推論統計介紹及抽樣與抽樣分配複習(二).ppt

叢式抽樣 ( cluster sampling) 中，母體首先被分出幾群 ，稱為叢體(clusters) 。 在理想的情況下，每一個叢體都可代表一整個母體， 就像是母體的縮小版。 叢式抽樣的好壞評斷標準在於所用的叢體對母體是否有 代表性。 如果每個叢體都能代表母體，則只抽出少數的叢體做 樣本就可得到母體參數的良好估計值。 叢式抽樣(cluster sampling) 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第281-282頁 叢式抽樣 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第281頁 圖7.13 台灣 台北市 新北市 高雄市 優點：因為已經分成幾個叢體或地區，訪問者可在同一 地區訪問 (例如，某縣市的一個里)，成本反而會降低， 時間也可縮短。 缺點：通常抽取的樣本數會比簡單隨機抽樣和分層隨機 抽樣來得多。 叢式抽樣主要的應用之一是地區抽樣，每一叢體可以是 城市的某個區域或其他定義清楚的地區。 叢式抽樣 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第282頁 例如，在 5,000 個元素的母體中我們要抽出 50 個當作 樣本，可以從每 5000/50＝100 個元素中抽出一個元素。 假設我們已將母體元素依序排列。這個程序是先從前 100 個元素隨機抽出一個元素，由這個被抽中的元素 開始，每隔 100 個元素，就抽出 1 個，直到抽出 50 個 元素為止。 這樣的抽樣方法比簡單隨機抽樣還要簡單。尤其當母體 元素呈隨機排序時，由於第一個被抽出的元素是隨機 決定的，系統抽樣通常也被假設為具有簡單隨機抽樣的 特性。 系統抽樣(systematic sampling) 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第282頁 系統抽樣 優點：此抽樣方法比簡單隨機抽樣簡單。 例如：從電話簿中隨機抽出第一個元素後，每隔 100 個 元素，就抽出1 個。 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第282頁 便利抽樣 (convenience sampling) 是屬於非機率抽樣 (nonprobability sampling)方法。 例如教授可能以志願參與實驗的學生為樣本，因為學生 是現成的，資料取得的成本也低。 樣本是否被抽出的關鍵是便利性，我們無法知道樣本 中的元素被抽中的機率。 便利抽樣(convenience sampling) 優點是樣本抽選與資料蒐集都相當簡單，但不可能以 樣本的代表性來評估樣本的「適合度」(goodness) 。 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第282頁 使用判斷抽樣(judgment sampling)這個方法的研究者 必須非常瞭解研究對象，選出他認為最能代表母體的 樣本。 例如一名記者可能會選出他認為最能反應全體參議員 看法的 2 位或 3 位參議員來採訪。 判斷抽樣 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第283頁 優點：樣本抽選相當簡單 缺點：選出的樣本品質端視研究者的判斷而定 。 判斷抽樣 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第283頁 評註 我們在本章推薦使用的機率抽樣方法共有：簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、叢式抽樣或系統抽樣，欲知這些方法所抽出的樣本統計量是否接近母體參數，我們可以用某些公式來評估其「適合度」。便利抽樣和判斷抽樣並不能做適合度分析，因此，在解釋非機率抽樣方法得到的結果時，必須非常小心。 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第283頁 End of Chapter 7, Part B 43 青少年每天看電視的平均時間是3小時 (Barron‘s, November 8, 1999)。假定母體平均數 μ ＝3，母體標準差 σ＝1.2小時。如果以50位青少年為樣本來研究看電視的時間。 a. 請做X-bar 的抽樣分配。 54 Lori Jeffrey是一位成功的大學教科書業務代表。依照過去的經驗，經由電話拜訪與說明，Lori取得訂單的機率是25%，現抽出她某個月的業務電話當樣本，並假設該資料所產生的比例標準誤為0.0625。 本研究需要多少樣本？也就是說在那個月中Lori共打了多少通業務電話？ 令 為推銷的成功率，請顯示 的抽樣分配 Slide * Slide 第 7 章 抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 抽樣與抽樣分配 Part B 7.6 的抽樣分配 7.7 點估計量的性質 7.8 其他抽樣方法 第7章抽樣與抽樣分配 Part B (7.6-7.8) 第253頁 用