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统计抽样技术在政策评估中的改进
引言
政策评估是公共管理的关键环节，其结果直接影响政策调整、资源分配和公共服务优化。统计抽样技术作为政策评估的核心工具，通过从目标群体中选取代表性样本，以有限数据推断整体特征，为评估提供科学依据。然而，随着政策环境复杂化（如覆盖群体多元、实施周期动态化、影响因素交织化），传统抽样技术逐渐显现出覆盖不全、偏差控制不足、动态适应性弱等问题，制约了评估结果的准确性和决策参考价值。近年来，学术界与实务界围绕统计抽样技术的改进展开探索，通过方法创新、数据融合与质量控制优化，推动政策评估向更精准、更全面的方向发展。本文将从传统技术的应用局限出发，系统梳理改进路径，并结合实践
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