至於里 就是每個里抽13人 (我那次2004總統大選) 這13人就反映該里的 人口特性 而且這13人跟其各鄉鎮里的人組起來約2000 就反應全國母體特徵 我們訪問時 這一套名單上面13人 不會都乖乖讓我們訪問 尤其是都市化高的地方越慘 所以第一套樣本 13人 都市化中等地區最好情形成功大概6人 對每個受訪者 在不同時段跑3次 早上/下午/晚上 週1-5/週末 ... 我都跑7次說 .... 就做第二套樣本 到了第三套大概樣本問齊13人 但是剩下的要把他問完 所以超過13也沒關係 要問完是因為 假設 整個13 就是完整的抽樣 問完比較會跟母體契合 (這句話我不大會表達 有沒有人可以幫我講詳細依點) 問卷答案大多4選1 以及0-10的光譜 1-100的打分數 有無加權 就是學長在做的 我不大清楚 <(_ _)> 政大那篇論文 階級投票 可以去看看 :) 講個笑話 以前有個訪員 住嘉義市 負責嘉義市某個里的訪問 後來跟督導抱怨 有個叫張博雅的 都不在家 說在台北 很少回嘉義 很難找阿 督導 囧 回答 = = 她是內政部長 .... ※ 引述《biotite (山水寄情)》之銘言： : ※ 引述《aoishingo (死刑廢除之文本分析)》之銘言： : : 資料來源是內政部給的資料 上面有寫啊 : : 還有 雖然用鄰里 但是整個樣本會有代表性 如前面所說之外 : : 總樣本會考量全國的 性別 學歷 職業 教育 省籍 .... : : 在抽全國 比如總統大選 就會考量 平地 沿海 都市 農村 漁村工 : : 業城 商業城 客家鄉鎮 原住民鄉鎮..等比例 : 其實可以不用做得這麼複雜 : 只要抽樣是隨機的, 樣本數夠, 在加總的層次上, 抽樣的的結果跟母體不會差太多 : : 反正整個樣本 在該里 每套樣本13人 就會符合該里里民母體分部 : 不知道每套指的是? 是每里抽13人, 然後按照人口加權? 還是我解讀錯了? : 每里13人, 在解釋里的整體行為上, 還是要特謹慎 : 若問卷採2選1(是 or 不是) 在 95% 信心水準下 : 誤差可能會超過 20% : 不過, 在解釋縣市的行為, 如果有50個里以上, 95%CI 誤差為 4% 以下, 信度應該OK : : 在全國 總樣本也符合全國母體特性 : : 真要擔心的話 應該是訪員素質的落差 以及有些題目和coding定義的缺失 : : 再不懂就自己問TEDS 或是打電話問國科會 XD : 我不是計畫的評鑑者啦, 只是看到文章內容聯想到上研究方法課的東西 : 提出一些可能要小心的地方 : 若我解讀有誤的地方, 也請見諒及指教 : : 我有個疑問，階級由什麼定義？ : : The New American Voter 這本書 好像有討論 : : 沒有人認為省籍是階級 : : 只有你有這種疑慮吧 = = : 若沒記錯的話, 原題目似乎是階級投票論文之類的 : 但裡面的變數又提到省籍, 所以我才會這麼問 : 我可能誤會了, 若研究者將省籍當控制因子的話, 來討論其他階級特性的 beta : 那這樣應該沒什麼問題 (雖然我猜測省籍可能是最大的影響因子) -- 支持適度體罰 支持總量控管外籍移民入台 反對人權無限上綱 反對單一選區 死刑廢除與否 思考中 --

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