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市場調查與預測1.社會科學研究方法簡介2.研究問題與研究假設3.抽樣設計4.測量5.問卷設計6.調查研究法更多免费下载资料尽在：「抽樣」(smapling)是自母群體中選取部份元素/基本單位(elements)為樣本，並且認為從選取的樣本可得知母群體的特徵。1.有那些機率抽樣方法？特性為何？2.有那些非機率抽樣方法？特性為何？3.抽樣時應考慮那些要素？*抽樣設計的重點1.正確性(accuracy)：指樣本能否代表母群體特徵之程度。2.指標準誤之估計值，值愈小表示精準性愈高。易言之，標準誤之估計值即是母群體之離散程度。*「好」的樣本抽樣程序1.選定母群體2.選擇抽樣架構3.選擇抽樣方法4.選擇抽樣單位5.界定誤差範圍6.決定樣本大小1.隨機抽樣：隨機抽樣係採用隨機(randomness)做為樣本選取的控制。易言之，隨機抽樣中每個樣本被抽中的機率均相等且是獨立的2.非隨機抽樣：非隨機抽樣則改以研究的判斷做為樣本選取的控制，它則無法說明每一抽樣單位被抽取的機率。抽樣的種類隨機抽樣1.簡單隨機抽樣可採用摸彩法、或利用亂數表。2.系統(間隔)抽樣：從抽樣名單中，有系統地每間隔若干個抽樣單位，就抽取一個樣本，如此一直等間隔抽樣。例如，從(某年/某地區)出生名單或電話簿中，每間隔20名就抽一位。*隨機抽樣3.分層抽樣：1.取樣前，根據與研究目的有關已有的某種標準，將群體中之個體分為若干類，每類稱之為一層。2.在各層隨機取出若干個體作為樣本。3.層與層間主要變數均數差異最大，層內變異數最小。*集群抽樣1.以團(集)體為單位，而不以個人為單位。2.將群體按某種標準(如班級、地區)分為若干類，稱為團體，對各團體隨機取樣抽取若干小團體。3.對小團體中之各成員，全部加以訪問。*隨機抽樣1.便利抽樣:如街頭訪問、商場訪問。2.判斷抽樣:又稱「立意(purposive)抽樣」，它是依據研究者的主觀認定，去選取最能適合其研究目的之樣本。3.配額抽樣4.滾雪球抽樣:例如追蹤AIDS病人之行為，可先找有得到AIDS病犯者為「初始」樣本，再進一步找尋其性陪侶，如此滾雪球般的抽樣，以找出所有的樣本。*抽樣應注意事項1.抽樣本框架:有人宣稱「政治大學水準高」，那我們就應注意其研究的樣本框架是國內各大學呢？或歐美各大學呢？2.樣本代表性的問題:如果樣本的代表性有問題，則此研究的概化或所謂的外部效度會受到很大的質疑3.樣本大小的問題*單一樣本大小的公式n=(Z2*2)/e2母群體變異數σ2愈大，則研究者所需樣本數n就愈大。可忍容的誤差e愈小，則研究者所需樣本數n就愈大。欲使研究推論達到的信賴水準愈大(95%99%)，則Z值就愈高，所需樣本數n就愈大。通常我們Z值是取1.96。*市場調查與預測1.社會科學研究方法簡介2.研究問題與研究假設3.抽樣設計4.測量5.問卷設計6.調查研究法測量的定義「測量」是針對某一特定對象、人、或組織，有關某種特徵或行為(消費、所得、人格特質…)，賦予其一個值，使其數值能代表(或符合)構念中所代表的概念或狀況。它是屬於衡量的問題。「測量」就是研究者根據一定「規則」將數值(或其它符號)指派給物體或事物(變數)身上之一種程序。*測量的三個程序(1)選擇可觀察的「個體或事物」(即「對象」(2)以數字或符號代表事件的特性，即數值系統(numericalsystem)(3)依據指派「規則」賦予觀察值一個符號或數字，此種「規則」就是操作型定義。*數值系統可分四大類1.名目(nominal)資料：此種變數可做「分類」。沒有大小沒有距離。例如性別2.順序(ordinal)資料：此種變數可比大小及前後，但前後距離不等。只有大小沒有距離。例如54，但5-4≠1。例如，研究者常用Likert五點計分量表所得數據，可能是１～５分，亦可能是-2～+2分，這種資料屬於順序變數。*數值系統可分四大類3.區間(interval)資料：具有前兩者的資料特性，且可以比較差距。前後距離相等，但沒有倍數關係，所以沒有絕對的0(有距離，但沒有絕對的零點)。例如5-4=1,但4≠2×2。比例(ratio)資料：具有前三者的資料特性，且可以做倍數比較。有距離，有絕對的零點。例如，4=2×2。*變數(variable)種類1.自變數：在實驗法中又稱「因」(cause)變數或實驗變數，它是經由實驗者安排或操弄的變數。2.依變數：在實驗法中又稱「果」(effect)變數或反應變數，它是實驗者企圖觀察測量的行為或反應。3.外生(extraneous)變數：指自變數以外，凡是可能影響結果(依變數)之因素。*變數(variable)種類4中介(intervening)變數：指介於自變數與依變數之間，凡是會對研究結果會產生作用的內在歷程。通常，它是不能直接觀察辨認的，只能憑個體外顯行為的線索來推知。*測量工具好壞的評量準則1效度：該量表是否真能測量到我們欲衡量的特性。2信度：該測量工具所衡量的結果是否具有穩定性、一致性。3敏感度：事物起了變化，該測量工具是否能顯現出差異。4實用性：即考量該測量工具的經濟性、便利性、可解釋性。*量表(scale)的設計所謂「量表化」(scaling)，它是一種測量的程序，旨在將衡量對象或欲衡量的特性(property)指派某些數值，以便將測量對象之特性數值化。衡量「變數」可用單一問項來量衡量「構念」則要用量表來量。量表是用一個以上的指標(indicant,item,manifested)來測量某個體/事物的特性。*李克特量表李克特(Likert)量表是屬「評分加總式量表最常用的一種，屬同一「構念」的「這些項目」是用「加總」方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。「評分加總式量表」是對某一概念/構念所設計的數個項目，測量每位受訪者對它們的態度反應(同意程度)。每一個反應都給一個數值，以代表受訪者對該項目的贊同程度，將每位受訪者在這些項目的得分加總，即是受訪者對該題的態度。*效度信度過低，則沒有效度效度過低，則信度沒有意義。三種效度：內容效度、效標關聯效度、及建構效度。*內容效度1.抽樣(sampling)效度：量表所包含的項目是否能代表母體構念的項目。內容效度的高低，端賴項目(item)取樣代表性之大小而定。2.表面(face)效度：是指量表項目和形式上，給人的主觀印象，如果該量表從外表來看，似乎確實可適切地測量其欲測的特質或行為，便稱它具有表面效度。*效標關聯效度又稱實用效度或實証效度，意指這種效度應建立在實証資料之上。效標關聯效度並不涉及構念的問題。依據效標不同，效標關聯效度可分為同時效標及預測效標，兩者皆表示測量工具(分數)和效標之間相關的程度。效標關聯效度可分為同時(concurrent)效標及預測(predictive)效標*信度種類1.等值性：又稱「複本法」，專門為檢定同一測驗中不同複本上分數的一致。(1)複本信度：不同研究者運用同一量表，對不同一批的樣本施測，結果的一致性。(2)折半係數2.穩定性：對同一批樣本，前後二期測兩次，若兩者的相關愈高，則表示該測驗的穩定係數愈高。3.一致性：旨在檢定某量表在各種不同層面的一致性。例如，量表單獨項目與總分是否一致性…等等。此種信度又可分成：折半信度、庫李信度、Cronbach’sα信度…等幾類*信度在實際應用上，Cronbach’sα值至少要大於0.5，最好能α0.7(Nunnally,1978)在行銷界有名的學術期刊論文中，有85%論文之量表α值大於0.5，有69%量表α值大於0.7干擾變數的類型1.研究者感興趣或關心程度之變數：例如，在「自尊政治討論的程度」模式中，可增加「政治興趣」這個干擾變數2.時空條件：例如「經濟景氣狀況」對「廣告銷售量」的干擾。3.分析樣本者本身具有的屬性變數(它是不能操弄的)：例如，「學生、校友都愛母校」模式中，可依受訪者的畢業校別，進一步了解來原關係模式是否「視母校屬性」而定*更多免费下载资料尽在：