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孙山泽 著

图书标签:

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

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301068571

版次：1

商品编码：11525521

包装：平装

丛书名： 北京大学数学教学系列丛书

开本：32开

出版时间：2004-02-01

用纸：胶版纸

页数：216

编辑推荐

　　高校概率统计系三年级本科生教材，主要讲述抽样调查的理论和方法，用统计的方法解决应用中的实际问题。

内容简介

　　《抽样调查（本科生数学基础课教材）》是高等院校概率统计系本科生“抽样调查课”的教材。主要讲述抽样调查的基本理论和方法。全书共分八章，内容包括引言、简单险机抽样、不等概抽样、分层抽样、多阶抽样、整群抽样与系统抽样、二相抽样以及抽样实践中常见的几个问题的讨论。《抽样调查（本科生数学基础课教材）》沿袭许宝先生在《抽样论》（北京大学出版社，1982）中所用的处理方法，并扩充了实践内容，增加了具体案例。《抽样调查（本科生数学基础课教材）》对一些最基本的调查方法理信纸作了统一处理，并吸收了国内外抽样调查前沿研究的理论和实践，使读者能在短时间内掌握抽样调查的基本方法。作者在编写《抽样调查（本科生数学基础课教材）》时特别注意结合我国当前调查的实际经验和需求，给出许多调查实例，使读者参照这些实例便可设计出较好的调查方案。《抽样调查（本科生数学基础课教材）》叙述简明清晰，定理证明浅显易懂，凡是具有高等代数、微积分和初等概率统计知识的读者都可以读懂本内容。
　　《抽样调查（本科生数学基础课教材）》可作为综合大学、理工科院校概率统计系、社会学系和经济管理系本科生教材，也可作为应用统计工作者设计抽样调查方案的参考书。

作者简介

　　孙山泽，北京大学科学学院教授，1962年毕业于北京大学数学力学系，长期从事概率论与数量统计的教学、科研工作，主要研究方向是抽样调查与应用统计，参加过国家多项抽样调查与应用统计的研究项目。

目录

第一章引言
1.1 大规模抽样调查
1.2 有限总体抽样的样本分布
1.3 概率抽样的几种基本的抽样方法
习题一

第二章简单随机抽样
2.1 简单随机抽样的几个基本定理
2.2 简单随机抽样的实现
2.3 简单估值法
2.4 区间估计与橛本量的确定
2.5 比估计
2.6 差估计与回归估计
习题二

第三章不等概抽样
3.1 PPS抽样
3.2 不等概nPS抽样
3.3 Rao-Hartley-Cochran随机分群抽样
习题三

第四章分层抽样
4.1 估值法（一）
4.2 估值法（二）--组合比估计和回归估计
4.3 样本量的分配
4.4 与简单随机抽样之比较
4.5 如何适当分层
4.6 后分层估计和定额抽样
习题四

第五章多阶抽样
5.1 二阶抽样的提法
5.2 二阶抽样之估值法
5.3 二阶抽样的效率
习题五

第六章整群抽样与系统抽样
6.1 整群抽样
6.2 群内相关系数
6.3 系统抽样
6.4 个体指标具有特殊结构时的系统抽样
6.5 系统抽样估计量方有效期的估计
习题六

第七章二相抽样
7.1 为分层的二相抽样
7.2 二相分层抽样的最优分配问题
7.3 为PPS抽样的二相抽样
7.4 为比估计的二相抽样
习题七

第八章抽样实践中常见的几个问题的讨论
8.1 定期边疆抽样调查中使用历史数据的技术
8.2 敏感性问题的调查方法
8.3 不完善抽样框的处理
附录 随机数表
参考文献

前言/序言

《社会研究的艺术：从问题到洞察的实践指南》 一本关于理解世界、探索真相的实操手册 在这本《社会研究的艺术》中，我们并非致力于探讨“抽样调查”这一特定技术本身，而是将目光聚焦于一个更宏大、更基础的议题：如何有效地、有深度地去理解我们所处的世界，如何从纷繁复杂的现象中提炼出有价值的洞见。本书旨在为每一位对社会现象充满好奇、渴望探究其背后机制的读者提供一套系统而实用的研究方法论，它涵盖了从一个模糊的疑问萌发，到最终形成深刻见解的完整旅程。 我们深知，任何有意义的研究都始于一个清晰的问题。本书的第一部分，将带领读者深入剖析“如何提出一个好的研究问题”。这不仅仅是简单的“想知道什么”，而是一个需要严谨思考、反复打磨的过程。我们将探讨如何从日常生活观察、现有理论文献、政策需求乃至个人经验中发现那些值得探究的议题。我们会区分“好问题”与“坏问题”，分析好问题所具备的特质：清晰性、可行性、相关性以及研究价值。本书将引导读者学习如何将一个宽泛的兴趣转化为一个具体、可操作的研究焦点，例如，与其问“人们为什么不快乐”，不如聚焦于“在特定城市环境中，工作压力如何影响年轻白领的睡眠质量及其自我报告的幸福感？” 这种由宏观到微观的聚焦，是研究成功的关键第一步。 在确立了研究问题之后，理解“研究设计”的精髓便显得尤为重要。本书的第二部分，将系统性地介绍各种研究设计的思路和策略。我们认为，好的研究设计是连接研究问题与最终结论的桥梁。本书将详细阐述定性研究与定量研究的不同哲学基础、研究范式以及各自的优势与局限。我们会深入讲解实验设计（包括真实验、准实验和非实验设计）在控制变量、建立因果关系方面的作用；也会探讨描述性研究（如调查研究、相关性研究）在揭示现象特征、探索变量间联系方面的价值。此外，我们还将介绍民族志、案例研究、现象学等定性研究方法，教会读者如何通过深度访谈、参与式观察、文献分析等手段，去理解个体经验、社会互动和文化模式。本书的重点在于，根据不同的研究问题和资源条件，选择最合适的研究设计，并解释为何这样设计能够最大程度地回答你的疑问。 有了清晰的研究问题和周密的研究设计，接下来便是“数据收集”的环节。本书的第三部分，将详细介绍各种有效的数据收集工具和技术。我们将超越简单的问卷设计，深入探讨如何构建具有良好信度和效度的测量工具。对于定量研究，我们会讲解不同类型的问卷（如Likert量表、语义差异量表、多项选择题等）的优劣，如何设计封闭式问题以获得易于统计的数据，以及如何避免引导性问题和模糊不清的表述。对于定性研究，我们将提供详尽的访谈指南设计原则，如何进行有效的非结构化和半结构化访谈，如何进行系统性的观察记录，以及如何利用焦点小组收集群体观点。本书还将讨论二手数据的利用，例如政府统计数据、历史文献、媒体报道等，并指导读者如何批判性地评估二手数据的来源和质量。我们强调，数据收集的目的是为了获取真实、可靠、与研究问题紧密相关的信息，任何疏忽都可能导致研究结论的偏差。 收集到的原始数据，无论它是数字还是文本，都需要经过精心的“数据分析”。本书的第四部分，将为读者揭示数据分析的奥秘。对于定量数据，我们将介绍描述性统计（如均值、中位数、标准差、频率分布等）的基本概念和应用，以及推论性统计（如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等）的原理和适用场景。本书并非一本统计学教科书，但会讲解这些统计工具在社会研究中如何被用来检验假设、发现模式、解释变量之间的关系。对于定性数据，我们将介绍内容分析、主题分析、扎根理论等方法，如何从大量的文本或访谈记录中识别出关键的主题、模式和意义。我们将引导读者学习如何系统地编码、分类和解释定性数据，从而揭示深层次的社会现象。本书的目标是让读者理解，数据分析不是机械的计算，而是将原始数据转化为有意义的洞察的过程。 最后，也是至关重要的一步，便是“研究结果的呈现与解释”。本书的第五部分，将指导读者如何将复杂的分析过程和发现，以清晰、准确、有说服力的方式呈现给他人。我们将讨论不同形式的研究报告（如学术论文、研究简报、政策建议报告）的写作规范和风格。本书会强调如何清晰地陈述研究方法、研究发现，并基于数据证据对研究问题进行深刻的解答。更重要的是，我们将探讨如何对研究结果进行批判性解释，识别研究的局限性，并提出未来研究的方向。本书还将讨论如何将研究成果有效地传播给不同的受众，包括学术界、政策制定者、以及普通公众，让研究的价值得以最大化。 《社会研究的艺术》是一本实践性的指南，它鼓励读者动手去做，去经历研究的每一个环节。我们相信，通过掌握这些基础而核心的研究方法，读者将不仅能够更深入地理解社会现象，更能够为社会问题的解决贡献自己的智慧和力量。这本书将是你踏上探索未知、求索真理的社会研究之旅的忠实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这份阅读体验，与其说是在学习一门技术，不如说是在进行一场关于概率思维的哲学思辨。作者的笔触非常细腻，尤其是在探讨“代表性”这个核心命题时，展现出了极强的洞察力。书里花了大篇幅去论述不同抽样方法的局限性，比如方便抽样带来的巨大偏倚，以及分层抽样在实际操作中如何平衡成本与精度。我尤其欣赏作者对“无应答偏倚”的深入剖析，这在当今这个信息爆炸、人们对打扰越来越反感的时代，简直是太有现实意义了。书中的讨论不再局限于理论推导，而是充满了对现实世界中“不完美”的妥协与智慧。它没有给出任何一劳永逸的“完美答案”，反而一直在强调，每一次抽样都是一次在信息获取成本、时间限制和误差容忍度之间进行的微妙权衡。这种坦诚让我感到十分受用，它打破了许多教科书给人的那种“一切皆可精确控制”的错觉，让我明白，真正的科学研究，往往是在不确定性中寻找最优路径的艺术。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书的阅读感受，那一定是“结构化”。作者似乎深谙如何将一个庞大的知识体系拆解成易于消化的模块。从最基础的总体与样本的定义开始，稳步推进到等概率抽样（如简单随机抽样、集群抽样），再到更复杂的非概率抽样方法。最令我印象深刻的是它对抽样框（Sampling Frame）构建的强调。这部分内容看似枯燥，但却是决定整个调查成败的关键一步，书中用多个失败案例佐证了抽样框不完整或过时带来的灾难性后果。行文的逻辑性极强，每一个章节的过渡都像是精心设计的阶梯，读者可以毫不费力地跟随作者的思路向上攀登。这本书的专业性毋庸置疑，但其语言的组织却充满了一种严谨的文学美感，使得那些原本可能令人昏昏欲睡的统计术语，也焕发出清晰的生命力。它不像那种只适合研究人员的工具书，它更像是一份为所有需要依靠数据做决策的专业人士量身定制的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学入门的一场及时雨！我一直对那些看似玄乎的“大数据分析”和“科学决策”抱有敬畏之心，总觉得背后有一套复杂到让人望而却步的数学体系。然而，这本关于抽样的书籍，却用一种近乎平实的语言，将核心概念层层剥开，让我这个文科背景的读者也能窥见其堂奥。它没有一上来就抛出一堆复杂的公式和定理，而是巧妙地从实际生活中的例子入手，比如如何通过调查少数人群来推断整个城市对某项新政策的看法，或者市场调研中如何选取最具代表性的一批消费者样本。尤其是对系统误差和随机误差的区分，讲解得极为透彻，让人一下子明白了为什么同样是做调查，有的人能够“以小见大”，而有的人却只能得出片面的结论。书中的图示和案例分析设计得非常精妙，即便是初次接触这些概念，也能很快在脑海中构建起一个清晰的模型。对于希望提升自己判断力和决策科学性的读者来说，这本书绝对是打破信息壁垒的利器，它教会的不是如何做计算，而是如何科学地提问。阅读体验流畅自然，读完后，感觉自己看待新闻报道和市场宣传时的“滤镜”都变得更加清晰和理性了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力，恰恰在于它毫不留情地揭示了统计学的“不完美”，从而让人对其产生更深的敬畏。作者没有避讳抽样调查在现实操作中会遇到的各种“陷阱”，比如问卷设计中的引导性问题、访员的个人偏见，以及如何通过事后权重调整（Post-stratification Weighting）来弥补最初抽样设计中难以避免的失衡。我特别喜欢其中关于“如何与客户或领导沟通抽样调查结果的局限性”的章节。它提供了一套成熟的话语体系，教我们如何在展示成功结果的同时，坦诚地说明误差范围和潜在的非抽样误差源。这种“透明度”是专业精神的体现，也是这本书与市面上许多浮夸数据解读书籍拉开差距的关键。读完后，我对那些声称“100%准确”的调查报告都会多留一个心眼，因为它已经在我心中种下了“没有误差的样本是不存在的”这个坚实的观念基础。它是一本让人变得更审慎、更具批判性思维的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的地方，在于它对样本量确定的讨论。以往我总觉得样本量越大越好，直到读了这本书才明白，这完全是一个效率问题。作者详细讲解了置信区间、置信水平和误差幅度之间的内在联系，用清晰的代数表达和直观的图形解释了在预算和时间有限的情况下，如何通过调整预期误差来反推所需的最小样本量。这部分内容极其实用，让我立刻将书中学到的知识应用到了我部门下一次小规模的用户反馈收集工作中，成功地在不超支的情况下，获得了比以往更具统计意义的结果。此外，书中还深入探讨了多阶段抽样在大型地理普查中的应用，这种复杂设计在实际操作中的部署难度和数据清洗工作被描述得十分细致，让人对这些“幕后英雄”的工作肃然起敬。这本书不仅是知识的传递，更是方法论的传承，它教会了我如何用最少的资源，撬动最准确的认知。

评分☆☆☆☆☆

是正版书，纸张和印刷都不错。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

很不错，送的也很快

评分☆☆☆☆☆

还不错吧，和图片很相符

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

赞啊

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数学基本用书 挺好的

评分☆☆☆☆☆

good good good

评分☆☆☆☆☆

可以