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• www.washingtongpost.com/wp-dyn/articles/A64906-2004Nov20.html。
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• www.edisonresearch.com/exit_poll.faq.php。
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• http://thehill.com/opinion/columnists/dick-morris/4723-those-faulty-exit-polls-were-sabotage。
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你也可以在谷歌网站（www.google.com）检索关键字“exit poll failures in the 2014 presidential elction”（2014年总统大选出口调查失败）。
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小结
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本章要点
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• 抽样的目的是要从样本中获得有关总体的信息。我们通常用样本统计量来估计总体参数的值。
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• 本章讲述了一个重要概念。要描述一个样本是否值得信任，只要问：“如果我们从同一个总体抽取多个样本，会发生什么情况？”假设几乎所有样本得出的结果都接近真实值，那么即使我们不确定样本的结果是否接近真实值，也可以对这个样本有信心。
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• 在策划一项抽样调查的时候，首先，要减少偏差，使用随机抽样的方法，而舍弃像自愿回应这类糟糕的抽样方法。其次，抽取的样本数量要足够大，才能减小统计量的变异性。只要使用足够大的随机样本，就能保证几乎所有样本都能得出接近真实值的结果。
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• 要表达我们对总体所做出的结论的精确程度，可以用置信度说明。新闻报道中往往只提到误差范围，该误差范围大多数情况下是针对95%置信度而言的。也就是说，如果我们抽出多个样本，则总体的真实值会落在误差范围之内的概率是95%。
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• 对于大小为n的简单随机样本，在置信度为95%的情况下，我们可以用1/这个公式来计算误差范围。这个公式似乎表明，重要的是样本的大小，而不是总体的大小。只要总体比样本大很多（至少大100倍），这一个原则就永远为真。
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在第1章，我们介绍了抽样调查是一种重要的观察研究。在第2章，我们讨论了抽样调查的好的方法和不好的方法。简单随机抽样的方法被引入，它是一种能够巧妙地利用随机性产生无偏差数据的方法，这是统计学中的一个重要概念。
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在本章中，我们更详细地探讨了如何通过样本信息获得总体的信息。关键在于如果我们从同一个总体中取出多个样本，会发生什么情况。如果所有样本都给出非常接近真实值的结果，我们就可以相信样本。
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在实践中，选取一个简单随机样本到底是容易还是难呢？我们在现实世界中抽取样本时，会碰到什么问题？这是下一章要讲的内容。
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案例分析与评估
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在本章开头的那个案例里，在2004年的一项盖洛普民意调查中，有51%的调查对象支持小布什提出的宪法修正案，反对同性婚姻。51%的支持率是否意味着2004年时大多数美国成年人支持该修正案？2011年的盖洛普民意调查表明，大多数（53%）的调查对象反对这项修正案，这是否意识着2011年时大多数美国成年人反对该修正案？用本章所学的知识回答这两个问题。你可以将答案写下来，以便没有学过统计学的人能了解你的推理过程。
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练习
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3.1见本书第51页。
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3.2见本书第54页。
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3.3 下面的黑体数字是参数还是统计量？美国劳工部宣布，在上个月调查了60000个住户样本中所有属于劳动人口的人，其中有9.7%的人失业。
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3.4 下面的黑体数字是参数还是统计量？一辆满载滚珠轴承的货车，平均直径是2.503厘米，在买主对整批货的可接受范围之内。检查者从这批货中抽验100个滚珠轴承，得到的平均直径是2.515厘米，超过买主的可接受范围，所以整批滚珠轴承被买主退货了。
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3.5 下面的黑体数字是参数还是统计量？选民登记记录显示，费城选民中有15.4%的人为共和党人。然而，该市的一个电台脱口秀节目发现，在最近致电给他们的20位本地居民中，有60%的人为共和党人。
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3.6 下面的黑体数字是参数还是统计量？一个全国性民意调查机构利用一种随机拨号装置，拨打全国的住宅电话。在最先拨打的100个号码当中，有32个是未登记的。这并不令人惊讶，因为全美国有34%的住宅电话，没有被住宅电话号码随机抽样调查抽中。
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3.7 抽取多个样本实验。图3–1和图3–2显示出，当我们从同一个总体抽取多个样本时，样本统计量的情况。你可以依照同样的步骤，做一个小型实验。
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