統計的サンプリングの法則入門<br>Introduction to the Laws of Statistical Sampling : With Illustrations from Election Polling (Quantitative Applications in the Social Sciences)

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統計的サンプリングの法則入門
Introduction to the Laws of Statistical Sampling : With Illustrations from Election Polling (Quantitative Applications in the Social Sciences)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 144 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9798348832308
  • DDC分類 519.52

Full Description

A concise, intuitive monograph that demystifies statistical sampling theory—especially as applied to elections and survey research—using real-world examples, simulations, and Excel-based tools. It's designed to be accessible to readers with only high school algebra.

Contents

Series Editor Introduction
Acknowledgements
About the Author
Chapter 1: An Overview
1.1 Distinctive Features of the Approach to Sampling and Inference in This Volume
1.2 The Structure of this Book
1.3 Notation
1.4 Basic Metrics
APPENDIX to Chapter 1: A Few Useful EXCEL Functions and Tools
Chapter 2: Sampling Distributions
2.1 Ideal Types of Univariate Data Distributions
2.2 The Normal Distribution and the Standardized Normal Distribution
2.3 Approximately Normal Distributions
2.4 Cumulative Distributions and Finding Percentile Ranks Using EXCEL
2.5 The Binomial Distribution
2.6 The t-Distribution
2.7 Other Approximately Normal Distributions
2.8 Skewness and Kurtosis
2.9 Not all Univariate Distributions are Approximately Normal
APPENDIX to Chapter 2: Theorem Proofs
Chapter 3: Sampling and Hypothesis Testing
3.1 Sampling and Hypothesis Testing
3.2 An Inventory of the Ten Laws of Statistical Sampling
3.3 Sampling From a Normal Distribution with Binomial Variance
APPENDIX to Chapter 3: Distinguishing the Standard Error of the Mean From the Sample Error
Chapter 4: Using EXCEL to Answer the First Five of our Six Questions
4.1 Five Paradigmatic Questions About Sampling in Two-Candidate Elections
Chapter 5: Difference of Means
5.1 Question 6. "When can we reject the claim that two distributions are drawn from the same population?"
5.2 Experiments as the Basis for Generating Data for a Difference of Means Test
5.3 Statistical Significance versus Substantive Significance: The Importance of Sample Size
5.4 Illustrating Ideological Polarization and Partisan Sorting with Polling Data
5.5 Warnings about Causation and Selection Bias Effects
Chapter 6: Unifying Perspectives on Sampling and Hypothesis Testing Involving a Univariate Distribution
6.1 Similarities Across Statistical Tools
6.2 Concluding Thoughts
APPENDIX 1 to Chapter 6 - Parallels Between the Ideas in this Book and Regression Analysis
APPENDIX 2 to Chapter 6: A Short List of Suggestions for Further Reading
References
Index

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