市场调查与预测抽样的设计,测量.ppt

市場調查與預測 1.社會科學研究方法簡介 2.研究問題與研究假設 3.抽樣設計 4.測量 5.問卷設計 6.調查研究法 抽樣設計的重點 「抽樣」(smapling)是自母群體中選取部份元素/基本單位(elements)為樣本，並且認為從選取的樣本可得知母群體的特徵。 1.有那些機率抽樣方法？特性為何？ 2.有那些非機率抽樣方法？特性為何？ 3.抽樣時應考慮那些要素？ * 「好」的樣本 1.正確性(accuracy)：指樣本能否代表母群體特徵之程度。 2.指標準誤之估計值，值愈小表示精準性愈高。易言之，標準誤之估計值即是母群體之離散程度。 * 抽樣程序 抽樣的種類 1.隨機抽樣： 隨機抽樣係採用隨機(randomness)做為樣本選取的控制。易言之，隨機抽樣中每個樣本被抽中的機率均相等且是獨立的 2.非隨機抽樣： 非隨機抽樣則改以研究的判斷做為樣本選取的控制，它則無法說明每一抽樣單位被抽取的機率。 隨機抽樣 1.簡單隨機抽樣可採用摸彩法、或利用亂數表。 2.系統(間隔)抽樣：從抽樣名單中，有系統地每間隔若干個抽樣單位，就抽取一個樣本，如此一直等間隔抽樣。例如，從(某年/某地區)出生名單或電話簿中，每間隔20名就抽一位。 * 隨機抽樣 3.分層抽樣： 1.取樣前，根據與研究目的有關已有的某種標準，將群體中之個體分為若干類，每類稱之為一層。 2.在各層隨機取出若干個體作為樣本。 3.層與層間主要變數均數差異最大，層內變異數最小。 * 集群抽樣 1.以團(集)體為單位，而不以個人為單位。 2.將群體按某種標準(如班級、地區)分為若干類，稱為團體，對各團體隨機取樣抽取若干小團體。 3.對小團體中之各成員，全部加以訪問。 * 隨機抽樣 1.便利抽樣:如街頭訪問、商場訪問。 2.判斷抽樣:又稱「立意(purposive)抽樣」，它是依據研究者的主觀認定，去選取最能適合其研究目的之樣本。 3.配額抽樣 4.滾雪球抽樣:例如追蹤AIDS病人之行為，可先找有得到AIDS病犯者為「初始」樣本，再進一步找尋其性陪侶，如此滾雪球般的抽樣，以找出所有的樣本。 * 抽樣應注意事項 1.抽樣本框架:有人宣稱「政治大學水準高」，那我們就應注意其研究的樣本框架是國內各大學呢？或歐美各大學呢？ 2.樣本代表性的問題:如果樣本的代表性有問題，則此研究的概化或所謂的外部效度會受到很大的質疑 3.樣本大小的問題 * 單一樣本大小的公式 n=(Z2 * ?2)/e2 母群體變異數σ2愈大，則研究者所需樣本數n就愈大。 可忍容的誤差e愈小，則研究者所需樣本數n就愈大。 欲使研究推論達到的信賴水準愈大(95%?99%)，則Z值就愈高，所需樣本數n就愈大。通常我們Z值是取1.96。 * 市場調查與預測 1.社會科學研究方法簡介 2.研究問題與研究假設 3.抽樣設計 4.測量 5.問卷設計 6.調查研究法 測量的定義 「測量」是針對某一特定對象、人、或組織，有關某種特徵或行為(消費、所得、人格特質…)，賦予其一個值，使其數值能代表(或符合)構念中所代表的概念或狀況。它是屬於衡量的問題。 「測量」就是研究者根據一定「規則」將數值(或其它符號)指派給物體或事物(變數)身上之一種程序。 * 測量的三個程序 (1)選擇可觀察的「個體或事物」(即「對象」 (2)以數字或符號代表事件的特性，即數值系統(numerical system) (3)依據指派「規則」賦予觀察值一個符號或數字，此種「規則」就是操作型定義。 * 數值系統可分四大類 1.名目(nominal)資料：此種變數可做「分類」。沒有大小沒有距離。例如性別 2.順序(ordinal)資料：此種變數可比大小及前後，但前後距離不等。只有大小沒有距離。例如54，但5-4≠1。例如，研究者常用Likert五點計分量表所得數據，可能是１～５分，亦可能是-2～+2分，這種資料屬於順序變數。 * 數值系統可分四大類 3.區間(interval)資料：具有前兩者的資料特性，且可以比較差距。前後距離相等，但沒有倍數關係，所以沒有絕對的0(有距離，但沒有絕對的零點)。例如5-4=1, 但4≠2×2。 比例(ratio)資料：具有前三者的資料特性，且可以做倍數比較。有距離，有絕對的零點。例如，4=2×2。 * 變數(variable)種類 1.自變數：在實驗法中又稱「因」(cause)變數或實驗變數，它是經由實驗者安排或操弄的變數。 2.依變數：在實驗法中又稱「果」(effect)變數或反應變數，它是實驗者企圖觀察測量的行為或反應。 3.外生(extraneous)變數：指自變數以外，凡是可能影響結果(依變數)之因素。 * 變數(variable)種類 4中介(intervening)變數：指介於自變數與依變數之間，凡是會對研究結果會產生作用的內