普查
pǔ chá
普查是从整个总体的每一个成员那里收集数据的研究，而非只调查样本。
Definition
普查是指从一个群体中的每一个人或事物那里收集信息，而不仅仅是一个样本，是对整个总体的完全枚举，区别于抽样调查。由于普查测量的是整个总体，它直接得出参数而非估计值；然而普查成本高、耗时长，并且容易出现漏计。普查误差包括覆盖误差（遗漏单位）、无回应误差和测量误差，美国人口普查局等机构使用包括双系统估计（捕获-再捕获）在内的统计方法来修正漏计。
Example
美国政府每 $10$ 年进行一次普查，试图统计并收集全国每一位居民的信息。一家拥有 $25$ 名员工的小公司对全部 $25$ 人进行工作满意度调查，同样也是在进行普查，因此得出的平均满意度分数是一个总体参数，而非估计值。双系统估计将普查和普查后调查视为两个独立样本：若 $N^*$ 为修正后的总体估计值，则 $N^* = (n_1 \times n_2)/m$，其中 $n_1$ 和 $n_2$ 分别是两次计数的规模，$m$ 是匹配数。
Key Insight
普查能给你最完整的画面，但也是成本最高、最耗时的方法，这就是为什么人们常常改用样本。即使是普查也会有误差：有些人拒绝回应，有些人无法联系到，还有些人被重复计数，因此设计良好的样本有时会比有缺陷的普查更准确。"数一数每一个人"这句话看似简单，实则掩盖了相当大的统计复杂性：对一个庞大、流动、异质的总体做到完美枚举实际上是不可能的，这使得统计调整方法变得不可或缺。