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第三部分:研究設計 ( 一) 抽樣(研究對象)
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一、研究設計 描述或計畫有關資料蒐集和分析的方法與 過程,以便解答研究問題或驗證研究假設, 最後檢核研究目的是否達成。 包括: 研究對象(抽樣) 研究工具 實施程序 資料處理
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二、抽樣(第八章) (sampling) 估計母群之母數 樣本 計算樣本統計量 母群
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(一)抽樣的定義與目的 1. 抽樣 (sampling) 從母群 (population) 中抽取具有『代表性』 的樣本 (sample) ,以進行資料蒐集的歷程, 也就是在研究中選取研究對象的歷程。 2. 『代表性』的樣本 樣本的特性和內涵要與母群所具有者一 致,或盡量相似。
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(二)抽樣的一些專有名詞 母群 (population) :所有研究對象的組合 體,由許多獨立的單位所組合而成。 樣本 (sample) :母群中的部分集合,即母 群中 的部分單位組合而成。 抽樣架構 (sampling frame ) :抽樣名冊 抽樣單位 (sampling unit) :每一個被抽取 而構成樣本的基本單位
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樣本大小 (sample size) :數量 抽樣設計或策略 (sampling design) :方法 母群參數 (population parameters) :所欲 探討母群的特性;代表母群的量化數據 樣本的統計量 (sample statistics) :透過樣 本資訊為基礎所獲得的發現
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(三)例子: 輔仁大學學生依附與自主關係之探討 母群:輔仁大學全體學生 樣本:輔仁大學部分學生 抽樣架構:輔仁大學學生名冊 抽樣單位:每一位學生 樣本大小: 抽樣設計或策略: 母群參數: 樣本的統計量:
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(四)抽樣方法 1. 隨機 / 機率抽樣 (random sampling) ( 1 )簡單隨機抽樣 (simple random sampling) A. 抽籤法 B. 亂數表抽樣法 ( 2 )分層隨機抽樣 (stratified random sampling) A. 分層比例抽樣 B. 分層非比例抽樣 ( 3 )叢集抽樣 (cluster sampling) A. 單一階段 B. 雙階段 C. 多階段
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2. 非隨機抽樣 ( 1 )定額抽樣 (quota sampling) ( 2 )立意抽樣 (purpose sampling) ( 3 )偶然抽樣 (accidental sampling) ( 4 )滾雪球抽樣 (snowball sampling) 3. 混合抽樣 ( 1 )系統抽樣
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1. 隨機 / 機率抽樣 定義: 母群中的每一個抽樣單位被抽取的機會 都是相等的,且每一個抽樣單位互不影 響彼此是否被抽出
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( 1 )簡單隨機抽樣 A. 抽籤法 * 備妥抽樣架構 * 將架構中每一個單位加以編號 * 製作號碼牌,抽取樣本數 a. 置還抽樣 b. 非置還抽樣
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B. 亂數表抽樣法 * 當抽樣架構很大時,利用亂數表抽樣 * 確認抽樣單位的數量 * 將每一個抽樣單位編號 * 隨機選擇一頁亂數表 * 從該頁隨機選擇一個行與列的交會點作為啟始 * 決定行進的順序或走向 * 第二次重複出現的數字不用 * 抽取樣本數
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( 2 )分層隨機抽樣 定義: 估計正確性會受到母群特徵變異程度影 響,為降低異質性影響而採用。 將抽樣架構內的元素或抽樣單位分成若 干層(性別、年齡、教育程度),計算 初各層所佔比率與樣本大小,使用簡單 隨機或系統隨機抽取樣本。
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分層比例抽樣 將抽樣架構內的元素 或抽樣單位分成若干 層,決定各層所佔母 群的比率,決定每一 層所需抽出的樣本大 小,使用簡單隨機或 系統隨機抽取樣本。 分層非比例抽樣 將抽樣架構內的元素 或抽樣單位分成若干 層,使用簡單隨機或 系統隨機抽取樣本。 無須考慮每一層的大 小及其所佔母群的比 例。
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( 3 )叢集抽樣 定義: 當母群很大,確認每一個抽樣單位很困 難時, 將母群分為幾個團體(省、州),此即 稱為叢集,再使用簡單隨機抽樣在每個 叢集中抽取樣本 每一省抽出一所大學、一所科技大學、 一所學院、一所技術學院
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2. 非隨機 / 非機率抽樣 定義: 未依據機率原理抽取樣本
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( 1 )定(配)額抽樣 依據目的分層或偶然分層,分層後不隨 機抽樣,而採分配比率後抽取樣本
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( 2 )立意(目的)抽樣 獲取特定種類之樣本 班上同學進行調查
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( 3 )偶然抽樣 以偶然遇到之對象的可利用性與字在性 為基礎 記者訪問路人
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( 4 )滾雪球抽樣 是用網絡來選擇樣本
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3. 混合抽樣 系統抽樣 * 抽樣架構分成數個分段(等距,如 10 個 為一等距) * 在第一個分段,以簡單隨機抽樣方法抽 選第一個單位(如第 3 位) * 而後的分段均以此次序抽出樣本(在每 一等距中,每第 3 位)
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三. 樣本大小與誤差 1. 樣本統計量 母數 估計(存在誤差) 2. 誤差來源: 抽樣過程,特別與樣本大小有關
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(一)母數之估計標準差的觀點 樣本標準差 估計標準差(母群標準 差的估計數,標準誤, standard error )
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(二)平均數分配之標準誤的觀點 1. 抽樣分配:無數個樣本的平均數所構 成的分配,趨近母群的平均數 平均數分配的標準誤:上述平均數的標 準差 依常態分配,真實分數有 95% 的機會落 在樣本平均數上下 1.96 個標準誤之間
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(三)抽樣誤差率的觀點 抽樣誤差:樣本不能具有代表幸而產生 的誤差 在 95% 的信賴水準下,
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