空境界

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。