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World File Search System抽样调查
理学院博士课程教学大纲
（研究方法）1. 科学过程：含义和定义，科学过程简史。2. 研究方法介绍：研究的含义、研究目标、研究类型、研究意义、印度研究人员遇到的问题。3. 研究问题：定义、定义研究问题的必要性和技巧、研究问题的表述、研究问题的目标。4. 研究设计：良好研究设计的含义、需求和特点、研究设计的类型、实验设计的基本原则、实验设计、研究主题的概要设计。5. 抽样设计：人口普查和抽样调查、不同类型的样本设计、良好样本设计的特点、选择随机样本的技术。6. 编辑、数据收集和验证：原始数据和次要数据、收集原始数据和次要数据的方法、编辑和数据验证的重要性和方法。 7. 假设：定义、假设检验、假设检验程序、假设检验流程图、假设检验的参数和非参数检验、假设检验的局限性。 8. 论文/毕业论文写作和报告生成：论文写作和报告生成的基本概念、文献综述、参考书目和参考文献的概念、报告写作的意义、报告写作的步骤、研究报告的类型、报告的呈现方法。 9. 计算机应用：计算机基础知识 - 定义、计算机类型。RAM、ROM、CPU、I/O 设备。数字系统 - 二进制、八进制和十六进制、进制转换。逻辑门 - AND、OR、NOT。数据结构 - 数组、堆栈（推送、弹出）、队列（插入、删除）、链接列表 - 单独、
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。
马来西亚 HPV 疫苗接种计划实施十年后城市女性生殖器人乳头瘤病毒 (HPV) 流行率的变化
为提高 HPV 疫苗接种覆盖率，马来西亚于 2010 年针对所有 13 岁女孩实施了一项以学校为基础的全国性疫苗接种计划。两年后，针对 16 至 21 岁女孩的诊所补种计划开始实施。我们评估了 2019-2020 年（即全国疫苗接种计划实施十年后）18-24 岁和 35-45 岁年龄段城市女性样本中多种 HPV 基因型的流行率。然后将 HPV 流行率与 2013-2015 年未接种疫苗人群的报告流行率进行了比较。我们从雪兰莪州的几家城市诊所抽样调查了总共 1134 名参与者，其中包括 277 名 18-24 岁女性和 857 名 35-45 岁女性。参与者提供了自行获取的阴道样本进行 HPV 基因分型。收集了全面的社会人口统计学和疫苗接种史。年轻女性的 HPV 疫苗接种覆盖率从 2013-2015 年的 9.3% 上升至 2019-2020 年的 75.5%。年轻女性中疫苗针对的 HPV16/18 的患病率下降了 91%（CI：14.5%–99.0%），从 2013-2015 年的 4.0% 下降至 2019-2020 年的 0.4%。HPV6/11/16/18 也下降了 87%（CI：27.5%–97.5%）。年轻女性中非疫苗针对的 HPV 基因型的患病率没有差异。 2019-2020 年，老年女性中疫苗靶向和非疫苗靶向基因型的 HPV 患病率与 2013-2015 年并无差异。在全国 HPV 疫苗接种计划实施十年后，年轻女性中疫苗靶向 HPV 基因型的患病率下降，这是该计划在减轻宫颈癌负担方面的有效性的早期迹象。
经济影响 - 2020 年圣丹斯电影节
2017 年之前的研究几乎完全依赖于电影节的截距抽样来估计出席人数和支出。截距研究非常有用，但在繁忙的电影节背景下，获得真正的随机样本具有挑战性。采访者可能倾向于过度抽样那些平易近人的与会者，也许是那些更符合采访者自身年龄、社会经济地位或其他特征的人。我们使用了系统随机抽样的变体——随机抽样地点和时间以及随机开始和固定间隔的采访，以确保采访者不会潜意识地偏向样本。此外，我们在电影节结束后立即通过在线邀请对持票人进行了单独的随机抽样调查。该调查的结果与截距调查非常吻合，在两种不同的调查模式下，我们得到了相同的人口统计结果。2017 年之前，出席人数的估计是使用电影院的满座人数和每位调查受访者调整后的自报电影观看次数的组合。对自报进行了调整，因为调查中明显多报了出席者的电影观看次数。例如，调查受访者平均报告观看了 6 部电影，这与客观的票务兑换数据不一致。此外，观众人数估算方法也并不一致。技术进步使我们能够利用传感器技术跟踪电影节场馆内带有 WiFi 或蓝牙无线电的设备，而不是依靠自我报告的观众人数。这使我们能够直接匿名观察移动设备进入电影节、从一个场馆移动到另一个场馆以及离开的情况。由此得出的观众人数估算结果比前几年更高、更准确。我们的团队在 2017 年首次使用这项技术估算观众人数，在主要电影节场馆安装了 22 个传感器。2019 年，传感器网络扩展到 38 个传感器。今年，即 2020 年，几乎所有电影节场馆也安装了 38 个传感器。观众人数估算
耐用品制造商月度预估报告...
本报告根据美国人口普查局的制造商出货、库存和订单 (M3) 调查结果编制而成，该调查是美国法典第 13 章授权的一项自愿调查。该调查按日历月提供制造商出货价值、新订单（扣除取消订单）、月末订单积压（未完成订单）、月末总库存（按当前成本或市场价值计算）以及按制造阶段（材料和供应品、在制品和成品）划分的库存的统计数据。M3 调查发布的数据基于约 5,000 个报告单位的面板，这些报告单位代表约 3,100 家公司，并提供了制造业月度变化的指标。这些报告单位可能是多元化大公司的部门、大型同质公司或 92 个行业类别的单一单位制造商，由于每月面板规模较小，因此合并为 65 个出版级别。调查方法假设 M3 面板中报告单位总运营的月度变化有效地代表了构成该类别的所有机构的月度变动。目前在 M3 调查中报告或估算出出货量数据的公司约占 2017 年经济普查中制造业机构出货量总值的 60%，这些公司包括 2017 年经济普查中出货量达 5 亿美元或以上的制造业公司的约 61%。目前在 M3 调查中报告出货量数据的公司约占 2017 年经济普查中制造业机构出货量总值的 51%。基于 M3 面板的统计数据与对所有制造业公司进行全面统计所获得的结果不同。M3 面板不是基于概率样本；因此，无法测量通常随抽样调查提供的抽样误差。非抽样误差可归因于多种来源。使用公司或部门报告来估计机构的月度变化是
政治生涯
埃弗里特·麦金利·德克森·考尔斯综合百科全书 多年前，一家在全国范围内抽样调查民意的民意调查机构询问全国的父母们是否希望看到儿子或女儿从事政治事业。答案是响亮的、一致的“不”，给出的理由是，这是一个腐败、不诚实、不道德的领域，只有进入这个领域的人才能被玷污。这是一种奇怪但可以理解的态度。这是可以理解的，因为大众媒体不可避免地会带来政治的弊端，政客们的过失不可避免地会登上头版，成为令人讨厌的读物。另一方面，这是一种奇怪的态度，因为政治作为一种处理各级公共事务管理的职业，无论是地方、州还是国家，它决定了几乎所有人类活动开展的环境。今天，农民、工人、商人、工业家和教育家都直接受到政府行动的影响。任何活动领域都直接或间接地受到公共法律或法规的影响，因此，政府的治理艺术变得越来越重要。此外，政府每年都越来越深入地介入人民事务，这种介入体现在那些指导和管理政府事务的人身上。政治领域值得努力吗？诚实的回答是，它令人沮丧、令人失望、令人幻灭，但与此同时，它令人兴奋，并为社区、州和国家提供服务，并给被服务的人们带来极大的满足感。那么，政治生活中有哪些机会呢？机会很多，而且多种多样。但要给出更具体的答案，就必须分析政治领域。首先要确定的是，个人的兴趣是在地方、州还是国家政治领域。除了公职领域外，还应该加上政党政治领域。无论利益是什么——无论目标是州长、其他州政府、市长、议员或市议员、国会还是总统——目标都必须决定要采取的路线以及要进行的努力和准备的专业化。还必须做出另一个选择或决定，那就是一个人是否考虑过行政公职的选举领域。行政公职也是政治领域的一部分。在国家层面，它包括内阁、许多联邦机构和局的负责人，事实上还有庞大的团体
统计调查的标准和指南 | SAMHSA
第 1 部分 概念、方法和设计的开发调查规划标准 1.1：启动新调查或对现有调查进行重大修订的机构必须制定书面计划，阐明理由，包括：目标和目的；潜在用户；调查旨在告知的决策；关键的调查估计值；估计值所需的精度（例如，需要检测到的差异大小）；为决策和其他用途提供信息的制表和分析结果；相关和以前的调查；为避免与其他信息来源不必要重复而采取的步骤；用户何时以及多久需要一次数据；以及制表、机密微观数据和公共使用数据文件所需的详细程度。调查设计标准 1.2：机构必须制定调查设计，包括确定目标人群、设计抽样计划、指定数据收集工具和方法、制定切合实际的时间表和成本估算，以及使用普遍接受的统计方法（例如，可以提供抽样误差估计的概率方法）选择样本。任何非概率抽样方法（例如，截止样本或基于模型的样本）的使用都必须有统计依据，并能够测量估计误差。样本的大小和设计必须反映制表和其他数据产品所需的详细程度，以及关键估计数所需的精度。这些活动和由此产生的决策的记录都必须保存在项目文件中以供记录使用（见标准 7.3 和 7.4）。调查回复率标准 1.3：机构必须设计调查以实现最高的实际回复率，与调查用途、受访者负担和数据收集成本的重要性相称，确保调查结果代表目标人群，从而可以放心地用于决策。当单位或项目回复率或其他因素表明可能出现偏差时，必须进行无响应偏差分析。预测试调查系统标准 1.4：机构必须确保调查的所有组成部分在全面调查中按预期发挥作用，并通过对调查组成部分进行预测试或在之前成功地部署调查组成部分来控制测量误差。第 2 部分数据收集开发抽样框架标准 2.1：机构必须确保计划的抽样调查或普查的框架适合研究设计，并根据目标人群进行质量评估。
统计调查标准和指南 | SAMHSA
统计调查标准列表 第 1 部分 概念、方法和设计的制定 调查规划标准 1.1： 发起新调查或对现有调查进行重大修订的机构必须制定书面计划，阐明理由，包括：目标和目的；潜在用户；调查旨在告知的决策；关键的调查估计值；估计值所需的精度（例如，需要检测的差异大小）；为决策和其他用途提供信息的制表和分析结果；相关和以前的调查；为防止与其他信息来源不必要重复而采取的措施；用户何时以及多久需要一次数据；以及制表、机密微观数据和公共使用数据文件中所需的详细程度。调查设计标准 1.2：机构必须制定调查设计，包括确定目标人群、设计抽样计划、指定数据收集工具和方法、制定切合实际的时间表和成本估算，以及使用普遍接受的统计方法（例如，可以提供抽样误差估计的概率方法）选择样本。任何非概率抽样方法（例如，截止或基于模型的样本）的使用都必须经过统计证明，并且能够测量估计误差。样本的大小和设计必须反映制表和其他数据产品所需的详细程度，以及关键估计所需的精度。这些活动和由此做出的决定的记录都必须保留在项目文件中以供记录使用（参见标准 7.3 和 7.4）。调查回复率标准 1.3：机构必须设计调查，以实现最高的实际回复率，与调查用途的重要性、受访者负担和数据收集成本相称，以确保调查结果代表目标人群，以便可以放心地用于决策。当单位或项目回复率或其他因素表明可能出现偏差时，必须进行无响应偏差分析。预测试调查系统标准 1.4：机构必须确保调查的所有组成部分在全面调查中实施时按预期运行，并通过对调查组成部分进行预测试或在之前的场合成功部署调查组成部分来控制测量误差。第 2 部分 数据收集 开发抽样框架标准 2.1：机构必须确保计划的抽样调查或人口普查的框架适合研究设计，并根据目标人群进行质量评估。
2024 年员工任职年限
2024 年员工任职年限 美国劳工统计局今天报告称，2024 年 1 月，工薪阶层在现任雇主处工作的平均年限为 3.9 年，低于 2022 年 1 月的 4.1 年，为 2002 年 1 月以来的最低水平。 美国劳工部首席评估办公室赞助了 2024 年 1 月的调查，以收集有关员工任职年限的信息。 自 1996 年以来，这些调查每两年进行一次，作为当前人口调查 (CPS) 的补充。CPS 是一项每月对约 60,000 个家庭进行的抽样调查，提供 16 岁及以上平民非机构人口的劳动力状况信息。 关于员工任职年限的问题衡量了调查时员工在现任雇主处工作了多长时间。 许多因素都会影响工人的中位任职年限，包括工人年龄结构的变化，以及雇用和离职人数的变化。有关 CPS 的更多信息，请参阅本新闻稿中的技术说明。人口统计特征 2024 年 1 月，男性员工任期中位数（即一半员工任期较长，一半员工任期较短的点）为 4.2 年，低于 2022 年 1 月的 4.3 年。对于女性而言，2024 年 1 月的任期中位数为 3.6 年，低于 2022 年 1 月的 3.8 年。在男性中，2024 年 1 月 28% 的工薪阶层在现任雇主处工作了 10 年或更长时间，高于女性的数字（24%）。（见表 1 和表 3。）年龄较大员工的任期中位数通常高于年轻员工。例如，55 至 64 岁员工的任期中位数（9.6 年）是 25 至 34 岁员工（2.7 年）的三倍多。此外，与年轻工人相比，年长工人中任职 10 年或更长时间的比例更高。例如，在 60 至 64 岁的工人中，截至 2024 年 1 月，52% 的人已在现任雇主处工作至少 10 年，而 35 至 39 岁工人中这一比例仅为 21%。（见表 1 和表 2。）在主要种族和族裔群体中，截至 2024 年 1 月，28% 的白人已在现任雇主处工作 10 年或更长时间，而亚裔为 25%，黑人为 22%，西班牙裔为 22%。（见表 3。）白人中长期任职工人的比例较高，部分原因是他们往往年龄较大。在白人中