Fractions Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 3—Discrete Fourier Analysis— Cauchy Integrals—Construction of Conformal Maps—Univalent Functions Peter Hilton & Yel-Chiang Wu A Course in Modern Algebra Harry Hochstadt Integral Equations Leslie Kish Survey Sampling Shoshichi Kobayashi & Katsumi Nomizu Foundations of Differential Geometry Erwin O. Kreyszig Introductory Functional Analysis with Applications William H. Louisell Quantum Statistical Properties of Radiation Ali Hasan Nayfeh Introduction to Perturbation Techniques Ali Hasan Nayfeh and Dean T. Mook Nonlinear Oscillations Emanuel Parzen Modern Probability Theory and Its Applications P. M. Prenter Splines and Variational Methods Walter Rudin Fourier Analysis on Groups I. H. Segel Enzyme Kinetics: Behavior and Analysis of Rapid Equilibrium and Steady-State Enzyme Systems C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume I—Elliptic Functions and Uniformization Theory C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume II—Automorphic and Abelian Integrals C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume III—Abelian Functions & Modular Functions of Several Variables J. J. Stoker Differential Geometry J. J. Stoker Water Waves: The Mathematical Theory with Applications J. J. Stoker Nonlinear Vibrations in Mechanical and Electrical Systems

商业研究中的样本设计（精选案例与方法）本书深入探讨了商业研究领域中至关重要的样本设计策略，旨在为研究者提供一套系统、实用的方法论工具，以确保研究结果的有效性、可靠性和可推广性。我们相信，严谨的样本设计是驱动洞察、指导决策的基石。核心内容概述：本书并非简单罗列各种抽样技术，而是从商业研究的实际需求出发，剖析不同情境下样本设计的关键考量因素。我们将从以下几个维度展开论述： 1. 研究问题的界定与样本设计目标的确立：任何有效的样本设计都源于对研究问题的清晰理解。本书将指导读者如何将宏观的商业目标转化为具体的研究问题，并在此基础上，明确样本设计的核心目标：是追求对总体参数的精确估计，还是需要探索特定细分市场的特性，抑或是评估不同营销策略的效果？我们将深入分析不同研究目标对样本量、抽样方法以及数据收集方式的影响。 2. 总体的识别与抽样框的构建：了解研究的“目标总体”是样本设计的第一步。本书将引导读者如何准确界定目标总体，例如某个特定地理区域内的消费者、某一行业内的企业、或是某个特定时间段内的交易记录。在此基础上，我们将详细讲解如何构建可靠的抽样框（sampling frame），即能够代表目标总体的潜在样本单元列表。我们将讨论常见抽样框的来源，如客户数据库、会员名单、行业名录等，并强调抽样框的完整性、准确性和时效性对于避免系统性偏差的关键作用。 3. 概率抽样方法的深度解析与应用：概率抽样是实现样本代表性的重要手段，本书将详细介绍并分析以下几种核心的概率抽样方法，并结合商业案例说明其适用性：简单随机抽样 (Simple Random Sampling): 讲解其基本原理、优点（如简单易行、无偏）以及局限性（如在总体异质性较高时效率不高）。我们将提供如何在实际操作中生成随机数，并从中选取样本的详细步骤。系统抽样 (Systematic Sampling): 解释如何通过设定抽样间隔来选取样本，并讨论其在抽样框结构不规则时的优势。我们将探讨如何选择合适的抽样间隔，以平衡效率与代表性。分层抽样 (Stratified Sampling): 这是解决总体异质性问题的关键方法。本书将深入讲解如何根据关键特征（如年龄、收入、行业、地理位置等）将总体划分为若干层（strata），并在各层内进行抽样。我们将详细介绍比例分配、最优分配等分层抽样分配比例的确定方法，以及分层抽样如何提高估计的精度，特别是当各层内部同质性较高而层间异质性较高时。整群抽样 (Cluster Sampling): 当总体单位分散且难以逐一列出时，整群抽样便成为一个有效的选择。本书将介绍如何将总体划分为若干个“群”（cluster），然后在这些群中进行随机抽样，再对选中的群内所有单位进行调查（单阶段整群抽样）或再次抽样（多阶段整群抽样）。我们将深入讨论整群抽样的优势（如降低成本、提高效率）以及其可能引入的偏差（如群内相关性）。多阶段抽样 (Multi-stage Sampling): 结合前面几种方法的优势，多阶段抽样在大型、复杂的商业研究中尤为常见。本书将演示如何将抽样过程分解为多个阶段，从较大的单元开始抽样，然后逐步缩小范围，直至最终的个体样本。我们将通过实际案例说明如何设计有效的多阶段抽样方案，以兼顾效率、成本与代表性。 4. 非概率抽样方法的审慎应用与风险评估：在某些特定研究场景下，概率抽样可能难以实现或成本过高。本书将探讨几种常用的非概率抽样方法，并强调其潜在的局限性和使用风险：方便抽样 (Convenience Sampling): 解释其如何依赖研究者的便利性来选取样本，并重点提示其可能带来的高偏差风险，不适用于需要推论总体的情况。判断抽样 (Judgmental Sampling): 探讨研究者依据专业知识和判断来选取样本的方法，适用于对特定专家或典型案例的研究，但同样需要警惕主观偏倚。配额抽样 (Quota Sampling): 介绍如何根据总体的已知特征（如年龄、性别比例）设定样本配额，并在满足配额的前提下进行非概率抽样。我们将分析其如何一定程度上模仿概率抽样的结构，但仍无法保证样本的随机性。滚雪球抽样 (Snowball Sampling): 讲解此方法如何通过早期样本的推荐来发现和招募新的样本，特别适用于难以接触或特定群体（如小众消费者、特定行业从业者）的研究。我们将讨论其在发现隐蔽群体方面的优势，以及可能导致的样本同质化问题。 5. 样本量确定与精确性权衡：确定合适的样本量是样本设计中一个至关重要的环节。本书将详细介绍影响样本量确定的关键因素，包括：预期误差的容许度 (Margin of Error): 读者将学习如何根据研究的精度要求来设定可接受的误差范围。置信水平 (Confidence Level): 理解置信水平在统计推断中的意义，以及如何根据研究的严谨性要求选择合适的置信水平（如95%或99%）。总体变异性 (Population Variance): 讨论如何估计或预测总体的变异性，以及变异性如何影响所需的样本量。我们将介绍一些实用的方法，如基于先前的研究、进行小规模预调查或使用保守估计值。研究设计和抽样方法: 解释不同的研究设计（如描述性研究、因果研究）和抽样方法（如分层抽样通常比简单随机抽样需要更少的样本量来实现相同的精度）对样本量的影响。本书将提供多种实用的样本量计算公式和工具，并通过具体的商业案例演示如何进行样本量计算，以在研究成本、时间和结果精确性之间找到最佳平衡点。 6. 抽样误差与测量误差的识别与管理：无论是概率抽样还是非概率抽样，都可能存在抽样误差（sampling error）和测量误差（measurement error）。本书将深入探讨这两类误差的来源，并提供管理和最小化这些误差的策略。我们将重点关注：抽样误差：分析由于样本不能完全代表总体而产生的随机变异，并强调通过增加样本量、采用更有效的抽样方法（如分层抽样）来减小抽样误差。测量误差：探讨由于问卷设计不当、访谈者偏误、被访者回答偏差（如社会期望效应、记忆偏差）等因素导致的误差。我们将提供如何通过优化问卷设计、培训访谈者、选择合适的测量工具以及进行质量控制来减少测量误差的实用技巧。 7. 在线研究中的样本设计挑战与对策：随着互联网的普及，在线研究已成为商业调研的重要方式。本书将专门探讨在线研究中独特的样本设计挑战，如在线样本的代表性问题、抽样框的可用性、参与度与退出率等。我们将分析在线调查、在线焦点小组、社交媒体数据分析等不同在线研究场景下的样本设计考量，并提供有效的解决方案，例如使用在线调查面板、混合多种在线数据收集方法、进行样本权重调整等。 8. 样本调整与权重设计：在实际数据分析阶段，根据样本的实际构成情况对样本进行调整（如根据人口统计学特征进行权重调整），以使其更接近目标总体的分布，是提高研究结果代表性的关键步骤。本书将详细讲解样本调整的原理、方法以及在统计软件中的实现，帮助读者理解如何通过权重设计来纠正因抽样偏差或非响应偏差带来的影响。本书特点：理论与实践并重：结合丰富的商业案例，将抽象的统计理论具象化，帮助读者理解如何在实际商业研究中应用各种样本设计方法。方法论的系统性：提供了一个完整的样本设计框架，从问题界定到数据调整，涵盖了样本设计的全过程。注重实操性：提供了清晰的步骤、指导和建议，使读者能够直接应用于自己的研究项目。前瞻性视角：关注当前商业研究的最新趋势，如大数据、在线研究等，并探讨了相关的样本设计问题。通过对本书的学习，您将能够：自信地选择最适合您研究目标的抽样方法。精确计算所需样本量，避免样本过少或过多的资源浪费。理解并管理抽样误差与测量误差，确保研究结果的可靠性。在面对复杂的总体和资源限制时，设计出兼顾效率和有效性的样本方案。更有信心地解读和推广您的研究发现，为商业决策提供坚实的数据支撑。无论您是市场研究人员、品牌经理、产品开发者，还是任何需要通过数据驱动决策的商业人士，本书都将是您不可或缺的实践指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是教科书级别的“朴实无华”，那种老派的、带着浓厚学术气息的字体排版，让人一眼就能感觉到它不是那种追求视觉冲击力的畅销书，而是一部货真价实的、需要你沉下心来啃读的专业工具书。拿到手里，那厚实的纸张和略带磨砂的触感，倒也让人感到一种沉甸甸的信赖感，仿佛能触摸到几十年来学术积累的重量。我特意翻阅了它的目录，里面的章节标题布局严谨得像一份精密的手术清单，每一个术语的选择都透露出作者对该领域知识边界的精准把握。对于初次接触这个主题的读者来说，光是看这些标题可能就需要花费不少时间去消化，它毫不掩饰自己的专业性，直接将读者带入了研究方法论的核心地带，没有那些花哨的引子或轻松的铺陈。它似乎在用一种无声的语言宣告：“这里是严肃的学术殿堂，请准备好你的批判性思维工具。” 这种坦诚的态度，反而给那些真正有需求的人带来了极大的慰藉，因为你知道，这本书不会浪费你的时间去解读那些无关痛痒的背景故事，而是直奔主题，专注于构建坚实的理论框架。那种老式印刷品的质感，反而带来了一种穿越时空的安定感，仿佛在与一位德高望重的导师进行一场严肃的对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，可以说是典型的学术界“老炮儿”作风——不卑不亢，信息密度极高，几乎没有任何多余的润色或情感表达。每一个句子都像是一个经过精确计算的砝码，被稳稳地放置在论证的天平上。我尝试着在通勤的碎片时间里阅读它，结果很快就放弃了，因为稍不留神，几个关键的转折点就会从脑海中溜走，导致后续内容的理解出现断层。它更适合在一个安静、没有干扰的环境中，配合着笔记本和荧光笔进行“攻坚战”。令人印象深刻的是，作者在处理一些复杂的研究情境时，常常会引用一些看似晦涩的经典文献作为支撑，这迫使我不得不频繁地停下来，去查阅那些被半个多世纪前的学者提出的基础性概念。虽然这过程有些繁琐，但它带来的知识的扎实感是无可替代的。这本书没有提供“速成秘籍”，而是提供了一套“内功心法”，它要求读者必须通过自身的努力去“打通”这些晦涩的脉络，最终才能真正掌握研究的精髓。这种对读者主动性的激发，是很多现代快餐式读物所不具备的宝贵品质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，虽然透露着一种“复古”的气息，但同时也带来了一种稳定可靠的阅读体验。纸张的颜色选择非常适中，既不会像过于漂白的纸张那样刺激眼睛，也不会因为过于泛黄而显得陈旧。页边距的留白设计恰到好处，为读者在旁边做密集的批注和逻辑梳理提供了足够的空间，这对于需要反复研读和拆解复杂概念的读者来说，是极为人性化的细节考量。我发现自己习惯性地将一些关键的公式推导和理论对比图画在书页的空白处，而这本书提供的空间似乎就是为此而预留的。不同于那些为了追求轻薄而牺牲了阅读手感的书籍，它那种略微厚重的质感，反而在长时间阅读后，带来了一种踏实感，仿佛手里捧着的是一个可靠的伙伴，而不是易碎的知识载体。它传递的信息是明确的：这是一部你需要“留下痕迹”的书，一部需要被你反复翻阅、标注、甚至在某个阶段被你“征服”的书。这种沉浸式的、具有物理交互性的阅读体验，是电子文档永远无法完全替代的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场对思维模式的系统性重塑工程，而非简单的信息输入。我发现作者在阐述每一个研究设计原则时，都极力避免使用模棱两可的语言，每一个论断都建立在扎实的逻辑链条之上，这种严密性让人在阅读时几乎不敢走神。举例来说，当讨论到样本选择的偏误时，作者并非简单地罗列几种常见错误，而是深入剖析了每种偏误背后的认知偏差根源，以及在不同研究范式下，如何从哲学层面去预防和修正这些偏差。这种由表及里、层层递进的论证方式，要求读者必须具备一定的抽象思维能力才能跟上节奏。我个人体会最深的是它对于“度量”这个概念的解构，作者几乎是以一种雕塑家的耐心，去打磨如何将一个模糊的社会现象转化为可操作、可量化的指标，其中涉及的信度和效度讨论，深度远超我之前接触过的任何教材。读完相关章节，我感觉自己看待任何数据和调查结果的方式都发生了质粒突变——不再满足于“看起来差不多”，而是开始追问“到底有多差不多”以及“这种差不多是否具有普适性”。这本书的价值，就在于它强迫你从“操作者”的角色，升级为“设计者”的角色，让你彻底理解工具背后的原理。

评分☆☆☆☆☆

与其他当代研究方法书籍相比，我观察到这本书的一个显著特点是它对“长期主义”的强调。它似乎完全不受当前流行的数据挖掘技术或新兴统计软件风头的影响，而是专注于那些永恒不变的研究伦理、逻辑构建和理论检验的基础。比如，书中关于因果推断的讨论，完全是基于严谨的哲学和统计学基础的推演，而不是简单地介绍最新的回归模型。这种对“本源”的坚守，让这本书具有了惊人的生命力，即便数据采集和分析工具日新月异，其核心的研究范式依然是指导一切有效研究的灯塔。我甚至觉得，这本书更像是一部关于“如何思考”的指南，而不是一本“如何操作”的手册。它会让你思考，你所提出的研究问题是否真正值得去探究，你的测量工具是否真的抓住了现象的本质。这种深度内省的要求，在很多追求效率的学术圈内已经不多见了。它训练的不是你的手速，而是你的判断力，让你在面对海量信息洪流时，能够坚守住研究的批判性和严谨性底线。

评分☆☆☆☆☆