本文以武汉市的社区数据和人口数据还有社会调查的结果数据为数据源,从空间抽样、抽样评价、抽样框改进和调查结果的统计推断四个方面入手,系统研究了抽样、抽样方案合理性的判断、改进抽样框的方法和使用社会调查结果进行统计推断来改进抽样方案,将空间均匀性评价和统计推断的方法应用到社会调查前的抽样环节、抽样框改进环节和社会调查后结果的统计推断中,用以对抽样方案进行评价并给出修改建议,研究得到较优抽样方案的方法。本文的主要研究工作如下:(1)社会调查空间抽样与相关分析从空间人文社会学的角度确定社会调查的空间抽样对空间分区的标准,提出使用随机抽样和分层抽样相结合的多阶段空间抽样方法。在此基础上探索使用GIS技术对抽样结果和属性数据进行空间化和可视化的方法。对比传统的抽样结果评价方法,采用最邻近距离法,G函数法,F函数法和Ripley’s K函数法等方法对抽样结果进行空间上的均匀性评价,对比结果的不同之处,选择适合社会调查的均匀性评价方法。针对社会调查抽样从地理位置固定的待抽取样本中抽取得到抽样方案存在不足,为了能够有效规避这一问题,使用枚举实验的方法,分别选取样本集分布均衡和聚集的两种不同特征的样区进行实验,在平衡样本空间分布均匀性和抽样成本的情况下,探讨抽样框的改进方法。(2)社会调查空间抽样软件开发一个服务于社会调查的空间抽样软件。包含内嵌抽样框的多阶段抽样,对抽样结果使用最邻近距离法进行判断,得到空间上分布最均匀或最趋近于均匀的抽样方案,并对抽样的结果进行实时的可视化。(3)服务于样本评价的调查结果的统计推断研究根据2014年“武汉市社会状况综合调查”的调查数据,使用2000个调查样本对工作的满意程度、对武汉市居住环境的评价、对生活幸福感的评价数据,推断武汉市居民这三项生活指标的整体状况,将得到的结果与先验知识进行比对,按照不同区域的数值表达分析结果存在的问题,反向论证抽样方案的好坏,并根据区域数据的表现,对抽样方案提出改进意见。