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时间:2019-07-08
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1、樣本、取樣策略林麗鳳98.08母群體是研究者想研究的全部對象,所以嚴格來說,母群體每一個「個體」都是收集資料的對象。但是由於母群體的範圍很大,包含的個體數也相當多,要收集到每一個個體的資料,必須花費極龐大的人力、物力和時間,實非一般研究者所能負擔,因此除了普查(census)之外,沒有研究者會者樣做。例如研究者想知道護理系學生身高的分布情形。研究者並不需要實際去測量每一位學生的身高,只需要應用取樣的方法,從全體學生中,抽取具有代表性的一小部分學生,進行測量,就可以估計全體學生的身高分布情形。因此,研究者會應用取樣的
2、方法,自母群體中抽取一小部分的個體,作為收集資料的對象。這一小部分的個體就稱為「樣本」,而從母群體抽取樣本的過程就稱為取樣或抽樣(sampling)。抽取樣本進行研究的過程,不但節省人力與物力,也縮短了取得資料和整理的時間資料為基礎的。提供研究者以樣本資料為基礎的研究結果,進一步推論和解釋母群體。母群體、樣本和取樣的關係如圖5.1。樣本sample取樣sampling取樣sampling母群體population選取代表性的個體樣估計母群體inference樣本統計量圖1母群體、樣本和取樣的關係圖18母群體(Pop
3、ulation)研究者想研究或探討的某一議題之全體研究對象所組成的集合,稱為母群體或母體或研究母全體(Studypoupolation)。例如:研究者想知道護理系學生的身高分布,則護理系全體學生就是母群體;研究者想知道孕婦接受產檢的情形,則全體孕婦就是研究母群體;研究者想了解高中生吸煙的比率,則全體高中生即為母群體。樣本從母群體中選取一部分具有母群體特質的個體所組成的集合稱為樣本。例如:研究者想知道護理系學生身高的分布情形,則護理系全體學生中選取一部分學生,這些學生就是樣本,研究者透過測量、統計分析,就可以此估計護
4、理系學生身高的分布情形。又如研究者想知道孕婦接受產檢的情形,可以應用取樣的方法,選取具有代表性的孕婦,收集這些孕婦的資訊,推估孕婦接受產檢的情形。同樣的研究者想了解高中生吸煙的比率,也可透過取樣的方法,選取一部分高中生,來估計高中生吸煙的比率。抽樣的目的一般來說,研究者通常是在有限的時間、精力、及經濟資源的狀況下來進行研究,她/他們極少能夠研究一個既存母群體內的每一個成員。經由取樣的過程,選取具有代表性的小群體樣本,研究者可以由此推估母群體,達到節省時間、財力、人力和資源的目的。重要性取樣的優點在於節省時間、財力、
5、人力和資源,但是也有可能因為取樣的方法或選取樣本的偏誤,則從樣本估計母群體的情況時,便有可能產生錯誤。因此,如何正確取樣降低錯誤的機率,成為取樣過程重要的考量因素。具體言之,樣本的代表性(representativeness)為影響推論母群體的關鍵,樣本的代表性越高,用來推論母群體的情形就越正確。故樣本的代表性成為取樣的基本準則,也是評定樣本是否適當的依據。取樣的方法大致可分為二大類:一為「非機率取樣」或稱為非隨機取樣(non-probabilitysampling),另一為「機率取樣」或稱為隨機取樣(probab
6、ilitysampling),其概念如圖5-2。質化與量化的研究者,抽取研究樣本的方法有很大的差別,質化的研究者選取研究對象的方法,是取決於他們與研究主題的關聯性,因此,質化的研究者較少從母群體中依據機率理論取樣。而量化的研究者,在研究取樣時,強調如何從母群體中抽取出具有代表性的樣本,取樣的方法常依據數學的機率理論。18非機率取樣非機率取樣是依據研究者的研究目的主觀判斷或客觀條件的方便性來取樣。因為不涉及機率原則,故稱為非機率取樣,又稱為「便利取樣」(conveniencesampling),所取得的樣本稱為「便利
7、樣本」(conveniencesample)。例如:研究者為某校的護理系教師,想了解護生「健康促進生活型態」的一般情形,故以其服務學校的護理系學生為研究樣本,此即為便利取樣,取得的護理系學生即為便利樣本。另一種情況是:基於研究的需要,選取具有某一種特質的人為樣本,此稱為「立意/目的取樣」(Judgementalorpurposivesampling)取樣。例如:學務處生活輔導組教官想知道學生對學校伙食的滿意度,故選取「有搭伙」的住校生為研究對象,這就是一種符合研究目的取樣。一般來說,便利取樣和目的取樣所得的樣本,都
8、是非機率所得的便利樣本,較不具代表性,故所得結果無法推估母群體的一般情形。常見的取樣類型如下:(一)偶遇取樣(Accidentalsampling)18偶遇取樣主要是利基於方便,常見於市場調查或電視節目的訪問,電視上記者帶著攝影機和麥克風上街,跟幾個方便訪問的人訪問表達意見和看法。對於訪問者來說,這些願意受訪的人,可能是比較「友善」不會「拒人於千里之外」的人
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