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ekyloh©20081SPSS及其運用及其運用及其運用及其運用香港理工大學中文及雙語學系客席講師羅嘉怡博士選擇樣本選擇樣本選擇樣本選擇樣本研究的特點之一，是能「以小見大」，研究一部份對象，藉此推論全體的特徵，因此，取樣的關鍵是樣本要有代表性，沒有偏差或偏頗（bias）。量化或質性研究對取樣有不同要求。量化研究為保證沒有偏差（術語是提高「效度」，見下節說明），常採用以下方法：1.明確界定研究對象的總體範圍，以免把非研究對象也納入；2.取樣的多少（samplesize）由總體的大小決定（見表一）。取樣方法取樣方法取樣方法取樣方法1.非隨機抽樣法非隨機抽樣法基本上有3種：（i）立意抽樣法；（ii）偶遇抽樣法；（iii）定額抽樣法。（i）立意抽樣法（PurposiveSampling）依據研究員的主觀見解和判斷，選取他或她認為最典型的個案。不過，這個樣本是否真的有代表性，要視乎研究員的主觀判斷是否正確。（ii）偶遇抽樣法（AccidentalSampling）選取一些偶然遇見的個案作為樣本。這個抽樣方法很容易進行，但樣本的代表性卻有疑問，因為偶然遇見的人和沒有遇見的人可能有所不同。（iii）定額抽樣法（QuotaSampling）根據某些標準將母體（即所有研究）分組，然後依意或偶遇抽樣法由每組中選取樣本個案。用定額抽樣取得的樣本，由於包括了各組的個案，故其代表性通常高於單純用立意或偶遇抽樣法。（iv）方便抽樣法（Conveniencesampling）又稱機會取樣（opportunitysampling），是以任意的、沒有結構的態度取樣。社會科學研究中，滾雪球式取樣（snowballsampling）是相類似的方法，即以現有的樣本，介紹他的朋友參與研究。2.隨機抽樣法隨機抽樣法有很多種，以下介紹幾種較為基本和常用的方法。ekyloh©20082（i）簡單隨機抽樣（Simplerandomsampling）最簡單，也是最基本的抽樣方法。它要求每個個案被選取的機會是相同的。如果我們把每個個案的名字，分別寫在大小相同的紙上，然後以幸運抽獎的方式取樣，可以使每個個案都有相同的、被抽中的可能。不過，如果母體的個案數目眾多，操作上便會很麻煩。社會科學研究多以應用隨機數表（randomnumbertable）來抽取樣本的個案，其數字的出現和排列是根據隨機的原則。應用時，先將所有個案編號，然後從隨機數表中任意地選定一個數字作為起點，順序選出一系列的號碼（安樣本的大小決定選多小）。（ii）系統抽樣法（Systemrandomsampling）應用這個方法，首先要將個案排列起來，按抽樣比例分為間隔，並在第一個間隔內選取第一個個案，然後每經一個間隔就選取一個個案，被選出的個案就是研究樣本。在大規模的研究中，這種抽樣方法較為簡便快捷。但是，要留意周期性偏差的問題。較安全的做法，是經過若干間隔後，再用隨機方式抽取個案，以新的秩序取代原來的秩序。（iii）分層隨機抽樣（Stratifiedrandomsampling）這種方法又分為兩種：採用相同的比例來抽樣，或採用不同的比例。社會科學研究中，較常用的是定比分層抽樣法（proportionatestratifiedrandomsampling），即首先將母體按某些標準分組，然後在每組中按照相同的比例，用簡單隨機或系統隨機抽樣法選取個案。由於各類個案都有可能被抽取，故代表性較大，準確性亦高於前述的簡單隨機抽樣和系統隨機抽樣。如果在母體中某些組別的個案數量特別少，按相同比例抽取的樣本個案數量就會很少，以致影響統計分析的準確性。在這情況下，我們可以進行異比分層隨機抽樣（disproportionatestratifiedrandomsampling），即在不同的組中用不同的比例來抽樣。（iv）集體抽樣法（Clustersampling）如果母體中的個案是分為很多個集體，我們可以用集體隨機抽樣法，即隨機地抽取若干集體，然後以它們所包括的個案作為研究的樣本。選取集體時，可以用簡單隨機抽樣法，也可以將集體分組以後才隨機抽取，當然以後者的抽樣誤差較小。大部份的社會科學研究，集體的大小是不同的，故以異量（unequal-sized）集體抽樣方式較為普遍。集體抽樣法的好處，是代價較細，特別適用於大規模的抽樣調查。不過，抽樣誤差較大。故此，在採用集體抽樣法之前，最好先了解各個個案在集體內和在集體間的差異情況。（v）多段抽樣（Multi-stagesampling）上述各種隨機抽樣法，是可以結合運用的。在大規模的調查研究中，較常用的是多段抽樣法，即先抽取若干集體，然後從所選取的集體中，再ekyloh©20083抽取若干較小的單位。在每個階段抽樣時，可以用簡單隨機抽樣法，也可以用較為精密的分層隨機抽樣法。在大規模的抽樣調查中，採用多段抽樣可以節省很多研究代價，包括人力、資金和時間。但是，每一個階段的抽樣都會有誤差，經過多個階段才抽出來的樣本，誤差就會頗大。表一取樣的大小母體大小取樣大小母體大小取樣大小母體大小取樣大小10102201401200291151423014413002972019240148140030225242501521500306302826015516003103532270159170031340362801621800317454029016519003205044300169200032255483201752200327605234018124003316556360186260033570593801912800338756340019630003418066420201350034685704402054000351907346021045003549576480214500035710080500217600036111086550226700036412092600234800036713097650242900036814010370024810000370150108750254150003751601138002602000037717011885026530000379180123900269400003801901279502745000038120013210002787500038221013611002851000000384ekyloh©20084取樣05010015020025030035040011001200130014001500160017001總體樣本取樣(裴娣娜，1994,pp.120-121)由上圖可見，並非總體愈大，取樣便要符合比例地增大，300以上的樣本已能反映絕大多數總體的特徵。很多時候，有些量化研究無法也不會作全部總體的隨機抽樣，有時質性研究也採個案為研究對象，研究員便只能以能接觸到的研究對象為樣本，稱為「機會取樣」。但機會取樣也要照顧樣本的代表性。不論量化或質性研究，必須說明樣本代表性（取樣標準）及局限性（樣本可能的偏差）。參考書目李杮良（1991）。《社會研究的統計分析》。台北：巨流圖書公司。裴娣娜編著（1994）。《敎育硏究方法導論》。合肥:安徽敎育出版社。ekyloh©20085附錄一李杮良（1991）。《社會研究的統計分析》（頁349、350）。台北：巨流圖書公司。ekyloh©20086