====== 抽样误差与设计效应 ======

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===== 00 摘要 =====

抽样误差是因为只观察总体的一部分而产生的随机不确定性；即使抽样程序完全执行，也不会自动消失。覆盖不足、无应答、测量偏差、录入错误等属于非抽样误差，不能用增大样本量简单解决。

===== 01 定义与边界 =====

设计效应通常比较复杂抽样设计下估计量的方差与相同样本量简单随机抽样下方差。设计效应大于一表示精度较低，小于一表示精度较高；它不是调查质量的单一总分，也不包括所有非抽样误差。

===== 02 类型与构成 =====

主要类型、内部构成、常见变体，以及不同分类口径之间的差别。

===== 03 参与者与关系 =====

谁在其中、各自拥有什么资源、承担什么责任、彼此怎样联系。

===== 04 如何形成与运作 =====

群内单位越相似，整群抽样的有效信息量通常越少；合理分层则可能提高精度。样本量规划和区间估计应同时考虑权重差异、分层、聚类和预期无应答，而不是只看最终回收份数。

===== 05 历史与制度环境 =====

关键历史阶段、制度变化、政策节点和本土发展脉络。

===== 06 差异、不平等与社会后果 =====

它对不同群体产生什么不同影响，资源、风险和机会如何分配。

===== 07 如何观察和测量 =====

核心指标、统计口径、调查方法、行政记录和可比较数据。

===== 08 理论解释与研究证据 =====

有哪些主要解释，现有研究支持什么、争论什么、证据有什么限制。

===== 09 政策、标准与社会服务 =====

相关法律政策、国家或行业标准、公共服务等介入。

===== 10 争议、风险与未知 =====

仍在争论的问题、可能的风险、尚缺数据和需要持续核验的判断。

===== 11 资料库&文档 =====

法律政策与标准、官方统计与数据集、调查报告、学术研究和延伸资料、参考资料等内容。

===== 12 相关条目 =====

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