抽样技术 第四版/21世纪统计学系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金勇进，杜子芳，蒋妍 著

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• 抽样技术
• 统计学
• 第四版
• 21世纪统计学系列
• 数据分析
• 概率统计
• 科学研究
• 样本调查
• 统计方法
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300216225

版次：4

商品编码：11745073

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：312

内容简介

本书是在第三版基础上修订而成，内容包括简单随机抽样、分层随机抽样、等概率整群抽样和多阶段抽样、不等概抽样、系统抽样、其他抽样方法、调查中的复杂样本、复杂样本的方差估计、调查中的非抽样误差、设计与方法等。此次修订对第2，3章的内容进行了删减，增加了抽样方法在R软件中的案例，体现了抽样方法的应用性和可操作性。

作者简介

金勇进　中国人民大学统计学院教授、博士生导师，教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会副主任委员，北京市统计学会副会长，中国统计教育学会常务理事，中国高校市场调查与分析研究会会长，国际调查统计学家学会会员。主要研究方向：抽样调查技术与方法、数据处理与分析、抽样中的误差分析、市场调查。发表论文80多篇，出版教材、专著、译著20多部。作为项目主持人，承担过国家级、省部级、国际合作交流等科研课题30多项，获各类科研成果奖20多项。

杜子芳 中国人民大学统计学院教授，现场统计学会抽样分会常务理事，中国民意、市场和社会调查标准化技术委员会委员，世界经济统计协会会员。主要研究领域：抽样调查、数据处理、宏观概算。主要著作《市场调查》、《抽样技术》、《抽样技术及其应用》、《社会经济调查方法与实务》等；在统计学科核心期刊上发表论文10余篇；作为项目主持人承担国家级、省部级及企业横向课题数十项。

蒋妍 中国人民大学统计学院副教授，数理统计教研室主任，中国人民大学调查技术研究所副所长，中国高校市场调查与分析研究会副秘书长。主要研究领域：抽样调查、数据分析、计量经济。主要著作《抽样技术》、《市场调查方法与技术》等；发表论文20余篇；作为项目主持人承担国家级、省部级及企业横向课题10余项。

目录

第1章绪论
1.1调查与抽样调查
1.2基本概念
1.3几种基本的抽样方法
1.4抽样调查步骤

第2章简单随机抽样
2.1概述
2.2简单估计量及其性质
2.3比率估计量及其性质
2.4回归估计量及其性质
2.5简单随机抽样的实施

第3章分层随机抽样
3.1概述
3.2简单估计量及其性质
3.3比率估计量及其性质
3.4回归估计量及其性质
3.5各层样本量的分配
3.6总样本量的确定
3.7分层抽样的其他方面

第4章等概率整群抽样和多阶段抽样
4.1概述
4.2等概率整群抽样
4.3等概率两阶段抽样
4.4等概率两阶段抽样设计

第5章不等概抽样
5.1不等概抽样
5.2放回不等概抽样
5.3多阶段放回不等概抽样
5.4不放回不等概抽样

第6章系统抽样
6.1定义与实施方法
6.2等概率情形：估计量及其性质
6.3不等概率系统抽样
第7章其他抽样方法
7.1二重抽样
7.2捕获再捕获抽样
7.3电话调查抽样

第8章调查中的复杂样本
8.1调查中的辅助信息
8.2设计效应
8.3样本的权数
8.4复杂样本的数据分析

第9章复杂样本的方差估计

9.1概述
9.2直接推导法
9.3随机组方法
9.4刀切法


第10章调查中的非抽样误差
10.1概述
10.2抽样框误差
10.3回答误差
10.4计量误差
10.5离群值的检测和处理

第11章设计与方法——美国CPS案例
11.1概述
11.2CPS的抽样设计
11.3CPS的目标量估计
11.4CPS的方差估计
11.5非抽样误差及控制


附录R软件中的抽样方法应用

参考文献

精彩书摘

本书是在调研了读者意见之后，在第三版的基础上修改完成的，在内容上主要进行了以下修订：
（1）对第2，3章在内容进行了删减，目的是压缩篇幅，使讨论的问题更集中、更有针对性；
（2）对第9章的内容进行压缩，并降低了难度，在介绍复杂样本方差估计的基本思想基础上，重点剖析其中一两种方法的原理，侧重方法的应用；
（3）增加抽样方法在R软件中的使用案例，以突出抽样方法的应用性和 可操作性；
（4）增加习题答案详解，方便读者使用；
（5）对全书的公式进行了仔细核查，改正上一版中存在的错误。

前言/序言

《统计学原理与方法》 导言：理解数据驱动的世界 在信息爆炸的时代，数据无处不在，它渗透于我们生活的方方面面，从科学研究到商业决策，从医疗诊断到社会治理，都离不开对数据的深入理解和有效利用。统计学，作为一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，已成为现代社会不可或缺的工具。无论您是希望在学术领域有所建树，还是渴望在职业生涯中取得成功，亦或是仅仅想更好地理解周遭的世界，《统计学原理与方法》都将是您开启数据智慧之旅的理想伙伴。 本书旨在为读者构建扎实的统计学基础，系统地介绍统计学的核心概念、基本原理以及各类常用方法。我们致力于将抽象的统计理论与生动的实际应用相结合，让统计学不再是枯燥的公式和符号，而是揭示数据背后规律、洞察事物本质的强大武器。本书的编写理念是“理解而非记忆”，力求通过清晰的阐释、丰富的案例和循序渐进的练习，帮助读者真正掌握统计学精髓，并能将其灵活运用于解决实际问题。 第一部分：统计学的基石——数据与描述 任何统计分析都始于数据的收集和整理。本部分将带领您走进数据的世界，学习如何识别、分类和度量不同类型的数据。我们将深入探讨数据的来源、数据的测量尺度（如定类、定序、定距、定比），以及如何进行有效的数据采集，例如问卷设计的基本原则、抽样调查的初步概念（这里不深入探讨具体抽样技术，而是侧重于为何需要抽样以及其基本逻辑）。 在收集到数据之后，如何才能对其进行初步的认识和概括呢？本书的第二章将重点介绍描述性统计学的工具。您将学会如何利用集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）来把握数据的中心位置，利用离散程度的度量（如方差、标准差、极差）来衡量数据的波动性。更重要的是，我们将学习如何通过可视化手段来直观地展示数据特征，包括各种图表，如直方图、条形图、饼图、箱线图等。这些图表不仅能够帮助我们快速识别数据的分布规律，发现潜在的异常值，还能有效地与他人沟通我们的分析结果。 第二部分：推断的艺术——概率与随机变量 数据分析的最终目标往往是为了从有限的样本信息推断出更广泛的总体特征。要实现这一目标，我们必须理解概率论的基本概念。本部分将为您揭示随机事件的奥秘，介绍概率的基本性质、条件概率、独立事件等关键概念。我们将通过一系列生动的例子，帮助您理解概率在决策制定中的重要性，以及如何运用概率模型来描述和预测随机现象。 在此基础上，我们将引入随机变量的概念，它将我们从具体的事件转移到对量化结果的关注。您将学习离散型随机变量和连续型随机变量的区别，并了解它们各自的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。正态分布，又称高斯分布，因其在自然界和许多实际问题中的普遍性而显得尤为重要，本书将对其进行详细的介绍，并阐述其在统计推断中的核心地位。理解这些概率分布，是构建更复杂统计模型的基础。 第三部分：从样本到总体——统计推断的核心 当总体规模过大而无法直接测量时，我们就需要从样本中获取信息来推断总体的性质。本部分将是本书的核心内容之一，我们将深入探讨统计推断的两种主要方法：参数估计与假设检验。 在参数估计方面，您将学习如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，如总体均值、总体比例等。我们将介绍点估计和区间估计的概念。点估计提供了一个单一的最佳猜测值，而区间估计则提供了一个可能包含总体参数的数值范围，并赋予其一定的置信度。置信区间的概念对于理解统计分析的可靠性至关重要，它告诉我们，如果我们重复进行抽样和计算，有多少比例的区间会包含真实的总体参数。 假设检验则是统计推断的另一大支柱。您将学习如何设定和检验关于总体的假设。我们将介绍零假设和备择假设的概念，以及如何通过构建检验统计量来量化样本数据与零假设之间的差异。p值的概念将是理解假设检验结果的关键，它帮助我们判断观察到的数据是否足够“意外”，从而足以拒绝零假设。我们将介绍一系列常见的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，并解释它们各自的应用场景。 第四部分：变量之间的联系——回归与相关分析 现实世界中，我们往往需要理解不同变量之间的关系。一个变量的变化是否与另一个变量的变化相关？能否通过一个或多个变量来预测另一个变量的值？本部分将带您探索相关分析和回归分析的强大工具。 相关分析将帮助我们量化两个变量之间的线性关系强度和方向。您将学习相关系数的计算和解释，以及如何区分相关性和因果性。 回归分析则允许我们建立数学模型来描述一个响应变量与一个或多个预测变量之间的关系。我们将从简单线性回归开始，逐步介绍多元线性回归。您将学习如何拟合回归方程，解释回归系数的含义，并评估模型的拟合优度。例如，您可能会学习如何通过分析广告投入来预测销售额，或者通过分析学生的学习时间来预测考试成绩。这些模型不仅能帮助我们理解变量间的依赖关系，还能用于预测未来的数值。 第五部分：多维数据的探索——方差分析与非参数方法 当研究涉及三个或更多组别或分类变量时，传统的两样本检验可能不足以满足需求。本部分将介绍方差分析（ANOVA），它是一种强大的技术，用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。您将学习单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用。 此外，并非所有数据都符合参数检验（如t检验、ANOVA）的严格假设（例如正态性）。对于不满足这些假设的数据，或者当数据类型本身不适合参数检验时，非参数统计方法就显得尤为重要。本部分将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）、符号检验等，它们提供了一种更为灵活的数据分析途径。 第六部分：统计学的应用前沿与展望 统计学是一门不断发展的学科，其应用领域也在不断拓展。本部分将简要介绍一些统计学在现代社会中的重要应用领域，如生物统计学、经济统计学、社会统计学、质量控制等，并展望统计学未来的发展趋势，例如大数据分析、机器学习与统计学的交叉融合等。 结语：开启您的统计思维 《统计学原理与方法》不仅仅是一本教材，更是一种思维方式的启蒙。通过本书的学习，您将能够： 批判性地审视数据： 识别数据中的偏见和误导，做出更明智的决策。 有效地沟通分析结果： 将复杂的数据分析结果清晰地传达给不同背景的听众。 解决实际问题： 将统计学理论应用于商业、科研、个人决策等各个领域。 成为一名数据素养更高的公民： 在信息爆炸的时代，保持独立思考和理性判断的能力。 我们相信，掌握统计学的基本原理和方法，将极大地提升您理解和影响世界的能力。现在，就让我们一起踏上这段数据探索的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手的时候，我的第一感觉是它相当厚实，光是重量就让人觉得内容量十足。当初选择它，主要是因为我的课程需要一本权威且全面的统计学教材。翻开前几页，那清晰的排版和严谨的结构就给人一种非常可靠的感觉。作者在基础概念的阐述上做得极其到位，特别是对于那些初学者容易混淆的术语，都有非常细致的解释和生动的例子来辅助理解。我尤其欣赏它在理论推导过程中的逻辑清晰度，即使是复杂的公式推导，也能被分解得非常易于消化。对于那些希望深入理解统计学原理而非仅仅停留在应用层面的读者来说，这本书无疑提供了坚实的理论基石。它不是那种只罗列公式的枯燥教科书，而是真正引导你思考统计学背后的思想和方法论，让人感觉自己是在学习一门严谨的科学，而不是应付考试。

评分☆☆☆☆☆

从排版和可读性的角度来看，这本书可以说是教科书中的典范。色彩的运用恰到好处，图表清晰明了，没有那种让人眼花缭乱的复杂布局。尤其值得称赞的是，书中对于关键定义和定理的强调方式非常到位，通常会用不同的字体或边框进行突出显示，这在复习和查找特定知识点时提供了极大的便利。我经常在考试前快速翻阅，那些被重点标记的内容能迅速帮我找回记忆。此外，书末的习题设计也很有层次感，从基础的巩固练习到需要深入思考的应用题，难度循序渐进，确保了学习的深度和广度都能得到覆盖。一本好的教材，其阅读体验本身就是一种学习的享受，而这本书无疑提供了这种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“稳重且全面”。它不像一些新潮的统计书籍那样，一味追逐最新的机器学习模型或编程实现，而是将重心放在了统计学思维的内核上。这使得这本书具有极强的生命力，即使技术工具日新月异，其传授的统计学基本功依然是万变不离其宗的真理。对于任何想在数据领域走得长远的人来说，打下坚实的统计基础比掌握一两款流行软件更为重要。这本书正是起到了这样一个“定海神针”的作用，它帮助我建立起对数据背后随机性、不确定性的敬畏之心和科学理解。它不仅是一本工具书，更像是一位严谨的导师，引导我在浩瀚的统计学世界中，找到正确的航向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践应用部分做得相当出色，这对于我这个更偏向数据分析方向的学习者来说，简直是福音。它没有停留在纯理论的象牙塔里，而是紧密结合了现实世界中的案例。我记得有一次处理一个实验设计问题，书里关于方差分析的章节提供了一个非常贴近实际的工业案例，详细展示了如何设定假设、选择合适的模型以及解读结果。更棒的是，它还讨论了不同抽样方法在实际数据收集过程中可能遇到的偏差和局限性，这一点在很多教材中往往被轻描淡写地带过。通过阅读这些应用实例，我学会了如何批判性地看待数据，而不是盲目地套用公式。这种理论与实践的无缝衔接，极大地提升了我的解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上的拓展性令人印象深刻。虽然它作为一本“系列教材”的入门级读物，但它并没有在关键的深入话题上有所保留。例如，当涉及到大样本理论和中心极限定理的严格证明时，作者并没有选择简化，而是提供了详尽的数学论证，这对希望为未来研究生阶段打下扎实基础的读者非常友好。同时，它对现代统计学的一些新兴分支也有所涉猎，虽然不是重点讲解，但作为背景知识的引入，为读者指明了后续可以深入研究的方向。这本书的知识密度非常高，有时候需要放慢速度，反复研读才能完全吸收。它不是那种能让你一口气读完的书，而是需要你带着笔和草稿纸，与作者进行“对话”的书。

评分☆☆☆☆☆

多快好省，京东加油！多快好省，京东加油！

评分☆☆☆☆☆

学习拜读中，正版，物流迅速，再接再厉

评分☆☆☆☆☆

很好的理论资料，送货真快

评分☆☆☆☆☆

京东自营送货快，非常好。书质量也不错，内容比较详细，非常适合初学者入手，看了一遍以后基本对spss都了解了，遗忘的统计学知识也能捡起来

评分☆☆☆☆☆

宝贝不错，就是物流包装有点差，上图

评分☆☆☆☆☆

正版，内容还不错，需要不断打磨练习

评分☆☆☆☆☆

书很不错，正好用得着，京东物流很快

评分☆☆☆☆☆

京东自营的物流就是快，昨天晚上下单，今天下午就到了。正好明天上课需要用，为京东物流点赞！

评分☆☆☆☆☆

还是偏理论了一些。实际操作较少，对结果判读的解释也较少。