Handbook on Population and Housing Census Editing

Handbook on Population and Housing Census Editing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:United Nations
出品人:
页数:138
译者:
出版时间:
价格:240.00元
装帧:
isbn号码:9789211614237
丛书系列:
图书标签:
  • 人口普查
  • 住房普查
  • 数据编辑
  • 数据质量
  • 统计方法
  • 调查方法
  • 数据处理
  • 普查技术
  • 人口统计
  • 住房统计
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具体描述

探索居住的奥秘:理解人口与住房普查编辑学的精髓 本指南旨在揭示人口与住房普查编辑学这一至关重要的领域。它深入探讨了普查数据收集、处理和分析过程中所涉及的复杂流程,并重点关注数据质量的保障。本书不是关于如何进行人口与住房普查的教科书,而是聚焦于普查过程中至关重要的“编辑”环节,即在数据进入最终分析阶段之前,对其进行系统性审查、校验和修正的过程。 为何编辑如此关键? 人口普查和住房普查是国家统计体系的基石,为政府制定政策、规划资源、理解社会变迁提供了不可或缺的基础数据。然而,收集如此庞大且复杂的数据集,必然伴随着各种潜在的错误和不一致。这些错误可能源于调查员的记录失误、受访者的理解偏差、数据录入时的疏忽,甚至是个别数据的逻辑冲突。如果这些错误未经处理直接进入分析阶段,将导致统计结果的偏差,进而可能误导决策,造成重大的社会和经济后果。 人口普查编辑学正是为了应对这一挑战而生。它提供了一套严谨的理论框架和一套实用的技术方法,旨在系统地识别、诊断和纠正普查数据中的错误,确保数据的准确性、完整性和一致性。本书将深入剖析编辑工作的核心原则,阐释如何通过逻辑校验、一致性检查、缺失值处理、异常值识别等一系列技术手段,提升数据的整体质量。 本书的结构与内容 本书的结构经过精心设计,旨在引导读者逐步深入理解普查编辑学的各个层面。 第一部分:普查编辑学的基础与原理 普查数据的生命周期与编辑的作用: 本章将首先概述人口与住房普查数据的整个生命周期,从问卷设计、实地调查、数据录入,到最终的数据分析和发布。在此基础上,清晰界定编辑学在数据生命周期中所扮演的关键角色,强调其作为质量控制的关键环节的重要性。 数据质量的维度与编辑的目标: 探讨构成数据质量的多个维度,如准确性、完整性、一致性、时效性、可信度等。明确普查编辑学的主要目标,即最大程度地提高数据的这些质量维度。 编辑工作中的基本原则: 介绍普查编辑工作应遵循的核心原则,例如最小干预原则(避免过度修改)、数据来源优先原则(尽可能依据原始信息)、透明度原则(记录所有编辑过程)等。 第二部分:数据编辑的核心技术与方法 逻辑关系的校验: 详细阐述如何通过设定和应用一系列逻辑规则来检测数据中的矛盾。例如,在人口普查中,某位家庭成员的年龄是否与其在家庭中的角色(如子女)在逻辑上不符?在住房普查中,房屋类型是否与其居住人口数量存在明显的逻辑冲突?本章将提供多种逻辑规则的构建方法和校验工具。 一致性检查: 探讨如何确保同一普查对象在不同变量之间的一致性。例如,一位受访者报告的职业是否与其申报的教育程度相符?不同时间点的申报信息是否一致?本章将介绍如何设计和执行跨变量和跨时间段的一致性检查。 缺失值处理策略: 缺失值是普查数据中普遍存在的问题。本章将深入探讨各种缺失值处理策略,包括删除法、插补法(如均值插补、回归插补、多重插补等)以及对缺失原因的分析。重点在于如何在不引入新的偏差的前提下,有效应对缺失数据。 异常值识别与处理: 异常值可能代表着数据录入错误,也可能反映了真实存在的极端情况。本章将介绍识别异常值的统计方法(如箱线图、Z分数、I.Q.R.等),并讨论如何区分真实的异常值和错误数据,以及针对不同情况的处理方法。 地理信息与空间逻辑的编辑: 探讨在普查数据中,如何利用地理信息进行编辑。例如,登记的地址是否在已知的行政区划范围内?相邻的普查区域之间是否存在空间上的逻辑断层?本章将涉及基于地理信息的校验方法。 基于规则的自动化编辑系统: 随着技术的发展,自动化编辑系统在普查中扮演着越来越重要的角色。本章将介绍如何构建和应用基于规则的自动化编辑系统,以提高编辑效率和一致性,并讨论人工编辑与自动化编辑的结合策略。 第三部分:普查编辑的实践与管理 编辑工作流程的设计与优化: 详细讲解如何设计一套高效、有序的普查数据编辑工作流程。包括前期准备、数据分发、编辑人员培训、质量监控、结果反馈等各个环节。 编辑人员的培训与能力建设: 强调编辑人员专业技能的重要性。本章将阐述所需的培训内容,包括统计学基础、普查调查方法、数据处理软件操作以及数据伦理等。 编辑过程的质量控制与评估: 介绍如何对编辑过程本身进行质量控制。例如,通过抽样复核、双人交叉编辑、效率指标监控等方式,评估编辑工作的质量和效率,并及时发现和纠正问题。 编辑记录与可追溯性: 强调详细记录编辑过程的重要性。每一项编辑决策、每一次修改都应有据可查,以确保数据的可追溯性,并为后续的审计和研究提供依据。 编辑结果的应用与影响: 探讨编辑工作对最终普查结果的影响。分析不同编辑策略可能带来的偏差,以及如何解释经过编辑后的数据。 第四部分:前沿趋势与未来展望 大数据与人工智能在普查编辑中的应用: 展望大数据技术和人工智能(如机器学习、自然语言处理)在提高普查编辑效率和准确性方面的潜力。例如,如何利用机器学习模型自动识别潜在错误模式,或利用自然语言处理技术理解和校验开放性问题答案。 跨国界普查编辑的挑战与合作: 探讨在国际合作开展普查项目时,数据编辑所面临的特殊挑战,如不同统计标准、语言障碍、文化差异等,以及如何在跨国合作中实现数据编辑的一致性。 持续改进与普查编辑的创新: 强调普查编辑学是一个不断发展的领域。本章将鼓励读者关注最新的研究进展,并思考如何将创新思维应用于改进普查编辑方法和技术。 本书通过理论阐释与实践指导相结合的方式,为读者提供一个全面、深入的视角,以理解和掌握人口与住房普查编辑学的精髓。无论您是统计学家、研究人员、政策制定者,还是对国家统计体系充满兴趣的公民,本书都将为您提供宝贵的知识和深刻的洞察。掌握普查编辑学的知识,就是掌握了确保国家统计数据质量的关键钥匙,从而为更科学、更精准的决策奠定坚实的基础。

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读后感

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用户评价

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这本书拿到手的时候,我心里其实是抱着一种“试试看”的心态的,毕竟涉及到“普查编辑”这个领域,听起来就有些枯燥。然而,翻开第一页我就被吸引住了。作者显然非常了解这个领域的复杂性和敏感性,行文风格并非那种板着脸孔的教科书腔调,反而带着一种深入实践的洞察力。它没有直接给出冰冷的规则,而是通过一系列精心构建的案例,将那些看似抽象的编辑原则活灵活现地展现出来。比如,书中对数据一致性校验的论述,不仅仅停留在技术层面上,更深入探讨了文化背景和地方差异如何影响原始数据的录入,以及编辑人员在处理这些“异常”数据时,需要在保持数据完整性和尊重当地现实之间找到的微妙平衡。我特别欣赏作者对“主观判断”在编辑过程中所扮演角色的讨论,这显示了作者对统计工作人性化一面的深刻理解,而不是将其视为一个纯粹的算法过程。这本书读起来,感觉就像是与一位经验丰富的老专家面对面交流,他既有宏观的理论架构,也有处理实际难题时的细腻手法。对于任何希望真正掌握人口与住房普查数据编辑精髓的人来说,这本书无疑是一份宝贵的财富,它提供的不仅仅是操作指南,更是一种专业思维的培养。

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我最近一直在寻找一本能够真正帮助我理解统计数据质量控制深层逻辑的书籍,市面上很多资料要么过于侧重软件操作,要么停留在高屋建瓴的概念阐述上,真正能将理论与实务缝合起来的凤毛麟角。这本书的独特之处在于其对“编辑”这一环节的细致解剖。它没有将编辑视为一个简单的“纠错”过程,而是将其视为一个复杂的“信息重构”和“质量保证”的艺术。书中对不同类型错误——从录入错误到逻辑矛盾,再到概念理解偏差——的分类和处理流程,设计得极为严谨和系统化。尤其令我印象深刻的是关于地理信息与人口信息的交叉验证部分,它揭示了空间数据在普查编辑中的关键作用,这在以往的阅读经验中是很少被如此详尽阐述的。阅读过程中,我发现自己对以往处理数据时的一些“经验主义”做法产生了反思,这本书强迫读者去质疑那些被认为是理所当然的假设。它更像是一本工具箱,里面装的不是锤子和钉子,而是精密的测量仪器和操作手册,指导你如何精确地测量、诊断并修复数据的“结构性病灶”。

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这本书的价值,在于它真正触及了普查数据处理流程中最薄弱也最关键的一环——编辑阶段的“智能决策”。如果说数据采集是广度,数据分析是深度,那么编辑就是确保数据“骨架”强健的关键步骤。我发现作者在处理国际标准与本土实践的兼容性问题上展现了高超的驾驭能力。比如,在处理关于家庭结构和居住单元的定义时,不同国家和地区的差异巨大,这本书没有采取一刀切的方式,而是提供了一套灵活的适应性编辑策略。它强调了预先建模和基于风险的抽样编辑方法的重要性,这表明作者对现代统计方法论的掌握非常前沿。读完后,我感觉自己对“数据质量”的理解从一个静态的指标,变成了一个动态的、需要持续维护和优化的系统工程。书中对于建立和维护编辑规则库的建议,也为机构级别的应用提供了极佳的参考蓝图,指导我们如何建立可持续的编辑流程,而不是仅仅应对单次普查的挑战。

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老实说,我最初对这本书的期待不高,以为它会是那种堆砌大量图表和专业术语的晦涩读物,结果完全出乎意料。作者的叙述方式极具条理性和可读性,即使是对于初次接触大规模人口普查编辑流程的人来说,也显得格外友好。它成功地将原本枯燥的编辑规范转化为一套清晰、可遵循的思维框架。我特别喜欢书中对“数据清洗”与“数据解释”之间界限的探讨。在许多场合,编辑人员往往在两者之间摇摆不定,这本书提供了一个非常实用的框架来区分何时应该干预以确保数据准确性,何时应该保留原始数据以反映真实情况的局限性。这种对统计伦理和实践限制的平衡考量,是这本书价值的集中体现。它教会的不是如何快速地通过数据,而是如何负责任地对待每一个数据点背后的个体和家庭,确保最终的统计产出是既科学又公正的。它提供了一种审慎的态度,而不是急功近利的效率导向。

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阅读体验上,这本书流畅得令人惊叹,它似乎完全避免了传统技术手册那种僵硬和碎片化的叙事方式。作者似乎深知,编辑工作需要高度的注意力和连续的思维链。因此,书中大量的流程图和决策树设计,并非为了炫技,而是为了在复杂的逻辑分支中,为读者提供清晰的导航。我个人认为,最出彩的部分是对“异常值”的深度解析。它不仅仅告诉你异常值是什么,更深入地探讨了为什么会出现这种异常,以及如何通过编辑来区分“需要修正的错误”和“需要报告的现象”。例如,书中关于极高或极低人口密度区域的处理策略,就展现了一种超越常规的细致入微。这本书帮助我建立了一种系统性的验证思维,即任何一个数据点的有效性都必须经过多维度的交叉印证。它让编辑工作从一种机械的重复劳动,提升为一种需要批判性思维的专业服务,是统计从业者提升专业素养的绝佳读物,值得反复研读和参考。

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