抽样设计的原则

1、社會研究方法關秉寅老師抽樣設計一些大原則： 認定能夠實際接觸到的母群體,也就是抽樣架構( sampling frame)。避免隨意抽樣(亦即非機率性的抽樣) 。 理想上是能做簡單隨機抽樣或系統抽樣。 分層抽樣可以減少抽樣誤差。當母群體中每一位被抽樣的對象是分屬於某一團體時 ,則可考慮 用隨機叢集抽樣( cluster sampling)。當母群體很大時,應考慮用多階段抽樣。-決定樣本的大小是以推估母數(Paramete)時所欲達到之精準度 為基礎。大樣本並不能補償抽樣時的偏差或系統性偏差( sampling bias； systematic bias。因此，良好的抽樣設計、問卷設計和增加回收

2、率等都是減少偏差的重要步驟。在抽樣方面，需要做以下之判斷及決策 :-是否要用機率樣本(Probability sample,亦即 random samp© ?抽樣架構 (the sampling frame) 為何？也就是那些人真正有被抽 選到之機會。樣本之大小 (The Sample Size) 。抽樣設計 (the sample design) ,即抽選人或戶之實際策略。-回收率(the rate of responsR即真正得到資料者在選取樣本中之 比例。樣本之選取的三個關鍵得到樣本時所用之 the sample frame( 樣本架構 ) 。 樣本內每一單位或個案都必須是用機

3、率抽樣之程序，獲得每一個 單位都應知道被選取之機率為何。抽樣設計之細節，如樣本大小，及抽樣程序等，都會影響到樣本 之代表性。The Sample Frame任何一個選擇樣本之程序都會給一些人被選入樣本之機會 ，也同 時會排除一些人。因此，第一個評估樣本品質之步驟即為了解 the sample frame 。抽樣方法可以歸成三大類 :1) 抽樣是由一相當完整的名單中抽出樣本。2) 抽樣是由一群因做某些事或到某些地方的人中抽出樣本。3) 抽樣是透過幾個階段抽到樣本。包含性(comprehensivenesS與變異性(variation) 樣本中每一個人或單位都有已知之被選擇的機率。 最後一個評估的

4、標準是抽樣設計之效率 (efficiency) 。這標 準主要牽涉到抽樣所需之成本效益的問題。不論抽樣方法為何，研究者要評估 the sample frame 之三個特 徵:1)2)3)由於樣本推論之範圍限於the sample frame因此研究者要報告 什麼人有機會被選擇，什麼人被排在外，那些被排在外的是否有獨 特之性質，以及是否有些被抽選者其被抽選之機率不明等。一個階段的抽樣 簡單隨機抽樣：將抽樣架構中所有的元素編號後，再用一組亂數 決定挑選哪些元素。系統抽樣：將抽樣架構中每一個元素編號，但不用亂數選取，而 是依照一定的抽樣間距。分層抽樣：將母群體分成幾個次母群體(sub pop ula

5、tion)的分層 (strata)後，從每個次母群體中抽出一定比例的隨機樣本。多階段抽樣由學校中抽選學生樣本推估及抽樣誤差一般來說，隨機抽樣所得到的誤差假定為非系統性的偏差，因( 您還記得 the central limit區域機率抽樣 (Area Probability Sampling) 隨機數字撥號 (random-digit dialing)此我們可以推估樣本估計值之準確性。theorem 嗎?)sample statistics，但是一般最常用來描述抽樣誤差之統以下所談之原則雖是運用在所有的 的estimates主要是means (平均數) 計值即為標準誤差 (standard er

6、ror) ，透過標準誤差我們可以計算信 賴區間。平均數之standard error為J詈 ,Var為樣本之變異量; 比例之SE為 JP（1 P） , p （1-p）為比例之變異量。V N由以上公式可看出：樣本愈大，則抽樣誤差愈小。當原來樣本數小時，加大樣本數，會減少較多之誤差，但原樣 本頗大時，加多樣本數能減少之誤差並不大。當P二0.5時，比例之抽樣誤差最大。上述之公式只用在simpie random sample之情況。當抽樣不是簡 單隨機時，樣本誤差之計算會隨設計之不同而不同，也會隨所 注意之變項不同而不同。上述之標準誤差只和抽樣之過程有關，並非涵蓋所有其它調查 過程中所產生之別種誤差（

7、如個別受訪者可能造成之誤差）。樣本大小之決定樣本大小的決定是看：-信賴區間的大小，也就是容許type I error或a的大小（如a =0.05）-希望利用樣本值在推估母數時能有的精確程度-對一些母數最合理的猜測例如以是否投給某位候選人的調查為例，因答項只有兩個（是 或否），而以推估回答是之比例（P）的精確度（如在士 0.03）, 且在95%信賴區間的條件下來決定樣本大小：則我們希望P ±.03;此0.03和95%信賴區間的關係是:P ±.03 P ±1.96 J P(1 P)V NI P(1 - P) 也就是0.03 = 1.96寸N既然J P（1N P）最大時

8、為P二0.5時，最保守的作法是將P二0.5放入公式中計算，會得到峠J呼。因此如何使J呵匚0.5）= 0.03就是要解的方程式。答案是 N二1067.11。以上面的情況為基準（即 a二0.05, P二0.5），當士 10%100士 7%200士 5%400士 3%1000士 2%2400士 1%9600精確程度為估計需要的樣本數為以上討論是在簡單隨機抽樣的基礎上，如果不是簡單隨機抽 樣，需有其他的考量，如利用叢集抽樣所得到同樣大小的樣本，其 有效樣本數（effective sampie size事實上較少。未回答或回收所造成的偏差機率樣本之原則是母群體中每一個人都有一已知之抽選 機率，因此樣本資

9、料之品質即受到真正收集到資料的樣本 與原預定樣本間比例即回收率之影響。在此所要討論之未 回答（Nonresponse是指那些完全無法得到資料之情況， 而不是調查問卷中有些人未回答一些問題之情況。一般說來，有三種理由無法自一些預定之對象中獲得資 料：資料收集之方法或步驟無法聯絡或找到受訪者，因此 根本沒機會讓他們回答問題。受訪者拒絕提供資料。受訪者沒有能力回答，如生病，不會聽、說訪問者所 用之語言，或無讀寫之能力，以致無法回答自填之問 卷。未回答之情況最重要的影響是可能使最後所得到之樣 本與原來之母群有系統性之差異而造成bias,此和前述之Sampling error有所不同。未回答所造成之偏差

10、未回答者對於樣本推估所造成之影響要看未回收之比 例以及未回答者在何者程度上和母群有系統性之差異而 定。以母群體要投某位候選人之真正比例是 25為例，當回 收率為 90，而未回收者中有 25的人會投此候選人的 話，則樣本得到的比例自然會在 25左右；但當未回收者 中只有10會投此候選人 ，則得到的比例會在 27左右（傾 向高估）；而當未回收者中有 75會投此候選人，則得到的 比例會在 19左右（傾向低估） 。當回收率為 70，而未回收者中有 25的人會投此候 選人的話，則樣本得到的比例自然也會在 25左右；但當 未回收者中只有 10會投此候選人，則得到的比例會在 31 左右（傾向高估） ；而當未

11、回收者中有 75會投此候選 人，則得到的比例會在 3左右（嚴重低估） 。所以當回收 率是在 70以下時，我們要對其得到的結果十分小心。增加回收率之辦法在電話或訪問調查方法時，通常要處理兩個造成無法 回收之問題，一為接觸到受訪者，另一為得到合作。對前 一個問題，通常採取以下兩方法：多次造訪，特別是在晚上或周末，造訪所需之次數視狀況而定，在都會地區，一般言至少要 6次。電話調 查因成本較低，故一般要求是打 10次。 要求訪員訪問之時間有彈性，以便和受訪者約一方便 受訪者之時間。在徵得合作方面，通常有下列做法 :如果可能的話，應先寄一含相當詳盡介紹調查內容之信，如此可使一些受訪者沒有疑慮，亦可使訪員較有 信心。有效且正確的告訴受訪者調查之目的。讓受訪者感到 其幫助之重要。讓受訪者放心其回答不會使其受到危險或感脅。有效率之訪員。要使訪員知道回收率高之重要性。要 能迅速發現回收率方面之問題。並停用無效率之訪 員。質性研究的抽樣設計重視從理論的基礎出發，尋找有豐富資訊內涵的個 案。抽樣架構：可以地點、事件、人、活動、時間等來分 類。抽樣策略：策略類型目的立意取樣最大變異尋求變異模式同質性焦點化、單純化關鍵性個案進行邏輯推理至其他個案理論基礎找尋