六、抽樣設計

十 一 抽 樣 設 計... 3 11.1 抽 樣 與 普 查... 3 11.2 抽 樣 相 關 名 詞 解 釋 與 定 義... 4 11.3 評 估 抽 樣 架 構 的 標 準 與 順 序... 9 11.4 抽 樣 研 究 的 優 點... 10 11.5 抽 樣 程 序 (Samlping process)... 10 11.6 抽 樣 種 類... 10 11.7 隨 機 抽 樣... 11 11.7.1 簡 單 隨 機 抽 樣 (Simple random sampling, SRS)... 12 11.7.2 系 統 抽 樣 (Systematic sampling)... 16 11.7.3 分 層 抽 樣 (Stratifies sampling)... 17 11.7.4 集 群 抽 樣 (Cluster sampling)... 19 11.7.5 地 區 抽 樣 (Area sampling) 分 段 抽 樣... 20 11.8 非 隨 機 抽 樣 (Non-random sampling)... 21 11.8.1 便 利 抽 樣... 21 11.8.2 判 斷 抽 樣... 22 11.8.3 配 額 抽 樣 (Quota sampling)... 22 11.8.4 雙 重 抽 樣... 23 11.8.5 滾 雪 球 抽 樣 (Snowball sampling)... 23 11.9 抽 樣 方 法 的 選 擇... 24 11.9.1 抽 樣 方 法 的 比 較... 24 11.9.2 抽 樣 方 法 選 擇 的 原 則... 25 11.10 電 話 訪 問 抽 樣 方 法... 25 11.10.1 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 (Telephone directories sampling)... 25 11.10.2 隨 機 數 字 撥 號 法 (Random-digit dialing, 簡 稱 RDD)... 26 11.11 郵 寄 式 問 卷 調 查 Mail survey... 26 11.11.1 Mail survey 應 該 避 免 的 問 題... 27 11.11.2 Mail survey 優 點... 27 11.11.3 Mail survey 提 高 回 覆 率 的 方 法... 27 11.11.4 Mail survey 適 合 的 母 體... 28 11.11.5 改 良 式 Mail survey... 28 第 1 頁 共 34 頁

11.12 網 路 研 究 問 卷... 28 11.13 樣 本 大 小 的 決 定... 28 11.13.1 樣 本 大 小 的 考 量 準 則... 29 11.13.2 簡 單 隨 機 抽 樣 和 系 統 抽 樣 樣 本 數 估 算... 29 11.14 思 考 評 估 研 究 意 義... 32 11.15 抽 樣 方 法 作 業... 32 11.16 問 題 研 討... 33 第 2 頁 共 34 頁

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

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

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

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

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

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)] = 0.6826 P[(x 2σ) X (x + 2σ)] = 0.9544 P[(x 3σ) X (x + 3σ)] = 0.9974 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 578.4 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 578.4 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)] = 0.9544, 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 (578.4 2 5.12) μ (578.4 + 2 5.12) 568.2 μ 588.6 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

同 理, 若 設 定 99.74 % 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 (578.4 3 5.12) μ (578.4 + 3 5.12) 563.0 μ 593.8 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 99.74 % 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

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

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

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 11.7.1 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

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 = 12000 個, 將 所 有 學 生 ( 基 本 單 位 ) 進 行 排 序 編 號, 從 1 編 至 12000 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 12000 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 = 12000 個, 將 所 有 學 生 ( 基 本 單 位 ) 進 行 排 序 編 號, 從 1 編 至 12000 2 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 0352 1099 5767 7871 0971 8573 4213 3953 6394 6347 4 由 上 面 4 位 數 亂 數 表, 重 新 定 位 成 下 面 5 位 數 亂 數 表 03521 09957 67787 10971 85734 21339 53639 46347 5 在 上 表 中 67787 85734 21339 53639 46347 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 03521 09957 10971 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 0352 1099 5767 7871 0971 8573 4213 3953 6394 6347 5857 7981 4481 3467 0674 2445 8553 2272 4456 3746 2692 1991 6379 4633 7775 9681 7080 9581 4746 1787 6053 6568 9644 7367 5848 6621 8915 6829 7048 0367 第 13 頁 共 34 頁

7235 7761 9371 7613 2724 3962 2719 0514 1246 5203 8862 6672 6914 8713 0860 4722 8252 9726 0680 8005 4088 3531 7236 0001 0736 2632 6195 1975 9909 6667 4371 4740 0893 0386 2089 1848 0140 5715 6836 4756 3234 7150 0030 8981 9702 3364 3524 5917 5603 0875 1540 3988 1778 2265 7159 2521 6583 4739 2349 3572 5475 4168 0868 6437 0051 6219 7230 5127 8304 9049 6826 3398 5381 3787 0714 3056 4747 4640 9081 0550 5688 3697 2941 9840 2194 1227 2822 4032 5675 2130 5755 2090 2460 7432 4359 5415 2540 4425 2726 8249 0610 1123 4347 4415 4777 1478 8554 7151 4921 8941 6054 2739 8509 9139 9657 1986 3856 7930 9625 7171 6336 2174 9303 5295 6326 3107 1263 2925 7647 5041 9928 5663 1559 6954 4005 6482 6899 1278 4237 3912 2927 3388 3102 7228 0213 4755 4264 9867 2253 5658 6612 3040 2643 4076 1552 3023 1764 8304 7388 0173 3329 6751 4498 2127 1384 8811 9946 681 5656 1142 0960 6281 7584 8754 5532 3956 6636 3332 7985 5329 0963 0029 3931 4261 0788 9754 7368 4988 4113 2100 3913 4736 3403 6424 2306 7487 0202 9366 6095 9137 3395 9314 4555 1995 0578 1163 4601 6143 0908 7743 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

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 25:25:25:25 11.7.1.1 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. 4044 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, 247-256. 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

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 11.7.2 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

11.7.3 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

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 11.7.3.1 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) 11.7.3.2 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

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 11.7.4 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

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 11.7.5 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

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) 11.8.1 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

11.8.2 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 11.8.3 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

11.8.3.1 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 11.8.4 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 11.8.5 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

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 11.9.1 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

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 11.9.2 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 11.10 電 話 訪 問 抽 樣 方 法 11.10.1 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 (Telephone directories sampling) 11.10.1.1 傳 統 的 電 話 號 碼 簿 抽 樣 法 第 25 頁 共 34 頁

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 11.10.1.2 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) 11.10.2 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 ) 11.11 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

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 11.11.1 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 11.11.2 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 11.11.3 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 E-mail 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

11.11.4 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 11.11.5 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 11.12 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 11.13 樣 本 大 小 的 決 定 第 28 頁 共 34 頁

11.13.1 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 11.13.2 簡 單 隨 機 抽 樣 和 系 統 抽 樣 樣 本 數 估 算 11.13.2.1 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

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 2.575 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 578.4 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 = 1.962 51.2 2 10 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 = 1.962 51.2 2 5 2 = 403 11.13.2.2 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 = 0.03 50 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 = 1.962 0.5 (1 0.5) 0.03 2 = 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

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 = 1.962 0.3 (1 0.3) 0.03 2 = 896 樣 本 標 準 誤 差 (sample standard error) σ p = p (1 p) n = 0.3 (1 0.3) 896 = 0.0153 族 群 比 率 (population proportion) 之 95 % 信 賴 區 間 (confidence interval) 為 : p ± Z σ p = 0.3 ± (1.96 0.0153) = 0.3 ± 0.0300 則 族 群 比 率 (population proportion) 之 95 % 信 賴 區 間 (confidence interval) 介 於 0.027 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 % 13537 9604 6765 2 % 3384 2401 1691 3 % 1504 1067 752 4 % 846 600 423 5 % 541 384 271 6 % 376 267 188 7 % 276 196 138 8 % 212 150 106 9 % 167 119 84 10 % 135 96 68 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. 131-143). New York: John Wiley & Sons. Churchill, G. A. (1992). Basic Marketing Research (2nd ed., pp. 510-540). London: The Dryden Press. Fin, M., Elliott-White, M., & Walton, M. (2000). Tourism & leisure research methods: Data collection, analysis and interpretation (pp. 123-126). Harlow: Pearson Education. Ryan, C. (1995). Researching tourist satisfaction: Issues, concepts, problems. London: Routledge. 第 31 頁 共 34 頁

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 11.15 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 E-mail 緒 論 ( 研 究 問 題 的 性 質 研 究 問 題 的 重 要 性 研 第 32 頁 共 34 頁

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 (http://ilearning.kuas.edu.tw), 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 11.16 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 (http://ilearning.kuas.edu.tw), 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 11.16 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 20151224 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

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