資料的蒐集與性質.ppt

2003/09/10 2.2 資料的蒐集與彙整 資料的蒐集方式可分為： 普查(census) 抽樣(sampling) 資料的彙整原則包括： 系統化 簡單化 2003/09/10 資料的蒐集方式—普查 意義：對於母體中的每個個體進行全面性的調查。 實例：政府每十年進行一次的全國國民普查，即為普查之實例。 2003/09/10 資料的蒐集方式—抽樣(3-1) 意義：自欲研究的母體中取得部分個體的資料來進行調查。 實例：抽取1,000位民眾調查其對總統的施政滿意度，即為抽樣之實例。 2003/09/10 資料的蒐集方式—抽樣(3-2) 普查工作在執行時須耗費大量人力、物力及時間才得以完成，常因母體資料取得不易而無法進行，因此在實務上運用普查方法進行資料蒐集的情形很少見 。 採用抽樣的主要理由為： 1. 節省時間、人力及經費。2. 資料的準確性。3. 減少損失。 2003/09/10 資料的蒐集方式—抽樣(3-3) 在抽樣過程中，應視研究目的來進行(1)母體界定、(2)確認抽樣架構、(3)抽樣設計、(4)收集樣本、乃至(5)最後的評估工作，這些過程都是不可或缺的重要步驟。抽樣為許多市場調查的開端，每一步驟之不同方法組合均會造成不同結果，研究者宜謹慎選擇並徹底執行，促使市場調查有效而又完整。 2003/09/10 資料的蒐集原則—系統化 意義：藉由系統化使雜亂的初級資料或次級資料成為有系統之形式。 實例：對總統施政的調查，依問項之性質將其分為認同度、滿意度…等主題後，再進一步加以分析。 2003/09/10 資料的蒐集原則—簡單化 意義： 藉由簡單化可消除資料之複雜性，使繁雜之資料變成簡單、易懂之數據或圖表。 實例：以直方圖、圓形圖、集中趨勢量數、分散程度量數…等，來顯示資料之特性。 2003/09/10 2.3 資料的衡量尺度(4-1) 衡量資料性質之尺度有下列四種： 名目尺度(nominal scale ) 順序尺度(ordinal scale) 區間尺度(interval scale) 比例尺度(ratio scale) 2003/09/10 1.名目尺度 意義：衡量無任何順序關係之類別資料，此種類型資料之數學四則運算沒有任何意義。 實例：性別、血型。 2003/09/10 2.順序尺度 意義：衡量有重要、大小、強弱、好壞程度等級順序之資料，但無法衡量不同等級間的差異大小，此種類型資料之數學四則運算沒有任何意義。 實例：對政府施政滿意度、地震強度資料。 2003/09/10 3.區間尺度 意義： 衡量無固定原點之數量資料，其資料具有相同的衡量單位，又稱為等距尺度，此種類型資料之數學四則運算中之加減運算有意義，但乘除運算沒有意義。 實例：台中市溫度。 2003/09/10 4.比例尺度 意義：衡量固定原點之數量資料，此種類型資料之數學四則運算具有意義。 實例：國民年所得、公司營運業績。 2003/09/10 2.3 資料的衡量尺度(4-2) 通常名目尺度與順序尺度衡量的資料為屬質資料。 區間尺度與比例尺度衡量的資料為屬量資料。 當一個資料的衡量尺度為比例尺度時，可以透過適當的轉換成區間尺度、順序尺度或名目尺度。 不過反方向的轉換是不允許的，也就是說名目尺度衡量的資料不能轉換成順序尺度衡量的資料。 2003/09/10 2.3 資料的衡量尺度(4-3) 在問卷調查中，常常會訪問受訪者對某項產品的滿意度，此時資料的衡量尺度為順序尺度，但是若想計算所謂的平均滿意度，則此時應以區間尺度的形式來衡量滿意度，此時則建議以非常滿意給予5分，滿意給予4分，普通給予3分，不滿意給予2分，非常不滿意給予1分之方式來衡量滿意度。 2003/09/10 2.3 資料的衡量尺度(4-4) 若年齡資料為20歲、32歲、11歲、….，則其係以比例尺度的形式來蒐集。如果將它轉換成，以下列的方式來表示：“1”代表10歲以下，“2”代表11~20歲，“3”代表21~30歲，”4”代表31~40歲，“5”代表41~50歲，“6”代表51~60歲，“7”代表60歲以上，此時資料的衡量尺度為區間尺度。 當資料是以10歲以下、11~20歲、21~30歲、31~40歲、41~50歲、51~60歲和61~70歲之方式來蒐集時，那麼就不能轉換成以比例尺度衡量之資料。 2003/09/10 練習思考題 試問下列5個資料是屬於屬質資料或屬量資料，且資料尺度是屬於何種衡量尺度？ 學院年級制度 學院科系制度 車輛顏色 電話通話時間 血壓 2003/09/10 第二章 資料的蒐集與性質 2003/09/10 學 習 目 標 學習蒐集資料的方法。 瞭解資料的不同種類。 認識四種資料的衡量尺度。 2003/09/10 本 章 架 構 2.1 資料的種