※ 引述《aoishingo (死刑废除之文本分析)》之铭言： : 资料来源是内政部给的资料 上面有写啊 : 还有 虽然用邻里 但是整个样本会有代表性 如前面所说之外 : 总样本会考量全国的 性别 学历 职业 教育 省籍 .... : 在抽全国 比如总统大选 就会考量 平地 沿海 都市 农村 渔村工 : 业城 商业城 客家乡镇 原住民乡镇..等比例 其实可以不用做得这麽复杂 只要抽样是随机的, 样本数够, 在加总的层次上, 抽样的的结果跟母体不会差太多 : 反正整个样本 在该里 每套样本13人 就会符合该里里民母体分部 不知道每套指的是? 是每里抽13人, 然後按照人口加权? 还是我解读错了? 每里13人, 在解释里的整体行为上, 还是要特谨慎 若问卷采2选1(是 or 不是) 在 95% 信心水准下 误差可能会超过 20% 不过, 在解释县市的行为, 如果有50个里以上, 95%CI 误差为 4% 以下, 信度应该OK : 在全国 总样本也符合全国母体特性 : 真要担心的话 应该是访员素质的落差 以及有些题目和coding定义的缺失 : 再不懂就自己问TEDS 或是打电话问国科会 XD 我不是计画的评监者啦, 只是看到文章内容联想到上研究方法课的东西 提出一些可能要小心的地方 若我解读有误的地方, 也请见谅及指教 : 我有个疑问，阶级由什麽定义？ : The New American Voter 这本书 好像有讨论 : : 省籍算是阶级吗？ 我认为不是 : 没有人认为省籍是阶级 : 只有你有这种疑虑吧 = = 若没记错的话, 原题目似乎是阶级投票论文之类的 但里面的变数又提到省籍, 所以我才会这麽问 我可能误会了, 若研究者将省籍当控制因子的话, 来讨论其他阶级特性的 beta 那这样应该没什麽问题 (虽然我猜测省籍可能是最大的影响因子) --

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