●序
第1章 概論
第2章 抽樣設計和調查數據
第1節 抽樣方法的種類
第2節 調查數據的屬性
第3節 調查數據的不同看法*
第3章 分析調查數據的復雜性
第1節 調查不同的代表性：權重
第2節 用事後分層的方法加權
第3節 在追蹤調查中調整權重
第4節 評估準確度的得失：設計效應
第5節 調查數據分析中抽樣權重的使用
第4章 方差估計的策略
第1節 復合抽樣：一種通用的方法
第2節 對稱重復抽樣
第3節 “折疊式”重復抽樣第
第4節 自主抽樣法第5節 泰勒級數法（線性化）
第5章 調查數據分析的準備
第1節 調查分析的數據要求
第2節 預備性分析的重要性
第3節 方差估計方法的選擇
第4節 可用的計算資源
第5節 創建復合權重
第6節 尋找合適的調查數據分析的模型
第6章 調查數據分析的操作
第1節 預備性分析的策略
第2節 描述性分析
第3節 線性回歸分析
第4節 列聯表分析
第5節 Logistic回歸分析
第6節 基於Logistic回歸模型
第7節 基於設計和基於模型的分析
第7章 總結注釋

當調查設計具有復雜性質時，數據的統計分析就不再是簡單的運行回歸分析了。現在的調查全都伴隨著抽樣權重以支持正確的統計推斷，大部分關於統計分析的教材，通過假定簡單隨機抽樣而沒有處理抽樣權重的問題，而這一被忽略的抽樣權重可能對統計推斷產生重要的影響。本書為我們在調查抽樣設計和調查數據分析的聯合方面提供了近期新的情況。

(美)李殷卨(Eun Sul Lee),(美)羅納德·N.福索佛(Ronald N.Forthofer) 著;張卓妮 譯 著