抽样调查理论及方法new

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1、《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法一、抽样调查（SamplingSurvey）意义抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。抽样调查之优点：１．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。２．节省调查人力，物力，时间及经费。３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。故在实地

2、市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下：１．有效原则抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。２．可测量原则抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。３．简单原则抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。二、抽样调查的基本术语　　１母群体（Population）　　在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。　

3、　２抽样架构（Samplingframe）　　整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。　　抽样架构有三种型态：　　具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。　　抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。　　阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样

4、架构。　　３抽样单位（Samplingunit）　　在抽样架构上排列的名单之个别单位。例如台北市每一医师即为一抽样单位。在上例中，每一班级都是抽样单位。　　４元素（Element）　　指接受调查的最小单位，通常是指人。上例中，班上每一位学生既为元素。　　５样本（Sample）　　从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。例如百事可乐抽出３５０家庭做测试称为样本。从台北市医师公会抽出９０名医生作调查，称为样本。　　６精确度（Precision）与准确度（Validity）　　精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度，如在物价统计中，经济家

5、若认为物价如上升０．０２将影向经济决策，则精确度即须订在０．０２。　　准确度乃衡量母全体特性与实际母全体特性间之差异。两者之差异愈小，代表准确度愈高。　　７抽样误差（Samplingerror）　　因为抽样时样本可能会偏离母群体，其间的差距称为抽样误差。抽样误差可用统计方法估计。　　８信赖水准（Confidencelevel）　　以样本估计数推论母群体大小时，正确估计的概率有多少。信赖水准是９５﹪，即正确估计概率为９５％，调查者以此来表示其正确估计程度。　　９容忍误差（Toleratederro）　　在抽样调查时，调查者所要求的

6、精确度不是百分之百，而是在设定母群体平均数上下各多少百分点作为误差容忍范围，称为容忍误差。三、抽样方法种类及其意义　　抽样方法可分为两大类：　　1.随机抽样（Probability-Sampling），即在抽样时，母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同。随机抽样具有健全之统计理论基础，可用机率理论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法，在市场调查中通常都用随机抽样。　　2.非随时抽样（Non-Probabity-Sampling），在抽样时，抽样单位被选为样本之机率为不可知。　　非机率抽样之种类，主要有四种：　　(１)．便利抽

7、样（ConvenienceSampling）　　在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。如访问过路行人即为一例。　　(２)．配额抽样（QuotaSampling）　　ａ选择「控制特征」，作为将母体细分类之标准。　　ｂ将母体细分为几个子母体，按比较分配各子母体样本数大小。　　ｃ访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体，只要完成配额调查，即告完成。　　此一方法因调查偏好及方便，丧失精确度。　　抽样配额分配表，此配额由访问员选定，不做任何修正。　　(３)．判断抽样（JudgementSampling）　　在母体之构体极不相同且样本数很

8、小之时，根据抽样设计者之判断来选择样本个体，设计者必须对母体有关特征具有相当了解。在编制物价指数时，有关产品项目选择及样本地区之决定，即采用判断抽样。　　(４)．雪球抽样（SnowballSampling）　　利用随机方法或社会调查选出原始受访者。再根据原始受访