標本調査を学ぶ前に
1.標本調査の基礎知識
　1.1母集団と母集団特性値
　　1.1.1母集団
　　1.1.2変数
　　1.1.3母集団特性値
　1.2標本抽出
　　1.2.1全数調査と標本調査
　　1.2.2抽出枠
　　1.2.3復元抽出法と非復元抽出法
　　1.2.4全ての可能な標本
　　1.2.5確率抽出法と非確率抽出法
　　1.2.6包含確率
　1.3推定と誤差評価
　　1.3.1統計量と推定量
　　1.3.2誤差評価
　　1.3.3不偏推定量
　　1.3.4推定量の分散・標準誤差
　　1.3.5信頼区間
2.線形推定量
　2.1Horvitz-Thompson推定量
　　2.1.1Horvitz-Thompson推定量
　　2.1.2Horvitz-Thompson推定量の性質
　2.2Hansen-Hurwitz推定量
　　2.2.1復元抽出の方法
　　2.2.2Hansen-Hurwitz推定量
　　2.2.3Hansen-Hurwitz推定量の性質
　2.3抽出ウェイト
　　2.3.1抽出ウェイト
　　2.3.2抽出ウェイトの役割
　　2.3.3抽出ウェイトを用いた分散の推定量
　2.4補遺
3.単純無作為抽出法
　3.1単純無作為抽出法
　　3.1.1単純無作為抽出の方法
　　3.1.2単純無作為抽出法における推定
　　3.1.3抽出ウェイトを用いた推定量の表現
　3.2系統抽出法
　　3.2.1系統抽出の方法
　　3.2.2系統抽出法の性質
　　3.2.3系統抽出法における推定
　3.3部分母集団に関する推定
　　3.3.1部分母集団とは
　　3.3.2部分母集団総計の線形推定
4.確率比例抽出法
　4.1確率比例抽出法
　　4.1.1確率比例抽出法とは
　4.2復元確率比例抽出の方法
　　4.2.1復元確率比例抽出法
　　4.2.2復元確率比例抽出法における線形推定
　4.3非復元確率比例抽出の方法
　　4.3.1非復元確率比例抽出法
　　4.3.2Poisson抽出法
　　4.3.3Sunterの方法
　　4.3.4Sampfordの方法
　　4.3.5Midzunoの方法
　　4.3.6系統抽出法
　　4.3.7Rao-Hartley-Cochranの方法
　4.4デザイン効果
　　4.4.1デザイン効果とは
　　4.4.2デザイン効果の推定
5.比推定量
　5.1比推定量
　　5.1.1比推定量とは
　　5.1.2比推定量の性質
　　5.1.3サイズを用いた比推定量
　5.2線形化による推定量の分散の近似
　　5.2.1線形化変数
　　5.2.2比推定量の分散の近似
　5.3母集団平均と母集団割合の推定
　　5.3.1母集団平均の推定
　　5.3.2母集団割合
　　5.3.3母集団割合の推定
　5.4母集団分散の推定
　　5.4.1母集団分散
　　5.4.2母集団分散の推定
　　5.4.3母集団共分散・母集団相関係数の推定
　5.5母集団中央値の推定
　　5.5.1母集団中央値
　　5.5.2母集団中央値の推定
　5.6補遺
6.層化抽出法
　6.1層化抽出法
　　6.1.1層化抽出法とは
　　6.1.2層化抽出の方法
　　6.1.3層化抽出法における線形推定
　6.2層の構成
　　6.2.1各層への標本サイズの割当法
　　6.2.2層化抽出法のデザイン効果
　　6.2.3層の構成
　　6.2.4標本サイズが1の層
　6.3層化抽出法における比推定量
　　6.3.1結合比推定量と個別比推定量
　　6.3.2比推定量の分散
　6.4事後層化
　　6.4.1事後層化とは
　　6.4.2母集団総計の事後層化推定
　　6.4.3事後層化ウェイト
　　6.4.4事後層化推定量の分散の推定
　　6.4.5母集団平均の事後層化推定
　　6.4.6レイキング
7.回帰推定量
　7.1差分推定量
　　7.1.1差分推定量とは
　　7.1.2差分推定量の性質
　7.2一般化回帰推定量
　　7.2.1一般化回帰推定量とは
　　7.2.2一般化回帰推定量の性質
　　7.2.3部分母集団と一般化回帰推定
　7.3キャリブレーション推定量
　　7.3.1キャリブレーション推定量とは
　　7.3.2キャリブレーションウェイト
　　7.3.3いくつかの推定量間の関係
8.集落抽出法
　8.1集落抽出法
　　8.1.1集落抽出法とは
　　8.1.2集落抽出の方法
　8.2集落抽出法における推定
　　8.2.1集落抽出法における推定
　　8.2.2単純無作為集落抽出法
　　8.2.3確率比例集落抽出法
　8.3級内相関係数
　　8.3.1級内相関係数と推定量の分散
　　8.3.2集落抽出法のデザイン効果
9.多段抽出法
　9.1多段抽出法
　　9.1.1多段抽出法とは
　　9.1.2二段抽出の方法
　9.2二段抽出法における推定
　　9.2.1二段抽出法における線形推定量
　　9.2.2線形推定量の分散
　　9.2.3線形推定量の分散の推定量
　9.3多段抽出法と層化抽出法
　　9.3.1多段抽出法における推定量
　　9.3.2多段抽出法における層化抽出法
　9.4補遺
10.二相抽出法
　10.1二相抽出法
　　10.1.1二相抽出法とは
　　10.1.2二相抽出の方法
　10.2二相抽出法における推定量
　　10.2.1二相抽出法における推定量
　　10.2.2確率比例抽出のための二相抽出法
　　10.2.3層化抽出のための二相抽出法
　　10.2.4比推定のための二相抽出法
　　10.2.5一般化回帰推定のための二相抽出法
　10.3継続調査
　　10.3.1継続調査
　　10.3.2ローテーション抽出法
　　10.3.3母集団総計の差の推定量
11.その他の話題
　11.1標本サイズの定め方
　　11.1.1目標精度
　　11.1.2標本サイズの定め方
　11.2分散の推定法
　　11.2.1副標本法
　　11.2.2Balanced Repeated Replication法
　　11.2.3ジャックナイフ法
　　11.2.4ブートストラップ法
　　11.2.5一般化分散関数
　11.3区間推定
　　11.3.1区間推定
　　11.3.2分散の自由度
　11.4非標本誤差
　　11.4.1非標本誤差
　　11.4.2間接質問法
　11.5無回答
　　11.5.1無回答の影響
　　11.5.2再調査
　　11.5.3回答確率
　　11.5.4キャリブレーション
　　11.5.5代入法
12.クロス表
　12.1クロス表
　　12.1.1クロス表の推定
　　12.1.2一般化デザイン効果
　12.2適合度検定
　　12.2.1適合度検定
　　12.2.2Wald検定
　　12.2.3Bonferroni検定
　　12.2.4Rao-Scott修正
　　12.2.5検定方法間の比較
　12.3クロス表の検定
　　12.3.1等質性の検定
　　12.3.2独立性の検定
　12.4補遺
13.回帰分析
　13.1重回帰分析
　　13.1.1重回帰モデル
　　13.1.2デザインに基づく考え方とモデルに基づく考え方
　　13.1.3回帰係数の推定
　　13.1.4回帰係数に関する仮説検定
　13.2ロジスティック回帰分析
　　13.2.1ロジスティック回帰分析
　　13.2.2回帰係数の推定
参考文献
索引