抽样调查方法简介 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 格雷汉姆·加尔顿（Graham Kalton） 著，武玲蔚 译，周穆之 校

图书标签:

• 抽样调查
• 统计学
• 方法论
• 数据分析
• 科学研究
• 社会调查
• 问卷设计
• 样本选择
• 统计推断
• 调查方法

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543224193

版次：1

商品编码：11554052

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：155

字数：106000

正文语种：中文

内容简介

　　抽样调查作为一种提供统计数据的方式，已在众多领域被研究者和管理者们应用，这些领域包括社会学、社会心理学、人口学、政治学、经济学、教育学以及公共健康等。《抽样调查方法简介》围绕抽样调查的方法层面这一主题展开论述，先简要介绍了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多阶抽样、概率抽样等方法的概念，然后逐个引入实例，具体解释这些方法在实际中的应用及优缺点。最后，《抽样调查方法简介》还推荐了抽样调查的理论和实例文献，方便读者深入了解并在必要时参考。

内页插图

目录

序
第1章 简介

第2章 简单随机抽样

第3章 系统抽样

第4章 分层抽样
第1节 按比例分层
第2节 非比例分层
第3节 层的选择

第5章 整群抽样和多阶抽样

第6章 按规模大小成比例的概率抽样

第7章 其他概率抽样设计
第1节 二阶段抽样
第2节 重复抽样
第3节 面板设计

第8章 抽样框
第1节 缺失元素
第2节 群
第3节 空白与外来元素
第4节 重复列举

第9章 无应答

第10章 调查分析
第1节 权重
第2节 抽样误差

第11章 样本量

第12章 两个例子
第1节 全国性面访调查
第2节 电话访问调查的例子

第13章 非概率抽样

第14章 结语
参考文献
译名对照表

《社会研究的基石：探索科学抽样与统计分析的奥秘》 在信息爆炸的时代，理解和把握事物的本质变得前所未有的重要。然而，对庞大而复杂的数据集进行全面考察往往不切实际，甚至不可能。这时，科学的抽样调查方法便显现出其不可替代的价值。本书并非一本关于“抽样调查方法简介”的教材，而是旨在为读者揭示社会研究背后更深层的逻辑，深入浅出地剖析如何从局部窥探全局，如何从有限的样本中推导出具有普遍意义的结论。我们将不再局限于“如何抽样”的浅层技巧，而是将目光投向“为何抽样”、“抽样如何支撑科学推理”、“统计分析如何转化为洞见”等核心问题，带领读者踏上一段关于数据、逻辑与认知的深度探索之旅。 第一章：从疑惑到洞察：认识研究的边界与可能 在展开具体的抽样技术之前，我们首先要确立一个根本性的认知：研究的目的是什么？我们为何要进行研究？本书将首先阐述，任何研究都源于我们对世界的疑惑，源于我们渴望理解现象背后的驱动力，渴望预测未来的趋势。而现实世界的数据往往是海量的、分散的、甚至存在噪音的。例如，我们想了解一个国家居民的平均收入水平，或是某个特定群体对某项政策的满意度。直接询问每一个人，几乎是不可能完成的任务。 这一章将详细探讨“普查”的理想与现实。虽然普查能够提供最准确的数据，但其巨大的成本、耗时以及在实际操作中的困难，使其往往只适用于特定规模或紧急情况下的研究。我们以此引出“抽样”作为一种务实而高效的替代方案。我们将深入讨论，为何在许多情况下，一个精心设计的样本，其代表性甚至能够超越粗糙或不完整的普查。这并非要贬低普查的价值，而是要突出抽样方法在资源有限但追求科学严谨时的强大力量。 本章还会引入“推论统计”的核心概念：我们通过分析样本数据，试图推断出关于总体（所有可能的个体或单位）的特性。这种推断并非猜测，而是建立在严密的概率理论基础之上。我们将初步介绍“统计量”与“参数”的区别，理解样本的测量值（统计量）如何被用来估计总体的真实数值（参数）。理解了研究的边界和抽样作为一种解决之道的基本逻辑，我们才能更好地理解后续章节将要展开的更具体的技术和理论。 第二章：样本的“真”与“全”：构建代表性样本的哲学思考 抽样的核心在于“代表性”。一个好的样本，应该能够真实地反映其所代表的总体。但“代表性”并非一个模糊的概念，它需要在方法论上得到精确的保障。本章将深入探讨构建代表性样本的哲学基础与实践路径。 我们首先会破除一些常见的误解，例如“大样本就一定代表性好”。事实上，即便样本量很大，如果抽样方法存在系统性偏差，那么这个大样本可能比一个精心挑选的小样本更能误导我们。我们将详细介绍“抽样框”（sampling frame）的重要性，以及如何通过优化抽样框来最大限度地减少“遗漏”（undercoverage）和“重复”（overcoverage）的现象。 接下来，我们将重点阐述“概率抽样”与“非概率抽样”的根本区别。概率抽样指的是，总体中的每一个单位都有已知的、非零的概率被选入样本。这是确保样本代表性的理论基石，也是进行科学推断的先决条件。我们将逐一解析几种经典的概率抽样方法，例如： 简单随机抽样（Simple Random Sampling, SRS）： 这是最基础的概率抽样方法，如同从帽子里抓阄。我们将讨论其优点（简单易行）和缺点（在总体分布不均时可能导致样本失衡）。 系统抽样（Systematic Sampling）： 通过设定一个固定的间隔来抽取样本，例如每隔10个人抽取一个。我们将分析其如何简化操作，并讨论如何处理抽样间隔与总体长度之间的关系。 分层抽样（Stratified Sampling）： 将总体划分为若干个具有相似特征的子群（层），然后在每个层内进行简单随机抽样。我们将深入探讨分层抽样的优势，例如如何提高估计的精度，如何确保关键子群的充分代表性，以及如何选择分层变量。 整群抽样（Cluster Sampling）： 将总体划分为若干个群组，然后随机抽取若干群组，并对选定的群组内所有单位进行调查。我们将分析其在地理分布广泛或难以逐一列出所有单位时的高效性，同时讨论其可能带来的估计精度下降的风险，以及如何通过适当的设计来缓解。 与之相对，本章也将严肃地讨论“非概率抽样”方法的局限性。例如方便抽样（convenience sampling）、判断抽样（judgment sampling）、配额抽样（quota sampling）等。我们将说明，虽然这些方法在某些探索性研究或预备性调查中可能提供便利，但它们无法提供科学推断的保证，其结果的代表性往往难以衡量，甚至可能导致严重的偏差。理解这些方法的“不可靠之处”，能够让我们更深刻地认识到概率抽样设计的价值。 第三章：从数据到真相：统计分析在抽样研究中的作用 获得了具有代表性的样本数据，仅仅是研究的第一步。如何从这些数据中提炼出有意义的信息，并将其“翻译”成对总体的洞察，是抽样研究的最终目标。本章将聚焦于统计分析在抽样研究中的核心作用，而非罗列统计公式。 我们将首先强调“描述性统计”的重要性。在进行推断之前，我们必须首先了解样本本身的特征。这包括计算均值、中位数、众数、方差、标准差等基本指标，以全面地描绘样本的分布情况。本章将重点讲解如何通过可视化手段，如直方图、箱线图、散点图等，来直观地理解数据，发现潜在的模式和异常值。这些描述性分析是后续推断的基础，能够帮助研究者更好地理解数据，并为进一步的分析提供方向。 接下来，我们将步入“推论统计”的核心地带。这里我们将不再纠结于“如何计算”某个指标，而是侧重于“这个指标意味着什么”。 点估计与区间估计： 我们将深入讲解，样本均值（点估计）只是对总体均值的一个近似值。而“置信区间”（confidence interval）才是更严谨的表达方式。我们将用通俗易懂的语言解释置信区间的含义：我们有多大的把握（例如95%）认为，总体的真实参数落在我们计算出的这个区间之内。我们将强调，置信区间的大小受到样本量、数据变异性以及置信水平的影响，理解这些因素如何影响区间的宽度，对于正确解读研究结果至关重要。 假设检验的逻辑： 假设检验是统计推断的另一重要工具。本章将重点阐述其背后的逻辑框架，而非机械套用公式。我们将解释“零假设”（null hypothesis）和“备择假设”（alternative hypothesis）的含义，以及我们如何通过样本数据来判断是否能够“拒绝”零假设。我们将引入“p值”（p-value）的概念，并解释其在判断统计显著性时的作用，同时也会警示过度依赖p值可能带来的问题，倡导结合实际意义进行判断。 回归分析的洞察力： 回归分析是探究变量之间关系的重要方法。我们将以实际应用场景为例，解释回归分析如何帮助我们理解一个变量（因变量）如何受到一个或多个其他变量（自变量）的影响。例如，通过分析收入、教育程度和工作年限等变量与总体消费水平的关系，我们可以更深刻地理解经济现象。本章将侧重于如何解释回归系数的含义，以及如何理解模型的拟合优度，从而从数据中挖掘出更深层次的联系。 第四章：超越数字：抽样研究的伦理、质量控制与未来展望 科学研究不仅是技术的问题，更是责任的问题。本章将回归到抽样研究的宏观层面，探讨贯穿整个研究过程的伦理考量、质量控制的要点，以及对未来发展趋势的展望。 研究伦理的基石： 在进行任何涉及人的调查时，伦理是不可逾越的底线。我们将深入讨论“知情同意”的重要性，研究者如何向被调查者清晰地解释研究的目的、过程以及他们可以拒绝参与的权利。我们将探讨“匿名性”和“保密性”的原则，以及研究者如何保护被调查者的个人信息不被泄露。此外，我们还将讨论研究者在呈现数据和解读结果时，如何避免误导和偏见，如何诚实地报告研究的局限性。 质量控制的“全生命周期”： 一个严谨的抽样研究，其质量控制贯穿研究的每一个环节。本章将详细梳理质量控制的关键点：从研究设计的初步阶段，到问卷的设计和预测试，再到现场的执行和数据录入，以及最终的数据清理和分析。我们将强调“问卷设计”的艺术：如何用清晰、中立的语言提问，避免诱导性问题，以及如何设计逻辑跳题以提高效率和准确性。我们还将讨论“数据录入”和“数据清理”过程中可能出现的错误，以及如何通过各种方法来检测和纠正这些错误。 抽样研究的未来： 随着科技的发展，抽样研究的方法也在不断演进。本章将简要展望未来可能的发展方向。例如，“大数据”与传统抽样方法的结合，如何利用新的数据源（如社交媒体数据、传感器数据）来补充和完善传统的抽样研究。我们将探讨“机器学习”和“人工智能”在数据分析和样本选择中的应用潜力，以及如何利用这些新技术来提高研究的效率和精度。同时，我们也会强调，无论技术如何发展，科学的抽样方法和严谨的统计思维始终是探求真相的核心。 结语 本书的目的是带领读者超越对抽样方法的表面理解，深入探索社会研究的底层逻辑。我们希望通过对研究边界的认识、对代表性样本构建的哲学思考、对统计分析在数据转化为洞见过程中作用的强调，以及对抽样研究伦理与质量的审视，帮助读者构建起一套科学的思维框架。这套框架不仅适用于抽样调查，更能迁移到信息纷繁的日常生活中，让我们能够更清晰地认识问题，更理性地做出判断，更深刻地理解我们所处的世界。这是一种认知能力的提升，一种对“真相”的探索，一种在不确定性中寻找确定性的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文节奏把握得非常好，始终保持着一种恰到好处的“留白”，使得读者有空间进行自我消化和思考，而不是被密集的知识点轰炸。对于一些需要计算的部分，比如估计总体均值的置信区间时，书中提供的计算步骤清晰可见，但它并未过度依赖计算器，而是引导读者理解公式背后代表的统计学意义——即我们对总体估计的“把握程度”。这种对“理解优先于计算”的教学理念贯穿始终。最后几章关于混合方法抽样和互联网环境下新兴抽样技术的讨论，虽然篇幅不多，却展现了作者对学科前沿的关注和对未来趋势的预判，这使得这本书超越了基础教程的范畴，具有了长久的参考价值。它成功地将原本枯燥的统计方法论，转化为一套易于掌握、且能切实提升调查研究质量的方法论体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常简洁，封面采用了素雅的米色，配上深蓝色的书名，透露出一种沉稳、专业的学术气息。当我初次翻开它时，立刻被它清晰的目录结构所吸引。它不像很多教材那样堆砌公式和复杂的理论，而是采取了一种由浅入深的叙事方式。开篇部分对“抽样”这个核心概念的界定就非常到位，用生活中的例子来阐述为何需要抽样，以及抽样的基本逻辑，让一个对统计学完全陌生的读者也能迅速抓住要点。作者在讲解不同抽样方法时，尤其是在描述简单随机抽样和系统抽样时，文字流畅，逻辑严谨，仿佛一位经验丰富的导师在娓娓道来。书中对抽样框的构建和维护的讨论，虽然篇幅不长，却点出了实践中的诸多痛点，这些都是教科书里往往一笔带过却至关重要的环节。整体而言，这是一本非常注重实践操作指导的入门读物，它没有试图涵盖所有前沿研究，而是脚踏实地地夯实基础，对于想了解如何科学地从群体中抽取代表性样本的读者来说，无疑是一次愉快的“启蒙之旅”。

评分☆☆☆☆☆

作为一本面向初学者的书籍，其最大的优点在于对核心概念的“去魅”化处理。很多统计学著作总爱用晦涩的术语把自己包裹起来，让人望而却步，但这本《简介》在这方面做得非常出色。例如，在讲解分层抽样时，作者没有止步于“划分同质性群体”的抽象定义，而是花了大量篇幅去剖析如何根据现有资料（如人口普查数据、企业财务报表等）进行合理的“分层依据”选择，并强调了分层后样本比例分配的重要性——是按比例分配还是最优分配，每种选择背后的权衡利弊分析得入木三分。更令人耳目一新的是，书中穿插了一些经典的社会调查案例，比如某次选举的民调失误，作者没有仅仅将其归咎于“随机误差”，而是引申到“样本框覆盖不足”和“无应答偏倚”等更深层次的问题上。这种将理论与真实世界的“翻车现场”相结合的叙述方式，极大地增强了学习的趣味性和警示作用。

评分☆☆☆☆☆

我过去接触的统计读物大多侧重于后期的统计推断，比如如何进行假设检验，而对数据“采集”这个源头环节的重要性总是轻描淡写。这本书恰恰填补了这一空白。它真正让你明白，数据质量的高低，在很大程度上取决于你在问卷发出去之前所做的所有工作。它对“调查缺陷”的分类讨论非常系统化，从抽样设计阶段的系统性缺陷，到实施阶段的人为操作误差，再到后续的数据处理阶段可能引入的偏差，构成了一个完整的质量控制链条。尤其值得称赞的是，它对“多阶段抽样”的描述，将复杂的流程拆解成了清晰的步骤，并配以流程图，即便是面对一个需要跨区域、多层级进行数据收集的复杂项目，读者也能找到一个清晰的思维导图来指导操作。这本书不是一本纯粹的理论书，它更像是一本“实战手册”，教你如何规避那些让你前功尽弃的“隐形陷阱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，与其说是在“教”我们知识，不如说是在“启发”我们思考。我特别欣赏它在论述概率抽样和非概率抽样对比时的那种辩证思维。作者并没有简单地将非概率抽样打入“次等”的冷宫，而是深入分析了在特定情境下，比如探索性研究或者资源极其有限的情况下，判断、方便或滚雪球抽样所具备的不可替代的价值。这种对研究局限性的坦诚，使得整本书显得尤为真诚可信。此外，书中关于如何计算和控制抽样误差的章节，处理得极为巧妙。它没有直接抛出复杂的方差公式，而是通过模拟实验和图示来展示样本量大小对估计精度的影响，让读者直观地感受到“多抽一个样本”和“少抽一个样本”在结果稳定性上的巨大差异。读完这部分，我对过去那些“拍脑袋”决定样本数量的行为深感汗颜，这本书成功地建立起一种对数据代表性负责的态度，是学术诚信教育的绝佳范本。

评分☆☆☆☆☆

很好，和描述的一模一样的

评分☆☆☆☆☆

包装完整

评分☆☆☆☆☆

sage的社会统计学系列丛书，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

包装完整

评分☆☆☆☆☆

sage的社会统计学系列丛书，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

好书，值得一看。。。。。。！！！！

评分☆☆☆☆☆

收集一套了这种社科书，格致牛叉，吴老师牛叉。。

评分☆☆☆☆☆

不错喔，适合初步了解抽样方法用

评分☆☆☆☆☆

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