在抽样调查中，利用辅助信息对被抽取的样本进行事后分层时，一个辅助信息并不一定能够达到所需的估计精度，往往还需要考虑多个分层变量，这就存在辅助信息是否完备的问题。在实践中，完全事后分层仅仅是其中一种情况，更常见的则是不完全事后分层问题。

本书提出的序贯调整估计量尽管在精度上不是明显优于经典的方法，但是，这个有特色的新估计量构造起来容易、估计量形式也比经典的估计量简单，而且，它的提出对于如何更加有效地利用辅助信息提高估计量的精度、开拓不完全事后分层研究的新领域，以及解决样本的无回答问题等等都有着理论和实践上的积极意义。