六、抽樣設計

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1 十 一 抽 樣 設 計 抽 樣 與 普 查 抽 樣 相 關 名 詞 解 釋 與 定 義 評 估 抽 樣 架 構 的 標 準 與 順 序 抽 樣 研 究 的 優 點 抽 樣 程 序 (Samlping process) 抽 樣 種 類 隨 機 抽 樣 簡 單 隨 機 抽 樣 (Simple random sampling, SRS) 系 統 抽 樣 (Systematic sampling) 分 層 抽 樣 (Stratifies sampling) 集 群 抽 樣 (Cluster sampling) 地 區 抽 樣 (Area sampling) 分 段 抽 樣 非 隨 機 抽 樣 (Non-random sampling) 便 利 抽 樣 判 斷 抽 樣 配 額 抽 樣 (Quota sampling) 雙 重 抽 樣 滾 雪 球 抽 樣 (Snowball sampling) 抽 樣 方 法 的 選 擇 抽 樣 方 法 的 比 較 抽 樣 方 法 選 擇 的 原 則 電 話 訪 問 抽 樣 方 法 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 (Telephone directories sampling) 隨 機 數 字 撥 號 法 (Random-digit dialing, 簡 稱 RDD) 郵 寄 式 問 卷 調 查 Mail survey Mail survey 應 該 避 免 的 問 題 Mail survey 優 點 Mail survey 提 高 回 覆 率 的 方 法 Mail survey 適 合 的 母 體 改 良 式 Mail survey 第 1 頁 共 34 頁

2 11.12 網 路 研 究 問 卷 樣 本 大 小 的 決 定 樣 本 大 小 的 考 量 準 則 簡 單 隨 機 抽 樣 和 系 統 抽 樣 樣 本 數 估 算 思 考 評 估 研 究 意 義 抽 樣 方 法 作 業 問 題 研 討 第 2 頁 共 34 頁

3 十 一 抽 樣 設 計 Chapter 11 Sampling Designs 教 學 目 標 : 讓 學 生 知 悉 抽 樣 的 意 義 與 價 值 具 備 判 別 各 種 抽 樣 方 法 的 能 力 學 會 估 算 抽 樣 所 需 的 樣 本 數 量 熟 悉 各 種 抽 樣 方 法 的 優 缺 點 與 適 用 條 件 融 會 貫 通 明 辨 各 種 隨 機 和 非 隨 機 抽 樣 方 法 期 望 學 生 學 習 後, 能 夠 設 計 出 可 以 抽 出 具 有 代 表 性 樣 本 便 利 性 時 效 性 和 經 濟 性 的 抽 樣 程 序 ( 抽 樣 架 構 ) 研 究 對 象 的 選 擇 ( 人 事 時 地 物 必 須 明 確 設 定 ), 必 須 與 研 究 議 題 有 串 連 性 代 表 性 和 對 價 關 係 知 識 ( 認 知 ) 1. 分 辨 各 種 抽 樣 方 法 的 差 異 性 2. 敘 述 抽 樣 研 究 的 優 點 3. 評 斷 各 種 抽 樣 方 法 的 使 用 價 值 技 能 1. 能 依 據 教 材 的 引 導, 能 夠 選 擇 適 當 的 抽 樣 方 法 2. 能 依 循 教 材 的 引 導, 能 夠 設 計 出 可 以 執 行 的 抽 樣 程 序 態 度 ( 情 意 ) 1. 意 識 到 抽 樣 方 法 在 研 究 過 程 的 重 要 性 2. 依 據 研 究 議 題 研 究 對 象 與 抽 樣 方 法 的 邏 輯 連 慣 性, 判 斷 樣 本 的 代 表 性 教 學 成 效 評 估 : 作 業 考 試 研 究 計 畫 書 預 習 時 間 預 估 :2 hours 上 課 時 間 需 求 :2 hours 作 業 時 間 預 估 :2 hours 複 習 時 間 預 估 :3 hours 11.1 抽 樣 與 普 查 抽 樣 (Sampling) 觀 察 或 調 查 母 體 所 有 基 本 單 位 中 的 一 部 份, 只 選 擇 一 部 分 的 基 本 單 位, 進 行 觀 察 或 調 第 3 頁 共 34 頁

4 查 的 一 種 程 序 受 限 於 人 力 物 力 財 力 及 時 間 等 資 源 的 限 制, 無 法 對 全 部 母 體 (population) 的 基 本 單 位 加 以 觀 察 或 調 查 研 究 僅 能 針 對 部 分 母 體 的 基 本 單 位 進 行 分 析, 希 望 能 夠 以 樣 本 的 數 據 推 估 ( 探 索 ) 母 體 ( 研 究 對 象 ) 數 據 分 布 的 狀 態 影 響 樣 本 數 值 推 估 母 體 數 值 的 準 確 性, 包 括 : 樣 本 數 量 n 樣 本 的 代 表 性 和 母 體 ( 資 料 ) 中 特 定 研 究 變 數 的 分 散 程 度 ( 變 異 量 ) 普 查 (Complete survey, complete canvas, or census) 對 整 個 母 體 (Population) 每 一 個 基 本 單 位 皆 加 以 觀 察 或 調 查, 可 以 視 為 針 對 所 有 基 本 單 位, 進 行 觀 察 或 調 查 的 一 種 程 序 11.2 抽 樣 相 關 名 詞 解 釋 與 定 義 母 體 (Population or universe) 於 特 定 研 究 議 題 下 欲 研 究 調 查 對 象 之 集 合, 由 一 群 具 有 某 種 共 同 特 徵 (characteristics) 屬 性 的 基 本 單 位 (element) 所 構 成 的 群 體 (group) 稱 為 族 群 研 究 族 群 母 體 群 體 (Population or universe) 母 群 體 (Parent population or parent universe) 或 研 究 對 象 特 定 研 究 議 題 下, 其 所 有 基 本 單 位 ( 元 素 ) 的 集 合 體 可 以 視 為 研 究 觀 察 ( 可 能 ) 對 象 的 全 部 集 合 母 體 的 基 本 單 位 數 量 一 般 利 用 N 符 號 代 表 欲 研 究 特 定 遊 樂 區 遊 客 的 旅 遊 動 機, 則 蒞 臨 該 旅 遊 區 的 遊 客, 皆 為 該 研 究 的 母 體 (population) 討 論 問 題 : 可 否 選 擇 研 究 對 象 是 尚 未 出 發 或 未 蒞 臨 旅 遊 地 點 的 人, 研 究 調 查 其 旅 遊 動 機? 母 體 ( 研 究 對 象 ) 的 選 定 需 與 研 究 議 題 相 互 配 合 邏 輯 連 慣 三 明 治 教 學 成 效 評 估, 選 定 在 學 學 生 當 母 體 主 題 樂 園 動 物 園 遊 客 滿 意 度 調 查, 選 定 尚 未 離 開 園 區 的 遊 客 主 題 樂 園 動 物 園 遊 客 遊 憩 體 驗 調 查, 選 定 尚 未 離 開 園 區 的 遊 客 若 研 究 架 構 中 有 消 費 金 額 停 留 時 間 重 遊 意 願 滿 意 度 體 驗 成 效 評 估 等 研 究 變 數, 皆 不 宜 於 遊 客 尚 未 完 成 遊 程 時 進 行 調 查 有 限 母 體 (Finite population) 母 體 所 包 含 的 基 本 單 位 數 有 一 定 數 量, 可 以 計 數 產 生 明 確 數 值 母 體 屬 於 固 定 狀 態 者, 新 陳 代 謝 的 頻 率 不 高 第 4 頁 共 34 頁

5 無 限 母 體 (Infinite population) 母 體 所 含 的 基 本 單 位 數 量 很 大, 難 以 計 量 產 生 明 確 數 值 ; 非 無 窮 大, 但 要 實 際 計 量, 並 不 容 易 母 體 屬 於 流 動 狀 態 者, 新 陳 代 謝 的 頻 率 很 高 目 標 族 群 (target population) 具 有 特 定 屬 性 或 特 徵 之 基 本 單 位 的 集 合 體 基 本 單 位 (Individual) 係 指 母 體 (population) 中 個 別 份 子 單 獨 ( 單 一 獨 立 ) 和 無 法 再 分 割 的 個 別 成 份 ( 元 素 ) 稱 為 基 本 單 位 基 本 調 查 單 位 研 究 個 體 個 體 (Individual) 或 元 素 (Element) 在 社 會 科 學 ( 餐 飲 觀 光 休 閒 領 域 ) 的 母 體 中 幾 乎 個 體 (individual) 皆 是 指 個 人 消 費 者 遊 客 遊 憩 者 顧 客 會 員 員 工 國 人 主 管 基 本 單 位 除 個 人 以 外, 亦 有 可 能 包 含 服 務 業 零 售 業 製 造 業 市 場 國 家 甚 至 沒 有 生 命 的 物 體 皆 可 能 是 母 體 的 基 本 單 位 樣 本 (Sample) 母 體 的 一 部 份, 在 抽 樣 調 查 中, 僅 蒐 集 及 分 析 樣 本 的 數 值 資 料, 然 後 根 據 樣 本 提 供 的 資 訊 來 瞭 解 / 探 索 母 體 的 情 況, 故 樣 本 必 須 具 有 代 表 性 樣 本 的 基 本 單 位 數 量 一 般 利 用 n 符 號 代 表 母 數 (population parameter) 代 表 母 體 (population) 中 特 定 特 徵 (characteristic) 屬 性 (attribute) 或 變 數 (variable) 的 數 值 ( 測 量 值 ) 稱 為 母 數 母 體 參 數 研 究 族 群 參 數 (population parameter) 或 參 數 (Parameter) 即 研 究 調 查 欲 獲 得 的 核 心 數 值 母 體 特 定 屬 性 的 平 均 值 (mean, M) 標 準 偏 差 標 準 差 (standard deviation, SD) 變 異 數 (variance, V) 比 例 (proportion, p) 等 統 計 值 (statistics) 由 樣 本 獲 得 的 特 定 特 徵 (characteristic) 屬 性 (attribute) 或 變 數 (variable) 的 數 值 ( 測 量 值 ) 稱 為 統 計 值 統 計 量 (statistics) 樣 本 統 計 量 (sample statistics) 或 估 計 值 (Estimate), 用 以 估 計 ( 推 估 ) 母 體 的 參 數 第 5 頁 共 34 頁

6 樣 本 特 定 屬 性 的 平 均 值 (mean, M) 標 準 偏 差 標 準 差 (standard deviation, SD) 變 異 數 (variance, V) 比 例 (proportion, p) 等 抽 樣 單 位 (Sampling unit) 一 組 基 本 單 位 中, 經 由 抽 樣 程 序 選 出 數 個 單 獨 的 基 本 單 位 (unit) 若 是 複 雜 的 抽 樣 程 序 中, 即 可 能 會 運 用 到 很 多 不 同 層 次 的 抽 樣 單 位 高 雄 市 市 民 為 母 體, 先 選 一 個 行 政 區 為 樣 本, 再 由 選 出 的 行 政 區 內 選 一 群 家 庭, 再 由 選 出 的 家 庭 中, 選 出 成 年 人 做 為 樣 本 行 政 區 家 庭 及 成 年 人 即 分 別 三 個 抽 樣 程 序 中 三 個 階 段 的 抽 樣 單 位 成 年 人 才 抽 樣 程 序 的 基 本 單 位 抽 樣 架 構 (Sampling frame) 抽 樣 單 位 的 集 合 體, 由 此 集 合 體 選 出 樣 本 故 抽 樣 架 構 是 對 母 體 一 種 範 圍 區 域 大 小 和 時 間 ( 人 事 時 地 物 ) 的 界 定 抽 出 樣 本 愈 能 代 表 母 體, 表 示 抽 樣 架 構 愈 接 近 母 體 的 所 有 組 成 基 本 單 位 簡 單 的 抽 樣 設 計, 其 抽 樣 架 構 即 是 ( 等 同 ) 母 體 以 母 體 做 為 研 究 的 開 端, 找 出 可 採 用 的 抽 樣 架 構, 評 估 各 種 抽 樣 架 構, 再 決 定 最 符 合 研 究 議 題 需 求 之 抽 樣 架 構 研 究 資 料 是 由 某 大 學 2015 年 在 籍 的 所 有 日 間 部 大 學 生 及 其 父 母 隨 機 抽 樣 500 組 學 生 和 家 長 之 組 合 為 本 研 究 之 樣 本 研 究 資 料 是 由 高 雄 市 ( 三 民 區 : 賣 場 ; 苓 雅 區 : 賣 場 ; 鹽 埕 區 : 賣 場 ; 小 港 區 : 賣 場 ; 左 營 區 : 賣 場 ; 楠 梓 區 : 賣 場 ) 內 各 大 賣 場 內 以 便 利 抽 樣 法, 於 2015 年 3~4 月 份 期 間 抽 取 450 個 18 歲 以 上 消 費 者 為 樣 本, 每 個 賣 場 分 別 抽 取 50 個 樣 本 研 究 資 料 是 由 2015 年 高 雄 市 電 話 號 碼 簿 隨 機 抽 取 350 個 樣 本 抽 樣 偏 差 (Sampling bias) 抽 樣 有 時 ( 有 意 或 無 意 ) 會 抽 到 不 是 典 型 或 代 表 性 的 基 本 單 位 或 具 有 特 殊 特 徵 ( 超 級 高 高 級 低 的 異 常 數 值 ) 之 基 本 單 位, 所 產 生 的 研 究 偏 差 第 6 頁 共 34 頁

7 估 計 誤 差 利 用 樣 本 的 統 計 值 估 算 母 體 的 參 數 時, 難 免 在 樣 本 的 統 計 量 和 母 體 的 參 數 會 產 生 差 距 分 為 抽 樣 誤 差 和 非 抽 樣 誤 差 兩 種 抽 樣 誤 差 (Sampling error) The degree of error to be expected for a given sample design. (Babbie, 2001) 因 抽 樣 時 樣 本 可 能 會 偏 離 母 體, 其 間 的 差 距, 可 用 統 計 方 法 估 算 其 差 距 大 小 抽 樣 經 分 析 獲 得 的 統 計 值 (statistic) 與 族 群 參 數 (parameter) 的 差 距 樣 本 中 包 含 某 些 特 殊 屬 性 的 基 本 單 位, 破 壞 樣 本 的 代 表 性 可 能 是 由 碰 巧 (chance) 抽 樣 方 法 (sampling method) 抽 樣 架 構 及 推 論 方 法 所 致 非 抽 樣 誤 差 (Non-sampling error) 因 抽 樣 誤 差 以 外 的 因 素, 所 導 致 的 差 距 主 要 是 由 人 為 因 素 所 導 致, 可 能 是 資 料 填 寫 不 實 遺 漏 錯 估, 或 資 料 整 理 分 析 時 輸 入 錯 誤 計 算 錯 誤 反 向 問 題 數 值 未 導 正 等 非 抽 樣 誤 差 的 大 小 無 法 精 確 估 算, 操 作 上 會 假 設 非 抽 樣 誤 差 很 小, 可 忽 略 不 計 惟 實 際 操 作 層 面 若 研 究 者 無 經 驗 粗 心 無 人 教 導 提 醒 請 他 人 代 工 等, 可 能 會 使 非 抽 樣 誤 差 變 大, 甚 至 於 高 過 抽 樣 誤 差, 成 為 研 究 的 主 要 誤 差 來 源, 致 使 研 究 結 論 的 推 估 完 全 錯 誤 抽 樣 比 率 (Sampling ratio) 抽 樣 比 例 樣 本 個 數 除 以 母 體 總 數 的 比 率 系 統 性 偏 差 (Systematic bias) 系 統 性 偏 誤 若 研 究 工 具 不 可 靠 信 度 低, 即 表 示 研 究 工 具 無 法 依 據 研 究 目 的 執 行 研 究, 其 可 能 產 生 的 研 究 偏 差 系 統 性 誤 差 (Systematic error) 系 統 性 錯 誤 母 體 中 大 多 數 具 有 反 對 或 支 持 的 傾 向, 則 容 易 產 生 的 研 究 誤 差 系 統 性 誤 差 對 個 別 的 影 響 都 是 固 定 標 準 誤 差 (Standard error) The standard error is the standard deviation of the sampling means. 第 7 頁 共 34 頁

8 The standard error of the sample mean = SE = se = σ x = s2 Where s = standard deviation of sample mean n = sample size n = s n 若 連 續 進 行 多 次 的 隨 機 抽 樣 (Random sampling), 則 每 次 隨 機 抽 樣 的 樣 本 平 均 值, 會 呈 現 趨 近 於 常 態 分 佈 (Normal distribution) 以 樣 本 平 均 值 x 為 中 心, 則 在 數 個 標 準 偏 差 的 範 圍 內 的 機 率 為 : P[(x σ) X (x + σ)] = P[(x 2σ) X (x + 2σ)] = P[(x 3σ) X (x + 3σ)] = 在 某 主 題 遊 樂 區 中, 若 系 統 抽 樣 選 取 100 名 欲 離 開 此 遊 樂 區 之 遊 客, 調 查 其 在 遊 樂 區 內 消 費 金 額, 若 其 消 費 金 額 平 均 值 x 為 元, 標 準 偏 差 (Standard deviation)s 為 51.2 元, 則 標 準 誤 差 (Standard error, SE) 為 : s SE = se = = 51.1 = 5.12 n 100 統 計 標 準 誤 差 (Standard error) 數 值 的 目 的, 主 要 是 提 供 有 關 於 樣 本 平 均 值 (Sample mean) 與 母 體 平 均 值 (Population mean) 兩 者 之 間 差 距 量 的 參 考 數 值, 或 者 是 提 供 母 體 平 均 值 位 處 區 間 的 正 確 性 估 算 所 以, 可 以 推 估 母 體 平 均 值 (Population mean, μ) 是 位 於 樣 本 平 均 值 (x = 578.4)± 標 準 誤 差 (se = 5.12) 的 區 間 內, 即 為 573.3~583.5 元 區 間 內 如 此, 標 準 誤 差 (Standard error) 數 值 提 供 估 算 一 定 程 度 的 正 確 性 價 值 信 賴 水 準 (Confidence level or Degrees of confidence) 以 樣 本 估 計 值 推 論 母 體 參 數 時, 正 確 估 計 的 概 率 即 為 信 賴 水 準, 研 究 者 以 此 表 示 正 確 估 計 程 度 在 某 主 題 遊 樂 區 中, 若 系 統 抽 樣 選 取 100 名 欲 離 開 此 遊 樂 區 之 遊 客, 調 查 其 在 遊 樂 區 內 消 費 金 額, 若 其 消 費 金 額 平 均 值 x 為 元, 標 準 偏 差 (Standard deviation)s 為 51.2 元, 則 標 準 誤 差 (Standard error) 為 :SE = se = 5.12 若 與 將 該 調 查 的 信 賴 水 準 (Confidence level) 設 定 為 95 %, 依 據 P[(x 2σ) μ (x + 2σ)] = , 必 須 使 用 兩 個 標 準 誤 差 的 範 圍, 則 估 算 母 體 平 均 值 (Population mean) μ 位 於 :(x 2se) μ (x + 2se) 區 間 ( ) μ ( ) μ 故, 該 消 費 金 額 調 查 推 估 母 體 平 均 值 (Population mean) 位 於 568.2~588.6 元 之 間, 達 到 95 % 的 信 賴 水 準 即 有 95 % 的 機 會 推 估 母 體 平 均 值 正 確 位 於 上 述 區 間 ; 在 20 次 推 估 中 有 19 次 正 確 第 8 頁 共 34 頁

9 同 理, 若 設 定 % 的 信 賴 水 準, 則 估 算 母 體 平 均 值 (Population mean) μ 位 於 :(x 3se) μ (x + 3se) 區 間 ( ) μ ( ) μ 消 費 金 額 調 查 推 估 母 體 平 均 值 (Population mean) 位 於 563.0~593.8 元 之 間, 達 到 % 的 信 賴 水 準 請 嘗 試 計 算 90 % 信 賴 水 準, 族 群 平 均 數 (Population mean) 之 信 賴 區 間? 可 否 設 定 100 % 的 信 賴 水 準? 其 意 義? 信 賴 水 準 設 定 可 以 使 用 於 非 隨 機 性 抽 樣? 容 忍 誤 差 (Tolerated error) 或 精 確 度 (Degree of precision) 抽 樣 過 程 中, 設 定 母 體 平 均 值 正 負 (±) 多 少 百 分 比 (%) 作 為 估 計 的 容 忍 誤 差 精 確 度 不 可 能 百 分 之 百, 容 忍 誤 差 便 是 研 究 者 事 先 設 定 的 容 忍 範 圍 區 間 11.3 評 估 抽 樣 架 構 的 標 準 與 順 序 Reference A. 足 夠 符 合 研 究 調 查 目 的 所 需 的 母 體 數 量 量 要 足 夠, 代 表 性 較 高 研 究 餐 廳 內 消 費 行 為, 若 母 體 只 設 定 週 六 日 的 消 費 者, 其 對 研 究 議 題 而 言, 母 體 設 定 的 範 圍 是 否 足 夠? 是 否 能 有 代 表 性? B. 完 整 包 括 母 體 中 的 所 有 可 能 基 本 單 位, 必 須 包 含 在 不 同 時 間 和 地 點 可 能 的 研 究 對 象 C. 不 重 複 抽 樣 架 構 中 的 每 一 個 基 本 單 位, 不 應 在 同 一 個 抽 樣 架 構 中 重 複 出 現 D. 正 確 抽 樣 架 構 中 所 列 舉 的 基 本 單 位 應 力 求 正 確, 在 很 多 情 況 下, 由 於 母 體 的 動 態 性, 很 難 獲 得 一 個 完 全 正 確 的 抽 樣 架 構 E. 便 利 抽 樣 架 構 應 易 於 執 行, 方 便 採 用, 且 可 配 合 研 究 目 的 而 做 適 當 的 調 整 第 9 頁 共 34 頁

10 11.4 抽 樣 研 究 的 優 點 A. 可 節 省 人 力 與 物 力 以 較 少 的 時 間 與 財 力 人 力 而 能 獲 得 相 當 可 靠 的 資 料 B. 可 縮 短 資 料 整 理 的 時 間 普 查 可 利 用 電 腦 縮 短 資 料 整 理 的 時 間, 但 所 花 費 的 時 間 仍 很 多 C. 可 對 所 抽 樣 本 深 入 研 究 樣 本 數 量 較 少, 一 般 皆 能 集 中 時 間 與 精 力, 作 詳 細 的 分 析 與 研 究 D. 可 避 免 中 斷 此 研 究 之 全 部 基 本 單 位 的 旅 遊 體 驗 觀 光 餐 旅 休 閒 領 域 中 若 進 行 普 查 時, 可 能 影 響 全 部 消 費 者 遊 客 的 旅 遊 體 驗, 使 用 抽 樣 時, 僅 迫 使 部 分 遊 客 中 斷 原 先 的 遊 程 規 劃, 而 接 受 訪 談 或 調 查 11.5 抽 樣 程 序 (Samlping process) 界 定 研 究 族 群 確 定 抽 樣 架 構 選 擇 抽 樣 方 法 評 估 抽 樣 結 果 收 集 樣 本 資 料 決 定 樣 本 大 小 界 定 母 體 (Define the target population) 確 定 抽 樣 架 構 (Identify the sampling frame) 11.6 抽 樣 種 類 抽 樣 技 術 可 以 依 據 其 機 率 和 抽 樣 程 序, 概 分 為 典 型 ( 基 本 ) 抽 樣 法 和 進 階 抽 樣 法 兩 大 類 別 典 型 ( 基 本 ) 抽 樣 法 一 般 典 型 ( 基 本 ) 抽 樣 法 中 依 據 基 本 單 位 被 選 為 樣 本 的 機 率, 可 區 分 為 隨 機 抽 樣 和 非 隨 機 抽 樣 兩 類 隨 機 抽 樣 機 率 抽 樣 (Probability sampling; Random sampling) 採 用 隨 機 (Randomness) 方 式 從 基 本 單 位 中 獲 得 樣 本 的 控 制 機 制 第 10 頁 共 34 頁

11 隨 機 抽 樣 中 每 個 基 本 單 位 被 抽 中 的 機 率 皆 相 等 且 獨 立 和 已 知 非 隨 機 抽 樣 非 機 率 抽 樣 (Non-probability sampling; Nonrandom sampling) 以 研 究 者 個 人 或 條 件 判 斷 做 為 樣 本 選 取 的 控 制 機 制 無 法 說 明 計 算 評 估 每 一 個 基 本 單 位 被 抽 取 的 機 率 故 每 一 個 基 本 單 位 被 抽 中 的 機 率 不 等 如 此, 無 法 很 難 解 釋 樣 本 在 母 體 中 的 代 表 性 一 般 典 型 ( 基 本 ) 抽 樣 法 中 依 據 樣 本 數 量 屬 於 固 定 或 連 續 性, 可 區 分 為 固 定 抽 樣 和 連 續 抽 樣 兩 類 固 定 抽 樣 (Fixed sampling) 抽 樣 選 取 樣 本 執 行 前, 所 需 要 的 樣 本 數 量 n 已 經 事 先 決 定 好, 在 絕 大 部 分 相 關 研 究 調 查 中 皆 是 如 此 因 為 研 究 調 查 預 算 總 額 是 依 據 樣 本 量 而 定, 在 預 算 的 限 制 下, 一 般 皆 是 先 決 定 好 所 需 要 的 樣 本 數 量 n, 再 執 行 抽 樣 選 取 樣 本 連 續 抽 樣 (Sequential sampling) 依 據 連 續 性 的 決 策 而 訂 定 抽 樣 數 量 者 主 要 研 究 ( 應 用 ) 於 具 有 累 積 性 特 徵 的 基 礎 者 若 經 過 小 量 樣 本 抽 樣 後, 無 法 將 該 議 題 歸 納 出 結 論 者, 則 需 要 更 多 的 觀 察 分 析 ; 若 仍 無 法 歸 納 出 結 論 時, 則 需 要 取 更 多 的 樣 本 數 量 進 行 分 析 調 查 連 續 抽 樣 法 可 以 提 供 在 抽 樣 過 程 (time) 中 資 料 變 動 的 趨 勢 分 析 ; 同 時 有 機 會 可 以 瞭 解 當 抽 樣 數 量 增 加 後, 其 增 加 的 歸 納 效 益 降 低 時, 即 可 適 時 中 斷 抽 樣, 可 以 節 省 抽 樣 成 本 進 階 抽 樣 法 融 合 不 同 的 典 型 抽 樣 方 法 的 優 點, 迴 避 或 降 低 典 型 抽 樣 方 法 的 缺 失, 設 計 符 合 特 定 研 究 議 題 和 研 究 對 象 的 抽 樣 方 法 期 望 樣 本 對 母 體 的 代 表 性 提 高, 獲 得 認 同 與 被 接 受 在 非 隨 機 抽 樣 方 法 中, 相 當 程 度 融 入 隨 機 的 概 念, 以 達 到 趨 近 於 隨 機 抽 樣 的 目 標 例 如 : 餐 廳 中 以 便 利 抽 樣 法 抽 出 消 費 者 當 成 樣 本, 抽 出 消 費 者 時, 分 時 段, 設 定 配 額, 以 達 到 樣 本 具 有 代 表 性 之 目 的 絕 大 部 分 的 研 究 皆 希 望 採 用 此 種 進 階 抽 樣 法, 具 備 可 行 性 代 表 性 經 濟 性 和 便 利 性 特 性 11.7 隨 機 抽 樣 第 11 頁 共 34 頁

12 隨 機 抽 樣 (Random sampling) 或 機 率 抽 樣 (Probability sampling) 最 大 優 點 : 可 以 獲 得 較 具 代 表 性 的 樣 本 A. 簡 單 隨 機 抽 樣 (Simple random sampling) B. 系 統 ( 間 隔 ) 抽 樣 (Systematic sampling) C. 分 層 抽 樣 (Stratifies sampling) D. 集 群 抽 樣 (Cluster sampling) E. 地 區 抽 樣 (Area sampling) 簡 單 一 階 段 地 區 抽 樣 (Simple, one-stage) 簡 單 二 階 段 地 區 抽 樣 (Simple, two-stage) 大 部 份 統 計 推 論 都 是 依 據 對 母 體 所 有 基 本 單 位 中 所 抽 取 的 樣 本, 分 析 樣 本 的 相 關 數 值, 以 作 為 研 究 調 查 結 論 的 推 論 基 準, 故 統 計 分 析 是 否 可 靠, 與 抽 取 樣 本 適 當 性 和 代 表 性 與 否 有 絕 對 的 關 係 ; 有 代 表 性 的 抽 樣 可 獲 得 可 靠 的 結 論, 沒 有 代 表 性 的 抽 樣 會 產 生 不 可 靠 的 結 論 為 了 獲 得 具 有 代 表 性 的 樣 本, 就 必 需 依 循 適 當 的 抽 樣 方 法 作 為 獲 得 樣 本 的 原 則 一 個 抽 樣 程 序 的 優 劣, 完 全 取 決 於 獲 得 樣 本 具 有 的 代 表 性 而 定, 樣 本 能 夠 充 分 代 表 母 體 之 全 部 基 本 單 位 的 程 度, 即 可 視 為 抽 樣 方 法 的 代 表 性 在 隨 機 抽 樣 中, 每 一 個 基 本 單 位 被 選 為 樣 本 的 機 率 皆 相 等, 因 此, 可 以 避 免 只 有 抽 中 具 有 少 數 特 徵 的 樣 本, 而 使 得 樣 本 的 代 表 性 失 真 或 偏 移 抽 樣 方 法 的 選 定, 必 須 依 據 研 究 對 象 的 特 性 而 異 全 部 基 本 單 位 獲 得 ( 掌 握 ) 通 常 不 可 能 或 有 相 當 程 度 的 困 難, 因 此, 必 須 考 慮 能 夠 獲 得 ( 掌 握 ) 的 基 本 單 位 的 集 合, 此 種 集 合 稱 為 抽 樣 母 體, 在 抽 樣 母 體 中 的 基 本 單 位, 稱 為 抽 樣 基 本 單 位 或 抽 樣 單 位, 通 常 抽 樣 母 體 具 有 名 冊, 方 便 進 行 抽 樣 調 查 故, 抽 樣 母 體 與 母 體 組 成 的 基 本 單 位 並 不 完 全 相 同, 有 時 兩 者 會 有 差 異 存 在 簡 單 隨 機 抽 樣 (Simple random sampling, SRS) 從 N 個 基 本 單 位 的 母 體 中, 抽 取 出 n 個 基 本 單 位 為 樣 本, 所 有 N 個 基 本 單 位 被 選 為 樣 本 的 機 率 ( 機 會 ) 皆 必 須 相 同, 即 稱 為 簡 單 隨 機 抽 樣 (Simple random sampling, SRS) Random sampling 或 單 純 隨 機 抽 樣 法 實 際 抽 樣 執 行 上, 很 難 確 保 每 一 個 基 本 單 位 被 抽 中 的 機 率 相 同 例 如 : 若 研 究 對 象 是 K 大 學 的 學 生, 學 生 總 數 那 麼 多, 很 難 保 證 每 一 位 學 生 被 選 為 樣 本 的 機 率 ( 機 會 ) 相 等 為 了 盡 可 能 讓 每 一 個 基 本 單 位 被 選 為 樣 本 的 機 率 相 等, 可 以 利 用 代 替 品 和 亂 數 表 兩 種 方 式, 協 助 抽 樣 的 進 行 第 12 頁 共 34 頁

13 運 用 母 體 所 有 基 本 單 位 的 代 替 品 進 行 簡 單 隨 機 抽 樣 : 若 K 大 學 的 學 生 總 數 N = 個, 將 所 有 學 生 ( 基 本 單 位 ) 進 行 排 序 編 號, 從 1 編 至 一 般 常 選 用 質 ( 重 量 顏 色 大 小 外 觀 表 面 平 整 度 觸 感 與 材 質 ) 皆 相 等 圓 球 竹 籤 吸 管 或 卡 片 為 代 替 品, 將 代 替 品 像 母 體 基 本 單 位 依 樣 編 號 標 記 ( 註 記 ), 從 1 編 至 將 代 替 品 前 後 順 序 盡 可 能 混 合, 導 致 其 代 替 品 編 號 沒 有 任 何 順 序 存 在 依 據 抽 樣 設 計 隨 機 選 出 n 個 代 替 品, 從 選 出 的 代 替 品 中 的 編 號, 找 出 相 同 編 號 的 基 本 單 位, 由 n 個 代 替 品 對 應 的 基 本 單 位, 即 為 簡 單 隨 機 抽 樣 的 樣 本 運 用 亂 數 表 或 隨 機 號 碼 表 進 行 簡 單 隨 機 抽 樣 : 1 若 K 大 學 的 學 生 總 數 N = 個, 將 所 有 學 生 ( 基 本 單 位 ) 進 行 排 序 編 號, 從 1 編 至 先 從 母 體 基 本 單 位 總 數 中 決 定, 需 要 使 用 的 亂 數 表 位 數 例 如 :N = 12000, 所 需 要 的 亂 數 表 位 數 即 為 5 位 ;N = 56, 所 需 要 的 亂 數 表 位 數 即 為 2 位 ;N = 556, 所 需 要 的 亂 數 表 位 數 即 為 3 位 3 從 亂 數 表 任 幾 行 或 任 幾 列 中, 選 出 5 位 數 的 亂 數 序 號 例 如 : 由 四 位 數 亂 數 表 中, 產 生 5 位 數 的 亂 數 序 號 由 上 面 4 位 數 亂 數 表, 重 新 定 位 成 下 面 5 位 數 亂 數 表 在 上 表 中 數 值 皆 大 於 母 體 基 本 單 位 總 數 N = 12000, 故 不 予 採 用 從 第 一 列 中 獲 得 三 個 樣 本 編 號 6 依 此 程 序, 若 後 續 選 出 與 前 面 選 出 有 重 複 序 號 者, 只 有 取 一 組 即 可, 直 到 完 成 所 需 要 的 樣 本 數 n 為 止 7 找 出 與 上 述 由 亂 數 表 獲 得 的 樣 本 編 號 相 同 編 號 之 基 本 單 位, 即 為 簡 單 隨 機 抽 樣 的 樣 本 四 位 數 亂 數 表 Table of random digits 第 13 頁 共 34 頁

14 簡 單 隨 機 抽 樣 法 的 優 點 A. 從 母 體 中 抽 選 樣 本, 操 作 程 序 簡 單 容 易 其 操 作 程 序 是 所 有 隨 機 抽 樣 法 中 最 簡 單 容 易 的 方 法 B. 母 體 中 每 一 個 基 本 單 位 被 抽 中 的 機 率 相 同, 推 論 母 體 參 數 和 抽 樣 誤 差 較 為 容 易 簡 單 隨 機 抽 樣 法 的 缺 點 A. 抽 樣 調 查 的 執 行 成 本 高 隨 機 樣 本 中 的 基 本 單 位 可 能 散 布 在 各 角 落, 進 行 觀 察 或 訪 問, 人 力 時 間 和 金 錢 花 費 可 能 較 高 B. 完 整 的 母 體 名 單 不 易 獲 得 需 完 整 的 最 新 族 群 名 單, 通 常 不 易 獲 得 C. 統 計 效 率 較 差 以 往 統 計 調 查 資 料 無 法 充 分 的 運 用 對 母 體 的 某 些 特 性 若 已 有 初 步 的 認 識, 可 將 抽 樣 程 序 加 以 若 干 的 限 制, 以 改 進 樣 本 設 計 的 統 計 效 率, 在 簡 單 隨 機 抽 樣 中, 無 法 運 用 已 知 對 母 體 的 知 識, 適 當 的 限 制 抽 樣 程 序, 統 計 效 率 較 差 D. 抽 樣 程 序 執 行 繁 複 第 14 頁 共 34 頁

15 從 母 體 中 大 量 (N) 基 本 單 位 中 隨 機 抽 取 少 數 樣 本 基 本 單 位 是 繁 雜 的 工 作 E. 無 法 將 樣 本 劃 分 成 小 群 體 無 法 主 觀 地 要 求 簡 單 隨 機 抽 樣 樣 本 的 特 定 屬 性 之 分 布 比 例, 例 如 : 樣 本 需 要 男 女 比 例 是 50:50, 大 一 大 二 大 三 和 大 四 比 例 是 25:25:25: 簡 單 隨 機 抽 樣 適 用 母 體 條 件 A. 母 體 基 本 單 位 總 數 量 少 B. 有 完 整 的 母 體 名 冊, 便 於 編 碼 C. 每 一 個 基 本 單 位 訪 問 成 本 不 受 樣 本 地 點 分 佈 遠 近 的 影 響 D. 除 母 體 名 冊 外, 沒 有 其 他 有 關 母 體 ( 族 群 ) 的 資 訊 可 供 參 考 簡 單 隨 機 抽 樣 抽 樣 架 構 敘 述 範 例 A mailing list was constructed by randomly selecting names from the telephone directories of the chosen towns. Since it was the intention of the researchers to retain the names and addresses of the respondents to administer a second questionnaire in 1996/1997 it was necessary to obtain prior agreement to participate in the survey to meet both university codes of ethical practice and New Zealand privacy regulations New Zealand residents were pre-notified about the research by means of a letter asking them to partake. They also received a post paid reply card to encourage response. This number was selected in order to ensure a final sample size of over 1000 after allowing for mailing list inaccuracies and non-response. Because of the very small size of some of the centres (for example, Hokitika, Kaikoura and Taupo) it was necessary to issue different numbers of invitations across the 10 towns, and the decision to target more responses from Auckland and Christchurch was an effort to catch more of the population variation, including ethnic backgrounds, contained within the major urban centres. From the 4044 invitations 1246 (30.8 %) people replied positively to the request to participate. A further 8.9 % of those pre-notified about the survey declined the invitation or no longer resided at the given address. Of the 1246 people who agreed to participate 1056 (85%) returned completed and useable questionnaires. 閱 讀 參 考 文 獻 Lawson, R.W., Williams, J., Young, T., & Cossens, J. (1998). A comparison of residents' attitudes towards tourism in 10 New Zealand destinations. Tourism Management, 19, 在 SPSS 軟 體 中 進 行 隨 機 抽 樣 的 步 驟 A. 在 SPSS 軟 體 中 開 啟 (Open) 母 體 數 值 檔 案 (data)( 每 一 列 為 一 個 基 本 單 位 ) File Open Data B. 開 啟 Select Cases 對 話 方 塊,Data Select Case C. 在 Select Cases 對 話 方 塊 中, 在 右 側 Select 小 方 塊 中 勾 選 Random sample of cases 並 按 其 下 之 Sample 按 鈕, 開 啟 Select Cases: Random Sample 小 視 窗 第 15 頁 共 34 頁

16 D. 在 Select Cases: Random Sample 小 視 窗 中, 設 定 欲 隨 機 抽 樣 比 率 或 在 前 面 數 個 (n) 基 本 單 位 中 抽 取 樣 本 數 (M)(Exactly M cases from the first n cases) E. 按 Continue 按 鈕, 回 到 Select Cases 視 窗 F. 按 OK 按 鈕, 回 到 SPSS Data Editor 視 窗 G. 會 新 增 一 欄 filter_$ 即 為 利 用 SPSS 進 行 隨 機 抽 樣 獲 得 的 樣 本 系 統 抽 樣 (Systematic sampling) 從 抽 樣 名 單 中, 有 系 統 地 每 間 隔 若 干 個 抽 樣 單 位, 就 抽 取 一 個 樣 本, 如 此 一 直 等 間 隔 抽 樣, 即 稱 為 系 統 抽 樣 (Systematic sampling) 等 距 抽 樣 法 間 隔 抽 樣 法 (Interval sampling) 或 準 隨 機 抽 樣 例 如 : 從 學 號 中 或 電 話 簿 中, 每 間 隔 20 名 就 抽 一 位 各 種 隨 機 抽 樣 方 法 中 最 接 近 簡 單 隨 機 抽 樣 的 一 種 方 法, 故 又 稱 為 準 隨 機 抽 樣 樣 本 樣 本 樣 本 樣 本 資 料 收 集 程 序 較 簡 單 隨 機 抽 樣 簡 便 許 多, 可 免 於 發 生 抽 樣 偏 差 若 基 本 單 位 的 排 列 順 序, 對 所 要 研 究 的 變 數 或 特 徵 而 言 是 隨 機 的 分 布, 則 系 統 抽 樣 所 獲 得 的 結 果 接 近 於 簡 單 隨 機 抽 樣 使 用 系 統 抽 樣 法 的 適 合 條 件 : 母 體 中 的 基 本 單 位, 對 欲 研 究 調 查 的 特 性 而 言 是 屬 於 隨 機 分 布 或 有 順 序 ( 大 到 小 或 小 到 大 ) 排 列 者 母 體 的 基 本 單 位 數 量 N 過 多, 而 需 要 抽 取 的 樣 本 數 n 又 多 時 母 體 的 基 本 單 位 數 量 N 不 能 明 確 獲 得 時 系 統 抽 樣 法 的 優 點 A. 當 母 體 特 定 研 究 變 數 ( 屬 性 ) 呈 現 隨 機 波 動 時, 統 計 推 論 的 精 準 度 與 簡 單 隨 機 抽 樣 法 相 同 系 統 抽 樣 法 的 缺 點 A. 當 母 體 特 定 研 究 變 數 ( 屬 性 ) 呈 現 週 期 性 與 抽 樣 間 距 相 近 時, 容 易 產 生 抽 樣 誤 差 第 16 頁 共 34 頁

17 分 層 抽 樣 (Stratifies sampling) 根 據 與 研 究 目 的 有 關 的 特 定 研 究 變 數, 將 母 體 中 之 所 有 基 本 單 位 分 為 數 個 群 體 (subset), 每 個 群 體 可 稱 之 為 一 層 (strata, subset) 在 每 一 個 群 體 中 皆 採 用 隨 機 抽 樣 取 出 數 個 基 本 單 位 作 為 樣 本, 即 稱 為 分 層 抽 樣 (Stratifies sampling) 分 類 抽 樣 法 分 組 抽 樣 法 或 分 層 隨 機 抽 樣 (stratified random sampling) 在 採 用 分 層 抽 樣 時 選 用 於 區 分 群 體 ( 層 ) 的 研 究 變 數, 必 須 與 研 究 議 題 有 關 的 研 究 變 數, 區 分 群 體 ( 層 ) 後, 必 須 達 到 下 列 分 群 體 ( 層 ) 的 原 則 例 如 : 欲 研 究 大 學 生 的 旅 遊 ( 消 費 ) 行 為, 若 採 用 年 級 為 區 分 變 數, 將 所 有 大 學 生 分 為 大 一 大 二 大 三 和 大 四 等 四 個 群 體 ( 層 ), 分 別 從 此 四 個 群 題 中 隨 機 抽 取 預 先 設 定 好 的 樣 本 數, 即 可 獲 得 有 代 表 性 的 研 究 調 查 樣 本 分 群 體 ( 層 ) 的 原 則 各 群 體 ( 層 ) 內 基 本 單 位 之 特 定 研 究 變 數 盡 量 同 質 性 高 數 值 相 近 模 式 類 似 或 屬 性 類 似, 以 簡 化 母 體 的 構 造 各 群 體 ( 層 ) 間 各 基 本 單 位 之 特 定 研 究 變 數 要 盡 量 異 質 性 高 數 值 相 遠 模 式 不 同 或 屬 性 不 同, 以 便 包 含 族 群 內 各 種 特 性 群 體 ( 層 ) 與 群 體 ( 層 ) 間 特 定 研 究 變 數 的 變 異 數 ( 差 異 ) 最 大, 每 一 個 群 體 ( 層 ) 內 變 異 數 ( 差 異 ) 最 小 母 體 中 基 本 單 位 之 特 定 研 究 變 數 變 異 數 ( 差 異 ) 甚 大, 且 分 佈 不 均 勻 時, 為 求 取 出 樣 本 的 可 靠 性 增 加 進 行 分 層 抽 樣 時, 依 據 每 一 層 被 抽 出 的 樣 本 數 與 該 層 所 具 有 的 基 本 單 位 數 比 率 是 否 相 同, 可 以 將 分 層 抽 樣 區 分 為 比 率 分 層 抽 樣 和 非 比 率 分 層 抽 樣 兩 類 別 比 率 分 層 抽 樣 比 例 分 層 抽 樣 (proportionate stratified sampling) 各 層 (strata) 中 抽 出 的 樣 本 數 所 佔 全 部 樣 本 數 的 比 率, 應 與 每 一 層 (strata, subset) 基 本 單 位 數 所 佔 全 體 基 本 單 位 數 的 比 率 相 同, 故 又 稱 比 率 抽 樣 法 (Proportional sampling) 非 比 率 分 層 抽 樣 非 比 例 分 層 抽 樣 (disproportionate stratified sampling) 各 層 (strata) 中 抽 出 的 樣 本 數 所 佔 全 部 樣 本 數 的 比 率, 應 與 每 一 層 (strata, subset) 基 本 單 位 數 所 佔 全 體 基 本 單 位 數 的 比 率 不 相 同 各 層 抽 樣 數 量 的 考 慮 因 素 有 各 層 的 基 本 單 位 數 量 和 各 層 內 的 變 異 程 度 (variability) 當 全 部 樣 本 數 量 固 定 時, 若 有 特 定 層 (strata) 基 本 單 位 之 間 特 定 研 究 特 徵 ( 例 如 : 收 入 年 齡 態 度 行 為 ) 存 在 比 較 大 的 變 異 程 度 時, 則 分 配 到 的 抽 取 樣 本 數 較 第 17 頁 共 34 頁

18 多 ; 相 反, 特 定 層 (strata) 基 本 單 位 之 間 特 定 研 究 特 徵 具 有 非 常 均 質 (homogeneous) 的 屬 性, 則 分 配 到 的 抽 取 樣 本 數 較 少 在 非 比 率 分 層 抽 樣 中 欲 決 定 每 一 層 樣 本 數 量 是 非 常 技 術 性 的 問 題, 需 要 對 每 一 層 內 基 本 單 位 之 研 究 特 徵 的 分 布 情 況 非 常 的 瞭 解, 因 此, 需 要 比 較 多 的 母 體 的 相 關 知 識 比 例 分 層 抽 樣 圖 例 母 體 (population) 第 一 層 第 二 層 第 三 層 第 四 層 抽 樣 樣 本 (Sample) 分 層 抽 樣 法 被 採 用 的 原 因 A. 可 靠 性 高 在 母 體 中 常 有 少 數 特 殊 基 本 單 位, 在 簡 單 隨 機 抽 樣 中, 除 非 樣 本 數 甚 大, 否 則 樣 本 中 這 些 特 殊 基 本 單 位 所 佔 的 比 例 可 能 過 高 或 過 低, 影 響 樣 本 估 計 值 的 可 靠 程 度 在 分 層 抽 樣 時, 可 根 據 對 母 體 特 性 的 知 識 將 母 體 分 層, 以 防 止 少 數 特 殊 基 本 單 位 在 樣 本 中 的 份 量 太 重 或 太 輕 的 現 象 B. 利 於 比 較 因 各 層 分 別 獨 立 抽 樣, 故 能 加 以 比 較 C. 選 樣 方 便 每 層 可 視 實 際 需 要 採 取 不 同 的 隨 機 抽 樣 方 法, 選 取 樣 本 程 序 比 簡 單 隨 機 抽 樣 法 方 便 分 層 抽 樣 法 的 優 點 A. 可 以 選 擇 樣 本 在 特 定 變 數 ( 屬 性 ) 分 布 上 具 有 一 定 的 比 例 依 據 特 定 分 層 變 數 ( 屬 性 ), 劃 分 母 體 的 基 本 單 位 為 若 干 小 族 群 ( 層 ), 可 以 指 定 來 自 特 定 的 小 族 群 ( 層 ) 之 樣 本 比 例 B. 統 計 推 論 效 果 佳 統 計 推 論 的 效 益 受 到 層 間 變 異 大, 層 內 變 異 小, 而 提 高 精 準 度 第 18 頁 共 34 頁

19 C. 選 用 適 當 的 分 層 變 數, 可 以 使 其 推 論 的 誤 差 較 簡 單 隨 機 抽 樣 小 分 層 抽 樣 法 的 缺 點 A. 需 要 較 簡 單 隨 機 抽 樣 更 耗 費 精 神 與 成 本 在 執 行 分 層 抽 樣 時, 需 要 比 簡 單 隨 機 抽 樣 花 費 更 多 的 精 神 人 力 和 成 本, 因 分 層 抽 樣 法 所 需 要 的 樣 本 數 量 n 會 比 簡 單 隨 機 抽 樣 法 多, 通 常 每 一 個 小 族 群 ( 層 ) 至 少 需 要 20~30 人 當 樣 本, 在 不 同 小 族 群 ( 層 ) 之 間 的 統 計 比 較 上, 才 具 有 實 質 的 意 義 集 群 抽 樣 (Cluster sampling) 將 母 體 中 之 所 有 基 本 單 位 依 據 特 定 變 數 ( 如 年 齡 層 班 級 學 校 學 歷 職 業 地 區 等 ) 區 分 為 數 個 群 體, 針 對 所 有 群 體 進 行 隨 機 抽 樣 ( 抽 樣 單 位 : 群 體 ), 抽 取 出 少 數 群 體 為 代 表, 稱 為 集 群 抽 樣 (Cluster sampling) 集 體 抽 樣 (Group sampling) 類 聚 取 樣 法 團 體 抽 樣 部 落 抽 樣 或 叢 式 抽 樣 (simple random cluster sampling) 並 對 此 少 數 群 體 中 之 所 有 基 本 單 位 ( 成 員 ), 全 部 加 以 訪 問 或 調 查 的 抽 樣 程 序 在 集 群 抽 樣 中 以 群 體 為 抽 樣 單 位, 不 以 個 人 為 抽 樣 單 位 樣 本 分 佈 比 較 集 中, 可 以 節 省 往 返 奔 跑 的 時 間 人 力 與 財 力 樣 本 過 於 集 中, 抽 樣 結 果 之 代 表 性 降 低 對 樣 本 數 無 法 精 確 控 制, 因 每 一 個 團 體 的 基 本 單 位 數 量 並 非 完 全 相 同 集 群 抽 樣 分 類 一 階 段 (one-stage) 集 群 抽 樣 : 樣 本 群 中 的 所 有 基 本 單 位 都 做 為 樣 本 二 階 段 (two-stage) 集 群 抽 樣 : 從 各 樣 本 群 中 隨 機 抽 選 出 部 分 基 本 單 位 做 為 樣 本 集 群 抽 樣 和 分 層 抽 樣 的 差 異 A. 分 層 抽 樣 時, 所 有 的 層 或 群 中 至 少 都 有 一 個 基 本 單 位 被 選 入 樣 本 中, 但 在 集 群 抽 樣 時, 只 有 部 分 的 群 或 層 被 選 為 樣 本 B. 分 層 抽 樣 只 在 每 一 群 或 層 中 抽 選 部 分 基 本 單 位 做 為 樣 本, 一 階 段 集 群 抽 樣 則 在 被 抽 選 的 群 或 層 中 進 行 普 查 C. 分 層 抽 樣 的 目 的 在 減 少 或 消 除 抽 樣 偏 差, 提 高 樣 本 估 計 值 的 可 靠 性, 集 群 抽 樣 的 目 的 在 減 少 抽 樣 的 成 本 第 19 頁 共 34 頁

20 集 群 抽 樣 的 優 點 A. 集 群 之 間 的 研 究 變 數 ( 屬 性 ) 變 異 小, 集 群 之 內 變 異 大 時, 統 計 推 論 的 精 準 度 會 提 高 B. 經 濟 省 事 (cost-effectiveness) 集 群 抽 樣 方 法 盛 行, 主 要 是 經 濟 省 事 (cost-effectiveness), 特 別 在 地 區 抽 樣 的 研 究 中 簡 便 易 行 (feasibility implementation) 樣 本 集 中 於 特 定 數 個 集 群 之 內, 容 易 執 行 調 查 研 究 工 作 集 群 抽 樣 的 缺 點 A. 當 集 群 之 間 的 研 究 變 數 ( 屬 性 ) 變 異 大, 集 群 之 內 變 異 小 時, 統 計 推 論 的 精 準 度 會 大 幅 降 低 選 擇 劃 分 母 體 基 本 單 位 的 變 數 ( 屬 性 ) 就 會 非 常 重 要 B. 惟 發 生 抽 樣 偏 差 的 危 險 性 很 大 消 費 者 行 為 研 究 時, 為 方 便 可 抽 選 特 定 職 業 ( 例 如 : 老 師 ) 的 消 費 者 為 樣 本, 由 於 同 一 職 業 的 消 費 者 的 家 庭 背 景 所 得 教 育 程 度 及 消 費 習 慣 等 可 能 都 有 相 似 之 處, 因 此 樣 本 的 代 表 性 可 能 不 夠 C. 每 一 個 集 群 基 本 單 位 數 量 不 一, 恐 易 造 成 抽 樣 誤 差 每 一 個 集 群 基 本 單 位 數 量 不 一 時, 會 使 每 一 個 集 群 的 代 表 權 重 產 生 差 異 性, 此 差 異 性 若 擴 大 恐 會 造 成 抽 樣 誤 差 偏 大 的 現 象 地 區 抽 樣 (Area sampling) 分 段 抽 樣 集 群 抽 樣 後 再 進 行 隨 機 抽 樣 ; 將 母 體 中 之 所 有 基 本 單 位 依 據 特 定 地 理 性 變 數 ( 如 行 政 區 區 域 地 區 街 道 鄰 里 等 ) 區 分 為 數 個 群 體, 每 個 群 體 之 基 本 單 位 數 量 皆 很 多, 每 個 群 體 之 基 本 單 位 的 特 定 研 究 變 數 彼 此 之 差 異 不 大, 即 為 同 質 性 高 時, 針 對 所 有 群 體 進 行 隨 機 抽 樣 ( 抽 樣 單 位 : 群 體 ), 抽 取 出 少 數 群 體 為 代 表 簡 單 一 階 段 地 區 抽 樣 (simple, one-stage area sampling) 從 某 一 城 市 所 有 M 街 道 區 (city blocks), 隨 機 抽 選 n 街 道 為 樣 本 區 後, 獲 選 的 街 道 每 戶 皆 進 行 普 查 簡 單 二 階 段 地 區 抽 樣 (simple, two-stage area sampling) 從 某 一 城 市 所 有 M 街 道 區, 隨 機 抽 選 n 街 道 為 樣 本 街 道 後, 從 樣 本 街 道 中 抽 取 具 有 某 一 特 性 之 樣 本 ( 例 如, 門 牌 號 碼 為 雙 號 ) 第 20 頁 共 34 頁

21 11.8 非 隨 機 抽 樣 (Non-random sampling) 非 隨 機 抽 樣 (Non-random sampling) 立 意 抽 樣 (Purposive sampling) 或 非 機 率 抽 樣 (Nonprobability sampling) 最 大 優 點 就 是 省 事 方 便, 惟 所 抽 取 的 樣 本 缺 乏 代 表 性, 故 此 種 研 究 設 計 外 部 效 度 較 差 可 透 過 設 計 良 好 的 抽 樣 架 構, 提 升 非 隨 機 抽 樣 法 的 代 表 性 A. 便 利 抽 樣 (Convenience sampling) B. 判 斷 抽 樣 (Judgment sampling) C. 配 額 抽 樣 (Quota sampling) D. 雙 重 抽 樣 (Double sampling) E. 滾 雪 球 抽 樣 (Snowball sampling) 便 利 抽 樣 便 利 抽 樣 (Convenience sampling) 機 遇 抽 樣 (Accidental sampling) 和 haphazard sampling 就 是 以 調 查 執 行 的 便 利 性 為 主 要 原 則 的 一 種 抽 樣 方 法, 樣 本 的 選 擇 僅 考 慮 就 近 方 便 省 錢 和 省 事, 如 街 頭 隨 遇 訪 問 商 場 隨 遇 訪 問 在 街 頭 或 店 頭 尋 找 受 訪 對 象 的 方 法 抽 樣 設 計 時 需 要 考 慮 : 假 日 平 日 時 段 動 線 場 所 等 因 素 便 利 抽 樣 最 為 省 錢 省 事, 但 抽 樣 偏 差 很 大, 結 果 可 能 極 不 可 靠, 通 常 不 應 利 用 便 利 抽 樣 之 樣 本 資 料 來 估 計 母 體 參 數 ( 母 數 ) 的 數 值 若 母 體 的 所 有 基 本 單 位 屬 性 都 很 類 似 ( 同 質 性 高 ), 採 用 便 利 抽 樣 自 無 不 可 問 卷 預 試 階 段 為 了 便 利 和 經 濟, 常 採 用 便 利 抽 樣 便 利 抽 樣 優 點 A. 省 錢 省 事, 方 便 易 行 執 行 成 本 低 廉 抽 樣 簡 單 容 易 執 行 樣 本 選 擇 和 資 料 蒐 集 B. 適 合 於 高 度 同 質 性 的 母 體 在 母 體 中 針 對 研 究 變 數 的 分 布, 具 有 高 度 的 同 質 性 時, 採 用 便 利 抽 樣 法 相 當 適 合 便 利 抽 樣 缺 點 A. 抽 樣 偏 差 大 樣 本 代 表 性 容 易 受 到 質 疑 B. 樣 本 數 值 的 統 計 推 論 性 質 差 透 過 便 利 抽 樣 法 所 獲 得 的 樣 本 數 值, 進 行 母 體 參 數 推 論 時, 常 會 受 到 質 疑 第 21 頁 共 34 頁

22 判 斷 抽 樣 判 斷 抽 樣 (Judgment sampling) 目 的 抽 樣 和 立 意 抽 樣 (Purposive sampling) 是 依 據 研 究 調 查 者 的 主 觀 認 定, 選 取 最 能 適 合 其 研 究 目 的 之 樣 本, 研 究 調 查 者 必 須 對 母 體 的 有 關 特 徵 具 有 相 當 程 度 的 瞭 解 在 編 制 物 價 指 數 時 有 關 產 品 項 目 的 選 擇 及 樣 本 地 區 的 決 定 等 常 用 判 斷 抽 樣 極 易 發 生 抽 樣 偏 差 適 用 於 母 體 的 構 成 基 本 單 位 極 不 相 似 ( 異 質 性 高 ), 而 樣 本 數 量 較 少 的 情 況 判 斷 抽 樣 法 優 點 抽 樣 成 本 低 抽 樣 耗 費 時 間 相 當 少 問 卷 的 預 測 時 相 當 適 合 的 抽 樣 法 判 斷 抽 樣 法 缺 點 抽 到 的 樣 本 無 法 代 表 母 體 可 能 由 於 研 究 人 員 的 主 觀 而 產 生 偏 差, 導 致 結 果 失 真 當 母 體 總 數 N 很 大 時, 比 較 無 法 正 確 辨 識 樣 本 配 額 抽 樣 (Quota sampling) 抽 樣 程 序 A. 選 擇 控 制 特 徵 (control characteristics) 作 為 母 體 細 分 的 標 準 ( 職 業 年 齡 層 教 育 程 度 收 入 家 庭 大 小 ) 依 據 : 控 制 特 徵 與 所 要 研 究 的 特 徵 具 有 相 關 性 在 母 體 內 有 關 控 制 特 徵 之 分 配 情 形 的 最 新 資 訊 可 以 獲 得 B. 將 母 體 按 其 控 制 特 徵 加 以 細 分 成 幾 個 子 母 體 ( 組 別 層 ) 細 分 族 群 時 所 依 據 的 控 制 特 徵 可 以 有 一 個 兩 個 或 兩 個 以 上 C. 決 定 總 樣 本 數 和 各 子 母 體 ( 組 別 層 ) 的 樣 本 數 量 D. 非 隨 機 的 選 擇 樣 本 基 本 單 位 配 額 抽 樣 法 優 點 配 額 抽 樣 法 缺 點 第 22 頁 共 34 頁

23 配 額 抽 樣 與 分 層 抽 樣 之 異 同 A. 兩 者 皆 是 將 母 體 細 分 成 若 干 子 母 體, 然 後 把 總 樣 本 數 分 配 到 各 子 母 體 ( 組 別 層 ) B. 兩 者 的 區 別 在 於 如 何 抽 選 各 子 母 體 中 的 樣 本 基 本 單 位 : 分 層 抽 樣 : 樣 本 基 本 單 位 係 以 隨 機 抽 樣 方 法 從 各 子 母 體 ( 組 別 層 ) 中 抽 選 配 額 抽 樣 : 訪 問 員 有 較 大 的 自 由 去 選 擇 ( 非 隨 機 ) 子 母 體 中 的 樣 本 基 本 單 位, 訪 問 員 只 要 完 成 配 額 即 可 雙 重 抽 樣 設 計 者 對 母 體 的 認 識 極 為 貧 乏, 則 可 利 用 雙 重 抽 樣 (Double sampling) 逐 次 抽 樣 (Sequential sampling) 和 多 段 抽 樣 (Multiphase sampling) 先 對 母 體 做 一 次 初 步 抽 樣, 搜 集 一 些 有 關 族 群 的 資 訊, 根 據 所 獲 得 的 資 訊, 再 做 一 次 較 精 密 的 抽 樣 例 : 運 動 俱 樂 部 的 研 究, 先 利 用 電 話 訪 問 或 其 他 較 便 宜 的 調 查 方 法 來 瞭 解 哪 些 人 有 興 趣 加 入 此 一 俱 樂 部 以 及 他 們 感 興 趣 的 程 度, 再 對 哪 些 有 興 趣 加 入 的 人 做 分 層 抽 樣, 以 他 們 感 興 趣 的 程 度 做 為 分 層 的 依 據, 選 出 較 小 的 一 個 樣 本, 做 深 入 的 訪 問, 以 瞭 解 預 期 消 費 型 態 及 對 各 項 服 務 的 反 應 等 在 簡 單 二 階 段 地 區 抽 樣 中, 各 階 段 抽 樣 單 位 的 類 型 不 同, 如 第 一 階 段 的 抽 樣 單 位 是 街 道 區, 第 二 階 段 可 能 是 住 戶 ; 在 雙 重 抽 樣 中, 第 一 次 抽 樣 和 第 二 次 抽 樣 的 樣 本 基 本 單 位 之 類 型 都 相 同 雙 重 抽 樣 法 優 點 雙 重 抽 樣 法 缺 點 滾 雪 球 抽 樣 (Snowball sampling) 先 利 用 隨 機 方 法 選 出 原 始 受 訪 者, 然 後 從 原 始 受 訪 者 提 供 的 資 訊 去 找 到 其 他 受 訪 者 主 要 目 的 是 為 估 計 在 母 體 中 稀 少 的 各 種 特 性 母 體 基 本 單 位 之 間 具 有 傳 播 性 傳 染 性 感 染 性 等 特 性, 採 用 滾 雪 球 抽 樣 為 宜 第 23 頁 共 34 頁

24 例 如 : 追 蹤 AIDS 病 人 之 性 行 為, 可 先 找 有 得 到 AIDS 病 患 者 為 初 始 樣 本, 再 進 一 步 找 尋 其 性 陪 侶, 如 此 滾 雪 球 般 的 抽 樣, 以 找 出 所 有 的 樣 本 SARS 禽 流 感 問 題 : 研 究 特 性 疾 病 患 者 的 行 為 模 式, 利 用 滾 雪 球 抽 樣 法, 抽 取 某 些 病 友 及 其 病 友 為 樣 本, 必 須 考 慮 其 病 友 之 間 是 否 具 有 傳 染 性 滾 雪 球 抽 樣 法 優 點 滾 雪 球 抽 樣 法 缺 點 11.9 抽 樣 方 法 的 選 擇 樣 本 的 效 度 : 對 母 體 的 代 表 性 愈 高, 樣 本 的 效 度 (validity) 愈 高 欲 符 合 抽 樣 的 意 義 與 價 值, 即 必 須 盡 可 能 選 用 代 表 性 愈 高 的 抽 樣 方 法 A. 正 確 性 (accuracy) 樣 本 代 表 母 體 特 徵 之 程 度 樣 本 沒 有 偏 差 (bias) 存 在 的 程 度 不 會 有 系 統 性 差 異 (systematic variance) 的 情 況 由 於 某 些 已 知 或 未 知 的 影 響 而 使 數 值 較 常 傾 向 某 一 方 向 所 造 成 的 評 量 上 的 差 異 B. 精 確 性 (precision) 用 估 計 值 的 標 準 誤 (standard error of estimate) 來 評 量 標 準 誤 數 值 愈 小 表 示 精 準 性 愈 高 抽 樣 方 法 的 比 較 A. 估 計 值 的 可 信 度 採 用 隨 機 抽 樣 才 能 求 得 不 偏 的 估 計 值, 算 出 估 計 值 的 抽 樣 誤 差, 並 可 估 計 包 含 母 體 參 數 ( 母 數 ) 的 信 賴 區 間 使 用 非 隨 機 抽 樣 估 計 值 可 能 包 含 大 小 難 以 評 量 的 偏 差, 無 法 根 據 非 隨 機 的 樣 本 客 觀 地 評 估 樣 本 估 計 值 的 正 確 性, 雖 可 算 出 其 信 賴 區 間, 但 無 法 用 客 觀 的 方 法, 求 出 此 信 賴 區 間 能 包 含 母 體 的 可 信 程 度 第 24 頁 共 34 頁

25 B. 統 計 效 率 的 評 估 只 有 採 用 隨 機 抽 樣, 才 能 評 估 各 種 不 同 的 樣 本 設 計 的 統 計 效 率 沒 有 任 何 客 觀 的 方 法 可 用 來 比 較 各 種 非 隨 機 抽 樣 設 計 的 相 對 效 率 C. 母 體 的 資 訊 隨 機 抽 樣 所 需 有 關 母 體 的 知 識 很 少, 基 本 上 只 要 事 先 知 道 (1) 辨 識 每 一 母 體 基 本 單 位 的 方 法, 及 (2) 母 體 中 基 本 單 位 的 總 數, 即 可 進 行 隨 機 抽 樣 非 隨 機 抽 樣, 特 別 是 配 額 抽 樣, 事 先 所 需 的 母 體 資 訊 較 多, 對 族 群 資 訊 的 依 賴 程 度 較 大 若 沒 有 足 夠 的 母 體 資 訊, 則 採 用 非 隨 機 抽 樣 法 的 效 益 與 價 值 非 常 薄 弱 D. 經 驗 與 技 巧 隨 機 抽 樣 的 設 計 和 執 行 通 常 需 要 高 度 專 業 化 的 技 巧 和 經 驗 非 隨 機 抽 樣 的 設 計 和 執 行 都 比 較 簡 單, 通 常 比 較 不 需 要 有 很 多 的 經 驗 和 技 巧 E. 抽 樣 耗 費 時 間 隨 機 抽 樣 所 花 費 時 間 大 於 非 隨 機 抽 樣 F. 抽 樣 成 本 隨 機 抽 樣 的 成 本 大 於 非 隨 機 抽 樣 抽 樣 方 法 選 擇 的 原 則 A. 要 獲 得 不 偏 的 估 計 值, 則 應 採 用 隨 機 抽 樣 ; 若 只 要 概 略 的 估 計 值, 則 可 採 用 非 隨 機 抽 樣 B. 運 用 客 觀 方 法 評 估 樣 本 ( 抽 樣 ) 設 計 的 精 密 程 度, 則 應 利 用 隨 機 抽 樣 ; 否 則, 可 採 用 非 隨 機 抽 樣 C. 若 預 期 抽 樣 誤 差 是 研 究 誤 差 的 主 要 來 源, 宜 採 用 隨 機 抽 樣 ; 若 預 期 非 抽 樣 誤 差 是 研 究 誤 差 的 主 要 來 源, 則 可 採 用 非 隨 機 抽 樣 D. 若 抽 樣 調 查 的 可 用 資 源 極 為 有 限, 應 以 採 用 非 隨 機 抽 樣 為 宜 電 話 訪 問 抽 樣 方 法 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 (Telephone directories sampling) 傳 統 的 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 第 25 頁 共 34 頁

26 以 欲 研 究 地 區 的 電 話 號 碼 簿 為 抽 樣 架 構, 以 系 統 性 的 方 法 或 隨 意 自 其 中 選 取 樣 本 基 本 單 位 若 是 以 家 計 ( 家 庭 ) 單 位 為 抽 樣 對 象, 抽 樣 前 可 先 刪 除 不 屬 於 家 計 單 位 的 電 話 號 碼 限 制 A. 全 國 性 或 跨 區 域 性 的 研 究, 必 須 蒐 集 一 大 堆 電 話 號 碼 簿, 實 際 抽 樣 工 作 相 當 繁 雜 比 較 適 合 地 方 性 或 區 域 性 的 調 查 研 究 B. 有 些 電 話 用 戶 未 登 錄 在 電 話 號 碼 簿 上 C. 電 話 詐 騙 盛 行, 取 得 受 訪 者 信 賴 愈 來 愈 難 成 功 機 率 愈 來 愈 低 改 良 式 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 以 電 話 號 碼 簿 做 為 抽 樣 架 構, 不 直 接 以 抽 中 的 電 話 用 戶 當 樣 本 基 本 單 位, 將 該 號 碼 經 由 特 定 程 序 加 以 修 正, 以 新 修 正 的 電 話 號 碼 做 為 樣 本 單 位, 使 未 登 錄 在 電 話 號 碼 簿 的 電 話 用 戶 有 機 會 被 選 為 樣 本 修 改 方 式 A. 加 一 抽 樣 法 (plus-one sampling) 或 減 一 抽 樣 法 : 簡 單 方 便 常 被 採 用 唯 有 缺 4 的 機 會 較 高 B. 加 十 抽 樣 法 (plus-ten sampling) 或 減 十 抽 樣 法 : 簡 單 方 便 常 被 採 用 C. 兩 位 隨 機 數 字 法 (two-random digits) D. 倒 數 抽 樣 法 (inverse sampling) 隨 機 數 字 撥 號 法 (Random-digit dialing, 簡 稱 RDD) 樣 本 的 電 話 號 碼 中 至 少 有 一 部 份 數 字 以 隨 機 的 方 式 產 生, 可 克 服 有 些 電 話 用 戶 未 登 錄 在 電 話 號 碼 簿 的 問 題 花 費 的 成 本 較 高, 有 很 大 的 機 會 抽 到 空 號 和 非 家 庭 電 話 ( 商 用 電 話 公 務 單 位 電 話 ) 郵 寄 式 問 卷 調 查 Mail survey 使 用 郵 寄 問 卷 調 查 研 究 的 時 機 : A. 研 究 樣 本 廣 泛 分 佈 在 不 同 的 地 理 區 域 利 用 郵 寄 式 問 卷 可 以 節 省 大 量 時 間 金 錢 和 人 力 上 的 消 耗 B. 研 究 預 算 不 寬 裕 利 用 郵 寄 式 問 卷 只 需 負 擔 來 回 程 的 郵 資 C. 可 讓 研 究 對 象 有 充 裕 的 時 間 思 考 問 題 充 裕 的 時 間 思 考 問 題, 甚 至 可 以 翻 閱 相 關 資 料, 第 26 頁 共 34 頁

27 深 入 問 題 核 心, 有 機 會 獲 得 較 為 準 確 和 可 靠 的 答 案 D. 問 卷 以 封 閉 式 的 型 態 設 計 E. 研 究 對 象 名 單, 在 數 量 上 屬 於 適 量 : 有 名 單 和 詳 細 住 址 資 料 F. 讓 受 訪 者 在 回 答 問 題 時 擁 有 隱 私 權 G. 與 訪 談 法 相 比, 使 用 書 面 方 式 可 使 問 題 研 究 效 果 更 佳 H. 研 究 人 力 相 當 有 限 Mail survey 應 該 避 免 的 問 題 A. 樣 本 選 取 偏 差 (Sample selection bias): 需 由 具 有 代 表 性 的 名 單, 抽 取 樣 本 B. 回 覆 樣 本 的 偏 見 特 性 (Biased nature of the responding sample) C. 受 訪 者 未 對 所 有 問 題 進 行 回 答 D. 因 為 措 辭 或 語 法 的 使 用, 導 致 受 訪 者 對 問 題 產 生 誤 解 Mail survey 優 點 A. 與 訪 談 法 相 比 費 用 較 為 低 廉 B. 短 時 間 內 可 對 大 量 的 受 訪 者 進 行 調 查 研 究 C. 讓 受 訪 者 有 充 裕 的 時 間 作 答, 必 要 時 尚 可 查 詢 相 關 資 料 D. 受 訪 者 在 回 答 時 擁 有 隱 私 權 E. 讓 受 訪 者 在 其 認 為 方 便 的 時 間 作 答 F. 讓 受 訪 者 瞭 解 相 關 問 題 的 前 後 關 係 G. 讓 受 訪 者 不 會 受 到 訪 談 者 的 干 擾 Mail survey 提 高 回 覆 率 的 方 法 A. 強 調 純 學 術 性 研 究 調 查, 由 某 大 學 或 某 學 術 基 金 會 所 執 行 的 研 究 計 畫 或 調 查 計 畫, 區 隔 商 業 詐 騙 手 法, 爭 取 受 訪 者 的 信 賴 B. 設 計 良 好 的 研 究 目 的 介 紹 信 函 ( 一 頁 之 內 ) 必 須 附 註 : 聯 絡 方 式 : 姓 名 職 稱 電 話 住 址 網 址 C. 附 回 函 郵 資 與 信 封 ( 列 印 好 收 件 者 姓 名 地 址 ) D. 問 卷 印 刷 與 設 計, 強 調 保 密 性 和 匿 名 性 E. 提 醒 信 函 : 一 段 時 間 內 未 收 到 回 覆 時, 寄 出 催 收 與 再 拜 託 信 函 F. 誘 因 : 金 錢 的 獎 勵 ( 禮 券 ) 非 金 錢 的 獎 勵 ( 小 禮 物 ) 第 27 頁 共 34 頁

28 Mail survey 適 合 的 母 體 A. 俱 樂 部 相 關 組 織 餐 廳 旅 館 會 員 VIP B. 雜 誌 和 報 紙 訂 戶 C. 家 庭 主 要 採 購 者 D. 家 庭 主 要 遊 憩 決 策 者 E. 購 買 某 些 非 消 耗 性 商 品 者 汽 車 參 加 團 體 旅 遊 者 改 良 式 Mail survey 在 遊 憩 區 ( 餐 廳 旅 館 ) 內 ( 遊 程 中 ) 或 出 口 ( 遊 程 結 束 ) 向 遊 客 說 明 研 究 目 的, 詢 問 遊 客 ( 消 費 者 ) 其 填 寫 問 卷 的 意 願 願 意 填 寫 者 給 予 問 卷 袋 ( 包 含 說 明 信 函 問 卷 和 回 郵 信 封 ), 請 受 訪 遊 客 回 家 後 找 空 閒 時 間 再 詳 實 填 寫, 填 寫 完 畢 後 再 寄 回 給 研 究 單 位 免 去 詢 問 私 人 資 料 ( 姓 名 電 話 住 址 ) 的 困 擾, 提 升 受 訪 者 參 與 研 究 的 意 願 適 用 於 研 究 架 構 中 有 滿 意 度 消 費 金 額 重 遊 意 願 推 薦 意 願 忠 誠 度 等 研 究 變 數 時, 必 須 完 成 整 個 旅 遊 行 程, 方 能 填 寫 問 卷 網 路 研 究 問 卷 母 體 : 網 路 族 學 識 水 準 較 高 年 輕 族 群 蒐 集 資 料 網 路 自 動 回 傳 成 數 值 檔 案 無 須 自 行 輸 入, 減 少 失 誤 可 以 利 用 多 媒 體 的 模 式, 協 助 研 究 的 進 行 透 過 相 關 網 站, 邀 請 其 會 員 或 瀏 覽 者 填 寫 觀 光 餐 旅 相 關 研 究 適 合 議 題 旅 行 社 旅 館 和 餐 廳 網 路 行 銷 成 效 評 估 建 議 閱 讀 資 料 樣 本 大 小 的 決 定 第 28 頁 共 34 頁

29 樣 本 大 小 的 考 量 準 則 Flower(1984) 樣 本 數 若 增 加 至 100 與 200 之 間, 則 衡 量 的 精 確 性 (precision) 將 提 高 很 大, 樣 本 數 提 高 至 200 以 後, 增 加 的 邊 際 量 就 下 降, 因 此 應 盡 量 達 到 樣 本 數 200 的 目 標 在 預 測 類 型 的 研 究 中, 採 用 複 迴 歸 分 析 logistic regression 時, 樣 本 數 量 應 該 在 自 變 數 數 量 的 十 倍 以 上 若 是 在 條 件 控 制 嚴 格 的 實 驗 型 研 究 中, 一 般 樣 本 數 量 在 自 變 數 數 量 的 三 倍 以 上, 即 可 獲 得 相 關 不 錯 的 研 究 成 效 研 究 統 計 分 析 計 畫 中, 若 欲 進 行 集 群 分 析 時, 每 一 個 集 群 的 樣 本 數 量 最 少 設 定 在 50 人 以 上 為 宜 考 量 因 素 A. 研 究 的 特 殊 性 : 研 究 對 象 的 總 數 量 該 研 究 對 象 取 樣 的 可 行 性 該 研 究 的 範 圍 B. 研 究 的 類 型 : 試 探 性 研 究 預 測 前 測 所 需 的 樣 本 數 比 驗 証 性 正 式 研 究 來 得 少 C. 研 究 假 設 : 當 預 期 的 實 驗 處 理 差 異 要 愈 小 時, 則 樣 本 就 要 愈 大 D. 經 費 來 源 可 用 人 力 的 限 制 E. 研 究 結 果 愈 具 重 要 性, 則 樣 本 就 要 愈 大 F. 研 究 變 數 的 數 量 愈 多 或 無 法 控 制 的 變 數 愈 多 時, 所 需 的 樣 本 就 愈 大 G. 資 料 收 集 的 樣 本 異 質 性 愈 高 或 不 一 致 性 愈 大, 所 需 的 樣 本 就 愈 大 H. 要 求 的 研 究 結 果 之 正 確 性 / 精 確 度 愈 高, 所 需 的 樣 本 就 愈 大 I. 母 體 的 大 小 : 母 體 愈 大, 所 需 的 樣 本 數 就 愈 多 簡 單 隨 機 抽 樣 和 系 統 抽 樣 樣 本 數 估 算 估 算 平 均 值 之 樣 本 數 在 抽 樣 過 程 中 樣 本 平 均 值 x 與 母 體 平 均 值 μ 的 差 異, 期 望 在 某 一 誤 差 範 圍 內 e, 其 信 賴 係 數 為 1 α P( x μ e) = 1 α 若 x 的 分 佈 屬 於 常 態 分 佈, 則 樣 本 數 n 為 : 樣 本 大 小 受 下 列 因 素 影 響 : n = Z2 σ 2 e 2 a. 母 體 變 異 數 σ 2 : 母 體 變 異 數 σ 2 愈 大, 則 所 需 樣 本 數 n 愈 大 母 體 變 異 數 σ 2 無 法 獲 得 時, 可 由 樣 本 變 異 數 取 代 s 2 第 29 頁 共 34 頁

30 b. 可 容 忍 的 誤 差 值 e : 可 容 忍 的 誤 差 e 愈 小, 則 所 需 樣 本 數 n 愈 大 c. 常 態 數 值 Z: 欲 使 研 究 推 論 達 到 的 信 賴 水 準 愈 大 (95 99 %), 則 Z 值 就 愈 高, 所 需 樣 本 數 n 愈 大 通 常 Z 值 是 取 1.96, 信 賴 水 準 設 定 95 % 若 信 賴 水 準 設 定 99 %, 則 Z 值 為 計 算 範 例 : 在 某 主 題 遊 樂 區 中, 若 系 統 抽 樣 選 取 100 名 欲 離 開 此 遊 樂 區 之 遊 客, 調 查 其 在 遊 樂 區 內 消 費 金 額 ( 研 究 目 標 變 數 ), 在 初 步 預 備 性 抽 樣 中 發 現 消 費 金 額 平 均 值 x 為 元, 標 準 偏 差 (standard deviation)s 為 51.2 元, 可 容 忍 的 誤 差 值 e 設 定 為 正 負 10 元 設 定 信 賴 水 準 95 %, 標 準 化 Z 值 為 1.96 故 樣 本 推 估 數 量 為 : n = Z2 σ 2 e 2 = = 101 若 可 容 忍 的 誤 差 值 e 設 定 為 正 負 5 元 樣 本 推 估 數 量 為 : n = Z2 σ 2 e 2 = = 估 算 比 率 (proportion) 之 樣 本 數 在 簡 單 隨 機 抽 樣 或 系 統 抽 樣 調 查 研 究 中, 若 需 估 算 某 特 定 議 題 同 意 ( 贊 成 滿 意 願 意 成 功 ) 比 率 (proportion)p, 其 樣 本 標 準 誤 差 (standard error)σ p, 設 定 可 容 許 誤 差 範 圍 e, 則 其 Z 值 為 : Z = e σ p 若 族 群 比 率 p, 則 樣 本 標 準 誤 差 (sample standard error) σ p = p (1 p) 帶 入 運 算 樣 本 數 n = Z2 p (1 p) e 2 計 算 範 例 : 在 某 主 題 遊 樂 區 中, 若 系 統 抽 樣 選 取 100 名 欲 離 開 此 遊 樂 區 之 遊 客, 調 查 其 對 遊 樂 區 的 滿 意 度 ( 滿 意 與 不 滿 意 兩 個 選 項, 研 究 目 標 變 數 ), 欲 估 算 遊 客 滿 意 的 比 率, 設 定 在 容 許 誤 差 水 準 在 ±3 %, 即 e = 通 常 對 於 滿 意 與 不 滿 意 兩 個 選 項 的 調 查 研 究 中, 皆 先 設 定 此 目 標 變 數 的 兩 個 選 項 為 50 分 佈, 除 非 有 其 他 文 獻 有 此 研 究 標 的 之 目 標 變 數 的 分 佈 數 值 或 預 先 調 查 數 值, 故 p = 0.5 設 定 95 % 信 賴 水 準 下, 則 Z = 1.96 故 樣 本 數 n 為 : n = Z2 p (1 p) e 2 = (1 0.5) = 1067 若 將 容 許 誤 差 水 準 設 定 ±5 %, 則 樣 本 數 減 少 至 384 n 第 30 頁 共 34 頁

31 若 滿 意 的 比 率 p 為 0.3, 則 不 滿 意 的 比 率 (1 p) 為 0.7, 容 許 誤 差 水 準 設 定 ±3 %, 設 定 95 % 信 賴 水 準 下, 則 Z = 1.96 樣 本 數 n 為 : n = Z2 p (1 p) e 2 = (1 0.3) = 896 樣 本 標 準 誤 差 (sample standard error) σ p = p (1 p) n = 0.3 (1 0.3) 896 = 族 群 比 率 (population proportion) 之 95 % 信 賴 區 間 (confidence interval) 為 : p ± Z σ p = 0.3 ± ( ) = 0.3 ± 則 族 群 比 率 (population proportion) 之 95 % 信 賴 區 間 (confidence interval) 介 於 到 0.33 中 間, 與 原 先 設 定 的 誤 差 水 準 (±3 %) 一 致 若 滿 意 的 比 率 p 為 0.5, 則 不 滿 意 的 比 率 (1 p) 為 0.5 時, 不 同 容 許 誤 差 水 準 和 信 賴 水 準 所 需 之 樣 本 數 n 為 : 樣 本 數 容 許 誤 差 98 % 信 賴 水 準 (z = 95 % 信 賴 水 準 (z = 90 % 信 賴 水 準 (z = 2.327) 1.960) 1.645) 1 % % % % % % % % % % 精 確 樣 本 數 n 估 算 的 必 須 條 件 : a. 隨 機 抽 樣 b. 母 體 總 數 N 必 須 知 道 建 議 閱 讀 文 獻 Cannon, J. C. (1994). Issues in sampling and sample design A managerial perspective. In J. R. B. Ritchie & C. R. Goeldner (Eds.), Travel, Tourism and Hospitality Research: A Handbook for Managers (2nd ed., pp ). New York: John Wiley & Sons. Churchill, G. A. (1992). Basic Marketing Research (2nd ed., pp ). London: The Dryden Press. Fin, M., Elliott-White, M., & Walton, M. (2000). Tourism & leisure research methods: Data collection, analysis and interpretation (pp ). Harlow: Pearson Education. Ryan, C. (1995). Researching tourist satisfaction: Issues, concepts, problems. London: Routledge. 第 31 頁 共 34 頁

32 11.14 思 考 評 估 研 究 意 義 研 究 主 軸 思 考 邏 輯 必 須 有 連 慣 性 與 一 致 性 例 如 : 航 空 公 司 因 應 高 鐵 的 策 略, 研 究 對 象 是 機 場 櫃 臺 人 員 乘 客 三 明 治 教 學 成 效 評 估, 研 究 對 象 設 定 在 學 學 生 A. 研 究 議 題 B. 抽 樣 對 象 C. 抽 樣 方 法 : 判 斷 歸 類 羅 輯 在 特 定 時 段 中 於 某 市 場 每 間 隔 20 人 抽 取 一 個 人 當 作 樣 本, 此 為 間 隔 抽 樣 法?, 又 依 據 隨 機 抽 樣 法 計 算 樣 本 數, 合 理 嗎? 使 用 隨 機 抽 樣 中 的 分 層 抽 樣 法, 將 抽 樣 對 象 區 分 為 北 部 地 區 中 部 地 區 南 部 地 區 東 部 地 區, 依 照 地 區 不 同 的 飯 店 數 之 比 例, 抽 出 總 樣 本 350 份, 問 卷 時 間 為 2007 年 9 月 1 日 至 2008 年 2 月 28 日 ; 研 究 者 親 自 到 溫 泉 區, 對 溫 泉 遊 客 發 放 問 卷, 請 實 際 參 與 溫 泉 活 動 之 遊 客 填 寫, 現 場 作 答 完 畢 即 收 回 D. 抽 樣 地 點 : 遊 客 動 線 E. 抽 樣 日 期 ( 星 期 數 ): 節 慶 活 動 F. 抽 樣 時 間 和 時 段 : 每 一 段 時 間 會 蒞 臨 的 遊 客 屬 性 不 同 G. 研 究 變 數 : 大 專 技 職 教 育 體 系 餐 旅 管 理 相 關 科 系 辦 學 績 效 評 估 之 研 究 使 用 資 料 包 絡 分 析 法 (Data envelopment analysis, DEA) 進 行 分 析, 預 計 採 用 投 入 變 數 : 專 任 教 師 數 人 事 費 除 人 事 費 以 外 之 經 費 ; 產 出 變 數 : 每 學 年 註 冊 學 生 數 教 師 論 文 發 表 篇 數 教 師 各 項 研 究 計 畫 受 補 助 金 額 採 用 的 投 入 變 數 和 產 出 變 數 與 研 究 議 題 辦 學 績 效 的 關 連 性 太 低, 無 法 代 表 辦 學 績 效 抽 樣 方 法 作 業 一 評 估 選 擇 設 定 自 己 有 興 趣 的 研 究 議 題, 透 過 老 師 介 紹 的 各 種 研 究 資 源, 學 習 搜 尋 相 關 學 術 資 料 學 習 利 用 search terms 搜 尋 學 術 期 刊 電 子 資 料 庫 中 學 術 期 刊 論 文, 蒐 集 1 篇 與 該 議 題 最 相 關 的 2010 年 以 後 英 文 學 術 期 刊 論 文 ( 有 全 文 者 ), 排 除 老 師 上 課 引 用 和 講 義 內 的 期 刊 論 文 報 告, 設 計 研 究 架 構, 套 用 到 國 內 的 觀 光 相 關 議 題 中 搜 尋 的 英 文 學 術 期 刊 論 文 性 質 應 屬 於 量 化 和 研 究 調 查 法 為 宜, 有 圖 表 數 值 者 利 用 Microsoft Word 軟 體 編 輯 報 告 內 容, 報 告 格 式 參 考 學 術 研 究 論 文 撰 寫 說 明 檔 案, 報 告 內 容 與 順 序 : 研 究 議 題 ( 題 目 ) 姓 名 學 號 緒 論 ( 研 究 問 題 的 性 質 研 究 問 題 的 重 要 性 研 第 32 頁 共 34 頁

33 究 價 值 研 究 背 景 研 究 動 機 研 究 目 的 研 究 主 題 實 質 意 涵 ) 研 究 假 設 研 究 架 構 ( 含 引 用 學 術 期 刊 文 獻 說 明 ) 研 究 對 象 抽 樣 方 法 ( 含 抽 樣 架 構 ) 參 考 文 獻 以 單 獨 電 子 檔 案 繳 交 至 數 位 學 習 平 台 ( 作 業 名 稱 : 研 究 議 題 抽 樣 方 法,word 檔 案 主 檔 名 稱 : 姓 名 學 號 繳 交 截 止 日 期 時 間 : 依 據 數 位 學 習 平 台 設 定 將 此 報 告 中 所 有 參 考 文 獻, 可 以 透 過 學 術 期 刊 資 料 庫 或 出 版 社 網 站, 找 到 全 文 PDF 檔 案 者, 皆 使 用 超 連 結 串 連 全 文 PDF 檔 案 網 路 位 置 到 對 應 的 參 考 文 獻, 若 有 未 將 學 術 期 刊 論 文 全 文 (PDF) 檔 案 檔 案 位 置, 使 用 超 連 結 串 連 者 不 予 列 入 討 論 抽 樣 方 法 作 業 二 尋 找 專 業 領 域 中 使 用 抽 樣 方 法 為 主 要 蒐 集 樣 本 資 料 的 2000 年 以 後 出 版,6 篇 ( 含 以 上 ) 英 文 學 術 期 刊 論 文 製 作 表 格 比 較 分 析 調 查 議 題 研 究 對 象 與 抽 樣 方 法 之 間 的 對 價 關 係 和 代 表 性, 段 落 文 字 敘 述 前 述 表 格 的 分 析 結 論 (500 個 字 以 上 詮 釋 ) 為 了 達 到 研 究 調 查 的 目 的, 抽 樣 過 程 中 最 重 要 的 成 功 ( 效 益 ) 關 鍵 因 素 分 析, 分 門 別 類 撰 寫 列 出 標 題 ( 中 文 6 個 字 以 上 詮 釋 ) 與 對 應 內 容 ( 中 文 200 個 字 以 上, 引 經 據 典 撰 寫 ) 3 列 出 參 考 文 獻 以 單 獨 電 子 檔 案 繳 交 至 數 位 學 習 平 台 ( 作 業 名 稱 : 抽 樣 方 法 分 析,word 檔 案 主 檔 名 稱 : 姓 名 學 號 繳 交 截 止 日 期 時 間 : 依 據 平 台 設 定 問 題 研 討 a. 如 何 獲 得 具 有 代 表 性 的 樣 本 議 題 討 論 1. 師 生 在 非 同 步 教 學 討 論 議 題 : 瑞 豐 夜 市 代 表 性 樣 本 調 查 瑞 豐 夜 市 消 費 者 對 消 費 環 境 的 意 見, 欲 訓 練 同 學 透 過 設 計 分 享 和 討 論 瑞 豐 夜 市 代 表 性 樣 本 抽 樣 方 法, 以 了 解 典 型 抽 樣 法 和 進 階 抽 樣 法 的 特 色 與 運 用 情 境 第 一 回 合 於 中 午 12 點 前, 每 位 學 生 從 議 題 討 論 區 張 貼 標 題 : 瑞 第 33 頁 共 34 頁

34 豐 夜 市 代 表 性 樣 本, 本 文 : 請 依 據 調 查 目 的, 自 行 設 計 抽 樣 方 法 ( 人 事 時 地 物 具 體 呈 現 ), 需 考 慮 時 間 地 點 明 確 安 排, 可 行 性 必 須 兼 顧 待 大 家 都 第 一 回 合 張 貼 時 間 結 束 後, 一 一 詳 實 檢 視 其 他 同 學 的 張 貼 內 容 第 二 回 合 張 貼 標 題 : 瑞 豐 夜 市 代 表 性 樣 本 精 進 作 為, 本 文 : 參 考 其 他 同 學 的 優 質 張 貼 內 容, 進 一 步 精 進 修 改 自 己 第 一 回 合 的 張 貼 內 容, 再 次 以 第 一 回 合 本 文 相 同 的 樣 式 張 貼 透 過 同 學 之 間 的 分 析 與 分 享, 可 以 提 升 對 抽 樣 方 法 的 學 習 效 益 加 油 第 二 回 合 張 貼 截 止 時 間 就 是 瑞 豐 夜 市 代 表 性 樣 本 議 題 在 平 台 上 的 關 閉 時 間 獲 得 足 夠 正 確 客 觀 的 資 訊, 進 行 正 確 的 決 策, 使 人 飛 黃 騰 達 上 天 堂 ; 獲 得 不 完 整 偏 頗 主 觀 的 資 訊, 進 行 錯 誤 的 決 策, 使 人 流 落 荒 煙 蔓 草 中 第 34 頁 共 34 頁