Sampling Statistics

作者:Fuller, Wayne A.

页数:472

出版时间:2009-8

价格:882.00元

isbn号码:9780470454602

具体描述

Discover the latest developments and current practices in survey sampling Survey sampling is an important component of research in many fields, and as the importance of survey sampling continues to grow, sophisticated sampling techniques that are both economical and scientifically reliable are essential to planning statistical research and the design of experiments. Sampling Statistics presents estimation techniques and sampling concepts to facilitate the application of model-based procedures to survey samples. The book begins with an introduction to standard probability sampling concepts, which provides the foundation for studying samples selected from a finite population. The development of the theory of complex sampling methods is detailed, and subsequent chapters explore the construction of estimators, sample design, replication variance estimation, and procedures such as nonresponse adjustment and small area estimation where models play a key role. A final chapter covers analytic studies in which survey data are used for the estimation of parameters for a subject matter model. The author draws upon his extensive experience with survey samples in the book's numerous examples. Both the production of "general use" databases and the analytic study of a limited number of characteristics are discussed. Exercises at the end of each chapter allow readers to test their comprehension of the presented concepts and techniques, and the references provide further resources for study. Sampling Statistics is an ideal book for courses in survey sampling at the graduate level. It is also a valuable reference for practicing statisticians who analyze survey data or are involved in the design of sample surveys.

用户评价

《统计抽样》这本书，嗯，怎么说呢，我买它的时候是希望能找到一本既能深入讲解理论，又能提供大量实操案例的统计学入门宝典。毕竟，在数据分析的世界里，抽样是基础中的基础，没有扎实的方法论指导，后面的模型构建和推断都像是空中楼阁。这本书在介绍抽样设计的广度和深度上，可以说是下了不少功夫。比如，对于简单随机抽样、分层抽样、整群抽样这些经典方法，它不仅仅是给出了公式，更是结合了不同行业（像是市场调研和质量控制）的实际情境，详细阐述了每种方法背后的逻辑优劣和适用边界。我印象特别深的是关于“样本量确定”那一章，作者没有简单地用教科书式的公式来应付，而是引入了功效分析（Power Analysis）的概念，并且非常细致地解释了如何根据预期的效应量、显著性水平和统计功效，反推出所需的最小样本量。这一点对于我这种需要设计实验的科研人员来说，简直是醍醐灌顶。而且，书中对于那些复杂设计的处理也很有耐心，比如多阶段抽样，它会用流程图的方式将复杂的选择步骤拆解开来，即便是初学者也能顺藤摸瓜地理解每一步的随机性来源和估计量的构建方式。我个人觉得，这本书最成功的地方在于，它成功地搭建了一座理论与实践之间的桥梁，让你在掌握严谨数学推导的同时，不会迷失在抽象的概念海洋中，随时能通过书中的案例找到锚点。

坦白讲，我对这本书的某些章节的“严谨性”感到一丝丝的敬畏，因为它在处理“非概率抽样”时的态度是极其谨慎的。在如今这个大数据和便利抽样泛滥的时代，很多人倾向于过度依赖那些容易获取但缺乏统计学保障的样本，然后鲁莽地进行推断。这本书却旗帜鲜明地指出了这种做法的陷阱。它用大量的篇幅去剖析便利抽样、滚雪球抽样这些方法的内在缺陷，强调了它们在推断总体时的局限性，并且给出了如何通过设计来尽量弥补这些缺陷的有限手段，比如使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）来尝试平衡非随机样本组间的特征差异。这种“我不教你如何作弊，但我教你如何识别作弊的后果”的态度，在很多浮躁的教材中是看不到的。这本书就像一个严格的导师，它不会迎合读者对“快速出结果”的渴望，而是坚持要求读者对数据的来源和收集过程负起全部责任。对于我这种刚开始接触复杂调查设计的学生来说，这本“反面教材”的警示作用，可能比正面指导更有价值。它塑造了一种健康的、批判性的统计思维习惯，让我学会了在得出任何结论前，先问自己：这个样本到底能代表什么？

这本书的叙事风格是那种非常稳健、略带学究气的，但绝对不枯燥。它最让我耳目一新的是对“贝叶斯抽样理论”在现代应用中的探讨。在传统统计学的地盘里，贝叶斯方法有时显得有些“异端”或者过于复杂，但这本书巧妙地将它融入了总体框架。它不是孤立地介绍贝叶斯推断，而是展示了如何在经典的概率抽样框架下，利用先验信息来优化后验估计，尤其是在小样本或者信息稀疏的场景中，这种融合带来的优势被阐述得淋漓尽致。我记得有一个关于小区域估计的章节，作者用一个非常具体的地理数据案例，对比了纯频率学派方法和结合了空间先验信息的贝叶斯方法的估计精度和效率，那种对比的直观性和说服力是相当震撼的。这本书的图表制作水平也值得称赞，它们清晰地标注了每一步的计算过程和统计含义，没有那种为了炫技而堆砌复杂图形的问题。它更注重的是信息的有效传递。读完这部分内容，我感觉自己对“信息”在统计推断中的价值有了更深层次的理解，不再仅仅将数据点视为孤立的观察值，而是将其置于一个更广阔的先验信息背景下去审视。

这本书在编排上最大的特点是其对不同抽样技术之间相互联系的清晰勾勒。它不仅仅是罗列了各种技术，而是构建了一个清晰的层级结构。例如，在讲完复杂的“分层多阶段抽样”之后，它会立刻回溯到“简单随机抽样”和“系统抽样”，通过对比它们的计算复杂度和估计效率，让读者深刻理解为什么在实际操作中需要不断地权衡取舍。这种螺旋上升的讲解方式极大地帮助了我记忆和理解。另一个非常实用的部分是关于“抽样软件应用”的讨论——虽然它没有深入讲解特定软件的操作界面（这一点也让它没有过时的问题），但它清晰地指出了不同软件在处理复杂权重和方差估计时的能力差异。它强调了算法的实现比工具本身更重要。我特别喜欢它对“辅助信息利用”的探讨，比如如何将普查数据（尽管可能已经过时）作为辅助信息来提高抽样估计的效率，这在资源有限的项目中提供了极大的启发。总而言之，这本书给人的感觉是全面的、有远见的，它不仅仅是在教你如何从一个总体中抽取样本，更是在教你如何系统地、负责任地设计一个数据收集项目，确保你的最终结论是站得住脚的。

说实话，这本书给我的感觉，更像是一本工具箱，而不是一本故事书。它开篇就切入了核心，没有太多废话，直接就对“什么是代表性”进行了深刻的探讨。我尤其欣赏它在处理“抽样误差与非抽样误差”时的那种务实态度。很多教材往往会把重点放在如何最小化抽样误差，但这本书却用了大量的篇幅去分析那些在实际操作中更难控制的偏差来源，比如回答者不配合、问卷设计缺陷导致的测量误差，甚至还有数据录入过程中可能出现的系统性错误。作者在这一部分的处理非常老到，他没有回避这些“不完美”的现实，反而将它们系统化地归类，并提供了具体的风险缓解策略。例如，在讨论无应答（Non-response）问题时，书中不仅提到了权重调整法，还探讨了如何通过事后分层等更精细的方法来校正潜在的偏倚。对于那些从事大规模社会调查的朋友来说，这本书简直就是一本“避雷指南”。我记得有一次，我们的调研结果出现了一些奇怪的离群值，翻阅这本书后，我立刻联想到了书中提到的“极端值处理”部分，并根据作者的建议重新审视了数据收集的环节，最终找到了问题的根源。总而言之，它不是一本读完就能让你变成专家的书，但它绝对是一本能让你在面对实际数据挑战时，手边有可靠参考的案头必备书。