内容简介

抽样调查是统计学的一门重要核心课程，《抽样调查理论与方法》（第一版）是“九五”统计规划教材之一，出版后取得了良好的社会反响。
第二版为全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材，对第一版作了全面的修订及增补，强调概念及方法的统计意义和思想，兼顾科学的严谨性及实际操作的可行性，对重要的结果给出了严格的数学证明。全书共分十四章。第一章为概论，简述抽样调查的意义与作用，它的发展简史与主要应用。第二章是有关抽样的基本概念，为以后各章的学习打好基础。第三章至第十章介绍基本的抽样设计及估计方法，包括简单随机抽样、分层随机抽样、比估计与回归估计、不等概率抽样、二重抽样、整群抽样、二阶与多阶抽样及系统抽样。第十一章至第十三章分别介绍非抽样误差、复杂抽样方差估计与抽样调查的推断框架及小域估计方法，这些内容有助读者了解抽样调查中的相关问题及研究与应用的前沿。第十四章“案例分析”详细地介绍了三个实际抽样调查项目，目的是使读者对实际项目的抽样设计的各个环节有较为系统的了解。
根据不同对象及教学的具体要求，本书适合作为统计学专业的本科生及研究生的教材，也可供实际统计工作者，特别是统计调查工作者的参考。

  作者介绍

冯士雍，男，1941年12月生于上海，浙江宁波人。1964年毕业于中国科学技术大学应用数学系,先后在中国科学院数学研究所、系统科学研究所工作, 1977.4-1978.6在英国伦敦大学帝国理工学院进修、访问。退休前系中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师。曾任中国统计学会、中国现场统计研究会、中国概率统计学会常务理事，北京市统计学会副会长，全国统计方法应用标准化技术委员会主任委员。1996年当选为国际统计学会会员。长期从事应用统计研究，主要研究领域有抽样调查、统计质量控制及统计方法应用标准化等。
倪加勋，男，1931年12月生于浙江嘉兴，1960年毕业于中国人民大学计划统计系，毕业后留校任教。开始担任社会经济统计学的教学工作，改革开放以后，转为数理统计在社会经济中的应用。1985年曾以富布莱特访问学着的身份在美国威斯康星（麦迪逊）大学一年。退休前系中国人民大学统计系教授、博士生导师。曾担任全国统计教材编审委员会第一、二届委员。主要从事数理统计在社会经济中的应用研究，主编过《应用数理统计学》、《抽样调查》、《现代管理决策方法》、《数量方法》、《调查概论》等教材和专著多本。

邹国华，男，1964年7月出生于江西景德镇。1985年毕业于江西大学（今南昌大学），1988年在吉林大学获硕士学位，1995年在中国科学院系统所获博士学位，1997年在北京师范大学博士后出站。现任中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师。国家杰出青年基金获得者、“新世纪百千万人才工程”国家级人选、中国科学院优秀研究生指导教师。现为中国统计学会、中国现场统计研究会、北京市统计学会常务理事。长期从事统计学的理论研究与实际应用工作，研究领域包括抽样调查、计量经济学、统计遗传学以及统计与管理决策理论等。在《中国科学》，Biometrika, Genetics, Journal of Econometrics 和Journal of the American Statistical Association等国内外顶尖期刊上发表论文80多篇。

  目录

第一章　概论
1.1　抽样调查的意义与作用
1.1.1　什么是抽样调查
1.1.2　非概率抽样
1.1.3　概率抽样
1.1.4　抽样调查的作用
1.1.5　抽样调查与普查的关系
1.2　抽样调查的发展历史
1.2.1　国际抽样调查的发展
1.2.2　我国抽样调查的发展
1.3　抽样调查的主要应用
习  题
第二章　基本概念
2.1　总体与样本
2.1.1　目标总体与抽样总体
2.1.2　抽样单元与抽样框
2.1.3　总体指标的类型
2.1.4　样本、样本量与抽样比
∗2.1.5　固定总体模型与超总体模型
2.2　几种基本的抽样方法
2.2.1　简单随机抽样
2.2.2　分层抽样
2.2.3　整群抽样
2.2.4　多阶抽样
2.2.5　系统抽样
2.2.6　不等概率抽样
2.3　误差与精度的表示方法
2.3.1　抽样调查中的误差来源
2.3.2　均方误差、方差与偏倚
2.3.3　误差限与置信度
2.3.4　精度与费用
习  题
第三章　简单随机抽样
3.1　概述
3.1.1　什么是简单随机抽样
3.1.2　简单随机抽样的实施方法
3.1.3　简单随机抽样在抽样理论中的地位与作用
3.2　总体均值与总量的简单估计
3.2.1　简单估计量及其无偏性
3.2.2　估计量的方差
3.2.3　估计量的方差估计
3.3　总体比例的简单估计
3.3.1　对总体的描述
3.3.2　估计量及其性质
3.4　样本量的确定
3.4.1　确定样本量的原则与主要考虑因素
3.4.2　估计总体均值或总量时样本量的确定方法
3.4.3　估计总体比例时样本量的确定方法
∗3.4.4　逆抽样方法
3.5　放回简单随机抽样
3.5.1　估计量及其性质
3.5.2　设计效应与样本量的确定
∗3.6　子总体的估计
3.6.1　问题的提出
3.6.2　子总体均值的估计
3.6.3　子总体总量的估计
　习  题
第四章　分层随机抽样
4.1　概述
4.1.1　什么是分层抽样和分层随机抽样
4.1.2　分层抽样的特点和适用场合
4.1.3　记号
4.2　简单估计量及其性质
4.2.1　对总体均值或总量的估计
4.2.2　对总体比例的估计
4.3　各层样本量的分配
4.3.1　样本量分配对精度的影响
4.3.2　比例分配
4.3.3　最优分配
∗4.3.4　某些层需要超过100%抽样时的修正
4.4　样本总量的确定
4.4.1　影响样本总量的因素
4.4.2　估计总体均值的情形
4.4.3　估计总体总量的情形
4.4.4　估计总体比例的情形
4.4.5　给定总费用时样本量的确定方法
4.5　分层随机抽样效果分析
4.5.1　分层随机抽样与简单随机抽样的比较
4.5.2　最优分配在精度上的改进
4.5.3　估计总体比例时分层和最优分配精度上的得益
4.5.4　从分层样本估计分层抽样的效果
∗4.5.5　分层标志的选择及最优分层
∗4.5.6　层数的确定
∗4.6　若干进一步问题
4.6.1　偏离最优分配时对方差的影响
4.6.2　多指标情形样本量的分配
4.6.3　层权误差对估计量的影响
4.6.4　事后分层
　习  题
第五章　比估计与回归估计
5.1　概述
5.1.1　问题的提出
5.1.2　比估计与回归估计的作用与使用条件
5.2　比估计
5.2.1　定义及基本性质
5.2.2　方差估计及置信限
5.2.3　比估计与简单估计的比较
∗5.2.4　乘积估计
5.3　回归估计
5.3.1　定义
5.3.2　 为设定常数情形
5.3.3　 为样本回归系数情形
5.4　分层比估计与分层回归估计
5.4.1　分别比估计与联合比估计
5.4.2　分别回归估计与联合回归估计
5.4.3　各种估计量的比较与选择
∗5.5　比估计与回归估计及其方差估计的偏倚
5.5.1　有关简单随机样本中心矩阶的基本结果
5.5.2　比估计及其方差估计的偏倚
5.5.3　比估计偏倚的消除或减少办法
5.5.4　回归估计及其方差估计的偏倚
　习  题
第六章　不等概率抽样
6.1　概述
6.1.1　不等概率抽样的必要性及优点
6.1.2　不等概率抽样的主要分类
6.2　放回不等概率抽样
6.2.1　多项抽样与 抽样
6.2.2　多项抽样的实施方法
6.2.3　汉森—赫维茨估计量及其性质
6.2.4　数值例———职工人数调查
6.3　不放回不等概率抽样
6.3.1　包含概率与 抽样
6.3.2　霍维茨—汤普森估计量及其性质
6.3.3　 的严格 抽样
∗6.3.4　 的严格 抽样
∗6.3.5　 的两种非严格的 抽样
∗6.3.6　泊松抽样
　习  题
第七章　二重抽样
7.1　概述
7.1.1　什么是二重抽样
7.1.2　二重抽样的作用
7.1.3　二步抽样估计量求均值与方差的一般公式
7.2　为分层的二重抽样
7.2.1　二重分层抽样的样本抽选方法
7.2.2　二重分层抽样的估计方法
7.3　为 抽样的二重抽样
7.4　为比估计与回归估计的二重抽样
7.4.1　二重抽样的比估计及其性质
7.4.2　二重抽样的回归估计及其性质
∗7.5　二重抽样样本量的最优分配
7.5.1　二重分层抽样样本量的最优分配
7.5.2　二重比估计与回归估计时样本量的最优分配
∗7.6　连续抽样中的样本轮换及其估计
7.6.1　样本轮换的必要性
7.6.2　样本拼配与二重回归估计的应用
　习  题
第八章　整群抽样
8.1　概述
8.1.1　什么是整群抽样
8.1.2　整群抽样的特点及适用场合
8.2　群大小相等情形
8.2.1　记号
8.2.2　估计量及其性质
8.2.3　群内相关系数与设计效应
8.2.4　整群抽样效率分析及群的划分原则
8.3　估计总体比例的整群抽样
8.3.1　问题的提出
8.3.2　群大小相等情形
8.3.3　群大小不等情形
8.4　群大小不相等的一般情形
8.4.1　记号
8.4.2　按简单随机抽样抽群
8.4.3　按与群大小成比例的不等概率抽样抽群
　习  题
第九章　二阶及多阶抽样
9.1　概述
9.1.1　多阶抽样的定义及与其他抽样的关系
9.1.2　多阶抽样的特点和作用
9.2　初级单元大小相等时的二阶抽样
9.2.1　记号
9.2.2　总体均值 的估计量及其性质
9.2.3　关于总体比例的估计
9.2.4　最优样本量 与 的确定
9.3　初级单元大小不等时的二阶抽样(Ⅰ)——对初级单元进行多项抽样情形
9.3.1　一般说明及记号
9.3.2　总体总量 的估计
9.3.3　估计量是自加权的条件及对初级单元的 抽样
∗9.4　初级单元大小不等时的二阶抽样(Ⅱ)——对初级单元进行不放回抽样情形
9.4.1　用简单随机抽样抽取初级单元
9.4.2　用不放回不等概率抽样抽取初级单元
9.5　三阶及多阶抽样
9.5.1　各级单元大小相等时的三阶抽样
9.5.2　各级单元大小不等时的多阶抽样
　习  题
第十章　系统抽样
10.1　概述
10.1.1　系统抽样的定义及实施方法
10.1.2　系统抽样的特点与局限性
10.2　等概率系统抽样——等距抽样
10.2.1　估计量及其性质
10.2.2　估计量方差的不同表示形式
10.2.3　估计量方差与总体单元排列顺序的关系
10.3　线性趋势总体抽样方法的改进
10.3.1　中心位置样本法与首尾校正法
10.3.2　对称系统抽样
10.4　等概率系统抽样的方差估计
10.4.1　方差估计的形式
10.4.2　各种估计量的比较及适用场合
10.5　不等概率系统抽样
10.5.1　 系统抽样及其实施方法
10.5.2　估计量及其方差估计
　习  题
第十一章　非抽样误差
11.1　非抽样误差的主要来源与分类
11.2　抽样框误差
11.2.1　抽样框误差及其影响
∗11.2.2　丢失总体单元引起的抽样框误差
∗11.2.3　多重抽样框的使用
11.3　无回答误差
11.3.1　无回答的不同类型及产生原因
11.3.2　无回答的影响
11.3.3　降低无回答的措施与方法
11.3.4　对无回答的调整
11.4　敏感性问题调查与随机化回答技术
11.4.1　敏感性问题调查
11.4.2　属性特征的沃纳随机化回答模型
11.4.3　属性特征的西蒙斯随机化回答模型
11.4.4　数量化特征的随机化回答模型
11.4.5　采用随机化回答技术应注意的一些问题
11.5　计量误差
11.5.1　设计引起的误差
11.5.2　由调查员引起的误差及降低的措施
11.5.3　由被调查者引起的误差及其预防与调整
习  题
∗第十二章　复杂样本的方差估计
12.1　随机组方法
12.1.1　独立的随机组情形
12.1.2　非独立的随机组情形
12.2　平衡半样本方法
12.2.1　基本方法
12.2.2　用于多阶抽样
12.2.3　用于非线性估计
12.2.4　数值例子
12.3　刀切法
12.3.1　刀切法简介
12.3.2　有限总体的刀切法估计
12.3.3　自助法方差估计
12.3.4　数值例子
12.4　泰勒级数法
12.5　各种方法的比较
∗第十三章　抽样调查的推断框架及小域估计
13.1　有限总体推断的三种基本框架
13.1.1　基于抽样设计的推断
13.1.2　基于模型的推断
13.1.3　模型辅助推断
13.2　小域估计的基本理论与方法
13.2.1　什么是域和小域
13.2.2　基于抽样设计的小域估计方法
13.2.3　基于模型的小域估计方法
13.2.4　小域估计的应用举例
　第十四章　案例分析
14.1　石油系统干部现状抽样调查的设计与分析
14.1.1　背景介绍
14.1.2　样本量的确定
14.1.3　层的划分及样本量的分配
14.1.4　层内各阶抽样方法
14.1.5　总体目标量的分类
14.1.6　目标量的估计及其精度公式
14.1.7　实际精度分析
14.1.8　讨论
14.2　全国电视观众抽样调查的样本设计与加权方法
14.2.1　背景介绍
14.2.2　目标总体、抽样设计的原则
14.2.3　需要考虑的具体问题及相应的处理方法
14.2.4　区、县分层及抽选方法
14.2.5　抽样总体中样本区、县内的抽样方法
14.2.6　自我代表层中的抽样方法
14.2.7　总样本量与设计抽样误差
14.2.8　总体目标量的估计方法
14.2.9　讨论
14.3　批发零售贸易业、餐饮业抽样调查
14.3.1　背景介绍
14.3.2　抽样调查方案
14.3.3　目标量的估计及其方差估计
14.3.4　讨论
部分习题答案与提示
主要参考书目