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| 內容簡介： |
1.强调抽样技术的实际应用。抽样技术有很强的理论性，本书在论述中侧重于方法的应用，如不同方法的应用场合、应用条件、不同方法的特点比较等。
2.重视复杂抽样方法。实践中的抽样设计往往是多种抽样方法的结合，本书介绍了复杂样本的设计、方差估计和数据分析，符合现代抽样技术的发展趋势。
3.重视非抽样误差控制。大量抽样调查的实践表明，非抽样误差正在成为影响调查数据质量的重要因素。本章讨论了几种主要的非抽样误差产生的原因、非抽样误差的测定模型、控制非抽样误差的方法以及对由于无回答造成缺失数据进行调整的方法。
4.坚持教学方式创新，不断加大实践创新教学比重，增加教材配套的实践案例、课后习题、R语言上机实践指导等内容。尝试通过实践案例加强学生对样本数据的理解，通过抽样调查提高解决实际问题的能力。
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| 關於作者： |
金勇进
中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国商业统计学会会长。研究领域：抽样技术、非抽样误差、市场调研等。 发表学术论文100多篇，出版专著5部，译著、教材30多部，曾获全国统计科学研究优秀成果奖专著类一等奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖一等奖等省部级以上教学、科研成果奖16项。先后获得“中国人民大学十大教学标兵”“全国统计学优秀教师”“北京市优秀教师”等多项荣誉称号。
杜子芳
中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国现场统计研究会抽样调查专业委员会常务理事，全国市场、民意和社会调查标准化技术委员会委员，国务院反垄断委员会专家咨询组专家。主要研究领域：抽样调查、数据处理、政府统计等。在《管理世界》《统计研究》等杂志发表论文20余篇，出版《统计学概论》《抽样技术》《抽样技术及其应用》《多元统计分析》等十几部著作，并曾参与30余项课题。
蒋 妍
中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任、调查技术研究所所长。主要研究领域：抽样技术、非抽样误差、计量经济分析方法等。主持科研课题20余项，在《经济研究》、《管理世界》、Journal of official statistics和Public health等期刊发表论文40余篇。
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| 目錄：
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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 等概率整群抽样和两阶段抽样
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 概 述
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
7.4 网络抽样
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 无回答误差
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
11.2 CPS的抽样设计
11.3 CPS的目标量估计
11.4 CPS的方差估计
11.5 非抽样误差及控制
附录Ⅰ R软件中的抽样方法应用
附录Ⅱ 企业抽样案例背景介绍
参考文献
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| 內容試閱：
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数据有两种类型：实验数据和调查数据。收集数据的方法之一是通过实验，这是指在实验方案的指导下，通过控制一个或多个变量，在有控制的条件下得到观测的结果。所以，实验数据是在实验中控制实验对象，依据实验设计的指导完成的。在可控条件下得到的数据是实验数据的重要特征。例如，为检验一个小麦的新品种是否具有更高的生产率，实验人员将不同品种的小麦按某种设计方式分种在不同的地块中，控制情景的所有相关方面，操纵少数感兴趣的变量，然后观察实验结果。其他的调查还包括检验化肥的增产效果、防治病虫有效的杀虫剂、某种化学变化合适的温度等。这种类型的数据往往和实验的条件有关，改变进行实验的控制因素，结果就会发生变化。实验的次数可以是无限的。
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