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第三部分：研究設計 ( 一） 抽樣（研究對象）
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一、研究設計 描述或計畫有關資料蒐集和分析的方法與 過程，以便解答研究問題或驗證研究假設， 最後檢核研究目的是否達成。 包括： 研究對象（抽樣） 研究工具 實施程序 資料處理
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二、抽樣（第八章） (sampling) 估計母群之母數 樣本 計算樣本統計量 母群
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（一）抽樣的定義與目的 1. 抽樣 (sampling) 從母群 (population) 中抽取具有『代表性』 的樣本 (sample) ，以進行資料蒐集的歷程， 也就是在研究中選取研究對象的歷程。 2. 『代表性』的樣本 樣本的特性和內涵要與母群所具有者一 致，或盡量相似。
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（二）抽樣的一些專有名詞 母群 (population) ：所有研究對象的組合 體，由許多獨立的單位所組合而成。 樣本 (sample) ：母群中的部分集合，即母 群中 的部分單位組合而成。 抽樣架構 (sampling frame ) ：抽樣名冊 抽樣單位 (sampling unit) ：每一個被抽取 而構成樣本的基本單位
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樣本大小 (sample size) ：數量 抽樣設計或策略 (sampling design) ：方法 母群參數 (population parameters) ：所欲 探討母群的特性；代表母群的量化數據 樣本的統計量 (sample statistics) ：透過樣 本資訊為基礎所獲得的發現
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（三）例子： 輔仁大學學生依附與自主關係之探討 母群：輔仁大學全體學生 樣本：輔仁大學部分學生 抽樣架構：輔仁大學學生名冊 抽樣單位：每一位學生 樣本大小： 抽樣設計或策略： 母群參數： 樣本的統計量：
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（四）抽樣方法 1. 隨機 / 機率抽樣 (random sampling) （ 1 ）簡單隨機抽樣 (simple random sampling) A. 抽籤法 B. 亂數表抽樣法 （ 2 ）分層隨機抽樣 (stratified random sampling) A. 分層比例抽樣 B. 分層非比例抽樣 （ 3 ）叢集抽樣 (cluster sampling) A. 單一階段 B. 雙階段 C. 多階段
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2. 非隨機抽樣 （ 1 ）定額抽樣 (quota sampling) （ 2 ）立意抽樣 (purpose sampling) （ 3 ）偶然抽樣 (accidental sampling) （ 4 ）滾雪球抽樣 (snowball sampling) 3. 混合抽樣 （ 1 ）系統抽樣
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1. 隨機 / 機率抽樣 定義： 母群中的每一個抽樣單位被抽取的機會 都是相等的，且每一個抽樣單位互不影 響彼此是否被抽出
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（ 1 ）簡單隨機抽樣 A. 抽籤法 * 備妥抽樣架構 * 將架構中每一個單位加以編號 * 製作號碼牌，抽取樣本數 a. 置還抽樣 b. 非置還抽樣
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B. 亂數表抽樣法 * 當抽樣架構很大時，利用亂數表抽樣 * 確認抽樣單位的數量 * 將每一個抽樣單位編號 * 隨機選擇一頁亂數表 * 從該頁隨機選擇一個行與列的交會點作為啟始 * 決定行進的順序或走向 * 第二次重複出現的數字不用 * 抽取樣本數
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（ 2 ）分層隨機抽樣 定義： 估計正確性會受到母群特徵變異程度影 響，為降低異質性影響而採用。 將抽樣架構內的元素或抽樣單位分成若 干層（性別、年齡、教育程度），計算 初各層所佔比率與樣本大小，使用簡單 隨機或系統隨機抽取樣本。
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分層比例抽樣 將抽樣架構內的元素 或抽樣單位分成若干 層，決定各層所佔母 群的比率，決定每一 層所需抽出的樣本大 小，使用簡單隨機或 系統隨機抽取樣本。 分層非比例抽樣 將抽樣架構內的元素 或抽樣單位分成若干 層，使用簡單隨機或 系統隨機抽取樣本。 無須考慮每一層的大 小及其所佔母群的比 例。
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（ 3 ）叢集抽樣 定義： 當母群很大，確認每一個抽樣單位很困 難時， 將母群分為幾個團體（省、州），此即 稱為叢集，再使用簡單隨機抽樣在每個 叢集中抽取樣本 每一省抽出一所大學、一所科技大學、 一所學院、一所技術學院
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2. 非隨機 / 非機率抽樣 定義： 未依據機率原理抽取樣本
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（ 1 ）定（配）額抽樣 依據目的分層或偶然分層，分層後不隨 機抽樣，而採分配比率後抽取樣本
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（ 2 ）立意（目的）抽樣 獲取特定種類之樣本 班上同學進行調查
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（ 3 ）偶然抽樣 以偶然遇到之對象的可利用性與字在性 為基礎 記者訪問路人
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（ 4 ）滾雪球抽樣 是用網絡來選擇樣本
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3. 混合抽樣 系統抽樣 * 抽樣架構分成數個分段（等距，如 10 個 為一等距） * 在第一個分段，以簡單隨機抽樣方法抽 選第一個單位（如第 3 位） * 而後的分段均以此次序抽出樣本（在每 一等距中，每第 3 位）
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三. 樣本大小與誤差 1. 樣本統計量 母數 估計（存在誤差） 2. 誤差來源： 抽樣過程，特別與樣本大小有關
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（一）母數之估計標準差的觀點 樣本標準差 估計標準差（母群標準 差的估計數，標準誤， standard error ）
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（二）平均數分配之標準誤的觀點 1. 抽樣分配：無數個樣本的平均數所構 成的分配，趨近母群的平均數 平均數分配的標準誤：上述平均數的標 準差 依常態分配，真實分數有 95% 的機會落 在樣本平均數上下 1.96 個標準誤之間
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（三）抽樣誤差率的觀點 抽樣誤差：樣本不能具有代表幸而產生 的誤差 在 95% 的信賴水準下，
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