第1章 引言

1.1 关于样本的争论

1.2 优良样本的必要条件

1.3 选择偏差

1.4 测量偏差

1.5 调查表设计

1.6 抽样和非抽样误差

1.7 练习

第2章 简单概率抽样

2.1 概率抽样的类型

2.2 概率抽样的框架

2.3 简单随机抽样

2.4 置信区间

2.5 样本量估计

2.6 系统抽样

2.7 简单随机抽样的随机化定理结果

2.8 简单随机抽样模型

2.9 什么时候使用简单随机抽样？

2.10 练习

第3章 比率和回归估计

3.1 比率估计

3.2 回归估计

3.3 区域中的估计

3.4 比率和回归估计模型

3.5 比较

3.6 练习

第4章 分层抽样

4.1 什么是分层抽样？

4.2 分层抽样定理

4.3 抽样权重

4.4 将观察植分配到层中

4.5 定义层

4.6 分层抽样的一个模型

4.7 事后分层

4.8 定额抽样

4.9 练习

第5章 等概率整群抽样

5.1 整群抽样的符号

5.2 一阶段整群抽样

5.3 二阶段整群抽样

5.4 在整群抽样中使用权数

5.5 设计一个整群抽样

5.6 系统抽样

5.7 整群抽样模型

5.8 总结

5.9 练习

第6章 不等概率抽样

6.1 抽选一个初级样本单元

6.2 一阶段放回抽样

6.3 二阶段放回抽样

6.4 无放回不等概率抽样

6.5 不等概率抽样例子

6.6 随机化定理结果和证明

6.7 模型和不等概率抽样

6.8 练习

第7章 复杂调查

7.1 设计成分的整合

7.2 抽样权重

7.3 估计一个分布函数

7.4 来自于复杂调查的点数据的图示

7.5 设计效应

7.6 全国犯罪受害者调查

7.7 抽样和试验设计

7.8 练习

第8章 无响应

8.1 忽视无响应的效果

8.2 设计调查以减少非抽样误差

8.3 回访和两相抽样

8.4 无响应机制

8.5 无响应的权数方法

8.6 估算

8.7 无响应的参数模型

8.8 什么是可以接受的的响应率？

8.9 练习

第9章 在复杂调查中的方差估计

9.1 线性化(Taylor系列)方法

9.2 随机组方法

9.3 再抽样和重复方法

9.4 广义方差函数

9.5 置信区间

9.6 总结和软件

9.7 练习

第10章 复杂调查的分类数据分析

10.1 多项抽样的x2检验

10.2 关于x2检验的调查设计效应

10.3 x2检验的校正

10.4 对数线性模型

10.5 练习

第11章 复杂调查数据回归

11.1 简单随机抽样的基于模型的回归

11.2 复杂调查中的回归

11.3 在回归中应该使用权数吗？

11.4 整群抽样的混合模型

11.5 Logistic回归

11.6 对总体总数的广义回归估计

11.7 练习

第12章 抽样中的其他话题

12.1 两相抽样

12.2 捕获和再捕获估计

12.3 回访的区域估计

12.4 稀有事件的抽样

12.5 随机化响应

12.6 练习

附录A 调查计划

附录B 抽样中使用的概率概念

B.1 概率

B.2 随机变量和期望值

B.3 条件概率

B.4 条件期望

附录C 数据集

附录D 例子中使用的计算机代码

附录E 统计表

参考文献

作者索引

主题索引