DataCollectionSurveySampling問卷調查和訪談

SurveySamplingAim:Obtaininformationaboutlargepopulations(母群體)byexaminingonlyaportion(樣本,Sample).是否可推算母群體之可能特性，并作為決策之參考？Traffic,taxaudits,qualitycontrol,censuspreparation,市場調查...SystematicenumerationofthebeginningofthelistisNOTagoodidea,alphabetical,age-related,hour-relatedorder.Randomsamplingguardsagainstinvestigatorbias.Aboveall,thisrandomness,aswewillseeallowsanestimateoftheerror,(wecanevendesignthesamplesizenecessarytoobtainagivenprecision).PopulationParametersNumericalcharacteristicsweareinterestedin.Wewillderiveapproximationsoftheirvaluesthroughestimatesbasedonpartofthepopulationonly:thesample.PopulationsizeN,samplesizen.Wewillusex1,x2,x3,…,xNtodenotethepopulationnumbers,theycouldberealintegers,binary(dichotomous),orcategorical.市場調查的范圍分析產品市場的大小了解市場的最大需要量、掌握市場中競爭者的地位，以檢討自己公司的產品，在眾多的同類競爭商品中，所占的分量與地位。分析不同區域中的銷售良機與潛力檢討公司在特定的銷售區域中，可能擴展的程度，及研究各區域之相對市場的有利機會。分析特定市場的特征了解市場的特征。如將高所得者所使用的產品銷售于低所得者的地區，當無法符合當地消費者的需要。從經濟觀點探尋影響銷售的各種因素如國民所得的高低，消費者信用情形與消費者利益等問題。市場性質變化的研究分析各區域市場相對性與重要性的變化，例如某市郊消費者生活型態的改變，所引起市場變化的問題等。研究各階層消費者對商品欲求的變化例如對高階層消費者而言，經由超級市場所銷售的商品，必須研究商品的包裝、色彩、商品服務及消費者欲求心理等，以制定有效的銷售計劃。簡單隨機抽樣

SimpleRandomSamplingDefinition:母體中的每個元素均有相同的機率被抽中ThereareC(N,n)samplestakenwithoutreplacement.Howisthisdone?Imagine,numberedbilliardballsinurns.Olddays:tables,nowcomputerrandomnumbergenerator,basedonuniformrandomnumbergeneratorCompositionofthesampleisrandom(thelabelsarerandom)impliesthatthesamplemean,thesampletotal...arerandomvariables.Thepopulationmeanisanumber,thesamplemeanisarandomvariablewhoseaccuracyasanestimatecanbeevaluatedbyaprobabilisticanalysis.ExpectationandVarianceoftheSamplingMeanFromsamplemeanwecanalsoestimatethetotalifweknowthepopulationsize.Xi'sdistributioniscalledthesamplingdistribution.Determineshowaccuratelysamplemeanestimatespopulationmean(m)?ExamplePopulationN=393short-stayhospitals,xi=#patientsdischargedduringthemonthofJanuary1968.Asalistof393valueswouldhavebeenuseless,wecanusehistogram(intogroupsof200)topresentit.Populationmean(average)is814.6031Populationvarianceis347,776andstd=589.7UseSRSwithn=16todetermineshowaccuratelysamplemeanestimatespopulationmean?

Thetotalnumberofpossiblesamples393choosing16isaround1033.Wewillusesimulationtechniques,saycreate500samplesofdifferentsizes.簡單隨機抽樣缺點：完整母體名冊不易取得，或取得成本很大時實行困難當母體樣本單位過多時，抽樣作業相對上不便（如母體名冊幾萬戶）樣本分配分散，增加調查行政作業困難（如臺灣地區住戶580萬戶要抽18000戶）當樣本單位差異大時，樣本代表性恐有不足(如估計所得，抽到高所得或偏低所得)使用時機：母體內樣本單位不多,且有完備名冊可資編號母體內樣本單位差異不太大時

分層隨機抽樣（StratifiedRandomSampling）將含有N個抽樣單位之母體，按照某種特性分成L個不重疊的組群，這些組群可稱為層（strata）。分層后再由各層中分別抽取樣本，此即為分層隨機抽樣。優點：樣本分配較均勻，可提高估計確度可以分別得各層訊息，并做比較分析各層可視情形采取不同之抽樣方法便于尋找樣本跳動之來源（如連續性調查每季每月就業、失業、人力資源調查）可在各層設立行政單位，以利調查方便限制：

a.分層變量之選取（分層特性）需多加注意

b.分層不能有重疊現象

c.分層后樣本資料之整理與估計較SRS復雜使用時機：

a.母體內樣本單位之差異較大時

b.分層后能達到層間變異大、層內變異小集群抽樣（ClusterSampling）隨機抽樣時，選入樣本的不是個別的單位，而是一群一群的單位；選出部份的組別，并在被抽樣的組別中進行普查。此法可減低抽樣成本，故大為盛行，但風險較大，容易發生抽樣偏差。此法和分層抽樣看似類似，實則有很大不同，分層隨機抽樣是各層均需參與抽樣，在各層中采行隨機抽樣，個別抽取基本單位樣本；而集群抽樣則是隨機選取群組，選中的群再進行全查。故使用時機和分層抽樣相反，必須群間變異小，而群內變異大。另外，當群集內所含個體數不同時，亦會使誤差加大。

基本名詞抽樣架構(Samplingframe)：指整體抽樣單位的詳細名單，可供抽樣之用。共分三種型態：a.具體的：表列成冊；

b.抽象的：無名冊，符合條件即有被抽樣之可能；

c.階段式：分段抽樣時，依階段之不同，可產生不同之抽樣架構。抽樣單位(Samplingunit)：在抽樣架構上排列之名單，其個別單位就是抽樣單位。樣本(Sample)：從抽樣架構中抽取出之抽樣單位總和。精確度(Precision)與準確度(Validity)：精確度乃用以衡量估計值精確可依賴的程度。準確度乃衡量母群體特性與實際母群體特性間的差異，兩者差異愈小，代表準確度愈高。VarianceversusBias抽樣誤差(Samplingerror)：因抽樣時樣本可能會偏離母群體，其間的差距稱為抽樣誤差，可用統計方法估計其大小。基本名詞信賴水平(Confidencelevel)：以樣本估計值推論母群體實際值大小時，正確估計的概率有多少便稱為信賴水平，調查者以此表示正確估計程度。容忍誤差(Toleratederror)：在抽樣調查時，設定母體平均數上下各多少百分點作為估計的容忍誤差。精確度不可能百分之百，容忍誤差便是調查者事先設定的容忍范圍。編制問卷的背景如何去測量一個人對一件事的看法、態度？如何測量智力？「態度」這種既明顯可表現于外又無可名狀難以捉摸的心理行為，我們應該怎么去測量他呢？在李克特之前，塞斯通（Thurston）曾提出一套測量態度的方法。然而，要使用這套方法必須符合他一些統計先決條件，例如，敘述句的得分必須獨立于回答者的態度常態分配。（thescalevaluesofthestatementsareindependentoftheattitudedistributionofthereaderswhosortthestatements。）要符合這些個統計條件，整個編制計分的方式將變得極為復雜。為了使整個問卷編制及計分方式簡便化，李克特在1932提出了一套新方法（李克特式量表，Likert-typescale），采用遠為簡便的多點量表。對于一個事件的態度反應，究竟是固定不變的？還是具有某種傾向卻具有變動性的？李克特認為，對于一個事件的反應，應該是在某種范圍內變動的。因此，多點量表詢問受測者對于一個事件反應的強度，而非一個問句中含了許多不同的反應敘述，詢問受測者一個絕對的反應。依照這樣一個理念，李克特設計了一套新的測驗評量的基本概念為能了解評量的性質、并適當使用評量工具進行研究時，必須先了解「尺度」(scale)、「信度」(reliability)、效度(validity)、以及「常模」(norm)四個基本概念。尺度「名目尺度」(nominalscale)或「類別尺度」(categoricalscale)。主要功用是在區分類別，給每一個類別適當名稱，借以辨識。譬如：人之「性別」可區分為「男性」與「女性」；婚姻狀況可區分為「已婚」與「未婚」；家長職業可區分分為「專業」、「半專業」、以及「非專業」三類；而「休閑嗜好」可區分為「戶外休閑」與「室內休閑」，或區分為「益智性活動」、「運動性活動」、以及「娛樂性活動」三類等「順序尺度」(ordinalscale)將事物依其特征或屬性的大小、或多少的程度，排成順序或等級。譬如，將十個參加演講比賽的學生依其成績高低自1排至10，這就是順序尺度的應用。換個方式來看，如果以順序尺度測量四年乙班五十名學生的成績，請問小明的成績如何？答案可能是「小明是第五名」，而不是「小明的成績是80分」。在等級或順序的排列中，可以比較個體之間的地位，可說明「大于」或「小于」的關系和差異，但個體之間的差異并無相同的單位。故全班第一名的成績與第二名成績的差異，未必等于第二名成績與第三名成績的差異。這個特征要特別留意。尺度等距尺度(intervalscale)或區間尺度等距尺度是一組具有連續性、單位又相等的數值。如果應用等距尺度來測量變項，乃是依其特征或屬性之不同賦予不同的數值。使這些數值不僅顯示大小的順序，而且數值之間具有相等的距離。等距尺度的主要特征在于：(1)分數、(2)連續性、與(3)等距；而其主要功用則在于采用連續且等距的分數說明變項特征或屬性的差異情形。試想學生的國語科測驗成績，范圍是0分至100分。假如大中的成績是0分，這并不表示大中的國語科能力是空白。分數上的「0」是人為的零點，是研究者決定的一個點。因此，大中考了0分，只能解釋說，大中在這次測驗中，全部題目都答錯了，而不能說大中的國語能力是0。國語科測驗小明考了90分，小華只有45分，那并不意味著小明的國語能力是小華的兩倍。這一個解釋上的限制要特別予以留意。比例尺度(ratioscale)比例尺度具有等距尺度的全部特征，而且有「真正零點」。因此比例尺度的數值之間有相等的比例(ratio)，不僅可以加減，也可以作乘除的運算。如人的身高，可以采用比例尺度來測量，以0代表沒有高度，0以上的不同數值代表實際高度，而身高200公分即為身高100公分的兩倍。實例：所得調查名目尺度你有所得嗎？

□無□有順序尺度你的所得水平是

□低所得□中所得□高所得等距尺度你每月的所得是

□9,999元以下□10,000~29,999元□30,000~49,999元

□50,000~69,999元□70,000元以上比例尺度你每月的所得是___________元李克特五等尺度量表(LikertScale)

問卷評量表（questionaireratingscale）測量乃是將事物的特征加以「量化」的過程，也是「量化研究」(quantitativeresearch)不可缺少的程序。管理學及行為科學等非常重要的研究工具之一。

可將預期程度、實際滿意程度等予以數值化，當這些特性具有數字的特點后，可得知受測人對該事物的偏好程度。等級評價量表（ratingscale）

五點量表設想將0%~100%分割成0%、25%、50%、75%、100%五個等分；如「非常重要」、「重要」、「普通」、「不重要」、「非常不重要」。問卷設計（questionairedesign）營銷研究（marketingresearch）

可視為關聯、依賴的成員所組成的組織，共同意目標系促使某項產品或服務能順利地提供消費者使用。

信度分析對同一或相似母體重覆測量所得結果之一致程度，一般最常以Cronbachα來衡量一致性Cronbach's

α值皆達0.85以上，顯示問卷信度良好。信度(Reliability)評量工具旨在搜集現況資料，借以了解事物或變項的特征。最常使用的評量工具是問卷(questionnaire)調查問卷是由多個題目所組成，用來衡量研究對象之特質，如使用頻率、產品偏好、重要度、滿意度、意向等。如何估量測量的可靠程度呢？大體上有兩個途徑可循，估量測驗結果的穩定性(stability)再測信度：以同一測量工具實施二次測量結果的相關程度（即相關系數）來估量，相關程度愈高，表示測量結果愈穩定，亦即信度愈高；反之則反。估量測驗題目的內部一致性(internalconsistency)。折半信度：針對一群受試者實施測量之后，將題目平均分為兩組（通常以題號為準，單號題一組，雙號題一組），分別計算受試者在各組的得分，并進一步求得這兩組分數的相關程度，然后依據「斯－布公式」(Spearman-BrownFormula)計算，所得結果即為信度系數。斯布公式如下：

測驗信度=2×折半測驗分數之相關/[1+折半測驗分數之相關]Cronbach’sα信度：史丹福大學(StanfordUniversity)柯隆巴克(LeeJ.Cronbach)教授于1951年所發展的α系數，依一定公式估量測驗的內部一致性，作為信度的指標。Cronbach’sα信度Cronbach,L.J.(1951).Coefficientalphaandtheinternalstructureoftests.Psychometrika.16,297-334.Itisameasureofsquaredcorrelationbetweenobservedscoresandtruescores.Putanotherway,reliabilityismeasuredintermsoftheratiooftruescorevariancetoobservedscorevariance.Thetheorybehinditisthattheobservedscoreisequaltothetruescoreplusthemeasurementerror(xni=tn+eni).Forexample,Iknow80%ofthematerialsbutmyscoreis85%becauseofluckyguessing.Inthiscase,myobservedscoreis85whilemytruescoreis80.Theadditionalfivepointsareduetothemeasurementerror.Areliabletestshouldminimizethemeasurementerrorsothattheerrorisnothighlycorrelatedwiththetruescore.Ontheotherhand,therelationshipbetweentruescoreandobservedscoreshouldbestrong.CronbachAlphaexaminesthisrelationship.CalculationofCronbach’sαCronbach'sAlphameasureshowwellasetofitemsmeasuresasingleone-dimensionallatentconstruct.Whendatahaveamultidimensionalstructure,Cronbach'sAlphawillusuallybelow.(Xni=Tn+eni)Population:

[Cov(T,S1≦i

≦k

Xi)]2/[Var(T)Var(S1≦i

≦k

Xi)]=k2Var(T)/Var(S1≦i

≦k

Xi)=[k/(k-1)]×[1-S1≦i

≦k

Var(Xi)/Var(S1≦i

≦k

Xi)]k/(k-1)×[1-(S1≦i

≦k

Var(itemi)/Var(totalscore)]k：測驗題數Supposewehavea5(k=5)iteminstrumentand15(n=1,…,15)testers.測驗分數之變異數：Use15totalscorestofigureoutVar(totalscore).個別題目分數之變異數：Foreachitem,use15itemscorestofigureoutVar(item1),…,Var(item5).低信度：α<0.35,中信度：0.35<α<0.70,高信度：0.70<α效度(Validity)效度是指根據測量結果推論變項特征的適切性如采用某個學習動機量表，測量學生的學習動機。此時每個學生都得到一個「分數」，我們要根據這個分數來推論學生的學習動機。在此情況下，要先確定依據這個分數來推論學生的學習動機是否適切？是否有意義？是否有用？換言之，這個測量所得的分數能否真正解釋學習動機？效度證據內容關聯的效度證據系從測量工具的內容來檢查，看看是否符合測量目標所預期的內容。譬如說，一個學科成就測驗的預期內容是一學期的教材，但測驗題目所涵蓋的范圍卻只有第一課至第五課，其余十五課的教材在測驗題目中都付之闕如。這樣的測驗顯然缺乏效度，因為測量的內容未盡周延完整，故測量的結果無法有效推論全