本书全面介绍了抽样调查的基本理论和方法，并结合实践给出许多调查示例。参照这些例证过程，读者可以设计出精确度高、成本低的抽样调查方案。不同于一般介绍抽样调查的书籍，本书着重强调采用现代统计方法学来设计抽样调查方案及分析数据。书中介绍了许多流行的抽样调查方法，如不等概率抽样法、贝叶斯方法、刀切法、自助法、多重抽样法等。而且，每章的结尾都给出与具体数据相关的习题和参考文献。
本书只要求读者具备高等代数和概率统计基础知识，适合作为高等院校高年级本科生和研究生的教材，也可供进行抽样调查的实际工作者使用。
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在抽样中，人们的兴趣之一是对总体总和或总体均值的估计。所以，抽样的中心问题是统计推断。在一学期统计学课程中，可以按几种大纲讲授抽样。但是，如果采用已有的书作为教材，则不适合在一学期内学完抽样的理论与方法，例如，Hansen、Hurwitz和Madow的书（1953），Sukhatme等人的书（1984）以及Cochran的书（1977），都是按两学期课程设计的。有鉴于此，我以多年来在肯塔基大学为研究生讲授的一门课程为基础编写了此书。书中包含能够在一个学期内传授给学生的尽可能多的基本抽样思想。本书可以作为一学期课程的教材或参考书。书中给出了全部基本证明，从这个意义上说本书是自成一体的。
本书对不等概率放还抽样在第2章就给出介绍。有些读者可能愿意跳过第2章，在读第10章之前再返回这一章来。一学期课程可讲授第1~9章、第11~13章和第15、16、18章。可以把本书作为教授方法课程的教材，从而略去大部分证明。
与现有的抽样教材不同，本书包含许多新的题材，如贝叶斯方法、刀切法、自助法、小区域估计和估算法。不仅如此，多数概念是用数值实例说明的。每章后面备有习题，有些习题带有实际数据或人工数据。此外，每章后列出参考文献，并在书后提供总的文献目录。以本书为基本教材的课程所需的预备知识是大学的代数和基本统计推断。
由于篇幅有限，因此本书难以全面而客观地述及这一领域的专家们的各种观点。题材的选择无疑带有主观性，而且受到课程层次的制约。同时，本书对参考文献的选取也高度精炼。因此，在此谨向那些文献目录中未曾引用的著作或论文的作者表示歉意。非常欢迎读者指正书中存在的任何错误。
我是在明尼苏达大学师从Richard B. McHugh教授和I. Richard Savage教授学习抽样理论与抽样方法的，那时分别以Hansen、Hurwitz和Madow的书（1953）及P. V. Sukhatme的书（1954）为教材。我在肯塔基大学曾用Cochran的书（1977）作为一门课程的教材，并深受影响。我要感谢J. N. K. Rao教授和D. Raghavarao教授，承蒙他们阅读本书的一种早期原稿，并就主题的取舍提出许多建议，同时引起我对发表的许多重要论文的注意。同样感谢Xiao-Li Meng教授、C. R. Rao教授和John L. Wasik教授，他们阅读了本书的几种早期原稿，并对在书中加进实例、习题和新的主题提出富有建设性的和非常有益的建议。我要向Prentice-Hall公司的统计学编辑Ann Heath表示诚挚的谢意，还要感谢该公司的Mindy McClard、Linda Behrens、Bayani DeLeon、Robert Lenz和Jennifer Pan给予的巨大帮助与支持。Beverly A. Clayborne和Julie Smith承担了几种早期原稿的录入工作，Brian Moses出色地完成了后面几章和最后定稿的录入，对他们谨致谢意。我也十分感谢肯塔基大学统计学系提供的支持。最后感谢肯塔基大学的全体研究生，他们试用了本书几种早期的版本。
扎库拉·戈文达拉玉卢
于肯塔基州列克星敦
本书是作者在肯塔基大学多年为研究生讲授抽样调查的经验总结。他从中发展出一种方法，采用这种方法，在一学期内可以讲授抽样调查的全部概念，包括设计调查、收集数据以及用现代统计方法进行数据分析。在实现这个目标的同时并不影响对调查方法论的严格讨论，或者在按照调查数据进行的统计推断中省略对关键结果的重要证明。
我阅读过很多有关抽样调查理论与方法的书籍，在印度统计研究所工作期间也参加过多年实际调查数据的规划、收集和分析工作。本书在这一点上堪称卓越，因为它不仅为要成为一名抽样调查顾问的人提供了所需的理论知识，而且也提供了实际的指南。
一种正确实施的采用最优调查设计的抽样调查，可以用最小的成本提供足够精确的信息。也可以这样说，根据抽样数据作出的估计，即使容易出现误差，只要这些数据是由训练有素的调查人员在充分监督下收集起来的，其精度就比依据完整列表所得的估计更高。列表方法容易引起非抽样误差，而这种误差通常高于抽样误差。本书通过强调抽样调查设计的各个环节以及采用现代统计方法进行数据分析，把这个信息传达给读者。
本书包含的题材非常广泛，从简单抽样设计和相关的估计过程开始，直到更复杂的设计和采用现代统计方法（如刀切法、自助法和漏失值的估算等）。本书把与抽样调查有关的所有文献的讨论包容在一册书中，这一点非常吸引人。
本书可以作为研究生的教材，也可作为抽样调查从业人员的参考书。
C. R. Rao
宾夕法尼亚州立大学统计学系统计学Eberly讲席教授
1. Preliminaries.
2. Varying Probability Sampling.
3. Simple Random Sampling.
4. Estimation of the Sample Size.
5. Stratified Sampling.
6. Ratio Estimators.
7. Regression Estimators.
8. Systematic Sampling.
9. Cluster Sampling.
10. Varying Probability Sampling: Without Replacement.
11. Two-Phase and Repetitive Sampling.
12. Two Stage Sampling.
13. Non-Sampling Errors.
14. Bayesian Approach for Inference in Finite Populations.
15. The Jackknife Method.
16. The Bootstrap Method.
17. Small Area Estimators.
18. Imputation Methods.
Answers to Selected Problems
List of Cumulative References
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