至於里 就是每个里抽13人 (我那次2004总统大选) 这13人就反映该里的 人口特性 而且这13人跟其各乡镇里的人组起来约2000 就反应全国母体特徵 我们访问时 这一套名单上面13人 不会都乖乖让我们访问 尤其是都市化高的地方越惨 所以第一套样本 13人 都市化中等地区最好情形成功大概6人 对每个受访者 在不同时段跑3次 早上/下午/晚上 周1-5/周末 ... 我都跑7次说 .... 就做第二套样本 到了第三套大概样本问齐13人 但是剩下的要把他问完 所以超过13也没关系 要问完是因为 假设 整个13 就是完整的抽样 问完比较会跟母体契合 (这句话我不大会表达 有没有人可以帮我讲详细依点) 问卷答案大多4选1 以及0-10的光谱 1-100的打分数 有无加权 就是学长在做的 我不大清楚 <(_ _)> 政大那篇论文 阶级投票 可以去看看 :) 讲个笑话 以前有个访员 住嘉义市 负责嘉义市某个里的访问 後来跟督导抱怨 有个叫张博雅的 都不在家 说在台北 很少回嘉义 很难找阿 督导 囧 回答 = = 她是内政部长 .... ※ 引述《biotite (山水寄情)》之铭言： : ※ 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 : : 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) -- 支持适度体罚 支持总量控管外籍移民入台 反对人权无限上纲 反对单一选区 死刑废除与否 思考中 --

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