[正版图书]应用抽样技术(第三版)李金昌 9787030429940 经济与管理类统计学系列教材 科学出版社

          店铺公告

 

  为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。

温馨提示：请务必当着快递员面开箱验货，如发现破损，请立即拍照拒收，如验货有问题请及时联系在线客服处理，（如开箱验货时发现破损，所产生运费由我司承担，一经签收即为货物完好，如果您未开箱验货，一切损失就需要由买家承担，所以请买家一定要仔细验货），

关于退货运费：对于下单后且物流已发货货品在途的状态下，原则上均不接受退货申请，如顾客原因退货需要承担来回运费，如因产品质量问题（非破损问题）可在签收后，联系在线客服。

应用抽样技术（第三版）
	曾用价	42.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2017年05月
	开本
	作者	李金昌
	装帧	平装
	页数	248
	字数	368
	ISBN编码	9787030429940

 **章抽样技术概述1

 **节什么是抽样技术1

 第二节抽样技术的产生与发展7

 第三节抽样技术的应用12

 本章小结14

 思考与练习15

 著名抽样专家简介17

 第二章抽样技术基本概念18

 **节总体与样本18

 第二节估计量与抽样分布23

 第三节抽样误差与置信区间27

 第四节样本设计31

 本章小结33

 思考与练习34

 著名抽样专家简介36

 第三章简单随机抽样37

 **节抽样方式37

 第二节总体均值与总体总值的简单估计42

 第三节总体比例的简单估计47

 第四节样本量的确定50

 第五节子总体估计55

 本章小结58

 思考与练习59

 著名抽样专家简介61

 第四章分层抽样62

 **节抽样方式62

 第二节简单估计量及其性质64

 第三节样本量的分配68

 第四节样本量的确定72

 第五节分层抽样设计效果分析77

 第六节进一步讨论的问题78

 本章小结85

 思考与练习86

 著名抽样专家简介89

 第五章比率估计与回归估计90

 **节问题的提出90

 第二节比率估计91

 第三节回归估计99

 第四节分层比率估计与分层回归估计103

 本章小结109

 思考与练习110

 著名抽样专家简介112

 第六章不等概率抽样113

 **节问题的提出113

 第二节放回不等概率抽样115

 第三节不放回不等概率抽样120

 本章小结132

 思考与练习132

 著名抽样专家简介134

 第七章整群抽样135

 **节抽样方式135

 第二节群大小相等的整群抽样137

 第三节群大小不等的整群抽样142

 第四节估计总体比例的整群抽样147

 本章小结150

 思考与练习150

 著名抽样专家简介153

 第八章系统抽样154

 **节抽样方式154

 第二节等概率系统抽样的估计量及其方差161

 第三节估计量方差的样本估计164

 第四节进一步讨论的问题167

 本章小结169

 思考与练习169

 著名抽样专家简介171

 第九章多阶段抽样172

 **节抽样方式172

 第二节初级单位大小相等的二阶段抽样174

 第三节初级单位大小不等的二阶段抽样180

 第四节进一步讨论的问题183

 本章小结185

 思考与练习186

 著名抽样专家简介187

 第十章其他抽样方法技术188

 **节样本轮换188

 第二节双重抽样192

 第三节随机化装置195

 第四节交叉子样本200

 本章小结202

 思考与练习203

 著名抽样专家简介205

 第十一章非抽样误差206

 **节非抽样误差构成206

 第二节抽样框误差分析208

 第三节无回答误差分析218

 第四节计量误差分析224

 本章小结229

 思考与练习229

 著名抽样专家简介231

 主要参考文献232

 **章 抽样技术概述

 **节什么是抽样技术

 一、抽样技术的含义

 众所周知,统计认识活动的一个重要环节是通过统计调查获取统计数据,然后再据以进行科学的统计分析.统计调查的技术有多种,其中应用*为广泛的技术就是抽样技(samplingtechnique).面对复杂的统计调查对象,抽样技术已广泛应用于社会、经济术、科技、自然等各个领域,成为获取统计数据的*重要手段.抽样技术也早已成为现代统计学的重要组成部分,是20世纪人类*伟大的科学成就之一. 那么什么是抽样技术呢?*通俗的理解就是从统计调查总体(population)中抽取样本(sample)进行调查,获取数据,然后对总体数量特征作出推断的技术.很显然,抽样技术是一种非全面统计调查的技术.运用抽样技术所进行的调查称为抽样调查(surveysampling),从广义上说,一切非全面的统计调查都是抽样调查.例如,顾客买米时抓一把看看以判断是否干燥、饱满、洁白,学校通过召开部分同学的座谈会来了解教学情况,统计部门通过部分工业企业的产值资料来估计整个地区的工业增加值等,都属于抽样调查.在抽样调查中,抽样技术的运用主要有两个方面:抽取样本和估计总体. 根据样本抽取的方式不同,抽样可以分为两类:非概率抽样(nonprobabilitysampling)和概率抽样(probabilitysampling).

 (一)非概率抽样 非概率抽样没有严格的定义,也称非随机抽样,是一种不按照随机原则？总体中各单位被抽中概率事先未知或难以确定的抽样,样本的抽取主要根据人们的主观判断或简便性原则来进行.非概率抽样主要有以下几种形式:

 (1)随意抽样(haphazardsampling),也称任意抽样,即抽样者(通常是遵循简便性原则)随意地或任意地从总体中抽取样本.例如,实验人员从笼子里抓取*靠近笼门的小白鼠(而不是先对所有的小白鼠编号,然后随机抽取若干号码,再抓取相同编号的小白鼠)做试验,节目主持人从放在玻璃缸里的观众来信中信手抽取若干来信(而不是先对所有的观众来信编号,然后随机抽取若干号码,再挑出相同编号的来信)以选定获奖观众等,都属于随意抽样.利用已有的？但不完整的名册或号簿确定调查单位,在街口向过往行人进行调查,样本由自愿参加调查的人组成等,也属于这类情况.这种抽样的优点是简便易行？成本低,缺点是调查范围有时难以真正涵盖所有总体单位,样本的偏差有时会比较大,调查或推断的结论不具有一般意义.

 (2)判断抽样(judgmentsampling),也称有目的抽样(purposivesampling)或有代表性抽样(representativesampling),即抽样者根据自己的知识？经验和判断从总体中挑选出“典型的”或“有代表性”的单位来组成样本.例如,从所在区域抽取几家“规模中等？生产经营比较稳定”的企业来了解其能源消费状况,从社区中抽取几户“收入中等”的住户来了解其对某种产品的购买意向等,都属于判断抽样.这种抽样的优点是可以发挥有关人员的主观能动性和利用已有的有关信息,缺点是对于什么是选择有代表性单位的*好办法或如何决定哪些单位*具有代表性,没有统一的客观标准.

 (3)定额抽样(quotasampling),也称配额抽样,即抽样者按照规定的定额获得一个在某些特征上与总体结构大致成比例的样本.它是先对总体按一定标志分类,并按比例分配每类应调查单位的定额,然后由抽样者在每类进行判断抽样.这种抽样*先由美国盖洛普咨询公司发明使用,目的是增进判断抽样的样本代表性.由于这种抽样有一定的科学性,因而在市场调查？民意测验等方面有较广泛的应用,但判断抽样存在的缺点它也同样难以克服.

 (4)流动总体抽样(samplingofmobilepopulation),也称“捕获—标记—再捕获” (captureGtagGrecapture)抽样,即抽样者先从总体(如水库中的鱼)获取部分单位(300尾鱼),加以标记后放回总体,过一段时间后再获取部分单位(如1000尾鱼),然如后根据再获取单位中有标记单位的比例来推算总体的数量.这种抽样适用于事先对总体缺乏认识而调查单位又处于流动状态的研究对象.如果运用得当,非概率抽样能发挥积极的作用.但非概率抽样有一个共同的致命缺点,那就是难以计算和控制抽样误差,难以保证推断的准确性和可靠性.

 (二)概率抽样 概率抽样也称随机抽样(adampig),是一种以概率论和随机原则为依据来rnomsln抽取样本的抽样,是使总体中的每个单位都有一个事先已知的非零概率(nonzero probability)被抽中的抽样.总体各单位被抽中的概率可以通过样本设计(sample design)来规定,通过某种随机化(randomization)操作来实现.通常所说的？狭义上的抽样就是指概率抽样,狭义上的抽样技术就是指概率抽样技术.常用的概率抽样方式有简单随机抽样(simplerandomsampling)？分层抽样(stratifiedsampling)？系统抽样(systematicsampling)？整群抽样(clustersampling)？多阶段抽样(multistage sampling),将在以后各章分别介绍. 与非概率抽样相比,概率抽样有以下一些特点:

 (1)样本的抽取遵循随机原则.所谓随机原则(random principle)就是样本的抽取排除了人的主观随意性或目的性,调查对象总体中的每个单位都按照一定的？事先已知的概率被抽选,也就是说总体中的任何一个单位都有机会被抽中.因此,随机抽样的根本特点是总体中每个单位的入样概率事先已知或可以计算.它具有这样一些性质:一是当把抽样方法应用于一个具体总体时,能够被抽取的各个不同的样本集合是可以加以确定的.例如,用简单随机抽样方式从由 A、B、C三个单位组成的总体中抽取容量为2的样本,三个可能的备选样本是(A、B),(A、C)和(B、C);二是每个可能被抽取的样本都被确定一个已知的被抽中的概率;三是用一种随机的方法抽选所有可能备选样本中的一个时,每个备选样本都有一个适当的被抽中的概率;四是根据样本来估计总体时,必须选择合适的估计量并加以说明,对于任何一个具体的样本只能得到唯一的估计值.这里需要强调的是随机与随意(或随便)的区别,随机有科学的含义,“随机”的结果可以用概率来描述,而随意则更多地带有人的主观性,“随意”的结果难以用概率来表示,两者的根本区别在于能否确保总体中的每个单位有事先可以计算和确定的非零概率被抽中,这也是随机抽样(概率抽样)与非随机抽样(非概率抽样)的根本区别所在.例如在前述的抽取观众来信的例子中,若事先对所有的观众来信进行编号,然后通过随机化操作产生的号码来确定抽中的观众来信,就属于随机抽样,而由主持人直接从玻璃缸中抽取观众来信就属于随意抽样,因为信封的大小？质感和在玻璃缸中的位置,会影响到主持人的判断或偏好,从而事实上不能使每封来信都有均等被抽中的机会,每封信被抽中的概率也难以确定.

 (2)可以运用概率估计的方法对总体数量特征进行推断.抽样的目的是想通过样本提供的信息对总体数量特征(或总体目标量)进行估计或做出假设检验,虽然样本的抽取是随机的,样本是非唯一确定的,以样本估计总体时并不存在确定的函数关系,但样本与总体的关系可以通过抽样分布规律来描述.例如,只要样本容量足够大,样本均值就会充分接近总体均值,样本均值的频率分布就会充分接近正态分布,这就是通常所说的大数定律(awoagumbr(etaiihoem).因此,lflrenes)和中心极限定理 cnrllmtter我们可以根据样本与总体的这种内在联系关系,运用概率估计的方法,对总体数量特征做出具有一定概率保证程度的推断.例如,我们经常以95%的概率保证对某市居民人均年收入的范围做出估计.当然,这种推断是有风险的,即有一定的可能性(如5%的概率)所做的推断是错误的.

 (3)抽样误差(samplingeror)可以计算并加以控制.以样本统计值去估计总体数量特征,不可能做到分毫不差,必然会存在着估计误差,即抽样误差,这是由抽样调查的非全面性和样本抽取的随机性所引起的.抽样误差的大小,反映了抽样调查效果的好坏,因此,我们总是希望能够知道抽样误差的大小并根据需要加以控制.概率抽样完全具备这一特点,因为运用同一方法反复从总体中抽取同样容量的样本,就能计算出由此产生的样本统计值的频率分布即抽样分布,就可以以该频率分布的方差或标准差作为衡量抽样误差大小的依据,就可以在以一定的概率保证估计总体数量特征的同时也可以控制抽样误差的范围.这一点是非概率抽样难以具备的,因为非概率抽样虽然也可以在一定条件下对总体进行估计,但样本与总体的内在关系难以描述,抽样误差当然也就难以计算和控制了.

 还需要说明的是,概率抽样不同于等概率抽样(samplingwithequalprobability).如前所述,概率抽样是指总体中的各单位都有非零概率被抽中,各单位被抽中的概率可以相等,也可以不相等.在实践中,绝大多数情况都以采用等概率抽样为主,当抽样单位大小不等时可能会采用不等概率抽样(samplingwithunequalprobability),要根据具体情况而定.

 二、抽样调查的基本程序 抽样调查作为统计调查活动,有其一般的操作程序.一个完整的抽样调查过程,大致包括以下七个基本步骤:

 (1)设计抽样方案.这是抽样调查的开始阶段,也是影响抽样调查全局的重要阶段.抽样方案是抽样调查的指导纲领和总体思路,必须认真对待,精心设计.在抽样方案中,首先需要明确调查的背景？主题和目的,然后对调查对象总体与调查单位、调查内容、抽样方式、估计方法、调查时间、样本资料收集方法、样本容量、精度要求、概率保证程度、经费预算、人员安排、实施方法等逐一加以明确规定,需要对抽样调查的各个方面进行统一协调和总体考虑.

 (2)编制抽样框 slnr(nuro.编制抽样框和(ampigfame)和设计调查表 iqiyfrm)设计调查表(或问卷)(questionnaire)是抽样调查得以开展的两个必不可少的前提,是把抽样方案转化为具体实施的两项基础工作.一个完善的抽样框是保证抽样的随机性和对总体推断有效性的重要条件,并且能有效预防非抽样误差(nonsamplingeror)中的抽样框偏差,因此根据调查目的,把调查对象总体转化为一个合适的？完善的抽样框,需要做认真细致的工作.调查表(或问卷)则是把调查内容具体化的？用以收集个体资料的重要工具,一份科学的调查表(或问卷)能使被调查者正确理解调查的内容和要求,能够愿意并正确填写调查表或回答所提的问题,能够便于进行统计处理(计算机处理)和有效地利用调查资料进行统计分析.调查表(问卷)的设计既是科学也是艺术,需要有与调查内容有关的专业知识,以及统计学？社会学？心理学和计算机科学等知识,往往需要多方征求意见和反复修改.

 (3)试抽样调查.这是抽样方案设计后？正式抽样调查开始前的一个重要环节.试抽样调查就是根据抽样方案,先从调查对象总体(抽样框)中抽取一个小样本(通常比正式样本小很多)进行试调查,以便通过试抽样调查来发现各个方面可能存在的不完善之处,检验所设计抽样方案及其抽样框？调查表的科学性和可操作性,以免在正式调查中产生各种不可弥补的差错和造成浪费.如果试抽样调查暴露出来的问题很多？很严重,就应该考虑修改甚至重新设计抽样方案(或者抽样框？调查表).当然,对于一些较简单的抽样调查,或调查组织者的经验十分丰富？各方面准备工作非常充分,有很大的把握保证抽样方案设计的完善性,那么这一步可以省却.

 (4)正式抽样调查.这是抽样方案全面组织实施的正式开始,是获取样本调查数据的实质性阶段.在这一阶段,先要按照抽样方案规定的抽样方式,从调查对象总体中抽取所规定容量的样本,然后发放调查表,或派员上门调查,或直接观察计量,获取样本调查资料.在样本的抽取过程中,必须严格遵循随机原则;在样本资料的收集过程中,必须确保真实准确.

 (5)数据处理.这是在对总体数量特征作出推断前必须做的一项工作,是起承上启下作用的阶段.在这一阶段,要检查样本资料是否完整,有无缺损值和异常值,如果发现问题要及时补救.在检查通过后,要根据抽样调查的目的和所设计的变量要求,对样本资料进行分类和汇总,计算样本统计量和抽样误差,得出有关样本统计值,为推断总体数量特征做好准备.

 (6)推断分析.这是抽样调查得出推断结论？达到认识总体数量特征的阶段,是抽样调查的目的所在.在这一阶段,要根据样本数据的处理结果,根据给定的概率保证程度,对总体目标量进行估计或对总体的某些假设进行检验,得出*后的结论,并对抽样推断结论进行必要的统计分析和说明,必要时应该形成抽样调查分析报告.

 (7)总结评估.这是在抽样调查工作基本完成后进行经验总结和质量评估的环节,主要是总结有没有值得吸取的教训和值得保留的经验,抽样调查的目的是否完全达到,误差控制(精度)是否符合要求,经费开支有没有浪费等,以便为今后的抽样调查工作提供帮助. 以上各步骤是紧密联系的,只有做好每一个阶段？每一个环节的工作,才能*终高质量完成抽样调查任务.在不同的步骤,要根据实际情况和需要运用不同的抽样技术.

 三、抽样技术的作用 在实践中,运用抽样技术进行抽样调查具有很多明显的优点和独特的作用,概括起来有以下几个方面:

 (1)节省调查费用.抽样调查由于只调查总体中的一小部分单位,因而与全面调查(普查)相比,可以大大节约调查的人力？物力和财力,明显节省调查费用,有效提高调查效率.

 (2)增强调查的时效性.统计调查是有时效性的,尤其是有些信息灵敏度很高的调查(如市场需求调查？季节性作物产量调查？重大事件新闻舆论调查等)往往要求在短期内完成,否则就会事过境迁,失去作用.如果采用全面调查,往往会耗时过长而不能迅速提供决策所需要的调查结果.这时,抽样调查由于调查单位少？数据采集和加工整理工作量小而显示出快速及时的优越性.

 (3)有助于提高调查数据的质量.从理论上讲,抽样调查是非全面调查,存在着抽样误差,其准确性不如全面调查,但实际上这只是问题的一个方面.在统计调查中,误差的来源是多方面的,所有统计调查都可能存在的误差叫调查性误差,包括记录？测量？计算误差,有意或无意错答？漏答误差,人为干扰造成的误差等,其根本特征是调查资料与实际情况不符.这类误差与统计调查的范围？规模有关,虽然全面调查不存在抽样误差,但由于工作量大？涉及面广？中间环节多？调查力量分散？易受人为因素干扰等原因而更容易产生调查性误差,并且实际的调查性误差可能比抽样调查的抽样误差还要大,因此统计调查并非调查范围越广？调查规模越大越好.抽样调查由于调查规模较小,调查力量相对集中,调查人员更为精干,调查工作做得更细致,可以有效控制调查性误差的产生,从而提高调查数据的质量,使总的误差可能比全面调查更小,使抽样推断的结果可能比全面调查更为准确.

 (4)承担全面调查难以胜任的调查任务.有些统计调查是难以进行全面调查的.例如,对无限总体的调查(如大气污染情况调查),对动态总体的调查(如连续生产的产品性能检验和生产质量控制),具有破坏性的检测(如灯泡使用寿命检测？人体血液检验)等,都只能通过运用抽样技术？开展抽样调查来掌握情况.对于范围过大？分布过散的有限总体的调查(如人口变动调查？家计调查),通常也采用抽样调查的方法.对于一些规律特征明显？变化幅度不大而不必进行全面调查的现象(如人体身高变化调查？人均食物消费支出调查),更是只需抽样调查即可.

 (5)用以与其他统计调查相互结合,相互补充.一是抽样技术与普查(census)相结合,可以使周期性普查的短表(调查项目相对较少)与经常性抽样调查的长表在内容上相互补充,在时间上相互衔接.在全面调查的基础上,再对某些重要问题进行专题抽样调查,可以使分析更加深入.有时,我们还运用抽样技术来验证普查的质量,以发现和纠正普查中存在的调查性误差,例如我国历次人口普查后都运用抽样调查的方法来检查和发现其重登率和漏登率,并据以纠正初次汇总的普查数据.此外,我们还可以利用抽样技术提前获得普查的某些主要目标量的估计.二是抽样技术与重点调查相结合,即对一定标志值以上的单位作为重点单位进行全面调查,对其他单位进行抽样调查,就成为了一种很常用的目录抽样(itslnlsampig)技术,可以吸取两者的优点,更好地认识总体的数量特征.

 (6)用以对总体特征的某种假设(hypothesis)进行检验,为方案的取舍和决策的决定提供依据.例如,某项新工艺或新配方是否具有显著的推广价值,某项新政策或新措施是否会得到公众的支持等,就可以通过抽样调查来进行统计检验,然后做出决定. 抽样技术在应用上具有很强的灵活性,既可以在大范围内应用,也可以在小范围应用,既可以用于专题调查,也可以用于经常性调查;调查内容可多也可少,调查精度可高也可低.总之,我们可以根据需要开展各种形式？各种目的的抽样调查. 当然,抽样技术也并非十全十美:一是由于技术性强而不易理解和掌握;二是抽样推断的结果有时也会产生差错;三是对于总体未被调查的部分很难提供有价值的信息;四是有些理论方法问题还没有得到完全解决.

本书全面介绍了抽样的一般原理、方法与技术。在对抽样的含义、种类、产生历史和作用等进行阐述的基础上，对简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样和多阶段抽样等抽样方式，比率估计和回归估计等估计方法，不等概率抽样、样本轮换、双重抽样、随机化装置和交叉子样本等一些常用抽样技术，分别进行了阐述和讨论。同时，还对非抽样误差问题作了专门分析。

1