其實我覺得b大跟我所學的觀念上有些衝突 我不是來打筆戰的 只是想搞清楚那個差異在哪裡:) 另外，版主如果覺得這個地理版無關請告訴我，我會自砍:) 譬如之前我提的 抽樣跟問卷採什麼量尺有關的這個概念，我參加執行過七八個全國性的調查 沒看到有人抽樣的時候把這個概念帶進來 我唸書的時候也沒真的有上過抽樣調查專門的課 只是上過一些統計或研究方法 所以想就教b大稍微帶一下這是什麼概念 我好可以跟老闆們討論 另外，我自己是心理學跨到社會學的背景 所以對於抽樣跟信度有關也是很好奇 因為我所認知到的抽樣只有準確度或可信度(信賴區間？)的論述 所以我才很好奇信度除了可以用在問卷題項的分析上之外 怎麼使用在抽樣領域 下面的討論我也覺得有些疑惑 ※ 引述《biotite (山水寄情)》之銘言： : 統計誤差的確跟如何樣本數、如何測量有關 : 若是算絕對/相對值 誤差 = 1.96 * 標準差 / (樣本數)^1/2 : 若是算比例（有或無的比例） 最大誤差 = 1.96 * (0.5*0.5) / (樣本數)^1/2 : 所以誤差跟樣本數及母體的標準差（可用樣本的標準差推估）有關 : 當樣本數越大，誤差就越小；不過，樣本越大時，成本也越高 : 所以樣本的大小端賴研究目的及經費而調整 提供一個計算樣本的網站 http://www.surveysystem.com/sscalc.htm : 經驗上來說，30個是可以接受的最低限度 這個觀念其實而多人都被騙了(包含我) 事實上 "n≧30" 的界限來自 t 分佈，這個界限其實來自於當時數值表印刷上的限制， (power值會設為.05也是這個原因:P)不過從臨界值來看，t 分布與標準常 態分布間的差距是不是可以不顧？仍有很多可以討論的空間，不過，t分佈 本身已經是假設母體常態分佈，所以30個可以被接受(或有人稱大樣本)， 應該是錯誤的觀念。 : 可以有200個的話，解釋力就大多了 : 看台灣時下報紙，選舉民調多半做到800個以上（測比例） : 當有800個樣本，在95%信心水準下，最大誤差為 1.7% : 不過這個前提是沒有隱性選民，抽樣沒有太大的誤差，以及問卷內容沒有故意引導、造假 : （看討論版說，泛綠傾向的聽到TVBS、中國報就掛電話，或說支持泛藍的） : 附帶一提，中時那篇夜郎媒體的社論真是經典，真不愧是大理街的質報 : 回到你學長的研究 : 若依您的描述，光13個樣本在解釋里的狀況會有不小的誤差 這個問題還是要回到為什麼要以里為代表？ 如果要代表里，應該還是要回到里的母體去設定誤差與計算？ 又或者我應該問這13個樣本是如何計算出來的呢？ 如果里有大有小，每個樣本被抽到的機率不是不均的嗎？ : 即使13*3個時段= 39也要用得很小心 : 不過，就2000個樣本依人口數加權來解釋全國，應該沒什麼問題 : 若我是研究者，我會覺得就里的層次討論在研究資源限制下，意義不大 : 那抽樣時還不如把範圍分成23 （25）個縣市 : 每個縣市調查個100個左右的樣本 為什麼要調查100個樣本呢？ 每個縣市有大有小，這樣一樣會有每個樣本被抽到的機率不均的問題， 所以實務上我們通常會按縣市按比例分層隨機抽樣， 如果錢夠的話當然可以一次就滿足所設定的誤差範圍，與各縣市所需抽到的樣本數， 而這些樣本數又足以代表該縣市。 如果錢不夠多來灑，我們假設要抽2000個人， 小縣市可能抽不到30人， 所以我們通常在人口少的縣市進行加權抽樣的動作， 當然加權這個動作也會增加誤差， 但相較於每個縣市中被抽到的機率不等， 只有少數幾個縣市進行加權我認為後者還是比較優的。 如果沒有要進行縣市分析的自然不用考慮縣市分層的問題， 社會學界比較常用的是羅啟宏(1992)所發展的台灣省均衡地方發展之研究中的 都市層級分類，李隆安等(1999)在中央大學發表的論文曾經進行修正， 之後李隆安在調查研究第15期，去證明這個都市分層的確是有順序上的 先後之分，而這套工具也被廣為運用在一些大型調查上，譬如社會變遷調查。 : 這樣不但解釋全國的狀況沒什麼問題 : 也可以就現有資料指出各縣市是否有差異（雖然誤差稍大，但可接受） : 這樣可以讓資料效用發揮到最大 : 因為你們一定有你們的研究目的，也有資源限制 : 這些都是決定如何調查的重要因子，而我對這幾無所知 : 因此，以上只是個人意見，你看看就好，最後當然是以你們老闆的意見為依歸囉 : 若上述的描述有誤的話，也請大家不吝指教 : 最後，回歸到地理版 : 地理跟統計也很有關，可以用各地區人口等特性資料 : 用統計方法來建立這些空間特性對於應變數（如投票行為等）的影響模型 哈，沒錯，回歸到地理版，現在的技術已經可以結合空間統計進行空間 各種變項的運算與驗證，滿好玩的。而且很多關於GIS的論文都在論述 政府部門如何透過GIS的工具進行資料蒐集與決策，不才我2001年執行 的計畫就把這個觀念加在某個探討社會不平等政策建議上:P，當然， 內政部的官員鼓掌叫好，原因是他們已經在做了～ PS:單純要討論沒有要打筆戰的意思，如果語氣上有欠佳，還請見諒，:)。 : 並可適度修改成運算式，來預測該應變數的空間分佈（如預測各地區地震後房屋倒塌數目） : 我目前做的研究是用家戶及鄰里特性來做天然災害後住宅重建影響因子的分析。 ※ 編輯: evilove 來自: 140.138.153.240 (12/17 17:39)