抽样调查理论与方法的哲学诠释

抽样调查正式加盟我国统计调查制度和方法体系只有20年的历史。相对于我国统计调查制度和方法而言它毕竟是新生事物，尽管尚有不尽人意之处，容当今后在实践中加以完善．然而抽样调查理论和方法体现了辩证唯物主义哲学原理．代表了我国统计调查方法主体的发展方向。辩证唯物主义是揭示自然、社会和思维运动与发展的最普遍规律的哲学学说，是科学的世界观和方法论。     

《统计研究》与我国抽样调查理论及实践的发展

在《统计研究》复刊之初,《统计研究》就在1985年分几期连载了现代抽样技术介绍,系统地向我国统计学界介绍了现代抽样调查的理论和方法,为现代抽样调查理论和方法在我国的传播起到了推动作用。随着我国统计学界对现代抽样调查理论与方法的了解和掌握,我国统计学界对抽样调查理论与方法的研究也日趋活跃,而《统计研究》则成了我国抽样调查理论与方法研究成果发表的一个重要阵地。十几年来,围绕着我国抽样调查实践活动中遇到的各种问题,《统计研究》发表了一系列的理论探讨文章。在这些文章中,探讨的主题主要有:(1)多目标抽样的方法和分层技术…     

对完善,推广抽样调查的几点认识

随着抽样理论的日趋完善,抽样调查技术在世界范围内的各个领域都得到了广泛应用和发展。在我国,过去由于实行计划经济体制,搜集统计资料主要依靠全面统计报表,对抽样调查的理论研究较少,应用也局限于少数领域。实行改革开放以来,抽样调查在我国很多领域得到了推广应用,但与一些先进国家相比,无论是理论研究,还是抽样技术及应用水平都还存在着一定差距。为此,如何进一步完善与推广抽样调查已成为统计理论和实践的重要课题。一、抽样调查的特点和优越性在众多的统计调查方法中,抽样调查是一种有着独特特点和优越性的调查方法,它是…     

《抽样调查原理与方法》评介

在我国,推广应用抽样调查的历史不长,出版的抽样调查著作不多。有的抽样调查专著侧重于理论方面的研究,使广大数学基础较弱的统计工作者望而却步,难收普及之效;一些抽样调查读物,又局限于罗列某些计算公式和具体操作方法,缺乏一定的理论深度,影响了读者对原理的理解和方法的掌握,不能满足提高的需要。最近,由中国统计出版社出版、马祖谟副教授编著的《抽样调查原理与方法》一书,针对上述情况,在正确处理理论与实践的关系上做了有益的尝试。该书具有下述特点:     

我国政府统计抽样调查的回顾与思考

随着我国经济社会的快速发展和统计体制改革的不断推进,抽样调查在我国政府统计中得到越来越广泛的应用,抽样调查在统计调查方法体系中的主体地位也日益凸显,抽样调查的理论和应用都有了长足发展。然而,随着改革的不断深入和现代化进程的加速,我国的抽样调查所面临的问题也随之出现,抽样调查所面临的新的制约因素也不断出现,需要亟待解决。一、历史回顾1949年以前,抽样调查在我国的应用很少,有关抽样理论与方法的研究也不多     

浅议抽样调查系统的建立

随着我国统计体制的改革与深入,抽样调查方法得以广泛应用。应用抽样调查的方法,首要问题是组织抽样。抽样调查的实践证明：满足抽样调查的随机性和时效性成为有效组织抽样调查的核心问题。如何保证抽样调查随机性的实现,抽样调查人员如何方便地取得并使用抽样框,方便有效地组织抽样调查,     

精确思维和模糊思维在抽样调查实践中的统一（摘要）

目前 ,我国经济统计总体数量激增、变动频繁、情况复杂 ,各类经济利益中心配合国家统计调查意愿弱化 ,政府统计部门的人力、物力、时间等都很有限 ,全面调查方法已变得不适应。所以 ,统计部门大量采用抽样调查方法有其必然性。但是 ,我们在抽样调查工作实践中发现 ,理论上的抽样调查方法与实践的结合在某些方面产生了精确性与有意义之间的矛盾。例如 ,抽样调查理论要求 ,应当通过对个体一一对应的调查 ,掌握全及总体中的单位数N是多少 ,以及全及总体各单位标志值是多少 ,去建立相当精确的“样本框”为前提。这体现了精确思维原则。然而 ,当…     

抽样调查方法的完善与应用推广

抽样调查方法的完善与应用推广钟守洋，傅德印等随着抽样调查理论的日趋完善，抽样调查技术和思想在世界范围内的各个领域都得到了广泛应用和发展。在我国，由于过去适应计划经济管理体制的要求，一直强调全面统计报表的重要地位，对抽样调查的理论研究较少，应用也局限于...     

推进抽样调查应用 促进统计方法改革──陈大信在全省工业抽样调查会议上的讲话(摘要)

大力推广应用抽样调查,这是统计调查方法改革的核心内容,要加大工作力度,凡是适宜运用抽样方法调查的经济和社会现象,要积极地、逐步地采用抽样调查。《国家统计制度改革总体方案》提出了统计调查方法改革的长远目标,是要建立以经常性的抽样调查为主体的多种方法综合运用的统计调查方法体系。当前改革的重点是进一步改进和完善各项普查制度,在经常性调查中加快推行抽样调查、重点调查等统计调查方法。一、推广应用抽样调查的意义积极稳妥地推广应用抽样调查具有重大的现实和长远意义：1．符合党的十五大精神,是适应我国市场经济体制…     

抽样调查方法与实践之再思考

抽样调查的科学性经过严格理论证明 ,并在调查实践中备受推崇。然而如同任何理论一样 ,抽样调查理论也需要根据实践的发展变化而进一步完善和提高。从目前的实践来看 ,一些抽样调查的方法在面对具体问题时 ,无法保证完全等同于理论上所要求的前提条件。我认为 ,系统地考察新经济形势下抽样调查的问题和现状 ,研究如何改进抽样的组织方式及制订更加适应实践要求的调查方法是统计界的一项紧迫任务。　　一、抽样调查实践中存在的问题在我们的统计方法制度没有普遍采用抽样调查的时期 ,抽样调查主要应用在农产量测产、居民生活状况调查、价格指…     

抽样调查应用与理论中的若干前沿问题

综述了近三四十年来抽样调查应用与理论的若干前沿热门问题,着重讨论抽样设计与推断方法、非抽样误差分析及小域估计等三个方向,同时指出中国抽样调查的实践与理论研究所面临的主要问题.     

连续性抽样调查中的样本轮换研究

 内容摘要：本文首先介?绍了样本轮换研究问题提出的背景和国内外研究现状。接着介绍了分层抽样下样本轮换的理论模型。包括分层抽样下样本轮换的估计量公式和最优样本轮换率的确定方法。再接着利用前面介绍的理论知识,结合上海市城镇住房空置率抽样调查数据进行实证分析。由于该抽样调查采取的是分层抽样,因此相应地用分层抽样下的样本轮换研究。先根据该抽样调查本身的特点和社会经济活动的规律确定样本轮换时间间隔为1年。再分别计算出各层的最优样本轮换率和总体的样本轮换率。最后分别对三层子总体样本轮换的效果进行分析,分析发现各层经过样本轮换以后的精度比不进行样本轮换或进行完全样本轮换的精度有了明显的提高,轮换效果显著。     

中国广义回归抽样估计系统的构建及应用

在抽样理论和应用研究方面,中国一直比较重视抽样方案设计,而忽视抽样估计方法研究。本文在系统总结加拿大等西方国家成功经验的基础上,引入并改进了一套广义回归估计系统,应用在复杂的连续多阶抽样调查中。本文以各类常见的抽样设计为基础,通过模型组和模型水平将现有的超总体模型进行扩展,建立各种类型的回归模型进行模型辅助的广义回归估计,最终形成一套广义回归估计系统,为中国抽样估计的应用研究奠定理论基础。最后,本文以中国农产量的连续多阶抽样调查为例,给出了具体的回归估计程序,从而验证这套系统的实践性和应用价值。     

规模以下工业抽样设计研究

为推动规模以下工业抽样调查工作以及解决当前调查面临的有关问题,本文对抽样设计进行了改进研究。首先,本文对规模以下工业抽样设计演变过程进行系统梳理,总结了现行抽样设计充分利用双重抽样框设计和综合运用三种抽样方法的特点。其次,针对园区层企业密度高的特点,探索结合园区因素改进地域抽样设计,对园区层和非园区层分别抽样,解决调查中面临的非抽样误差问题,并调整辅助变量使其与核心指标相关性均较高,确保抽样推断精度,有效提高抽样调查效率。并以我国东 部某省为例进行实证模拟得到结合园区因素抽样设计对调查工作改进的结论。再次,针对我国各级政府管理需要以及局队业务分工优化调整情况,介绍了规模以下工业样本追加理论和实证应用的主要研究成果。最后,在大数据时代数据来源广泛的背景下,本文在多重抽样框设计以及利用辅助变量提升样本轮换推断精度方面提出了进一步改进抽样设计的思路。     

我国经常性抽样调查体系改革研究

为了提高我国政府统计数据质量,本文从产生统计数据的最大源头,即现行的经常性抽样调查体系进行改革研究,引入国际上前沿的连续性抽样调查理论,在调查制度与方法等方面提出一系列改革措施,并给出具体的实施步骤,最终构建一套新型的经常性抽样调查体系。通过这套体系能够在节省调查费用的情况下,及时、准确地产生连续的时间序列统计数据,从而更好地发挥经常性抽样调查的主体作用。在未来实际应用与改革过程中出现的新情况、新问题,均可在该体系的整体框架下予以解决。     

关于多维指标抽样调查中删除指标的均值估计

针对多维度指标抽样调查情况,运用多变量幂函数逼近理论,对多指标中删除的指标构造出一类依赖于保留指标的估计量,通过对其性质的讨论,得出了该估计量的抽样误差与样本量的倒数同阶的结论。在抽样调查的实际应用中,可以根据给定的抽样误差,对部分指标进行调查,未被调查指标的均值通过调查指标值的估计去实现,从而达到了解全部指标信息的目的。     

Estimation of parameters in survey sampling: Optimality

Some recent works on estimation in survey sampling are analyzed and extended from the perspective of the theory of optimal estimating functions.     

Survey sampling in graphs

The Horvitz-Thompson estimation theory is applied to snowball sampling and some other sampling procedures using a known or unknown graph structure in the survey population. In particular, simple graph-parameter estimators and variance estimators are obtained which are based on various kinds of partial information about the graph.     

Optimized estimation for population mean using conventional and non-conventional measures under the joint influence of measurement error and non-response

Most of the research work in the theory of survey sampling only deals with the sampling errors under the assumptions: (i) there is a complete response and (ii) recorded information from individuals is correct but in practice it is not always true. Non-sampling errors like non-response and measurement errors (MEs) mostly creep into the survey and become more influential for estimators than sampling errors. Considering this practical situation of non-response and MEs jointly, we proposed an optimum class of estimators for population mean under simple random sampling using conventional and non-conventional measures. Bias and mean square error of the proposed estimators are derived up to first degree of approximation. Moreover, a simulation study is conducted to assess the performance of new estimators which proves that proposed estimators are more efficient than the traditional Hansen and Hurwitz estimator and other competing estimators.     

New calibration estimator based on two auxiliary variables in stratified sampling

In recent years, calibration estimation has become an important field of research in survey sampling. This paper proposes a new calibration estimator for the population mean in the presence of two auxiliary variables in stratified sampling. The theory of new calibration estimator is given and optimum calibration weights are derived. A simulation study is carried out to performance of the proposed calibration estimator over other existing calibration estimators. The results reveal that the proposed calibration estimators are more efficient than other existing calibration estimators in stratified sampling.