《抽样调查 理论、方法与实践》求取 ⇩

第1章 引论1

1.1 抽样调查的意义和作用1

1.2 若干基本概念3

1.2.1 总体与样本3

1.2.2 概率抽样4

1.2.3 抽样单元与抽样框5

1.2.4 总体参数的分类6

1.2.5 误差来源与精度表示7

1.2.6 样本量、费用与效率9

1.3 几种基本的抽样方法10

1.3.1 简单随机抽样10

1.3.2 分层抽样10

1.3.3 整群抽样11

1.3.4 多阶抽样11

1.3.5 系统抽样11

1.4 抽样调查的步骤12

1.5 抽样调查的应用与历史发展14

1.5.1 主要应用领域14

1.5.2 国际发展简史15

1.5.3 我国抽样调查的应用与发展18

第2章 简单随机抽样22

2.1 定义及实施方法22

2.1.1 从一个有限总体中抽取所有可能的样本22

2.1.2 两个等价的定义23

2.1.3 简单随机抽样的实施方法24

2.2 估计量及其性质25

2.2.1 简单估计及其无偏性25

2.2.2 估计量的方差与协方差28

2.2.3 方差与协方差的估计31

2.2.4 简单估计的优良性及可以进一步改进的途径33

2.3 总体比例的估计与对子总体的估计36

2.3.1 总体比例(百分率)的估计36

2.3.2 子总体的估计38

2.4 样本量的确定41

2.4.1 确定n的一般原则41

2.4.2 总体参数为Y或Y的一般情形42

2.4.3 估计总体比例P的情形43

2.4.4 总体方差的预先估计45

2.5 放回简单随机抽样46

2.5.1 抽样方法及基本特征46

2.5.2 总体平均数Y估计量y的性质47

2.5.3 设计效应(deff)49

2.5.4 Y的另一种估计量49

2.6 利用随机数量骰子和随机数表进行随机抽样的方法50

2.6.1 随机数骰子及其使用方法50

2.6.2 随机数表的使用方法52

第3章 分层抽样54

3.1 一般描述54

3.1.1 定义与记号54

3.1.2 分层抽样适用的场合与优点55

3.2 估计量及其性质55

3.2.2 基本性质56

3.2.3 比例分配及自加权样本57

3.2.4 一个简单的实验例子59

3.3 最优分配60

3.3.1 最优分配的定义60

3.3.2 主要结果61

3.3.3 Neyman(最优)分配62

3.3.4 某些层需要超过100%抽样时的修正64

3.4 分层随机抽样在精度上的得益64

3.4.1 与简单随机抽样的比较64

3.4.2 何时分层及最优分配的精度得益最大65

3.4.3 分层随机抽样精度反比简单随机抽样差的情形66

3.4.4 从样本估计分层随机抽样精度的得益68

3.4.5 数值例子——关于职工月平均奖金的调查69

3.4.6 偏离最优分配时对方差的影响72

3.4.7 多指标情形样本量的分配73

3.5 样本总量n的确定75

3.5.1 估计的总体参数为Y的情形75

3.5.2 估计的总体参数为Y的情形78

3.6 对总体比例(百分率)的分层随机抽样78

3.6.1 估计量及其方差79

3.6.2 最优分配79

3.6.3 分层和最优分配精度上的得益79

3.6.4 样本量的估计80

3.7 分层技术的充分利用81

3.7.1 层的构造81

3.7.2 多重分层85

3.7.3 每层只抽一个单元时的方差估计87

3.7.4 事后分层88

3.7.5 定额抽样91

3.8 用于分层的二相抽样91

3.8.1 层权误差对分层估计的影响91

3.8.2 二相抽样及估计量均值与方差的一般公式93

3.8.3 用于分层的二相抽样的估计96

第4章 比估计与回归估计100

4.1 比估计及其基本性质100

4.1.1 定义100

4.1.2 基本性质101

4.1.3 方差的估计103

4.1.4 置信限104

4.1.5 比估计与简单估计量的比较105

4.1.6 数值例子——小麦估产调查105

4.1.7 乘积估计107

4.2 比估计的偏倚及其均方误差和方差估计的阶108

4.2.1 关于有限总体样本中心矩阶的基本引理108

4.2.2 比估计的偏倚与均方误差及其阶的估计111

4.2.3 均方误差或方差估计的偏倚115

4.3 分层随机抽样中的比估计117

4.3.1 分别比估计118

4.3.2 联合比估计118

4.3.3 分别比估计与联合比估计的比较120

4.3.4 分层比估计时的最优分配121

4.3.5 数值例子——耕地面积核实调查121

4.4 消除或减少比估计偏倚的方法124

4.4.1 无偏的比类型估计量125

4.4.2 减少比估计偏倚的方法127

4.5 回归估计量(β设定时的情形)129

4.5.1 回归估计量的一般形式129

4.5.2 β设定情形的一般结果129

4.5.3 差估计量131

4.6 回归估计量(β取样本回归系数的情形)131

4.6.1 表达式及若干引理131

4.6.2 基本性质135

4.6.3 回归估计量与简单估计量及比估计量的比较138

4.7 分层随机抽样中的回归估计139

4.7.1 分别回归估计139

4.7.2 联合回归估计140

4.7.3 数值例子——专业技术人员总数的调查142

4.8 多变量比估计与回归估计145

4.8.1 多变量比估计145

4.8.2 多变量回归估计147

4.8.3 数值例子——农作物估产调查147

4.9 二相抽样中的比估计与回归估计151

4.9.1 比估计151

4.9.2 回归估计152

第5章 不等概率抽样153

5.1 一般描述153

5.1.1 不等概率抽样的必要性153

5.1.2 不等概率抽样的分类154

5.2 放回不等概率抽样与Hansen.Hurwitz估计量155

5.2.1 多项抽样、PPS抽样及其实施方法155

5.2.2 Hansen-Hurwitz估计量及其性质157

5.2.3 数值例子——职工人数的调查159

5.3 不放回不等概率抽样与Horvitz-Thompson估计量161

5.3.1 不放回不等概率抽样与包含概率161

5.3.2 Horvitz-Thompson估计量及其性质162

5.4 几种严格的不放回πPS抽样方法164

5.4.1 n=2的情形164

5.4.2 n>2的情形167

5.5 其他不放回抽样方法及其相应的估计量169

5.5.1 Yates-Grundy逐个抽取法及Das-Raj-Murthy估计量169

5.5.2 Rao Hartley-Cochran方法及其估计量173

5.5.3 Poisson抽样174

5.5.4 配置抽样176

5.5.5 不同抽样或估计方法性质的比较177

第六章 整群抽样179

6.1 引言179

6.1.1 定义179

6.1.2 适用场合及实施理由179

6.1.3 群划分的原则180

6.2 群大小相等的情形181

6.2.1 记号181

6.2.2 总体与样本平方和的分解182

6.2.3 群内相关ρ0183

6.2.4 估计量及其方差187

6.2.5 设计效应187

6.3 对比例估计的整群抽样188

6.3.1 群大小相等的情形189

6.3.2 群大小不相等的情形——比估计189

6.4 群大小不等的一般情形191

6.4.1 按简单随机抽样抽群——简单估计191

6.4.2 按简单随机抽样抽群——比估计192

6.4.3 对群进行不等概率抽样194

6.4.4 数值例子——对交通运输量的调查196

第7章 二阶与多阶抽样199

7.1 引言199

7.1.1 定义及适用场合199

7.1.2 实施方法及同其他抽样方法的关系200

7.2 二阶抽样——初级单元大小相等的情形201

7.2.1 记号202

7.2.2 估计量及其方差203

7.2.3 最优抽样比例205

7.2.4 数值例子——生猪存栏量的调查206

7.2.5 关于比例的估计208

7.2.6 分层二阶抽样209

7.3 二阶抽样——初级单元大小不等情形(n=1)211

7.3.1 一般说明与记号211

7.3.2 等概率抽取初级单元212

7.3.3 不等概率抽取初级单元213

7.4 二阶抽样——初级单元大小不等的一般情形(n>1)215

7.4.1 按多项抽样抽取初级单元216

7.4.2 不放回抽样时的一般结果220

7.4.3 按简单随机抽样抽取初级单元223

7.4.4 按不放回不等概率抽取初级单元224

7.5 三阶及多阶抽样227

7.5.1 各级单元大小相等时的三阶抽样227

7.5.2 多阶抽样中不等概率抽样的应用229

第8章 系统抽样232

8.1 一般描述232

8.1.1 定义及实施方法232

8.1.2 系统抽样与整群抽样和分层抽样的关系233

8.1.3 系统抽样的优缺点234

8.2 等概率系统抽样(等距抽样)235

8.2.1 估计量235

8.2.2 估计量的方差——用样本(群)内方差表示235

8.2.3 估计量的方差——用样本(群)内相关表示236

8.2.4 数值例子237

8.3 方差与总体单元排列顺序的关系239

8.3.1 随机排列239

8.3.2 线性趋势242

8.3.3 单元指标呈周期性变化的情形243

8.3.4 单元指标呈自相关的情形243

8.4 具有线性趋势的总体的估计量与抽样方法的改进245

8.4.1 首尾校正法245

8.4.2 中位样本法246

8.4.3 对称(平衡)系统抽样法246

8.4.4 回归估计量的应用247

8.4.5 数值例子——部门职工总人数的估计248

8.5 不等概率系统抽样250

8.5.1 概述及实施方法250

8.5.2 估计量252

8.6 系统抽样中的方差估计252

8.6.1 等概率系统抽样的情形252

8.6.2 不等概率系统抽样的情形258

第9章 复杂样本方差估计的一般方法260

9.1 引言260

9.1.1 复杂样本调查260

9.1.2 方法概述261

9.2 随机组方法262

9.2.1 基本思想与方法262

9.2.2 独立随机组263

9.2.3 非独立随机组266

8.2.4 随机组数k的选择267

9.3 Jackknifo方法与Bootstrap方法270

9.3.1 Jackknifo的基本思想与方法270

9.3.2 有限总体的Jackknife方差估计271

9.3.3 弃d-Jackknife方差估计277

9.3.4 Bootstrap方差估计281

9.3.5 d、r的选取及模拟次数B的确定282

9.4 半样本方法286

9.4.1 基本思想与方法286

9.4.2 半样本方差估计性质288

9.4.3 平衡半样本估计289

9.4.4 每层多于两个样本单元情况294

9.4.5 部分平衡半样本估计295

9.5 Taylor级数法296

9.5.1 估计量方差的线性近似估计297

9.5.2 应用Taylor级数于特殊的估计量299

9.5.3 鞍点逼近方法301

第10章 非抽样误差及相关问题304

10.1 无回答及其影响305

10.1.1 无回答的类型305

10.1.2 无回答的影响305

10.1.3 多次访问及其模型306

10.1.4 校正无回答误差的方法309

10.2 调查误差311

10.2.1 调查误差的数学模型311

10.2.2 几种处理方法315

10.2.3 数值异常情况318

10.3 敏感性问题的调查319

10.3.1 敏感性问题的调查与随机化回答319

10.3.2 Simmons问题320

10.3.3 数值例子321

10.3.4 具多项选择的敏感性问题的调查322

第11章 案例分析325

11.1 引言325

11.2 1991年中国5岁以下儿童死抽样调查326

11.3 全国办公自动化设备抽样调查330

11.4 全国粮食农药污染调查334

11.5 1987年中国儿童情况抽样调查344

11.6 北京地区专业技术人员现状抽样调查351

11.7 中国1986年74城镇人口迁移抽样调查362

11.8 中国妇女社会地位调查370

11.9 国家卫生服务总调查385

11.10 人口变动情况抽样调查397

11.11 农村抽样调查网点抽选方案402

11.12 人体测量抽样方案408

附表 随机数表417

参考文献422