分析复杂调查数据（第二版）

　　当调查设计具有复杂性质时，数据的统计分析就不再是简单的运行回归分析了。现在的调查全都伴随着抽样权重以支持正确的统计推断，大部分关于统计分析的教材，通过假定简单随机抽样而没有处理抽样权重的问题，而这一被忽略的抽样权重可能对统计推断产生重要的影响。本书为我们在调查抽样设计和调查数据分析的联合方面提供了*新的情况。

　　李殷卨（Eun Sul Lee），得克萨斯大学休斯顿健康科学中心公共卫生学院生物统计教授，研究方向为健康调查和生物统计方法。罗纳德·N.福索佛（Ronald N. Forthofer），得克萨斯大学休斯顿健康科学中心公共卫生生物统计学退休教授，研究方向为健康研究中的线性模型应用和分类数据分析。

序第1章 概论 第2章 抽样设计和调查数据 第1节 抽样方法的种类 第2节 调查数据的属性 第3节 调查数据的不同看法* 第3章 分析调查数据的复杂性 第1节 调查不同的代表性：权重 第2节 用事后分层的方法加权 第3节 在追踪调查中调整权重 第4节 评估精确度的得失：设计效应 第5节 调查数据分析中抽样权重的使用 第4章 方差估计的策略 第1节 复合抽样：一种通用的方法 第2节 对称重复抽样 第3节 “折叠式”重复抽样第 4节 自主抽样法第5节 泰勒级数法（线性化） 第5章 调查数据分析的准备 第1节 调查分析的数据要求 第2节 预备性分析的重要性 第3节 方差估计方法的选择 第4节 可用的计算资源 第5节 创建复合权重 第6节 寻找合适的调查数据分析的模型 第6章 调查数据分析的操作 第1节 预备性分析的策略 第2节 描述性分析 第3节 线性回归分析 第4节 列联表分析 第5节 Logistic回归分析 第6节 基于Logistic回归模型 第7节 基于设计和基于模型的分析 第7章 总结注释