Strategies to Approximate Random Sampling and Assignment pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dattalo, Patrick

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 42.38

装帧:

isbn号码:9780195378351

丛书系列:

图书标签:

随机抽样
近似算法
随机分配
计算复杂性
概率分析
算法设计
优化
数据科学
机器学习
统计学

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具体描述

Random sampling and random assignment are considered by many researchers to be the definitive methodological procedures for maximizing external and internal validity. However, there is a daunting list of legal, ethical, and practical barriers to implementing random sampling and random assignment. While there are no easy ways to overcome these barriers, social workers should seek and utilize strategies that minimize sampling and assignment bias. These methodological and statistical strategies form the book's core. In step-by-step chapters liberally illustrated with examples using a variety of software packages, Dattalo guides readers in selecting and implementing an appropriate strategy. Readers will gain confidence in using such techniques as exemplar sampling, sequential sampling, randomization tests, multiple imputation, mean-score logistic regression, partial randomization, constructed comparison groups, instrumental variables methods, and propensity scores. Each approach will be cataloged in such a way as to highlight its underlying assumptions, implementation strategies, and strengths and weaknesses. Screen shots, annotated resources, and a companion website make this a valuable tool for students, teachers, and researchers seeking a single source that provides a diverse set of tools that will maximize a study's validity when random sampling and random assignment are neither possible nor practical.

《随机抽样与分配策略：理论前沿与实践指南》简介：在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有效信息、进行可靠的推断，以及如何在研究设计中确保公平性和科学性，已成为各个学科的核心挑战。本书《随机抽样与分配策略：理论前沿与实践指南》旨在深入探讨随机抽样和随机分配这两大基石性统计概念，全面梳理其背后的理论发展、方法论演进以及在不同领域的广泛应用。我们并非聚焦于某一部特定的著作，而是试图勾勒出这一领域宏大而精深的知识图景，为读者提供一套系统性的理解框架和实用的操作指南。核心内容概述：本书内容将围绕以下几个关键维度展开，力求内容详实、逻辑清晰：第一部分：随机抽样的理论基石与方法论演进统计推断的基石：详细阐述概率抽样为何是进行统计推断的必要前提。我们将从样本统计量如何估计总体参数这一核心问题出发，深入剖析无偏性、一致性、有效性等统计量评价指标，以及它们与随机抽样的内在联系。经典抽样设计：系统介绍简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等经典概率抽样方法的原理、适用场景、优缺点以及计算公式。我们将通过丰富的案例，展示这些方法在实际数据采集中的具体应用，例如在市场调查、民意测验、质量控制等领域。复杂抽样设计：探讨更精细化的抽样技术，包括多阶段抽样、概率比例大小抽样（PPS）以及与非概率抽样（如配额抽样、方便抽样）的对比与辨析。我们将重点分析这些复杂设计如何提高抽样效率，降低成本，同时又如何应对潜在的偏差。抽样框与抽样误差：深入讨论抽样框的构建、质量以及其对抽样结果的影响。同时，我们将量化抽样误差，介绍如何计算和解释抽样误差的界限（如置信区间），以及如何通过优化抽样设计来减小抽样误差。非响应处理：关注实际抽样中普遍存在的非响应问题，探讨其产生的根源、对抽样结果的影响，以及后随（follow-up）、加权（weighting）、多重插补（multiple imputation）等处理非响应的常用方法。大数据时代的抽样挑战：探讨在大数据背景下，传统抽样方法面临的挑战，如数据量巨大、数据源异构、数据质量参差不齐等。介绍大数据环境下的新型抽样思路，例如基于机器学习的抽样、自适应抽样以及网络抽样等。第二部分：随机分配的原理、设计与应用因果推断的利器：深入阐释随机分配在建立因果关系中的核心作用。我们将详细介绍随机对照试验（RCT）的设计原理，说明为何随机分配能够有效平衡处理组和对照组之间潜在的混杂因素，从而确保观察到的差异真正归因于处理效应。随机分配的实现方法：介绍不同场景下的随机分配技术，包括简单随机分配、区组随机化（block randomization）、分层随机化（stratified randomization）以及适应性随机化（adaptive randomization）。我们将分析各种方法的优劣，以及它们在不同研究设计（如临床试验、政策评估、教育干预）中的适用性。随机分配中的偏差控制：除了随机化本身，还将探讨双盲（double-blinding）、单盲（single-blinding）等措施如何进一步减少测量偏倚和报告偏倚，提高研究的内部效度。样本量计算与统计功效：详细介绍在进行随机对照试验前，如何根据预期的效应大小、显著性水平和统计功效来计算所需的样本量。这对于确保研究具有足够的统计能力来检测真实的效应至关重要。随机分配在非试验性研究中的启示：探讨随机分配的理念如何在观测性研究中提供指导，例如如何通过倾向得分匹配（propensity score matching）等方法来模拟随机化，以期在非随机分组的情况下，尽可能地建立因果推断。伦理考量与实践挑战：讨论在进行随机分配研究时可能遇到的伦理问题，如公平性、知情同意以及对受试者的保护。同时，也将分析在实际操作中可能遇到的挑战，如依从性问题、失访处理以及多中心试验的协调。第三部分：随机抽样与分配在各领域的实践应用社会科学研究：深入分析随机抽样在社会学、心理学、政治学等领域的广泛应用，例如用于调查公众意见、研究社会群体特征、评估政策效果等。随机分配在教育评估、社会干预效果检验等方面的作用也将得到重点阐述。医学与公共卫生：详细介绍随机对照试验在药物疗效评估、疾病预防策略验证、公共卫生干预效果评价等方面的重要性。抽样方法则在流行病学调查、健康风险评估中发挥关键作用。经济学与市场研究：探讨随机抽样在消费者行为调查、市场细分、产品测试中的应用。随机分配则用于评估营销策略、经济政策的影响。工程与质量控制：分析如何利用随机抽样来检测产品质量、评估工艺流程的可靠性。随机分配的概念也可能体现在实验设计中，以优化产品参数。计算机科学与人工智能：探讨随机抽样在机器学习中的应用，例如训练集和测试集的划分、数据降维（如随机投影）、近似最近邻搜索等。随机分配的原理也可能启发在算法设计中的公平性考量。环境科学与生态学：介绍随机抽样在环境监测、物种分布调查、生态系统健康评估中的应用。随机分配则可能用于比较不同环境治理措施的效果。本书特色：本书的编写力求理论与实践并重，内容上既有对核心概念的严谨阐述，也包含大量实例分析，帮助读者理解抽象理论的实际意义。语言上力求通俗易懂，避免过多的专业术语堆砌，同时又不失学术的严谨性。全书结构清晰，逻辑递进，旨在为初学者提供入门的阶梯，也为有经验的研究者提供深入思考的素材。通过对随机抽样与随机分配两大主题的全面剖析，本书期望能为广大读者在科学研究、数据分析、决策制定等诸多领域提供坚实的理论基础和实用的方法指导，帮助大家更有效地获取可靠信息，做出更明智的判断。