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第1章　引言　1

1.1　关于样本的争论　1

1.2　优良样本的必要条件　2

1.3　选择偏差　4

1.4　测量偏差　7

1.5　问卷设计　9

1.6　抽样与非抽样误差　13

1.7　练习　15

第2章　简单概率样本　20

2.1　概率样本的类型　20

2.2　概率抽样的框架　22

2.3　简单随机抽样　27

2.4　置信区间　32

2.5　样本量的估计　35

2.6　系统抽样　39

2.7　简单随机抽样的随机化定理结果　40

2.8　简单随机抽样模型　42

2.9　什么时候使用简单随机抽样　45

2.10　练习　46

第3章　比率估计和回归估计　54

3.1 比率估计　55

3.1.1 为什么要使用比率估计　56

3.1.2　比率估计量的偏倚及均方误差　60

3.1.2.1　MSE近似值的准确度　65

3.1.2.2　比率估计的优势　66

3.1.3　比例的比率估计67

3.2　回归估计69

3.2.1　使用线性模型69

3.2.2　差值估计72

3.3　域估计73

3.4　比率估计和回归估计模型77

3.4.1　比率估计模型77

3.4.2　回归估计的一个模型81

3.4.3　基于模型估计量与基于设计估计量的差异83

3.5　比较83

3.6　练习84

第4章 分层抽样89

4.1　什么是分层抽样89

4.2　分层抽样的理论92

4.3　抽样权重97

4.4　将观测值分配到层中　98

4.4.1　比例分配98

4.4.2　最优分配100

4.4.3　层内设定精度的分配102

4.4.4　样本量的确定103

4.5　定义层103

4.6　分层抽样的一个模型106

4.7　事后分层107

4.8　定额抽样108

4.9　练习　111

第5章 等概率整群抽样122

5.1　整群抽样的符号125

5.2 1阶整群抽样126

5.2.1　规模相等的群：估计126

5.2.2　规模相等的群：理论129

5.2.3　规模不等的群134

5.2.3.1　无偏估计134

5.2.3.2　比率估计135

5.3 2阶整群抽样136

5.4　整群样本中权数的应用144

5.5　整群样本的设计145

5.5.1　PSU规模的选择146

5.5.2　子抽样规模的选择147

5.5.3　样本规模（PSU数目）的选择150

5.6　系统抽样150

5.7　整群抽样的模型154

5.7.1　基于模型的估计156

5.7.2　基于模型的设计159

5.8　小结160

5.9　练习161

第6章　不等概率抽样170

6.1　抽选一个初级抽样单元172

6.2 1阶放回抽样175

6.2.1　选择初级抽样单元　176

6.2.1.1　累积规模方法176

6.2.1.2　Lahiri方法177

6.2.2　估计理论178

6.2.3　选择概率的设计180

6.3 2阶放回抽样183

6.4　无放回不等概率抽样185

6.4.1　Horvitz-Thompson估计量187

6.4.2　不等概率样本的权数189

6.4.3　一般无放回设计下的Horvitz-Thompson估计量189

6.5　不等概率抽样的例子　190

6.6　随机化理论结果和证明　196

6.7　模型和不等概率抽样　201

6.8　练习　203

第7章　复杂调查　211

7.1　设计成分的整合211

7.1.1　调查中区组的构造211

7.1.2　复杂调查中的比率估计214

7.1.3　调查设计的简化215

7.2　抽样权重　215

7.2.1　抽样权重的构造215

7.2.2　自加权与非自加权样本217

7.2.3　调查数据的权重与基于模型的分析218

7.3　分布函数的估计218

7.4　复杂调查数据的图示225

7.5　设计效应229

7.5.1　设计效应与置信区间230

7.5.2　设计效应与样本量231

7.6　全国犯罪受害者调查231

7.7　抽样与试验设计237

7.8　练习238

第8章　无回答244

8.1　忽略无回答的后果245

8.2　设计调查以减少非抽样误差247

8.3　回访与二相抽样250

8.4　无回答机制252

8.5　无回答加权调整方法253

8.5.1　加权组调整254

8.5.2　事后分层256

8.5.2.1　权事后分层256

8.5.2.2　搜索调整法257

8.5.3　估计回答概率：其他方法259

8.5.4　关于加权的注意事项260

8.6　插补260

8.6.1　演绎插补262

8.6.2　单元格均值插补262

8.6.3　热卡插补263

8.6.4　回归插补263

8.6.5　冷卡插补264

8.6.6　替代法264

8.6.7　多重插补265

8.6.8　插补的优势与缺陷265

8.7　无回答的参数模型266

8.8　可接受的回答率是多少269

8.9　练习　270

第9章　复杂调查中的方差估计　276

9.1　线性化（Taylor级数）方法　276

9.2　随机组方法　280

9.2.1　调查设计的复制　280

9.2.2　将样本划分为随机组　283

9.3　再抽样与复制方法　285

9.3.1　平衡重复复制（BRR）285

9.3.1.1　分层随机样本中的BRR285

9.3.1.2　分层多阶调查中的BRR289

9.3.2　Jackknife方法292

9.3.3　Bootstrap方法294

9.4　广义方差函数296

9.5　置信区间298

9.5.1　总体总量的光滑函数的置信区间298

9.5.2　总体分位数的置信区间299

9.5.3　条件置信区间301

9.6　总结和软件302

9.7　练习303

第10章　复杂调查中的分类数据分析307

10.1　多项抽样的卡方检验307

10.1.1　因素的独立性检验309

10.1.2　比例的齐性检验310

10.1.3　拟合优度检验311

10.2　关于卡方检验的调查设计效应313

10.2.1　复杂调查数据的列联表分析314

10.2.2　对于假设检验和置信区间的影响315

10.3　卡方检验的校正317

10.3.1　Wald检验317

10.3.2　Bonferroni检验320

10.3.3　与卡方分布的矩进行匹配321

10.3.4　基于模型的卡方检验方法323

10.4　对数线性模型325

10.4.1　多项抽样的对数线性模型325

10.4.2　复杂调查中的对数线性模型327

10.5　练习330

第11章 复杂调查数据的回归336

11.1 简单随机抽样下基于模型的回归337

11.2 复杂调查中的回归341

11.2.1 点估计342

11.2.2 标准误345

11.2.2.1 用线性化方法估计标准误345

11.2.2.2 用Jackknife方法估计标准误347

11.2.3 矩阵形式的多元回归348

11.2.4 使用权数的回归与加权最小二乘349

11.2.5 复杂调查的回归分析软件350

11.3 在回归中应该使用权数吗350

11.4 整群样本的混合模型355

11.5 Logistic回归357

11.6 总体总量的广义回归估计　358

11.7 练习　361

第12章 抽样中的其他论题365

12.1　二相抽样365

12.1.1　二相抽样理论367

12.1.2　二相抽样的比率估计369

12.1.3　用于分层的二相抽样370

12.2　捕获-再捕获估计373

12.2.1　捕获-再捕获试验的列联表375

12.2.2　N的置信区间376

12.2.3　利用名单应用捕获-再捕获方法377

12.2.4　多重再捕获估计379

12.3　对域估计的再次讨论383

12.3.1　复杂调查中的域均值383

12.3.2　小区域估计384

12.4　稀有事件抽样386

12.4.1　按不等比例分配的分层抽样386

12.4.2　二相抽样387

12.4.3　多抽样框调查387

12.4.4　网络抽样388

12.4.5　滚雪球抽样389

12.4.6　序贯抽样389

12.4.7　稀有总体抽样中的无回答390

12.5　随机化回答390

12.6　练习　392

附录Ⅰ　抽样中使用的概率概念399

Ⅰ.1 概率　399

Ⅰ.2　随机变量与期望值　402

Ⅰ.3　条件概率　406

Ⅰ.4　条件期望　408

附录Ⅱ　数据集　412

附录Ⅲ 示例中使用的计算机代码　424

附录Ⅳ　统计表　432

参考文献　434