问卷调查和访谈

DataCollectionSurveySampling问卷调查和访谈

SurveySamplingAim:Obtaininformationaboutlargepopulations(母群体)byexaminingonlyaportion(样本,Sample).是否可推算母群体之可能特性，并作为决策之参考？Traffic,taxaudits,qualitycontrol,censuspreparation,市场调查...SystematicenumerationofthebeginningofthelistisNOTagoodidea,alphabetical,age-related,hour-relatedorder.Randomsamplingguardsagainstinvestigatorbias.Aboveall,thisrandomness,aswewillseeallowsanestimateoftheerror,(wecanevendesignthesamplesizenecessarytoobtainagivenprecision).PopulationParametersNumericalcharacteristicsweareinterestedin.Wewillderiveapproximationsoftheirvaluesthroughestimatesbasedonpartofthepopulationonly:thesample.PopulationsizeN,samplesizen.Wewillusex1,x2,x3,…,xNtodenotethepopulationnumbers,theycouldberealintegers,binary(dichotomous),orcategorical.市场调查的范围分析产品市场的大小了解市场的最大需要量、掌握市场中竞争者的地位，以检讨自己公司的产品，在众多的同类竞争商品中，所占的分量与地位。分析不同区域中的销售良机与潜力检讨公司在特定的销售区域中，可能扩展的程度，及研究各区域之相对市场的有利机会。分析特定市场的特征了解市场的特征。如将高所得者所使用的产品销售于低所得者的地区，当无法符合当地消费者的需要。从经济观点探寻影响销售的各种因素如国民所得的高低，消费者信用情形与消费者利益等问题。市场性质变化的研究分析各区域市场相对性与重要性的变化，例如某市郊消费者生活型态的改变，所引起市场变化的问题等。研究各阶层消费者对商品欲求的变化例如对高阶层消费者而言，经由超级市场所销售的商品，必须研究商品的包装、色彩、商品服务及消费者欲求心理等，以制定有效的销售计划。简单随机抽样

SimpleRandomSamplingDefinition:母体中的每个元素均有相同的机率被抽中ThereareC(N,n)samplestakenwithoutreplacement.Howisthisdone?Imagine,numberedbilliardballsinurns.Olddays:tables,nowcomputerrandomnumbergenerator,basedonuniformrandomnumbergeneratorCompositionofthesampleisrandom(thelabelsarerandom)impliesthatthesamplemean,thesampletotal...arerandomvariables.Thepopulationmeanisanumber,thesamplemeanisarandomvariablewhoseaccuracyasanestimatecanbeevaluatedbyaprobabilisticanalysis.ExpectationandVarianceoftheSamplingMeanFromsamplemeanwecanalsoestimatethetotalifweknowthepopulationsize.Xi'sdistributioniscalledthesamplingdistribution.Determineshowaccuratelysamplemeanestimatespopulationmean(m)?ExamplePopulationN=393short-stayhospitals,xi=#patientsdischargedduringthemonthofJanuary1968.Asalistof393valueswouldhavebeenuseless,wecanusehistogram(intogroupsof200)topresentit.Populationmean(average)is814.6031Populationvarianceis347,776andstd=589.7UseSRSwithn=16todetermineshowaccuratelysamplemeanestimatespopulationmean?

Thetotalnumberofpossiblesamples393choosing16isaround1033.Wewillusesimulationtechniques,saycreate500samplesofdifferentsizes.简单随机抽样缺点：完整母体名册不易取得，或取得成本很大时实行困难当母体样本单位过多时，抽样作业相对上不便（如母体名册几万户）样本分配分散，增加调查行政作业困难（如台湾地区住户580万户要抽18000户）当样本单位差异大时，样本代表性恐有不足(如估计所得，抽到高所得或偏低所得)使用时机：母体内样本单位不多,且有完备名册可资编号母体内样本单位差异不太大时

分层随机抽样（StratifiedRandomSampling）将含有N个抽样单位之母体，按照某种特性分成L个不重叠的组群，这些组群可称为层（strata）。分层后再由各层中分别抽取样本，此即为分层随机抽样。优点：样本分配较均匀，可提高估计确度可以分别得各层讯息，并做比较分析各层可视情形采取不同之抽样方法便于寻找样本跳动之来源（如连续性调查每季每月就业、失业、人力资源调查）可在各层设立行政单位，以利调查方便限制：

a.分层变量之选取（分层特性）需多加注意

b.分层不能有重叠现象

c.分层后样本资料之整理与估计较SRS复杂使用时机：

a.母体内样本单位之差异较大时

b.分层后能达到层间变异大、层内变异小集群抽样（ClusterSampling）随机抽样时，选入样本的不是个别的单位，而是一群一群的单位；选出部份的组别，并在被抽样的组别中进行普查。此法可减低抽样成本，故大为盛行，但风险较大，容易发生抽样偏差。此法和分层抽样看似类似，实则有很大不同，分层随机抽样是各层均需参与抽样，在各层中采行随机抽样，个别抽取基本单位样本；而集群抽样则是随机选取群组，选中的群再进行全查。故使用时机和分层抽样相反，必须群间变异小，而群内变异大。另外，当群集内所含个体数不同时，亦会使误差加大。

基本名词抽样架构(Samplingframe)：指整体抽样单位的详细名单，可供抽样之用。共分三种型态：a.具体的：表列成册；

b.抽象的：无名册，符合条件即有被抽样之可能；

c.阶段式：分段抽样时，依阶段之不同，可产生不同之抽样架构。抽样单位(Samplingunit)：在抽样架构上排列之名单，其个别单位就是抽样单位。样本(Sample)：从抽样架构中抽取出之抽样单位总和。精确度(Precision)与准确度(Validity)：精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度。准确度乃衡量母群体特性与实际母群体特性间的差异，两者差异愈小，代表准确度愈高。VarianceversusBias抽样误差(Samplingerror)：因抽样时样本可能会偏离母群体，其间的差距称为抽样误差，可用统计方法估计其大小。基本名词信赖水平(Confidencelevel)：以样本估计值推论母群体实际值大小时，正确估计的概率有多少便称为信赖水平，调查者以此表示正确估计程度。容忍误差(Toleratederror)：在抽样调查时，设定母体平均数上下各多少百分点作为估计的容忍误差。精确度不可能百分之百，容忍误差便是调查者事先设定的容忍范围。编制问卷的背景如何去测量一个人对一件事的看法、态度？如何测量智力？「态度」这种既明显可表现于外又无可名状难以捉摸的心理行为，我们应该怎么去测量他呢？在李克特之前，塞斯通（Thurston）曾提出一套测量态度的方法。然而，要使用这套方法必须符合他一些统计先决条件，例如，叙述句的得分必须独立于回答者的态度常态分配。（thescalevaluesofthestatementsareindependentoftheattitudedistributionofthereaderswhosortthestatements。）要符合这些个统计条件，整个编制计分的方式将变得极为复杂。为了使整个问卷编制及计分方式简便化，李克特在1932提出了一套新方法（李克特式量表，Likert-typescale），采用远为简便的多点量表。对于一个事件的态度反应，究竟是固定不变的？还是具有某种倾向却具有变动性的？李克特认为，对于一个事件的反应，应该是在某种范围内变动的。因此，多点量表询问受测者对于一个事件反应的强度，而非一个问句中含了许多不同的反应叙述，询问受测者一个绝对的反应。依照这样一个理念，李克特设计了一套新的测验评量的基本概念为能了解评量的性质、并适当使用评量工具进行研究时，必须先了解「尺度」(scale)、「信度」(reliability)、效度(validity)、以及「常模」(norm)四个基本概念。尺度「名目尺度」(nominalscale)或「类别尺度」(categoricalscale)。主要功用是在区分类别，给每一个类别适当名称，借以辨识。譬如：人之「性别」可区分为「男性」与「女性」；婚姻状况可区分为「已婚」与「未婚」；家长职业可区分分为「专业」、「半专业」、以及「非专业」三类；而「休闲嗜好」可区分为「户外休闲」与「室内休闲」，或区分为「益智性活动」、「运动性活动」、以及「娱乐性活动」三类等「顺序尺度」(ordinalscale)将事物依其特征或属性的大小、或多少的程度，排成顺序或等级。譬如，将十个参加演讲比赛的学生依其成绩高低自1排至10，这就是顺序尺度的应用。换个方式来看，如果以顺序尺度测量四年乙班五十名学生的成绩，请问小明的成绩如何？答案可能是「小明是第五名」，而不是「小明的成绩是80分」。在等级或顺序的排列中，可以比较个体之间的地位，可说明「大于」或「小于」的关系和差异，但个体之间的差异并无相同的单位。故全班第一名的成绩与第二名成绩的差异，未必等于第二名成绩与第三名成绩的差异。这个特征要特别留意。尺度等距尺度(intervalscale)或区间尺度等距尺度是一组具有连续性、单位又相等的数值。如果应用等距尺度来测量变项，乃是依其特征或属性之不同赋予不同的数值。使这些数值不仅显示大小的顺序，而且数值之间具有相等的距离。等距尺度的主要特征在于：(1)分数、(2)连续性、与(3)等距；而其主要功用则在于采用连续且等距的分数说明变项特征或属性的差异情形。试想学生的国语科测验成绩，范围是0分至100分。假如大中的成绩是0分，这并不表示大中的国语科能力是空白。分数上的「0」是人为的零点，是研究者决定的一个点。因此，大中考了0分，只能解释说，大中在这次测验中，全部题目都答错了，而不能说大中的国语能力是0。国语科测验小明考了90分，小华只有45分，那并不意味着小明的国语能力是小华的两倍。这一个解释上的限制要特别予以留意。比例尺度(ratioscale)比例尺度具有等距尺度的全部特征，而且有「真正零点」。因此比例尺度的数值之间有相等的比例(ratio)，不仅可以加减，也可以作乘除的运算。如人的身高，可以采用比例尺度来测量，以0代表没有高度，0以上的不同数值代表实际高度，而身高200公分即为身高100公分的两倍。实例：所得调查名目尺度你有所得吗？

□无□有顺序尺度你的所得水平是

□低所得□中所得□高所得等距尺度你每月的所得是

□9,999元以下□10,000~29,999元□30,000~49,999元

□50,000~69,999元□70,000元以上比例尺度你每月的所得是___________元李克特五等尺度量表(LikertScale)

问卷评量表（questionaireratingscale）测量乃是将事物的特征加以「量化」的过程，也是「量化研究」(quantitativeresearch)不可缺少的程序。管理学及行为科学等非常重要的研究工具之一。

可将预期程度、实际满意程度等予以数值化，当这些特性具有数字的特点后，可得知受测人对该事物的偏好程度。等级评价量表（ratingscale）

五点量表设想将0%~100%分割成0%、25%、50%、75%、100%五个等分；如「非常重要」、「重要」、「普通」、「不重要」、「非常不重要」。问卷设计（questionairedesign）营销研究（marketingresearch）

可视为关联、依赖的成员所组成的组织，共同意目标系促使某项产品或服务能顺利地提供消费者使用。

信度分析对同一或相似母体重覆测量所得结果之一致程度，一般最常以Cronbachα来衡量一致性Cronbach's

α值皆达0.85以上，显示问卷信度良好。信度(Reliability)评量工具旨在搜集现况资料，借以了解事物或变项的特征。最常使用的评量工具是问卷(questionnaire)调查问卷是由多个题目所组成，用来衡量研究对象之特质，如使用频率、产品偏好、重要度、满意度、意向等。如何估量测量的可靠程度呢？大体上有两个途径可循，估量测验结果的稳定性(stability)再测信度：以同一测量工具实施二次测量结果的相关程度（即相关系数）来估量，相关程度愈高，表示测量结果愈稳定，亦即信度愈高；反之则反。估量测验题目的内部一致性(internalconsistency)。折半信度：针对一群受试者实施测量之后，将题目平均分为两组（通常以题号为准，单号题一组，双号题一组），分别计算受试者在各组的得分，并进一步求得这两组分数的相关程度，然后依据「斯－布公式」(Spearman-BrownFormula)计算，所得结果即为信度系数。斯布公式如下：

测验信度=2×折半测验分数之相关/[1+折半测验分数之相关]Cronbach’sα信度：史丹福大学(StanfordUniversity)柯隆巴克(LeeJ.Cronbach)教授于1951年所发展的α系数，依一定公式估量测验的内部一致性，作为信度的指标。Cronbach’sα信度Cronbach,L.J.(1951).Coefficientalphaandtheinternalstructureoftests.Psychometrika.16,297-334.Itisameasureofsquaredcorrelationbetweenobservedscoresandtruescores.Putanotherway,reliabilityismeasuredintermsoftheratiooftruescorevariancetoobservedscorevariance.Thetheorybehinditisthattheobservedscoreisequaltothetruescoreplusthemeasurementerror(xni=tn+eni).Forexample,Iknow80%ofthematerialsbutmyscoreis85%becauseofluckyguessing.Inthiscase,myobservedscoreis85whilemytruescoreis80.Theadditionalfivepointsareduetothemeasurementerror.Areliabletestshouldminimizethemeasurementerrorsothattheerrorisnothighlycorrelatedwiththetruescore.Ontheotherhand,therelationshipbetweentruescoreandobservedscoreshouldbestrong.CronbachAlphaexaminesthisrelationship.CalculationofCronbach’sαCronbach'sAlphameasureshowwellasetofitemsmeasuresasingleone-dimensionallatentconstruct.Whendatahaveamultidimensionalstructure,Cronbach'sAlphawillusuallybelow.(Xni=Tn+eni)Population:

[Cov(T,S1≦i

≦k

Xi)]2/[Var(T)Var(S1≦i

≦k

Xi)]=k2Var(T)/Var(S1≦i

≦k

Xi)=[k/(k-1)]×[1-S1≦i

≦k

Var(Xi)/Var(S1≦i

≦k

Xi)]k/(k-1)×[1-(S1≦i

≦k

Var(itemi)/Var(totalscore)]k：测验题数Supposewehavea5(k=5)iteminstrumentand15(n=1,…,15)testers.测验分数之变异数：Use15totalscorestofigureoutVar(totalscore).个别题目分数之变异数：Foreachitem,use15itemscorestofigureoutVar(item1),…,Var(item5).低信度：α<0.35,中信度：0.35<α<0.70,高信度：0.70<α效度(Validity)效度是指根据测量结果推论变项特征的适切性如采用某个学习动机量表，测量学生的学习动机。此时每个学生都得到一个「分数」，我们要根据这个分数来推论学生的学习动机。在此情况下，要先确定依据这个分数来推论学生的学习动机是否适切？是否有意义？是否有用？换言之，这个测量所得的分数能否真正解释学习动机？效度证据内容关联的效度证据系从测量工具的内容来检查，看看是否符合测量目标所预期的内容。譬如说，一个学科成就测验的预期内容是一学期的教材，但测验题目所涵盖的范围却只有第一课至第五课，其余十五课的教材在测验题目中都付之阙如。这样的测验显然缺乏效度，因为测量的内容未尽周延完整，故测量的结果无法有效推论全