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本书着眼于数据科学时代现实复杂情形下调查研究中的设计与分析问题，针对大规模调查的拆分设计与估计展开研究与讨论，围绕调查数据的缺失处理、变量选择、区隔分析、潜变量建模等问题展开讨论。全书共七章，分别从问题剖析、方法讲解、实例分析的角度展开。

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  第1章问卷拆分设计与分析1
  1.1研究背景和数据结构2
  1.2成组观测数据的最优整合学习4
  1.3ESS数据分析10
  1.4小结与评述13
  1.5附录14
  第2章整合调查设计与分析20
  2.1整合调查设计21
  2.2分块加权最小二乘估计28
  2.3ESS数据分析31
  2.4小结与评述38
  2.5附录39
  第3章缺失调查数据的变量选择46
  3.1研究背景46
  3.2一般线性回归模型情形52
  3.3广义线性回归模型情形59
  3.4小结与评述67
  3.5附录68
  第4章异质调查数据的特征选择79
  4.1研究背景79
  4.2基于TGDR的分层整合分析80
  4.3基于惩罚的分层整合分析93
  4.4小结与评述102
  4.5附录103
  第5章计数数据的多点膨胀分析106
  5.1研究背景107
  5.2零膨胀计数数据回归分析109
  5.3多点膨胀计数数据回归分析116
  5.4小结与评述121
  5.5附录122
  第6章混合数据的稀疏区隔分析129
  6.1研究背景130
  6.2基于参数模型的思路133
  6.3基于非参数模型的思路139
  6.4小结与评述145
  6.5附录146
  第7章非连续观测的潜变量建模152
  7.1带分层结构数据的分析问题154
  7.2二阶因子模型及其估计方法155
  7.3SD3实例分析163
  7.4小结与展望166
  7.5附录：测量模型的对数似然函数167
  参考文献169