社會工作研究法
2008/3/6上課內容:抽樣
一、機率抽樣的理論和邏輯:
(一)有意識與無意識的抽樣偏誤:
1、樣本對於他們所從出的更大的母群體來說,不具備「典型」和「代表性」。
2、無意間造成抽樣誤差的可能性是難以避免的,且有時並不十分顯著。
(二)代表性與抽樣機率;
1、代表性:
(1)一個樣本的特質接近母群體特質時,這個被選出的樣本便有代表性。
(2)代表性僅限於與實質研究旨趣有關的特質。
(3)相等機率抽樣方法:來自於母群體所抽取的樣本,具有代表該母群體特質的特性,且母群體中各元素被抽樣的機率應該是相同的。
2、優點:
(1)有效降低各項抽樣誤差的發生機率。
(2)更易於估計樣本的正確性與代表性。
3、專有名詞:
(1)元素:分析的基本單位。
(2)母群體:母體。
(3)研究母群體:選出樣本的全體元素總和。
4、隨機選取:每個元素都具有同等被抽樣的機率,並且每次抽樣為獨立事件。
5、隨機抽樣理論
6、抽樣單位:被抽取的樣本之中的一個或一組元素。
(三)機率理論、抽樣分佈和抽樣誤差的推估率:0
1、樣本越大越有代表性,越能推估母數。
2、信賴區間:母群體參數估計要設定的數值範圍。
3、信賴水準:母群體參數落在某個信賴區間的機會。
* 68.26%(信賴水準σ)的樣本會落在正負1個標準誤的範圍內(信賴區間)。
95%的樣本會落在正負2個標準誤的範圍內。
99.9%的樣本會落在正負3個標準誤的範圍內。
二、母群體與抽樣架構:
1、抽樣架構:一些元素的各名單列表。
2、研究母群體只是近似於,而非等同於母群體。適當選出的樣本,僅能為組成抽樣架構的研究母
群體提供適切的描述。
3、母群體與抽樣架構的回顧:
(1)根據某樣本所得的研究成果,只能代表組成抽樣架構的各個元素的集合。
(2)通常抽樣架構並未真正包含所有的元素。因此,要先評估被省絡的內容,而後在可能的情下進行修正。
(3)為了要能代表組成抽樣架構的母群體,所有元素必須具有同等的代表性,所有的元素都只在名單中出現一次。
三、機率抽樣設計的類型:
1、簡單隨機抽樣:用亂數表抽。
2、系統抽樣:
(1)需要一份完整的名單,並從中選擇每第N個元素組成樣本。
(2)抽樣間距:兩個被選擇元素間的標準距離。公式:母群體大小 / 樣本數。
(3)抽樣比率:被選擇的元素數目與所有母群體元素數目的比率。
(4)注意週期性和規律性的排列。
3、分層抽樣:將母群體分成幾個同質的次集合,再從每個次集合中取出適當數目的樣本。也可說
分層完,再簡單隨機。
4、多段類聚抽樣或多段叢集抽樣:樣本誤差大。
5、機率隨樣本大小成比例的抽樣方式:母群體中每個元素被選中的機率相同情況下,選出的最終
樣本。每個類聚被選取的機率,與其大小成比例。
四:非機率抽樣:
1、便利抽樣:研究者在街道上,或是其他場所攔下路人做訪問。
2、立意抽樣:抽樣方式是根據研究者的判斷,以及研究目的來決定。也就是:知道樣本在哪。
3、滾雪球抽樣:很難找到特定母群體時。先蒐集目標母群體少的成員,同時再和這些成員徵詢資
訊,以找出他們剛好認識的母群體成員。
4、配額抽樣:不同類別加以排列組合所建立的矩陣。


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