社会学研究法助教课大纲

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1、社會學研究法助教課大綱黃昱珽，2007/01/11注意事項如果兩堂課可以複習完全部的內容，那老師也不必花一整個學期上課！因此，請別指望這兩堂助教課能夠幫妳複習完畢！這兩堂課主要協助整理研究法的邏輯，一些重要概念只能略微提及。主要內容（一）：作業檢討作業六檢討回顧（文獻）作業五檢討回顧（抽樣）抽樣理論不同抽樣方式的用處主要內容（二）：課程回顧期中考前快速回顧指標與量表抽樣（作業五）調查研究實驗法量化資料分析作業六檢討回顧評分標準：A：文獻格式（5分）B：文章中引用註明（5分）C：文獻內容說明（10分）D：文獻批判（10分）E：與自身報告的關連（10分）F：其他

2、（10分）作業五檢討回顧常犯的錯誤：題目要求未看清楚「隨機」意思的混淆「分層」和「叢集」抽樣的混淆抽樣與抽樣理論（2006/11/22～2006/11/27）抽樣（sampling）與樣本（samples）抽樣：選擇觀察對象的過程（Theprocessofselectingobservations）樣本：研究者從大的集合中，取出較小個案群，目的是藉以推論母體。（Asmallersetofcasesaresearcherselectsfromalargepoolandgeneralizestopopulation）抽樣的目的Q1：為什麼需要抽樣？Ans：在絕大

3、多數的情況下，我們不可能研究整個母體，因此只能選取其中部分來做觀察研究。Q2：抽樣的最重要原則是什麼？Ans：找到有代表性的樣本（representativesample）。機率抽樣（probabilitysampling）用以找到具代表性樣本的方式機率抽樣：根據數學的機率理論，以隨機的方式自母體選取樣本。隨機（random）：母體中所有的元素（element）都有相同被選到的機會。隨機不是隨便！【標準錯誤範例】到圖書館門口，攔下每第Ν個人，發出問卷請他接受調查……為何機率抽樣可以選出具代表性的樣本？中央極限定理（CentralLimitTheorem）

4、對相同的母群體，以相同的樣本數，進行重複抽樣，樣本平均數有明顯朝向中央（實際的母體平均數）集中的趨勢。劉正老師機率抽樣：簡單隨機抽樣與系統（隨機）抽樣簡單隨機抽樣（SimpleRandomSampling，SRS）系統（隨機）抽樣機率抽樣的兩個原則（與課本無關）代表性：抽取的樣本能夠代表母體（降低抽樣可能的誤差）現實性：實際執行抽樣的過程是否方便可行，降低所需成本與時間分層抽樣：代表性原則基本想法：當內部同質性越高，則抽樣誤差會越低。因此，我們可以將母體切割成許多內部同質性高的次集合，然後在每個集合內皆加以抽樣。集群抽樣：現實性原則基本想法：如果次集合群

5、中彼此相似，那麼抽一個便可以代表其他沒抽到的。換言之，將母群體切割成幾個彼此相似的次集合，這樣就只需要抽幾個來分析就好。分層抽樣123456781345678123567823457812456781234567集群抽樣123456781345678123567823457812456781234567PPS（probabilityproportionatetosize）隨機：母體中所有的元素（element）都有相同被選到的機會。無論是分層抽樣或者集群抽樣，切割出來的次群體大小都不會完全一樣。因此，分層抽樣時，我們可以調整每個一分層被抽取的樣本數；集群抽樣

6、時，則調整每個集群被抽取到的機率，後者即是PPS。非隨機抽樣隨機抽樣的基本要求，是要有足夠的母體資訊，包括內部元素的資料和清單。但有許多的研究，實際上母體的資訊難以獲得，甚至是不可能獲得。在這情況下我們只能使用非隨機抽樣。非隨機抽樣下，研究者注重的是樣本的相關性（relevance）注意事項很多概念在這次的回顧上沒有提到，比如說母體（population）、統計值（statistics）、母數（parameter）、抽樣架構（samplingframe）、抽樣比（samplingratio）、等等，這並不代表這些部分就不會考！推論統計與SPSS推論統計基本的

7、邏輯根據抽樣理論，我們可以在一定程度下，認為樣本的統計值代表實際母體的數值。什麼是「一定程度」？抽樣誤差的影響。Confidenceintervals(信賴區間—估計母體母數數值的幅度)andconfidencelevels(信賴水準)Chi-Square（χ2）：基本概念適用狀況：自變項與依變項名目層次（或次序層次）。基本邏輯：累積的變異量是否超過抽樣誤差所造成的結果？如果超過的話，代表兩個變項之間有關係。Chi-Square（χ2）：計算方式兩者不相干的情況男女高2525矮2525實際的情況男女高2913矮2137Chi-Square（χ2）：自由度與

8、查表自由度（degreeoffreedom，df）期