The 123s of Survey Statistics With Stata pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Taylor & Francis

作者:Winter, Nicholas

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1280.43元

装帧:Pap

isbn号码:9781597180177

丛书系列:

图书标签:

• Stata
• Survey Statistics
• Statistics
• Data Analysis
• Quantitative Research
• Social Science
• Research Methods
• Econometrics
• Statistical Software
• Applied Statistics

深入数据分析的基石：全面解读调查统计学的核心原理与实践 本书旨在为数据科学、社会科学、市场研究以及公共卫生等领域的研究人员、学生和专业人士提供一套严谨而实用的调查统计学基础知识体系。本书不专注于某一特定软件的操作指南，而是将核心精力放在理解调查数据背后的统计学原理、设计科学的抽样方案、有效处理数据偏差以及准确解释分析结果上。 在海量数据席卷而来的今天，如何从精心设计的调查中提取出可靠、有代表性的信息，已成为衡量研究质量的关键。本书将调查统计学视为连接现实世界复杂性与严谨数学模型的桥梁，从最基础的概率论和抽样理论讲起，逐步深入到复杂的估计方法和统计推断。 第一部分：调查研究的设计与基础 本部分将奠定读者对调查统计学全局的认识，强调“好的设计是成功分析的前提”。我们将详细探讨调查研究的生命周期，从明确研究目标到最终报告的发布。 第一章：调查统计学的核心概念与历史沿革 本章首先界定“调查统计学”与其他统计学分支的区别，重点阐述其在处理有限总体、非实验数据时的独特性。我们将回顾从早期人口普查到现代复杂抽样设计的演变历程，理解统计理论在实践中遇到的挑战与解决方案。 第二章：抽样理论的数学基础 本章深入探讨概率论在抽样中的应用。详细介绍简单随机抽样（SRS）的原理、方差计算及其局限性。讨论参数估计的性质，如无偏性、一致性和有效性。重点解析大数定律和中心极限定理在调查推断中的实际意义，帮助读者理解样本均值和比例的置信区间是如何构建的。 第三章：复杂抽样设计的构建与评估 在现实世界中，纯粹的简单随机抽样往往难以实施。本章将系统介绍更高效、更实用的复杂抽样方法： 分层抽样（Stratified Sampling）： 如何利用先验知识划分异质性群体以提高估计精度。详细讲解最优分配（如Neyman分配）与比例分配的数学依据和实际操作流程。 整群抽样（Cluster Sampling）： 探讨在地理分散或成本受限情况下的抽样策略，并详细分析群内相关性（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）如何影响估计的方差和设计效应（Design Effect）。 多阶段和多重抽样（Multi-stage and Multi-phase Sampling）： 模拟大型国家级调查的设计结构，分析不同阶段抽样比率的设定对最终效率的影响。 第四章：抽样误差与设计效应的量化 本章关注如何量化抽样的质量。我们不仅要计算估计值的标准误，更要引入设计效应（$Deff$）的概念，解释复杂抽样设计相对于SRS所带来的效率损失或增益。读者将学习如何计算和解释设计权重（Design Weights）在方差计算中的作用，这是保证推断有效性的关键。 第二部分：数据准备、调整与偏差处理 调查数据往往充斥着现实世界的瑕疵。本部分专注于数据质量的保障与统计模型的修正，确保分析基于最可靠的输入。 第五章：调查数据的准备与清理 本章侧重于原始调查数据转化为分析数据集的实践性步骤，但聚焦于统计学意义上的处理，而非软件操作： 缺失数据（Missing Data）的类型识别： 详细区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的理论含义及其对估计量偏差的影响。 加权前的初步处理： 如何处理逻辑错误数据、异常值（Outliers）的识别标准，以及数据透视在初步探索中的统计学意义。 第六章：权重（Weights）的理论与应用 权重是连接样本信息与总体参数的核心工具。本章将深入探讨不同类型权重的来源和计算逻辑： 基本权重（Base Weight）： 基于抽样概率的反比。 非响应调整（Non-response Adjustment）： 介绍后分层（Post-stratification）和倾向得分（Propensity Score）方法在调整无应答偏差中的统计学原理。 估计量的加权计算： 演示如何使用林肯-韦斯泰特（Linearization）方法或重抽样方法（如Bootstrap）来计算加权估计量的标准误。 第七章：处理调查偏差的统计方法 本章系统介绍如何通过统计模型来校正和量化非抽样误差。 测量误差（Measurement Error）： 探讨问卷设计不当导致的系统性偏差，并介绍随机化实验和交叉验证在测量误差评估中的应用。 无应答偏差的深入分析： 除了基础的权重调整，本章还将讨论回归模型在识别和估计无应答偏差方面的应用。 第三部分：调查数据的推断与建模 本部分将统计推断的工具箱从基础的均值估计扩展到复杂的回归分析和模型构建，所有方法均需考虑调查设计的复杂性。 第八章：基于复杂抽样设计的参数估计 本章聚焦于如何正确地估计总体参数。 置信区间与假设检验： 强调在复杂设计下，必须使用调整后的标准误（即考虑设计效应后的标准误）进行置信区间构造和$t$检验或$F$检验。 比例与率的估计： 专门讨论二元或多元分类变量在复杂抽样下的估计，如相对风险（Relative Risk）和优势比（Odds Ratio）的估计及其标准误的校正。 第九章：线性模型在调查数据中的应用（加权回归） 当分析目标变量是连续型时，回归分析是核心工具。本章阐述如何将调查设计纳入线性回归框架： 加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）： 解释权重在回归模型中的作用机制，以及如何正确地估计系数的标准误，特别是使用泰勒线性化（Taylor Linearization）方法。 设计效应在回归中的体现： 分析聚类和分层如何影响回归系数的显著性判断。 第十章：广义线性模型与混合效应模型 对于分类响应（如Logit、Probit）或计数数据，需要使用广义线性模型（GLM）。本章的重点是： 调查加权GLM： 如何在Logit/Probit模型中纳入样本权重和设计效应，确保估计的效率和推断的有效性。 调查设计与随机效应： 探讨在存在自然聚类（如学校、社区）时，如何利用线性混合效应模型（LMM）或广义线性混合效应模型（GLMM）来同时处理集群效应和调查权重。 第十一章：高级主题：小样本估计与重抽样技术 本章面向需要处理高度不平衡或小群体估计的研究者。 小样本估计： 讨论后分层技术在样本量不足时的局限性，并介绍平滑估计（Shrinkage Estimation）方法，如基于基准域（Benchmarking）的技术。 重抽样技术（Resampling Methods）： 详细介绍詹普法（Jackknife）和均衡重复加权法（BRR）在估计复杂设计下方差的原理和优势，这些方法是避免复杂泰勒线性化计算的强大替代方案。 本书的价值在于，它要求读者超越单纯的软件指令，回归到统计学的本质——理解数据是如何产生的，以及如何用最严谨的数学工具来解释这个产生过程。掌握这些原理，读者将能够批判性地评估任何基于调查数据的研究，并设计出更具科学严谨性的未来调查。

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