在社会科学研究、公共卫生管理和市场调研等领域，普查（Survey）是一种常见的数据收集方法。它通过问卷调查、访谈或其他方式，对一定数量的人群进行信息采集，以获取有关该人群特征、行为习惯或其他相关信息的数据。然而，不同的领域和不同的研究目的可能会使用不同的术语来描述普查中的不同概念。在本文中，我们将详细解释一些普查中常用的名词，并以真实案例加以说明。
1. 访问率（Response Rate）
访问率是指所有被选中的样本个体中实际参与答题比例。在进行普查时，高访问率通常意味着更可靠的数据。但在某些情况下，低访问率也可能不是问题，因为如果样本量足够大，即使只有部分成员响应，也能够代表整个人群。
例如，在一项关于消费者购物习惯的普查中，如果选择了1000名潜在顾客，但只有800人回复，那么访问率就是80%。这表明有20%的人未能参与调查，但由于样本量较大，这对于分析结果并无太大影响。
2. 样本大小（Sample Size）
样本大小是指被选中的个体总数，它与统计显著性水平有关。当样本越大时，可以获得更精确的统计结果。但同时也要考虑到成本因素，因为随着样本规模增加所需资源也会相应增加。
一个典型案例是在疫苗接种 普查 中，为了确保统计结论具有足够的大概性，可以需要收集成千上万人的数据。此外，由于疫苗接种覆盖面广泛，因此即便有一小部分受试者未能参加调查，其对整体结论影响也是可以忽略不计的。
3. 回避偏差（Non-response Bias）
回避偏差发生在那些没有完成答卷或者没有回复者的情况下。如果这些未响应者与响应者有显著差异，则这种偏差可能导致整个调查结果失去有效性。这是一个普查设计时需要特别注意的问题，因为如何减少回避偏差往往取决于具体研究对象及其特征。
例如，在一次关于教育程度对职业发展影响 的国际比较项目中，如果发现来自某些国家或地区的人士回答得较少，而这些国家或地区的人口结构又与其他国家不同，那么就必须考虑到这一回避偏差对最终结论可能产生什么样的影响，并且制定相应策略来减轻这种问题，如通过多渠道联系等方式提高返回率。
4. 显著性水平（Significance Level）
显著性水平是衡量假设检验结果是否值得信赖的一条线索。通常设置为0.05，即95%置信区间内表示假设成立。如果观察到的效应超过这个阈值，则认为观测到的效用是“显著”的；反之则不然。在实际操作过程中，选择合适的显著性水平非常重要，它直接关系到我们接受哪些结果为“真实”而拒绝哪些为“偶然”。
此外，还有许多其它名词如抽样误差、置信区间、效度测试等，也都是理解和实施有效普查至关重要的一环。本文仅提供了几个关键术语作为入门点，让读者能够进一步探究和学习更多关于这方面知识内容。