傳播研究方法第七講：抽樣的邏輯中國青年政治學院趙菁2015年10月29日《傳播研究方法》第七講一、指標/指數（Index）和量表（Scale）相同點：都是對變量的序列測量（ordinalmeasures）都是對變量的復合測量（compositemeasures）不同點——按賦值的不同加以區分：指標：簡單對各題項（items）得分加總（各題項的權重都是1）；量表：對不同的題項賦予不同的權重（反映概念的重要性或程度的差別）《傳播研究方法》第七講二、指標（Index）的建構選擇可能的項目——表面效度、單一維度【聚合效度】考察其經驗關系——項目間經驗相關將多個選項結合成指標并賦值——相同權重處理缺損資料（missingdata）——5種方法鑒定指標——內在鑒定、外在鑒定《傳播研究方法》第七講三、量表的建構李克特量表（Likertscaling）1930s,byRensisLikert使用標準化的回答分類【非常同意、同意、不同意、非常不同意】，并以此決定不同項目的相對強度。對某人的態度進行定序測量總加量表的一種：一個人在量表中的得分由加總而成。例：一個人際關系量表《傳播研究方法》第七講提問問題選擇回答（限選一項）非常同意同意不一定不同意非常不同意+1我在本系有很多朋友54321+2只要我需要，我相信本系的大部分同學會助我一臂之力的54321-3對周圍的同學我很少關心54321-4我很難和本系的人交朋友54321+5我經常向本系的同學請教54321-6只有少數同學是開朗的，多數人是有偏見的54321+7大部分同學會為了集體的利益犧牲個人利益54321-8我相信大部分同學會背后中傷我，如果這樣做可以使他們得到好處的話。54321-9我很少關心別人說什么，我只相信我自己54321-10本系大部分同學思想保守，他們怎么也不肯改變54321+11我跟所有的同學都是朋友54321-12我在本系沒有一個好朋友54321《傳播研究方法》第七講三、量表的建構李克特量表（Likertscaling）賦予各類別的分值是隨意的，并不表示該測量為定距或定比測量。該量表優勢：簡便性該量表劣勢：1）量表項目的不同組合卻可能帶來相同的總分；2）“反應定勢”也是潛在威脅。《傳播研究方法》第七講三、量表的建構瑟斯通量表（Thurstonescales）1920s,byLouisThurstone，methodofequal-appearingintervals,斯通等距量表量表邏輯：比較判斷。我們可以辨認每一個被評價的概念是否有“最常見的反應”。如果很多人都認為這兩個事物不同，那么對于這兩者“最常見的反應”也將彼此遠離。應用很少《傳播研究方法》第七講三、量表的建構鮑嘎德社會距離量表（Bogardussocialdistancescale）判斷種族、群體之間的社會距離。要求一個群體的成員確定她/他愿意與目標群體保持多遠的距離。1920s,byEmoryBogardus量表邏輯：如果某人愿意接受某種強度的項目，那么他/她就應該愿意接受該項目之前的所有項目；受訪者一旦反對某個項目，則對比該項目更困難的項目也會持反對態度。著眼于社會多數團體間的社會距離。《傳播研究方法》第七講假設有來自德國的交換生，對于如下情境請給出你的第一反應，選擇是或不是：他/她作為訪客在你的學校住一個星期；作為全職學生在你的學校讀書；和你選了相同的幾門課，一同上課；在班級里和你同桌，與你一起學習、考試；和你住在同一樓層的寢室；作為同性室友一起居住；作為異性和你約會。研究者希望研究大一新生對于從德國和尼日利亞來的交換生的社會距離，希望發現學生會認為從非洲來的交換生心里距離更遠，還是從歐洲來的交換生心理距離更遠。詢問大一新生如下問題：鮑嘎德社會距離量表舉例新生報告感覺舒適度百分比尼日利亞德國訪客100%100%成為全職學生98%100%同一個班級95%98%在一起學習82%88%同一個公寓樓層71%83%同一間寢室50%76%約會42%64%《傳播研究方法》第七講你愿意讓黑人：生活在你的國家嗎？生活在你的社區嗎？住在你們那條街嗎？做你的鄰居嗎？同你的子女結婚嗎？請在你愿意的問題的方框那里打一個√號。鮑嘎德社會距離量表舉例局限性：我們對一組陳述具有單維性的假設是有局限性的。單維的領域往往很難找到。《傳播研究方法》第七講三、量表的建構語意差異量表（Semanticdifferential）1950s,間接手段測量某人對于某概念、物體或他人的感覺。受訪者被要求根據兩個相反意義的形容詞來評判某事。三個主要的意義類別：評價（好-壞）；能力（強-弱）；行為（積極-消極）例：評估新開設的音樂欣賞課的效果

《傳播研究方法》第七講請閱讀如下成對的形容詞，將最接近你第一印象的描述標記在空白空間內。答案沒有正確與否之分。你對于離婚感受如何？不好的×好的安靜的×吵鬧的簡單的×復雜的現代的×傳統的快速的×緩慢的公平的×不公平的語義差異量表舉例《傳播研究方法》第七講三、量表的建構哥特曼量表（Guttmanscaling）在數據收集之后評估數據；1940s,byLouisGuttman測量一系列【3-20個】指標或項目【yes/no;present/absent】，認為其中存在分等級的邏輯關系；將結果放入哥特曼量表中，考察項目之間是否形成某種模式與其邏輯關系相對應。注意：要考察所有可能的項目結合方式【例：小女孩是否知道她的年齡、她家的電話號碼；三個當地政府官員；一共8種可能性】哥特曼量表圖示分析（scalogramanalysis）：檢驗項目間是否存在等級關系。【例：小女孩知道自己的年齡比知道電話號碼簡單；知道電話號碼比說出三個當地政府官員名字簡單。三個變量間存在等級關系】存在等級關系稱作：scaled;不存在等級關系稱作：nonscalable/errors《傳播研究方法》第七講哥特曼量表舉例Crozat(1998)研究公眾對多種政治抗議形式的反應。他檢查了1974-1990年間在英國、德國、意大利、荷蘭和美國所做的公眾對于政治抗議形式的接受度調查數據，發現公眾接受形成了一個哥特曼量表。那些接受最激烈政治抗議形式（如罷工、靜坐）的人幾乎也會接受更加溫和的抗議形式（如請愿、示威等）。請愿示威游行抵制罷工靜坐哥特曼模式NNNNNYNNNNYYNNNYYYNNYYYYNYYYYY其他模式（僅舉例）NYNYNYNYYNYNYNNNYYNNYNNYY《傳播研究方法》第七講本講概要引言非概率抽樣概率抽樣的邏輯和理論《傳播研究方法》第七講一、引言

——幾個例子宿舍突擊衛生檢查期中教學檢查電視臺路邊采訪天安門警衛查身份證國家人口普查/社會經濟普查……《傳播研究方法》第七講一、引言

——為什么抽樣？研究項目的資源有限，不可能對總體進行調查（特例：10年一次的人口普查）；抽樣可以使研究的質量有所改進【集中使用資源，聘用訓練有素的工作人員，降低非抽樣偏倚（如，無回答偏倚、測量誤差、錄入誤差等）】。《傳播研究方法》第七講一、引言

——政治民意調查2004年美國總統大選，各個民意測驗機構盡管存在差異，但均一致認為雙方勢均力敵，以致難以預料輸贏。猜想：這些民意調查專家訪問了多少受訪者，使其對大約1.15億選民的行為預測的誤差不超過兩個百分點？《傳播研究方法》第七講2004總統大選前夕所預測的民意調查結果日期主辦機構布什克里10/28Fox/OpinDynamics505010/28TIPP534710/28CBS/NYT524810/28ARG505010/28ABC514910/29Fox/OpinDynamics4951《傳播研究方法》第七講2004總統大選前夕所預測的民意調查結果日期主辦機構布什克里10/29Gallup/CNN/USA495110/29NBC/WSJ514910/29TIPP514910/29Harris524810/29DemocracyCrops495110/29CBS5149《傳播研究方法》第七講2004總統大選前夕所預測的民意調查結果日期主辦機構布什克里10/30Fox/OpinDynamics495210/30TIPP514910/31Marist505010/31GWUBattleground2004524811/2選舉結果5248《傳播研究方法》第七講“911”前后布什支持率《傳播研究方法》第七講一、引言

——觀察與抽樣政治民意測驗，以及社會研究的其他形式，都以觀察為基礎。社會研究的首要問題是決定觀察什么、不觀察什么。抽樣，就是選擇觀察對象的過程。如果想從樣本推論到更大的總體，就需要概率抽樣（ProbabilitySampling），它涉及到隨機抽樣（RandomSelection）的概念。《傳播研究方法》第七講一、引言

——抽樣簡史阿爾夫·蘭登（AlfLandon）OR羅斯福（FranklinRooselvelt）？從1920年到1932年的大選，LiteraryDigest依托從電話簿及車牌登記名單中所選出的訪問對象，詢問其在即將到來的總統大選中會投票給誰，均準確地預測了大選結果。1936年，LD進行了最具雄心的民意測驗：以同樣的方式將選票寄給全美1000萬選民，最后收到200萬人的反饋：結果顯示有57%的人支持共和黨候選人阿爾夫·蘭登。但是，兩周后的投票結果顯示，羅斯福以歷史上最大的優勢，61%的得票率，連任美國總統。問題1：回收率低；問題2：抽樣方式排除了窮人《傳播研究方法》第七講一、引言

——抽樣簡史托馬斯·杜威（ThomasDewey）OR哈利·杜魯門（HarryTruman）？與LD相反，1936年，喬治·蓋洛普（GeorgeGallup）以配額抽樣（Quotasampling）的方法，準確地預測了羅斯福將擊敗蘭登；之后準確地預測了1940、1944年的總統當選人。但以同樣的方法，1948年，蓋洛普錯誤地預測紐約市長杜威能擊敗當時在位的杜魯門而當選總統。問題1：樣本不具代表性。配額抽樣要求研究者必須對總體情況有所了解，但二戰促成了大量農村人口涌入城市，很大程度上改變了1940年人口普查資料顯示的人口特征。問題2：取樣偏倚【無回答問題的處理】《傳播研究方法》第七講一、引言

——兩種抽樣方法非概率抽樣（NonprobabilitySampling）多為質化研究采用概率抽樣（ProbabilitySampling）從一份名單中選出“隨機樣本”，樣本代表總體；是社會科學研究中選取大型和具代表性樣本的主要方式，為量化研究所采用。《傳播研究方法》第七講二、非概率抽樣

（NonprobabilitySampling）無法選擇概率樣本時（如無法獲得總體名單），可以進行非概率抽樣。基于研究者的主觀判斷，以手頭進行的研究所要達到的特定目標為判斷的依據。樣本不具有代表性，不可推論總體《傳播研究方法》第七講二、非概率抽樣

（NonprobabilitySampling）7種非概率抽樣：偶遇樣本/方便樣本/就近法（Haphazard,Accidental,orConvenienceSampling）目的/判斷抽樣（PurposiveorJudgmentalSampling）配額抽樣（QuotaSampling）滾雪球抽樣（SnowballSampling）反常案例研究/極端案例抽樣（DeviantCaseSampling）序貫抽樣（SequentialSampling）理論抽樣（TheoreticalSampling）《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本偶遇樣本/方便樣本/就近法（Haphazard,Accidental,orConvenienceSampling）1）電視臺攔下路人做訪問、碰到誰就訪問誰；2）報社要求讀者從報紙上剪下問卷填好寄回；3）尋找志愿者訪問是一種極其冒險的抽樣方法。只有在研究目的是要了解在某特定時間內通過抽樣地點的路人的一些特征，或采取更少冒險性的抽樣方法不可能時，才具合理性。要非常謹慎做推論，且應提醒讀者注意這種方法的危險性。例：馬杰偉：《酒吧工廠：南中國城市文化研究》，江蘇人民出版社2006年版。“第二部分酒吧工廠現場日志”《傳播研究方法》第七講便利樣本：田野選擇尋找落腳點

參與式研究，最困難的起步點，是找到合適的場地，以及得到有關單位的主管批準進入現場。馬杰偉有兩個朋友在東莞開設玩具廠十多年，其中一間集善玩具廠規模較大，員工一千多人，是我們的首選。

民族志要進入生活現場，但那個現場并非你個人的場所。別人有別人的生活和工作，接受你，雙方也“難受”，無端來一個陌生人，走入你的辦公室，闖進你公司的商業網，參與你的董事會議，就算想一想也煩…

下班后，老板之一的李太派司機到酒店接馬杰偉。回港途中，李太在閑談間輕輕順帶一句：“我們幾個老板商量過，覺得你在工廠收集收據，可能不太方便，真的不好意思……”第十章：工廠的勞動人生《傳播研究方法》第七講便利樣本：訪談對象來自某一成員的介紹是民族志學者進入一個群體的最佳門票。社區成員也許對民族志學者個人或者他的工作不感興趣。一個中間人或者“媒人”——幫助者（facilitator）能夠為其打開門戶。這個幫助者應該在該群體中有著相當的信用度。該中間人與社區的關系越密切越好。在研究的初始階段，該群體對于中間人的信任會延伸至民族志學者的信任【暈輪效應】。田野作業者總是無法找到提供介紹的最佳人選，而只得順應于身邊可供利用的資源。《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本目的/判斷抽樣（Purposiveorjudgmentalsampling）依據研究者對研究目的的判斷（如：總體、其組成部分、研究目的）來選擇適當的抽樣方法。常為實地研究者所采用。民族志學者依賴他們的判斷，基于研究問題，來選擇該亞文化或單位中最適合的人群。馬杰偉：《時尚志》，復旦大學出版社2012年版。“第一部分北京時尚產業筆記”《傳播研究方法》第七講判斷取樣：研究案例的選擇

第一次在北京看見“時尚大廈”站立在城市的心臟能夠地帶，直覺立刻告訴我她對城市文化的意義。個人化的疏離城市中，她或可被視為一個時尚圖騰，生產身份歸屬，制造想象社群，并且接駁境外的文化資源，為中國的城市一族締造幻象。

回想起來我幾乎是第一眼直視“時尚大廈”的那一刻，就決意要走進去看個究竟。而在往后的幾年，城市高樓中的這一座大樓，真的經常出現在我對城市文化的思考之中。——《時尚志》：2.2圖騰《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本配額抽樣（Quotasampling）從建立描述總體特征的矩陣或表格開始。一旦建立起矩陣，矩陣中每一個格子（cell）就有了相應的比例。研究者根據研究目的的不同從不同的格子中選擇樣本并收集資料。代表每一個格子出現的人，按照這些格子相對于總體的比例，給予加權。缺陷：配額的框架必須精確《傳播研究方法》第七講為什么配額樣本仍為非概率樣本？配額樣本與概率樣本、特別是分層樣本有許多相似之處，但是在一個重要的方面卻不相同：配額樣本中（類別內/格子內）個體的選擇是目標取樣，而非按照隨機原則抽取。例：告訴調查員，在某一鄰里地區選取的被調查人數中，白人和黑人各多少，或男性和女性各多少。但是，配額樣本是由調查員選擇的。每當調查員在遇到拒絕接受調查的情況時，或找不到戶中任何人的時候，只是簡單選取另外一個人/一戶人進行調查而已。因此，調查員總是可以得到要求的調查數，但是總體中那些難于聯系到的被調查人的比例卻可能會被低估。《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本滾雪球抽樣（Snowballsampling）先收集目標群體少數成員的資料，然后再向這些成員詢問有關信息，找出他們認識的其他總體成員。即，根據既有研究對象的建議找出其他研究對象的過程。如此，樣本會隨著受訪者不斷提出別人的名字，而像“雪球”一樣越滾越大。在特定總體的成員難以找到時（如社會邊緣群體、松散的組織成員），滾雪球抽樣是最適合采取的一種抽樣方法。常用語探索性研究。《傳播研究方法》第七講AnneJianPatMuhammedPaulJorgeTimSusanDennisDonnaEbonyLarryChrisKumikoJoyceSallyBobBillMaria滾雪球抽樣舉例：友誼關系網圖《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本反常案例研究/極端案例抽樣（DeviantCaseSampling）研究者選取與主導范式/特征不同的案例進行研究，目的是通過考察主體范式之外的案例，更多的認識社會生活。是一種特殊的目的樣本。例：對中產階級家庭孩子的輟學研究《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本序貫抽樣（SequentialSampling）目的抽樣：研究者盡可能發現相關的案例；序貫抽樣：研究者持續收集樣本，直到窮盡案例的多樣性，或信息不可能再豐富為止。要求研究者持續評估所有案例。例：研究者打算對60位70歲以上、失去配偶超過10年的寡婦進行深度訪談。此時，根據序貫抽樣之目的，再對另外20位生活經歷、社會背景、世界觀與之前60位沒有多大差別的寡婦進行訪談就是沒有必要的。《傳播研究方法》第七講二、非概率樣本理論抽樣（TheoreticalSampling）樣本（如人、情景、事件、時間段等）來自于扎根理論（Groundedtheory）。研究者基于想提出的新洞察來選擇樣本。例：田野調查者在工作日對一群人在某一地點進行參與觀察。理論上，研究者想知道這些人在非工作日/其他地點是否有相同的行為，此時，就可能將這群人在其他時間段（如周末或晚上）的行為納入樣本中。《傳播研究方法》第七講抽樣類型原則便利樣本Haphazard樣本的選取主要考慮它們是否便利于收集、研究。目的樣本Purposive盡可能收集到符合某一標準的全部樣本。配額樣本Quota樣本在某些變量上有與總體相同的比例，以反映總體的多樣性。但個案以便利抽樣的方式抽取。滾雪球Snowball由一組成員來確定其他選入樣本的成員。反常案例Deviantcase選取與主導范式不同的樣本（一種特殊類型的目的樣本）。貫序樣本Sequential持續收集樣本，直到樣本中不再含有額外的信息或特征。理論樣本Theoretical樣本能夠幫助揭示具有理論重要性的某一特殊場景/主題的特征。表：非概率抽樣的類型《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論當研究者試圖精確地、統計性地描述大型總體時，就要用到概率抽樣（probabilitysampling）。如果所有總體中的成員在所有方面——人口特征、態度、經歷、行為等都相同，那么就無需進行仔細的抽樣了。在這個同質性極高的總體中，一個個案就足以成為整個總體的樣本。但是，構成人類總體的個體之間天然地在各個方面都有所差別。要對總體進行有用的描述，從該總體中抽樣出來的樣本必須包含總體的各種差異特征。抽樣誤差（samplingerror）：與抽樣相關的誤差。《傳播研究方法》第七講100個人的總體樣本旨在反映大規模總體的特征。假設由100人組成的小總體。《傳播研究方法》第七講一個方便的樣本：易得但沒有代表性《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論代表性（Representativeness）當選出的樣本的各種集合特征大體接近于總體的集合特征時，樣本就具有代表性。樣本不需再每一方面都具有代表性，代表性只需局限于與研究的實質性需要相關的特征。概率抽樣的基本原則：總體中的每一單位都有一個已知的、非零的被包含在樣本中的概率，盡管對于總體的所有單位而言，選擇的概率并非總是相同的。EPSEM（Equalprobabilityofselectionmethod）：在這種樣本設計中，總體中的每個成員都具有相等的被選進樣本的機會。概率抽樣的獨特優點：雖無法完美地代表總體，但能避免各種偏見；能夠估計樣本的精確度及代表性。《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論隨機選擇（RandomSelection）獲得代表性樣本的核心步驟。隨機并非偶然，而是一種非常仔細的特別的程序，能確保每一樣本單位的選擇都獨立于其他單位的選擇。獨立：總體中的任何一個成員的選擇都不會對總體中任何其他正在被選擇的成員的選擇的可能性產生影響。例如：投擲硬幣以隨機數表或電腦程序完成。隨機選擇的優點此過程可以避免研究者自覺或不自覺的偏見；符合概率理論，提供了估計總體參數和抽樣誤差的基礎。《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論

——一些基本概念總體（Population）：我們感興趣的、試圖概括的群體或集合體。如：美國人要素（Element）：構成總體的單位，也是樣本所包含的內容。在一個既定研究中，要素與分析單位往往是相同的。要素用于抽樣，分析單位用于資料分析。樣本率（samplingratio）：樣本個案數和總體之比，即n/N.例：總體包含50,000人，研究者從中抽取150人作為樣本，則樣本率為150/50000=0.003or3%《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論

——一些基本概念樣本框（SamplingFrame）“總體”是個抽象的概念。樣本框：用于抽樣的總體列表。如果樣本能夠代表總體，則其樣本框必須包含所有（或幾乎所有）的總體成員。例：對某正式組織的研究【成員名單即為樣本框】《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論

——一些基本概念樣本框（SamplingFrame）注意1：樣本框與總體不匹配固定電話號碼簿：并不包含新近申請而尚未列入的用戶，也不包含不愿意列名的用戶。階級偏差：窮人、流浪人群沒有辦法申請固定電話；有錢人可能有一部以上的固定電話。【1936年LD的民意調查】街道圖：都市社區中，違章建筑不會出現注意2：經過正確抽樣所得的樣本信息，只適合于描述構成樣本框的要素組成的總體，不能擴展。《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論

——一些基本概念參數（parameter）：對總體中某變量的概括性描述。統計值（statistic）：對樣本中的變量的概括描述，并被用來估測總體參數。統計值Statistic

樣本框SamplingFrame總體（Population）參數Parameter抽樣過程SamplingProcess樣本（Sample）數據中實際觀察到的抽樣邏輯模型我們想要研究的《傳播研究方法》第七講三、概率抽樣的邏輯和理論

——一些基本概念抽樣單位（samplingunit）抽樣過程中的基本單元。在簡單隨機抽樣中，抽樣單位是個體（individuals）；在群集（clustersampling）抽樣中，抽樣單位是由個體組成的群集。層級（stratum）：樣本的一個子集。層級的劃分通常是研究所關心的某一變量為依據。同一層級中的個案，就該變量而言，是同一的（homogeneous）。《傳播研究方法》第七講擁有0-9美元的10人總體總體平均值：（0+1+2+3+4+5+6+7+8+9）/10=4.5美元抽樣分布《傳播研究方法》第七講1樣本時的抽樣分布每次抽1個樣本，對總體進行10次隨機抽樣；圖中