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抽样调查只观察总体的一部分，为什么不观察全部呢？普查才需要观察总体。
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普查
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普查（census）是试图把总体纳入样本的抽样调查。
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美国宪法规定每10年要做一次全国人口普查。要对这么大的总体做普查，既费钱又耗时。即使美国联邦政府负担得起普查费用，仍然还得利用抽样调查的方法，比如通过当前人口调查获取失业率及其他许多变量的即时数据。若政府真的询问全美每一个成人的工作状况，那么这个月的失业率数据恐怕要等到明年才会得到。为了省钱，2010年的普查只有10个问题，其中5个是常规问题，另外5个问题要求被调查的住户中的所有人都要回答。
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所以，从时间和金钱的角度来看，抽样调查比普查划算，而且抽样调查还有其他优点。假如你要测试烟花或保险丝的功能是否正常，最好使用抽样调查法，因为测试过的产品就不能用了。还有，比起普查，抽样调查反而可能会得到更精确的结果。派职员去检查所有50万个零配件是否合格，不如让他仔细做一个样本抽查，人在烦躁的时候是不会得到准确结果的。
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美国人口普查局的经验提醒我们，普查只能“试图”对总体进行抽样调查。在写本书的时候，美国2010年的普查结果还未公布，但人口普查局估计2000年普查遗漏了0.12%的美国人口，其中包括2.78%的黑人，他们大多住在内陆城市。即使有政府的强大资源做后盾，普查也不能做到不出错。那么，为什么要做普查呢？政府需要每个街区的详细资料，才能划分出人数大致相同的选区。美国人口普查的主要作用，就是提供这些本地信息。
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知识普及 普查是否过时了？
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美国从1790年开始，每10年进行一次人口普查。但是，科技日新月异，全国性人口普查很有可能被其他方式取代。丹麦没有人口普查，法国也准备取消人口普查。丹麦对全国居民进行登记，居民有身份证，只要搬家就得变更登记信息。法国打算用一个大型抽样调查取代人口普查，这个调查将在不同的区域轮流进行。美国人口普查局也有类似的想法，美国社区调查（American Community Survey）项目已经启动，而且繁杂的普查问卷在2000年就被取消了。
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实验
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抽取样本的目的，是为了了解总体的真实情况，而且在搜集信息时应尽量避免受到干扰。所有观察研究都遵循同一原则：观察就好，但别干扰。当珍妮·古道尔刚开始在坦桑尼亚观察黑猩猩时，曾设立了一个食物补给站，黑猩猩在那里可以吃到香蕉。随后她便认识到这个做法不对，因为这很有可能会改变黑猩猩的行为。
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“现在吃那根香蕉吧，那位和善的统计专家正盯着我们看呢。”
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另一方面，我们做某些实验的目的就是要改变行为。在实验过程中，我们不只是观察个体或者问他们问题，而是刻意做了某些处理，以便观察其反应。实验可以帮助我们解答诸如“阿司匹林能降低心脏病发作的风险吗”，“如果让大学生在看不到商标的情况下品尝百事可乐和可口可乐，大部分学生会更喜欢百事可乐吗”之类的问题。
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实验
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实验（experiment）中实验人员会刻意对某些个体进行某些处理（treatment），以观察其反应。实验的目的是研究某个特定的处理是否会导致个体的反应发生变化。
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例8 帮助领取福利救济的母亲们找工作
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华盛顿特区城市研究所报告说，大多数领取福利救济的成年人都是有一个或两个孩子的二三十岁的单身母亲。针对这些领取福利救济的母亲的观察研究表明，大部分人都有工作能力，有些人还自愿参加工作培训以提高自身的工作技能。是否应该要求所有身体健康的领取福利救济的妈妈们都参加工作培训和找工作呢？这项观察研究无法告诉我们这样的政策会产生什么影响。就算这项观察的对象是所有领取福利救济的母亲们的一个合适的样本，那些参加培训和找工作的母亲也可能在很多方面与其他没这样做的母亲存在差异。例如，实验人员从观察中了解到前者接受过更多的教育，她们也有可能在价值观和动机方面不同于后者，而这些特征是无法观察到的。
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想要知道这样的计划能否帮助那些母亲脱离福利救济，可以采用这样的方法：选择两组申请福利救济的母亲，要求其中一组参加工作培训，而另一组不参加。这是一个实验。若干年后，通过比较两组人的收入和工作记录就可以看出，要求她们参加工作培训是否能达到我们预期的效果。
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练习
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1.2 把讲义上传到班级网站上。为了确定怎样做对学生的帮助最大，一位教育研究者查阅了他所教的几个班级的学生的网上留言，他发现学生们提到最多的是教师讲义被上传到班级网站上供大家下载这件事。于是，该研究者建议教师将讲义上传至班级网站。这是一个观察研究还是一项实验？
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福利救济的例子说明，实验比观察研究更有效。从原则上说，实验可以为“因果关系”（cause and effect）的存在与否提供良好的证据。如果我们适当地设计实验，就可以从两组较为相似的领取福利救济的母亲开始。她们之间当然会存在年龄、受教育程度、子女人数及其他方面的差别。但是，当我们检视两组中所有实验对象的年龄、受教育程度、子女人数时，发现这两个组的情况很接近。实验过程中，虽然她们的生活都不一样，但是两组实验对象之间只有一项“系统性差异”（systematic difference），那就是一组参加了工作培训，而另一组没有。大家都经过了同样的经济繁荣或不景气的状况，以及观念的改变，等等。如果参加培训的那一组在工作表现和赚钱方面都远胜另一组，我们就可以说参加工作培训确实带来了令人满意的结果。
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实验可以提供好的证据，证明某项处理的确产生了某种反应，这是统计学的一个重要概念。这个概念还附带了一个重要的提醒：统计结论是针对一群个体从“平均的角度”（on the average）得出的结论，而非针对任何特定的个体。从平均的角度看，参加工作培训的实验对象的收入比没参加的人高。这说明我们预期的目标达成了，但并不代表每个参加培训的人都会受益。这个概念也会引发一个大大的疑问：如果我们希望工作培训计划能增加实验对象的收入，那么，只让某些女性参加，却不让其他人参加，会不会有点儿不道德？在第5章和第6章中，我们将会说明怎样设计好的实验，在第7章中我们将会讨论相关的伦理问题。
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小结
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本章要点
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• 任何一个统计研究都会记录关于一些个体（人、动物或物品）的数据，也就是一个或多个变量的值。