Practical Methods for Design and Analysis of Complex Surveys (Statistics in Practice) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Risto Lehtonen

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2004-02-02

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470847695

丛书系列:

图书标签:

Survey Methodology
Complex Surveys
Statistical Analysis
Research Methods
Sampling Design
Data Analysis
Applied Statistics
Quantitative Research
Survey Design
Statistical Modeling

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具体描述

Large surveys are becoming increasingly available for public use, and researchers are often faced with the need to analyse complex survey data to address key scientific issues. For proper analysis it is also important to be aware of the different aspects of the design of complex surveys. Practical Methods for Design and Analysis of Complex Surveys features intermediate and advanced statistical techniques for use in designing and analysing complex surveys. This extensively updated edition features much new material, and detailed practical exercises with links to a Web site, helping instructors and enabling use for distance learning.

Provides a comprehensive introduction to sampling and estimation in descriptive surveys, including design effect statistic and use of auxiliary data.

Includes detailed coverage of complex survey analysis, including design-based ANOVA and logistic regression with GEE estimation.

Contains much new material, including handling of non-sampling errors, and model-assisted estimation for domains.

Features detailed real-li fe case studies, such as multilevel modeling in a multinational educational survey.

Supported by a Web site containing software codes, real data sets, computerized exercises with solutions, and online training materials.

Practical Methods for Design and Analysis of Complex Surveys provides a useful practical resource for researchers and practitioners working in the planning, implementation or analysis of complex surveys and opinion polls, including business, educational, health, social, and socio-economic surveys and official statistics. In addition, the book is well suited for use on intermediate and advanced courses in survey sampling.

复杂调查设计与分析的实用方法 (统计学实践系列) 探索隐藏在海量数据背后的真相在信息爆炸的时代，我们被海量数据所包围。从市场调研到公共卫生监测，从社会经济评估到环境影响分析，几乎每一个领域都依赖于从样本中推断出关于整体的可靠结论。然而，数据的获取往往伴随着复杂性：样本可能并非完全随机，数据收集过程可能存在偏差，数据的结构也可能千差万别。如何在这些挑战面前，设计出科学严谨的调查，并从中提取出真实、有价值的见解？《复杂调查设计与分析的实用方法》正是为应对这些挑战而生，它将带领您深入探索复杂调查的精髓，掌握从数据中挖掘真相的强大工具。本书并非一本理论堆砌的学术专著，而是更加侧重于实用性和可操作性。作者深知，在实际的统计工作中，理论知识需要转化为具体的行动方案。因此，本书致力于提供一套系统化的方法论，涵盖复杂调查的整个生命周期，从最初的设计构思，到数据采集的细节，再到严谨的统计分析，直至最终结果的解释与呈现。它旨在为统计学专业人士、研究人员、数据分析师以及任何需要在实际工作中处理复杂调查数据的读者，提供一份切实可行的行动指南。洞悉复杂调查的本质：为何需要特殊方法？我们日常生活中的许多调查，例如随机拨打电话进行民意测验，或者简单地从人群中随机抽取若干人进行访谈，往往基于“简单随机抽样”的假设。在这种理想情况下，每个个体都有均等的机会被选中，统计推断也相对直接。然而，现实世界的调查远比这复杂。想象一下，您需要调查一个国家范围内的疾病患病率。如果仅仅进行简单随机抽样，您可能会发现，人口密集的城市地区采样点过多，而偏远地区采样点过少，这会导致结果的偏差。又或者，您在进行一项关于家庭消费习惯的调查，您可能会考虑到收入、地区、家庭规模等因素，并试图在样本中充分代表这些不同的群体。此时，传统的简单随机抽样已经无法满足需求，您需要引入分层抽样，将人口按照特定标准（如收入水平、地理区域）划分为不同的层，然后分别在各层内进行抽样。再比如，在进行一项全国性的学校表现评估时，您不可能对全国每一所学校的每一个学生进行测试。更可行的方法是，先抽取一部分学校（整群抽样），然后再从这些选中的学校中抽取学生。这种方法在节省成本和人力方面具有优势，但同时也带来了新的统计挑战，因为同一所学校的学生之间可能存在相似性，这会影响样本的独立性。这些仅仅是复杂调查的冰山一角。多阶段抽样、概率比例抽样、系统抽样等各种抽样设计，都是为了在有限的资源下，尽可能地提高样本的代表性，并减少潜在的偏差。本书将详细介绍这些抽样方法的原理、适用场景、设计要点以及它们如何影响后续的统计推断。严谨的设计是成功调查的基石 “Garbage in, garbage out”（输入垃圾，输出也是垃圾）这句老话在统计调查领域尤为贴切。一个设计拙劣的调查，即使拥有再强大的分析工具，也无法产生可靠的结果。因此，本书将首先着重强调调查设计的核心原则。我们将从目标设定和研究问题界定开始，帮助读者明确调查的目的，以及需要回答的关键问题。在此基础上，我们将深入探讨抽样框的构建、抽样单元的界定以及样本量的确定。样本量并非越多越好，而是在保证统计效力和可行性之间寻求一个平衡点。本书将提供实用的指导，帮助读者根据研究目标、预期精度和可用资源，科学地计算所需的样本量。此外，调查设计还涉及到数据收集方法的选择。是采用问卷调查、访谈、观察，还是结合多种方法？每种方法都有其优缺点和适用场景。本书将分析不同数据收集方法的特点，并提供关于设计高质量问卷、制定访谈指南的实用建议。而对于复杂调查而言，权重设计是至关重要的一环。由于抽样并非简单随机，每个被调查者在总体中的代表性可能不同。因此，需要为每个样本点分配相应的权重，以纠正由于抽样设计和非响应等因素造成的偏差。本书将详细讲解权重的计算方法，以及权重在后续统计分析中的应用。穿越复杂数据迷雾：精湛的分析技艺在精心设计的调查基础上，数据采集工作得以顺利完成。然而，如何从这些可能包含复杂抽样设计、分层、整群等因素的数据中，进行准确的统计推断，才是本书真正价值所在。本书将系统地介绍适用于复杂调查数据的统计分析技术。传统的统计方法往往基于独立同分布的假设，而复杂调查数据则打破了这一假设。例如，在整群抽样中，同一群组的个体之间存在相关性，这使得标准统计方法的结果产生偏差。因此，本书将重点介绍专门为复杂抽样设计的统计模型和方法。这包括：复杂抽样数据分析软件的应用：我们将介绍主流统计软件（如 R、SAS、Stata 等）中处理复杂调查数据的专门函数和包，演示如何正确地输入抽样设计信息，并执行相应的分析。估计量的一致性与方差估计：在复杂调查中，对总体参数（如均值、比例、总数）的估计量需要经过调整，以确保其一致性。更重要的是，其方差的计算方式也与简单随机抽样不同。本书将详细讲解如何正确计算复杂调查数据的标准误（Standard Error），以及构建置信区间。回归分析与模型构建：当我们需要探索变量之间的关系时，如研究收入与教育水平的关系，或者不同地区的生活满意度差异，如何将复杂抽样设计纳入回归模型中，是至关重要的。本书将介绍如何使用“复杂调查”模式下的回归分析，确保模型的系数估计和推断是有效的。加权最小二乘法（Weighted Least Squares）：在某些情况下，例如分析离散数据或存在异方差时，加权最小二乘法是处理复杂调查数据的有效工具。非响应的处理：在实际调查中，总会有部分被调查者无法完成调查。本书将探讨如何识别和量化非响应的影响，并介绍常用的非响应处理技术，如邮寄修正（Post-stratification）、倾向评分匹配（Propensity Score Matching）等，以最大程度地减少非响应带来的偏差。其他高级分析技术：根据读者的需求和数据特点，本书还将触及一些更高级的分析主题，如面板数据分析、纵向数据分析等在复杂调查背景下的应用。超越数字：结果的解释与呈现统计分析的最终目的，是将抽象的数字转化为具有现实意义的结论。对于复杂调查而言，这一点尤其重要。由于抽样设计的复杂性，以及可能存在的各种偏差，对分析结果进行恰当的解释显得尤为关键。本书将指导读者如何准确地解释复杂调查的分析结果。这包括：理解权重的含义：明确样本权重所代表的意义，以及它是如何反映不同样本单元在总体中的代表性的。解释统计量：如何清晰地说明估计量的点估计值、标准误以及置信区间，并将其与实际研究问题联系起来。判断统计显著性：在复杂调查的背景下，如何正确理解 p 值，以及在多重比较等情况下如何控制第一类错误的发生。可视化数据：通过图表直观地展示数据分布、变量关系和分析结果，能够有效地帮助听众理解复杂的调查发现。本书将介绍一些有效的数据可视化技巧，并说明如何在复杂调查的框架下进行有效的可视化。撰写研究报告：如何清晰、准确、完整地报告调查设计、数据分析过程和研究结果，是衡量一项调查成功与否的重要标准。本书将提供关于撰写研究报告的结构性建议，以及需要注意的关键要素。谁能从本书中受益？《复杂调查设计与分析的实用方法》是一本面向广泛读者的书籍。如果您是：统计学研究生或本科生：本书将为您提供坚实的理论基础和丰富的实践经验，助您掌握复杂调查的精髓，为未来的研究或工作打下坚实基础。市场研究人员：在进行消费者行为、品牌认知、产品满意度等市场调研时，复杂抽样设计和分析是不可或缺的工具。本书将帮助您设计出更具代表性的样本，并从中挖掘出更准确的市场洞察。公共卫生研究者：疾病流行病学调查、健康行为研究、医疗服务评估等，都需要科学的抽样和严谨的统计分析。本书将为您提供处理这类复杂数据的有力武器。社会科学家：人口普查、社会经济地位调查、教育成果评估、犯罪率研究等，都离不开复杂调查的理论与实践。本书将帮助您更深入地理解社会现象背后的数据驱动因素。政府统计部门工作人员：在进行国家统计调查、经济普查、人口普查等工作中，复杂调查的设计与分析是核心业务。本书将为您提供系统化的方法论和实用的操作指南。任何从事数据收集与分析的专业人士：如果您在工作中遇到需要从具有复杂结构的数据中提取信息的挑战，本书将为您提供宝贵的解决方案。拥抱数据，洞见未来在日益强调数据驱动决策的今天，掌握复杂调查的设计与分析能力，如同拥有了一双洞察世界的“火眼金睛”。《复杂调查设计与分析的实用方法》将带领您一步步解锁数据的奥秘，从纷繁复杂的数据中提炼出清晰、可靠的见解，从而做出更明智的决策，推动各领域的进步。本书将成为您在统计实践道路上不可或缺的忠实伙伴。