抽样调查的方法

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1、抽样调查的方法—＞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。故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工

2、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。2抽样架构(Samplingframe)整体抽样单位的详细

3、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Z名册，只要符合调查Z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，产生不同之抽样架构。1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

4、医师即为一抽样单位。在上例中，每一班级都是抽样单位。2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。3样本(Sample)从抽样架构中抽出取來的抽样单位总和。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名医牛•作调查，称为样本。4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

5、准确度愈高。5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。6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。7容忍误差(Toleratederro)在抽样调查时，调查者所要求的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(Probabi1ity-

6、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Z机率为不可知。非机率抽样之种类，主要有四种：(1).便利抽样(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Z标准。b将母体

7、细分为儿个子母体，按比较分配各了母体样木数大小。c访查员有极大自由去选择了母体中之样本个体，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，不做任何修止。(3).判断抽样(JudgementSampling)在母体之构体极不相同且样本数很小之时，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Z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

8、者提供信息去取得其它受访者。本法Z目的乃母体很难寻找或十分稀少。例如单亲家庭计抽样属之。随机抽样Z种类有：1.简单随机抽样(SimplerandomSampling)母体中全部个