Sampling of Populations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Levy, Paul S./ Lemeshow, Stanley/ Hade, Erinn M. (CON)/ Ferketich, Amy K. (CON)

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2009-6

价格:1361.00元

装帧:

isbn号码:9780470563502

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 抽样调查
• 人口统计
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推断
• 调查设计
• 样本选择
• 概率论
• 统计建模

《采样研究的艺术与科学》 导论 在信息爆炸的时代，对复杂现象进行深入理解与精准洞察变得前所未有的重要。无论是社会科学领域对民意趋势的捕捉，生物学研究对特定种群特征的分析，还是市场营销对消费者行为的预测，都离不开一个核心概念：采样。我们不可能对庞大而无限的总体进行全盘考察，这既不现实，也极少有必要。《采样研究的艺术与科学》正是这样一本旨在系统性地阐述采样方法论的专著。它并非仅仅罗列各种统计学技巧，而是深入剖析了采样的本质、原理、实施细节以及在不同领域中的应用，旨在帮助读者掌握从海量数据中提取有意义信息、进行可靠推断的钥匙。 本书并非对某个具体研究对象的采样进行详细介绍，而是将重点聚焦于“如何采样”这一普适性的方法论。我们相信，精通采样之道，读者便能触类旁通，将其应用于各种研究场景，解决各自领域中的实际问题。因此，本书的内容将围绕采样的核心要素展开，力求全面、深入且富有实践指导意义。 第一部分：采样的理论基石 在深入探讨具体采样技术之前，理解采样的基本理论至关重要。《采样研究的艺术与科学》首先将带您走进采样的殿堂，奠定坚实的理论基础。 何为采样？为何需要采样？ 我们将从哲学层面和实践层面，深入剖析“采样”这一行为的根本意义。为何我们不能直接研究总体？采样的局限性与优势何在？本书将清晰地阐述，采样并非权宜之计，而是基于效率、经济性和可行性的必然选择，更是科学探究的有力工具。我们将通过生动的例子，展示不同学科领域中，如果没有采样，研究将举步维艰的窘境。 总体（Population）与样本（Sample）的概念辨析：清晰界定总体和样本是采样研究的起点。本书将详细区分“目标总体”（Target Population）与“抽样框总体”（Sampling Frame Population），以及“样本”（Sample）与“抽样单元”（Sampling Unit）。深刻理解这些概念的细微差别，对于避免研究中的认知偏差至关重要。例如，针对“所有中国成年人”的健康状况研究，目标总体是所有中国成年人，但如果抽样框仅限于城市居民，那么研究结果的代表性就会受到限制。 代表性（Representativeness）的内涵与衡量：采样研究的核心目标在于使样本能够“代表”总体。本书将深入探讨“代表性”的含义，它并非简单的数量对等，而是指样本在关键特征上与总体保持一致的程度。我们将介绍量化衡量代表性的方法，并讨论影响代表性的各种因素，如抽样误差（Sampling Error）和非抽样误差（Non-sampling Error）。理解这两类误差的区别，是进行可靠推断的关键。 抽样误差的来源与控制：抽样误差是不可避免的，但可以通过科学的设计来控制。本书将详细讲解抽样误差的来源，并介绍如何通过增加样本量、优化抽样方法等方式来减小抽样误差。我们将详细解析概率分布在抽样误差估计中的作用，以及置信区间（Confidence Interval）的构建原理，帮助读者理解样本统计量与总体参数之间的关系。 偏差（Bias）的识别与规避：与抽样误差不同，偏差会系统性地扭曲研究结果，使其偏离真实值。本书将详细介绍各种常见的偏差来源，如选择偏差（Selection Bias）、无响应偏差（Non-response Bias）、测量偏差（Measurement Bias）等，并提供行之有效的规避策略。例如，在问卷调查中，提问方式的引导性就会产生测量偏差。 第二部分：概率抽样方法详解 概率抽样（Probability Sampling）是采样研究的黄金标准，它确保了每个抽样单元都有已知的、非零的被选中概率，从而使得对总体的推断具有统计学意义。本书将对各种主流的概率抽样方法进行详尽的剖析。 简单随机抽样（Simple Random Sampling, SRS）：作为最基础的概率抽样方法，SRS的原理和操作流程将得到详细阐述。本书将讲解SRS的优点（如简单易行）和缺点（如在大总体中可能效率不高），并提供实际操作的步骤示例。 系统抽样（Systematic Sampling）：我们将介绍系统抽样如何通过选取一个起始点和固定的间隔来抽取样本，并重点讨论其在实际应用中的便利性，以及可能存在的潜在问题，例如当抽样框存在周期性模式时。 分层抽样（Stratified Sampling）：当总体存在明显的亚群（层）时，分层抽样能够提高样本的代表性并降低抽样误差。本书将详细介绍比例分层（Proportional Stratification）和非比例分层（Disproportional Stratification）的概念，以及如何根据研究目标选择最适合的分层方案。我们将通过实际案例，展示分层抽样在人口普查、市场调研等领域中的优势。 整群抽样（Cluster Sampling）：当总体单位分散且难以一一列出时，整群抽样便成为一种有效的解决方案。本书将区分一次整群抽样（One-stage Cluster Sampling）和多阶段整群抽样（Multi-stage Cluster Sampling），并深入探讨其在地理区域抽样、家庭调查等场景中的应用。同时，本书也会强调整群抽样可能带来的同质性效应（Homogeneity Effect）对抽样误差的影响。 其他概率抽样方法：除了上述主流方法，本书还将介绍一些更复杂的概率抽样技术，如多阶段抽样（Multi-stage Sampling）的进阶应用，以及一些针对特定需求的抽样设计，例如不等概率抽样（Probability Proportional to Size, PPS）的原理和应用场景。 第三部分：非概率抽样方法及其局限性 在某些研究场景下，由于资源限制、研究目标的特殊性或探索性研究的性质，非概率抽样（Non-probability Sampling）方法也可能被采用。本书将客观地介绍这些方法，并着重强调其潜在的局限性。 方便抽样（Convenience Sampling）：作为最常见的非概率抽样方法，方便抽样因其易于实施而广泛应用。本书将解析其操作流程，但同时也会严厉警示其可能带来的严重选择偏差，以及推断的局限性。 判断抽样（Purposive Sampling）：判断抽样依赖研究者的主观判断来选择样本。本书将介绍其在定性研究、专家访谈等场景中的适用性，并强调其样本的代表性依赖于研究者的专业知识和经验，并且很难进行量化的误差估计。 配额抽样（Quota Sampling）：配额抽样试图通过设定特定类别的样本数量来模仿分层抽样的特点。本书将分析配额抽样的原理，并深入探讨其与分层抽样的本质区别，特别是在样本选择过程中缺乏随机性的问题。 滚雪球抽样（Snowball Sampling）：本书将介绍滚雪球抽样在难以接触到的特定人群（如稀有疾病患者、特定亚文化群体）中的应用，但同样会提醒读者其高度依赖早期被访问者，以及由此可能产生的代表性问题。 第四部分：样本量确定与数据收集 理论上再完美的抽样设计，也需要足够大的样本量来支持可靠的推断，并且需要有效的手段来收集数据。 样本量确定的原则与方法：如何确定一个“足够大”的样本量？本书将介绍多种样本量确定方法，包括基于置信水平和边际误差的计算，以及考虑统计功效（Statistical Power）的方法。我们将解释不同研究设计和总体变异性对样本量的影响。 数据收集工具的设计与考量：无论是问卷、访谈提纲还是观察记录表，设计精良的数据收集工具是保证数据质量的关键。本书将提供关于问卷设计的基本原则，如问题的清晰性、避免引导性提问、选项的完备性等。 数据收集过程中的质量控制：从被访者招募到数据录入，每一个环节都可能影响数据的准确性。本书将强调在数据收集过程中实施质量控制措施的重要性，包括对访谈员的培训、数据录入的核查等。 第五部分：样本数据的分析与推断 采集到的样本数据并非研究的终点，而是进行总体推断的起点。 描述性统计在样本数据分析中的作用：本书将回顾并深化描述性统计方法，如均值、中位数、标准差、频率分布等，如何帮助我们理解样本数据的基本特征。 推断性统计的基本原理：我们将重点介绍如何利用样本数据对总体参数进行估计（点估计与区间估计），以及如何进行假设检验（Hypothesis Testing），从而对总体做出关于其特征的判断。 统计软件的应用入门：本书将简要介绍一些常用的统计软件（如R, SPSS等）在处理和分析样本数据方面的基本功能，为读者提供实践上的指导。 结果解释与局限性陈述：研究的完成不仅在于得到统计结果，更在于如何合理解释这些结果，并清晰地陈述研究的局限性，特别是采样设计带来的潜在限制。 结论 《采样研究的艺术与科学》旨在成为一本全面、实用且富有启发性的采样方法论指南。我们希望通过对采样理论、概率与非概率抽样方法、样本量确定、数据收集与分析的系统阐述，帮助读者掌握科学的采样技巧，从而在各自的研究领域中做出更准确、更可靠的判断。本书并非枯燥的理论堆砌，而是以丰富的案例和清晰的逻辑，引导读者理解采样研究的精髓，并将其融会贯通，应用于解决实际问题。掌握了采样之道，您便能从纷繁复杂的数据海洋中，捕捉到有价值的信息，揭示事物的本质。

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