抽样设计与问卷设计(ppt)

1、抽样设计与问卷设计1. 抽样的基本概念2. 抽样的程序3. 机率抽样4. 非机率抽样5. 电话抽样 抽样误差与非抽样误差7. 样本大小的决定 本章的学习主题 1企业研究方法 第 6 章1 抽样的基本概念抽样的基本意义是选择母体或群体(population)中一部份的元素，针对抽出之样本进行研究，并藉由研究的结果推论整个母体。2企业研究方法 第 6 章1 抽样的基本概念为何要抽查而不普查： 1. 减少人力、成本。 2. 缩短资料搜集的时间。 3. 对抽样的样本可做较深入的研 究。 4. 由样本来推估母体。3企业研究方法 第 6 章1.元素(element)： 元素 是指研究的基本单位，亦是搜集数

2、据的根据。2.母体(population)： 母体是研究中所有元素的集合，也是我们藉由样本 想要推论的标的。3.抽样单位(sampling unit)： 抽样单位是指被抽取样本中的一个或是一组元素。 抽样专有名词简介4企业研究方法 第 6 章4.样本(sample)： 经过抽样方法抽出的元素即为样本，样本为母体的一部份，唯 有其与母体具有共同的特质，研究结果才有意义，故样本必须 具有代表性。5.抽样架构(sampling frame)： 抽样架构是元素(element)的集合名册，描绘整个抽样的情形。抽样误差(sampling error)： 所谓抽样误差即是所选出的样本并不能完全代表母体特质

3、。 抽样专有名词简介5企业研究方法 第 6 章表 6-1 机率抽样与非机率抽样的比较抽样设计种类机率抽样非机率抽样1. 成本要花较多成本成本较低2. 正确性较正确较不正确3. 时间要费较多时间费时较少4. 结果的接受度 (acceptance of results)普遍的可被接受尚好5. 结果可概化性 (generalizability of results)良好较差数据源：Davis & Cosenza (1993), “Business Research for Decision Marking”, 3rd edition, p.226企业研究方法 第 6 章2 抽样的程序图 6-1 抽样

4、程序数据源：参考William G. Zikmund (1999), “Business Research Methods”, 6th edition, p.342.定义目标群体选择抽样架构选择适当的抽样方法决定样本大小选择抽样元素实地进行抽样搜集7企业研究方法 第 6 章3 机率抽样抽样的目的在于用样本来解释母体的特质。机率抽样的基本要点是随机选取(random selection)，即每一个元素被抽出的机率是相同的，且每次抽样为独立事件。一、简单随机抽样(Simple Random Sampling)二、系统抽样(Systematic Sampling)三、分层抽样(Stratified

5、Sampling)四、群集抽样(Cluster Sampling)8企业研究方法 第 6 章表 6-2 群集抽样与分层抽样之差别群集抽样分层抽样我们将母体分成若干群(团体)，而每一群内具有许多元素。但分群的方法是依据资料搜集的可得性或者方便性而来。我们试着确保群内异质性高，群间同构型高，但是有时候我们所得到的数据却是相反的，这时就要经过一些处理，以利下一步骤的进行。我们选择群集抽样是以随机抽样的方式进行，选择某些团体，再对这些样本内的全部元素进行调查。我们将母体分成若干层，而每一层内具有许多元素。但分层的依据是根据我们研究的相关重要变项而决定。我们试着确保层内同构型高，不同层间异质性高的原则去

6、分层。我们随机的从每一层中选取出适当的样本。9企业研究方法 第 6 章表6-3机率抽样的类型类型优点缺点简单随机抽样1.于学理上最精确。2.仅受随机误差影响。1.母体若很大时不易实施。2.需要母体全部的名册方能实行。系统抽样较随机抽样容易实施。若抽样架构具有周期性则样本可能不具代表性分层抽样比前二者更具抽样效率，研究者若想研究次母体特质时，是一个不错的方法。正确的分层不是件很容易事，可能要花费许多成本群集抽样1.节省研究时间与财力。2.抽样架构中每个元素数据 不易得到或不完整时，使 用此法会较方便。1.群集的大小差异会影响抽样 正确性。2.依目的可能要抽样二次上，例如 先抽村里，再抽户。发生抽

7、样错 误的机率较高。 数据源：参考William G. Zikmund (1999), “Business Research Methods”, sixth edition, p.36210企业研究方法 第 6 章4 非机率抽样 非机率抽样的特点是无法估计母体中每一个元素被选入样本的机会或机率，且也不能保证每个元素有机会被选入样本。 非机率抽样相较于机率抽样较节省成本，且应用较方便，但其缺点是所抽出的样本可能较不具有代表性，因此若要由样本去推估母体时，会有问题。11企业研究方法 第 6 章4 非机率抽样一、便利抽样(Convenience Sampling)二、配额抽样(Quota Sampl

8、ing)三、判断抽样(Judgment Sampling)四、雪球抽样(Snowball Sampling)12企业研究方法 第 6 章表6-3非机率抽样的类型类型优点缺点便利抽样1.不需要母体的名册。2.快速、便利。1.正确性和估计偏差不能衡量或控制。2.研究者的主观意识可能影响抽样，选出的样 本可能不是很适合代表母体。配额抽样1.较机率抽样中的分层抽样成本低。2.具有分层抽样的效果。1.虽采用配额的方式抽样，但在抽样时若不是 随机选取，选出的样本也会有误差，而不能 代表整个母体。2.在研究者将母体分类时，可能会产生偏误。判断抽样1.在某种类型如选举预测 上很有用。2.在搜集样本时，较节省

9、成本及时间。1.研究者在抽样时可能会因主观因素而影响了 抽样，造成偏差。2.雪球抽样在寻找少数难以寻找的母体时，此法是一个很好的方法。1.因为抽样单位不独立，会产生较高的偏差。2.数据源：参考William G. Zikmund (1999), “Business Research Methods”, sixth edition, p.36213企业研究方法 第 6 章5 电话抽样一、电话簿或名册抽样法 简单随机抽样法 系统抽样法二、随机选取拨号 (Random Digit Dialing, RDD) 简单随机拨号法 群集随机拨号法三、混合法 二位随机拨号法 加一拨号法14企业研究方法 第 6

10、 章6 抽样误差与非抽样误差 62 抽样误差大大小样本数大图 6-2 抽样误差与样本数的关系15企业研究方法 第 6 章 非抽样误差在研究的各个步骤中均可能发生，这些误差之来源可能是观察性误差，也有可能是非观察性误差。6 抽样误差与非抽样误差16企业研究方法 第 6 章一、非观察性误差(Non-observational Error) 非观察误差是来自于从母体中抽样取得数据时可能发生的误差，这种误差可细分成以下两种 : 1. 涵盖性误差(noncoverage) 例如：名册漏列2. 回复性误差(nonresponse) 例如：拒绝回答或回答人资格不符6 抽样误差与非抽样误差17企业研究方法 第

11、 6 章二、观察性误差(Observational Error)此种误差有两种可能的来源，一是样本元素中搜集到不正确的数据，二是数据在处理时或结果呈现时发生错误。 1.资料搜集误差(data-collection errors) 例如：拒答、敷衍或乱答 2.研究室中处理过程误差(office processing errors) 例如：编码错误、列表错误或数据解释错误等6 抽样误差与非抽样误差18企业研究方法 第 6 章7 样本大小的决定一、基本的统计概念简介母体参数(population parameter)：是指母体中变项特质的总括性叙述。统计值(statistic)：统计值是由样本计算出

12、的数值，用来推估母数之用。抽样误差(sampling error)：样本的估计值与母体参数两者的差即为样本的抽样误差。信赖水平与信赖区间(confidence interval)：信赖水平是用来表示样本估计母体的正确性。19企业研究方法 第 6 章二、平均值与标准偏差1. 平均值假设母体中有N笔数据，而我们从母体N笔数据中抽出n个样本，则其样本平均数计算式如下2. 标准偏差标准偏差为变异数的开方，变异数为每笔数据与平均数差距的平方和，通常我们使用表示母体的标准偏差，而样本的标准偏差通常以S来表示。其计算式如下：20企业研究方法 第 6 章三、常态分配 （Normal Distribution)

13、如果数据以直方图表示，其分配如钟形一样，中间高而往左右两边对称下降，则我们称此种分配呈常态分配。而当常态分配中0，1时，则称为标准常态分配(standard normal distribution)，其以Z N (0, 1)表示。在常态数据标准化后，才能藉标准常态分配来查表，而Z分数或称为标准化值，其计算方式为21企业研究方法 第 6 章四、中央极限定理定义：从一个母体中抽出n笔数据，并且计算样本平均 数，如果n很大，则 的分配会趋于常态分 配，且 的平均数仍为母体平均数，其以数学式 表示为：通常要求 n30，才能适用中央极限定理。中央极限定理不论原母体的分配为何，只要样本数够大，那 分配会趋

14、于常态分配。22企业研究方法 第 6 章7 样本大小的决定一、简单随机抽样分配样本大小的决定1.以母体估计平均数求样本大小 (母体已知时)23企业研究方法 第 6 章 7 样本大小的决定例如：台湾电力于1978年12月举办台湾地区家用电气普及状况调查研究，在决定样本大小时，是根据1977年该公司举办家用电气普及状况调查时所求得之当年1月份台电14个营业处3,082,502用户平均用电量为142度，变异数47,078度，作为母体平均数及变异数，并限制样本对母体之误差不得超过4度，=0.05，利用上列公式，计算出样本数如下：24企业研究方法 第 6 章7 样本大小的决定2.以母体比率求样本大小 设

15、P为样本比率，母体标准偏差为 时 ， 则其样本大小 在e固定时其样本数为 25企业研究方法 第 6 章7 样本大小的决定公式的p值为母体的真正比率，假设无法得知确切的p值，亦可采取保守估计，设定p=0.5，且我们希望真正p值与估计p值相差在3%以内，则，z=1.96、p=0.5，则样本大小为： 在e=0.03， n = = 256 若e=0.02，其他条件不变，则 n = = 576 若e=0.01，其他条件不变，则 n = = 230426企业研究方法 第 6 章3.以样本精确度求样本大小，母体己知时4.以样本精确度求样本大小，母体未知时7 样本大小的决定27企业研究方法 第 6 章二、分层

16、抽样样本大小的决定分层抽样有两个主要的方法：1. 比例分配法：按各层数量的比例把样本配置于各层。各层抽出之样本数量如下：7 样本大小的决定28企业研究方法 第 6 章2.最适分配法： 在某些情况下，可能各层的抽样 单位成本均不同。故在总样本数已知，各层抽样成本不同，各层变异数不同时，适合采用最适分配。其公式如下： n：为总样本数 ni：为第i层之最适样本数 Ni：为第i层所含母体数 i：为第i层的标准偏差7 样本大小的决定29企业研究方法 第 6 章层数各层母体数量各层标准偏差110001022000203300030=71则第三层的样本数=以上例而言，设其总样本数为1000。第一、二、三层的

17、数量分别为1000、2000、3000，由先前的调查知道各层的标准偏差分别为10、20、30。则第一层的样本数=则第二层的样本数=286=6437 样本大小的决定30企业研究方法 第 6 章9、静夜四无邻，荒居旧业贫。9月-229月-22Sunday, September 18, 202210、雨中黄叶树，灯下白头人。21:20:1721:20:1721:209/18/2022 9:20:17 PM11、以我独沈久，愧君相见频。9月-2221:20:1721:20Sep-2218-Sep-2212、故人江海别，几度隔山川。21:20:1721:20:1721:20Sunday, Septemb

18、er 18, 202213、乍见翻疑梦，相悲各问年。9月-229月-2221:20:1721:20:17September 18, 202214、他乡生白发，旧国见青山。18 九月 20229:20:17 下午21:20:179月-2215、比不了得就不比，得不到的就不要。九月 229:20 下午9月-2221:20September 18, 202216、行动出成果，工作出财富。2022/9/18 21:20:1721:20:1718 September 202217、做前，能够环视四周；做时，你只能或者最好沿着以脚为起点的射线向前。9:20:17 下午9:20 下午21:20:179月-2

19、29、没有失败，只有暂时停止成功！。9月-229月-22Sunday, September 18, 202210、很多事情努力了未必有结果，但是不努力却什么改变也没有。21:20:1721:20:1721:209/18/2022 9:20:17 PM11、成功就是日复一日那一点点小小努力的积累。9月-2221:20:1721:20Sep-2218-Sep-2212、世间成事，不求其绝对圆满，留一份不足，可得无限完美。21:20:1721:20:1721:20Sunday, September 18, 202213、不知香积寺，数里入云峰。9月-229月-2221:20:1721:20:17September 18, 202214、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。18 九月 20229:20:17 下午21:20:179月-2215、楚塞三湘接，荆门九派通。九月 229:20 下午9月-2221:20September 18, 202216、少年十五二十时，步行夺得胡马骑。2022/9/18 21:20:1721:20:1718 September 202217、空山新雨后，天气晚来秋。9:20:17 下午9:20 下午21:20:179月-229、杨柳散和风，青山澹吾虑。9月-229月-22Sunday, September 18, 2