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marylin@cc.shu.edu.tw1郵寄問卷調查指導教授:許人杰教授課程:傳播管理研究方法組員:S91700009沈祺琳、S91700019何壽松S91700023李玉馨、S91700027俞惠玫•日期:九十二年四月二十日2報告大綱第一章：導論第二章：問題設計的基本原則第三章：問題設計—進階篇第四章：抽樣的基本原則第五章：存在於抽樣中的各種陷阱第六章：避免產生無回應的基本原則第七章：降低無回應誤差的其他方法第八章：美觀(審美學)與良好管理的重要性第九章：分析資料前的準備工作第十章：以整體性調查設計的觀點做概述3小組分工CH1~3：俞惠玫CH4~5：何壽松CH6~7：沈祺琳CH8~10：李玉馨4第一章：導論何時才是郵寄問卷的正確時機郵寄問卷調查應避免的問題郵寄問卷調查的優點郵寄問卷調查過程的概觀5何時才是郵寄問卷的正確時機–研究樣本廣泛分布於不同地區內–研究預算不寬裕–研究人力相當有限–研究對象有足夠時間思考答案–研究問題以封閉式型態為主要設計–研究樣本對於主題之貢獻度–研究對象名單在範圍上屬於適度的–研究對象答題時享有隱私權–相較於口頭方式，書面方式可使問題獲最佳解6錯誤示範CASE1-文學文摘對1936年美國大選預測結果背道而馳CASE2-1970年SheriHite博士藉由雜誌發送問卷，回收百分之三，係屬開放式問題，致許多人望卷卻步Ans.時效壓力+問卷設計不佳=低劣品的產出7郵寄問卷調查應避免的問題–樣本選取偏差–回覆樣本的偏見特性(若可能的話最好達到百分之七十五或更高，但是粉難…)–受訪者並未對每一項問題進行作答，導致資料不客觀–措辭語法使受訪者對問題誤解–切記兩原則：問題清楚明確+不要奢望人們會記得先前問題8郵寄問卷調查的優點節省費用時效佳，短期內進行大量受訪受訪者有足夠時間+認為方便的時間回答受訪者在回答時擁有隱私權視覺輸入，而非聽覺輸入受訪者可了解系列問題間的關係受訪者不會受到訪談者的干擾9郵寄問卷調查過程的概觀目標對象10郵寄問卷調查過程的概觀(續)過程：問卷調查表的設計樣本的選擇相關細節的注意後製--過濾、譯碼與分析報告書產出11郵寄問卷調查過程的概觀(續)-相關細節：回覆信函誘因問卷信封收信人正確性樣本郵寄標籤12第二章：問題設計的基本原則問題的類型有關問題內容的各項原則如何製作各種問題13問題的類型開放式問題：簡短特定類型vs.長而敘述式類型封閉式問題：是與否/複選與其他項/語意差異(理想與現實的差異)/等級排序(基數)/評等尺度(李克等級-同意與不同意)14#評等尺度要素：心理上的距離可選擇答案之數目選項的排列方式單極式或是雙極式基數或偶數平衡式等級與中間點提供受訪者一個「不知道」的選項以行為次數為導向的等級(主觀式措辭vs.以行為次數為導向的措辭)15有關問題內容的各項原則編寫問題基本目標：對所有受訪者提供「標準化的刺激」，在紀錄受訪者答案時，提供系統化的途徑16編寫問題過程必備原則：1.每一個項目都有明確目標：擬定大綱區分為五至六種涵蓋主題依據目標再細分子題對特定細目進行詳述重點世紀得用詞正確2.淺顯易懂又簡潔(避免雙重否定或是語意不清、避用專業性術語、定義出關鍵字、忌用副詞-地或呢)3.不與現實狀況脫節，並非每個人狀況都相同17編寫問題過程必備原則(續)4.編寫單次元問題-不要將兩個至三個不同問題結合在單獨的一項問題中5.編寫相互間具有排他性的答案選項6.編寫無所遺漏的答案選項7.切忌編寫具有引導性問題8.讓自己超然於外18如何製作各種問題1.預先調查2.由同事身上獲得建議3.讓有興趣的朋友試填4.針對測試後回應之意見檢討之19如何製作各種問題-建議：a.了解受訪者對於這份問卷的整體看法b.針對問卷特定部分進行討論c.鼓勵他們找出盲點d.讓他們有參與感e.至少進行二十五次預測(永遠不嫌多)f.反饋後的預測20第三章：問題設計—進階篇–未作答的問項–篩選性的問題與省略的指示–重複性的問題與可靠性–改善敏感性問題的資料品質–問題之排列順序所產生的影響–答案選項排列順序所產生的影響–答案選項結構所產生的成見–問卷調查表的流程21如何從「良好」做到「出色」預調簡化定義22未作答的問項本章重點在於如何「良好」做到「出色」要避免這項困擾的根本之際在於問題設計階段，宜避免做出讓人無法回應的潛在瑕疵，修正時宜預調+簡化(將一個問題分成數個子問題)+定義23篩選性的問題與省略的指示讓某些人跳過與他們無關的題目，再繼續回答相關問題即可24重複性的問題與可靠性提高可靠性之方法：讓測定這項概念的問題超過一個以上，再將受訪者對於這些重複性問題的回答做一平均。25改善敏感性問題的資料品質1.先決定是否真的需要此類資料2.所需要的最低程度為何3.詢問時只針對直接關係人4.不要問霸道的問題-如收入5.前後問題相關，減低敏感-如先問收入再問滿意度6.讓受訪者覺得答案並不是真的那麼怪異，而顯不真實-如某種行為26問題之排列順序所產生的影響這類的問題再問卷調查比較少，受測者可回頭回答。27答案選項排列順序所產生的影響這類的問題再問卷調查比較少，受測者可回頭回答。28答案選項結構所產生的成見1.熟識性的成見2.表單中起頭或結尾的成見3.中間傾向的成見4.回憶的成見29問卷調查表的流程一份出色流程的問卷調查，除了幫助受訪者精確記住相關事項，也能讓其提供正確答案。原則：1.把應該同時詢問的問題配置在相同的段落中2.在同一段落中的所有問題應合乎邏輯排列3.不要把最困難的問題放在卷首或卷尾30從「良好」做到「出色」應堅持的原則預調簡化定義31第四章：抽樣的基本原則一、是否應該使用隨機抽樣二、抽樣架構三、抽樣誤差四、隨機樣本的類型五、選定的樣本應該要有多大32VS.一、是否應該使用隨機抽樣（一）抽樣領域中的兩種主張─隨機抽樣法非隨機抽樣法33（二）隨機與非隨機之比較隨機抽樣之優缺點優點可以獲得一個能代表整個母體（Population）進行陳述的統計基礎。根據自己選定的樣本大小，輕而易舉地計算出調查結果的信賴係數（confidence）之界限。缺點在選取樣本前，必須具備足夠的專業知識、技能以及各種資源。341.隨機抽樣「隨機抽樣法」最大優點：在於各式各樣的人都有機會被涵蓋在你的樣本中，事實上，混合的樣本，並不需要刻意獲得，只要遵循隨機抽樣的程序，具代表性的混合結果，自然就會水到渠成地自動出現在樣本內。35三項概念完滿地達到隨機抽樣效果，需建立三項概念：a.選取隨機樣本，在觀念上不帶有任何成見的……。b.樣本是否具代表性，取決於選定之原始名單……。c.縱使是個不完全帶有任何偏見的隨機樣本，它也會因「機會變異（ChanceVariation）的緣故使代表性出現偏差……」362.非隨機抽樣法優點在於易於執行，以及成本上的明顯減少。缺點對於樣本群，沒有任何了解的基礎而這群母體具有很大的代表性，就無法掌握。372.非隨機抽樣法(續)「非隨機抽樣法」有兩種形式：a.方便樣本：（convenienceSample）特色是正如其名「方便」，最容易取得樣本，但是與真正感到興趣的母群體相較之下，通常不見得具代表性，舉例來說：方便樣本的另一項缺點，則是那些面談者，或是提出問題的人，對於他們所要選擇的樣本抽樣具有很大的自由裁量權，由於缺乏嚴謹法則，所以調查人員會傾向於接觸那些看起來不排斥他們的受訪者，而避免碰壁或自討沒趣。382.非隨機抽樣法(續)b.配額樣本：（quotaSample）通常在選定樣本群之前，會做出一些限制，舉例：而選定的樣本群就比較接近調查感興趣的母群體，不過建立這種配額，只能夠在少數領域內使用（例如……）而在其他的領域中，則無法保証這些樣本代表母群體。39二、抽樣架構（SamplingFrame）定義：被用來作為樣本選取來源的名冊，稱之。關切重點：1.這份名冊是否完整？2.縱使這份名冊相當完整，但是否涵蓋真正想要進行調查的母群體？40面對一份品質不佳名冊時，應該如何處理呢？1.找找看是否有其他名冊彌補不足。舉例來說……2.去找比舊有名單更精確詳實的新名冊。舉例來說……3.最糟糕的情況，如果已經使用手邊的舊名冊再研究的話，那就只好將原先打算要公布的母群體重新定義。舉例來說……41三、抽樣誤差定義：在母群體選取樣本時，由於機會誤差（Chanceerror）的緣故，使樣本中存在著一種無法盡善盡美地反應出該母群之特色的可能性。舉例來說……42計算大小公式抽樣誤差＝√變異數（variance）樣本大小（SizeoftheSam）43從上面的公式中要注意兩個重點：1.信賴區間（confidenceinterval）─在實際母群體中，任何一項特性的比例，是否介於樣本中之抽樣誤差正負兩倍的預估範圍內，並約可達到95％以上的確定度，而這個範圍稱之。442.縮減回應（diminishingreturn）曲線：由於樣本的大小，是上述公式中的分母，因此當樣本較大時獲得的誤差值就會較低，而該樣本較小時，則誤差值較大，所有的數字都是在一個平方根（Squareroot）的符號下處理，因此當想要讓誤差值降低為原來一半時就必須讓樣本的大小，成為原先的四倍才行，這種方式就會造成一種稱之為「縮減回應」的曲線。舉例來說……45四、隨機樣本的類型共有四種類型（一）簡單隨機抽樣（二）系統隨機抽樣（三）層級隨機抽樣法（四）多階段抽樣法46（一）簡單隨機抽樣1.定義在抽選樣本的時候，母群體中的每一個人，都被放置在這個「箱子」內，然後由其中抽選出所需要的樣本數量。47（一）簡單隨機抽樣(續)2.兩個關切的議題a.在亂數表查閱無以數計的數字後，再將它用來對照名冊中的數字，這個抽選樣本的過程是單調的又枯燥。b.代表性如何？48（二）系統隨機抽樣1.對前面所報告過的簡單隨機抽樣法中所產生的兩種缺點，可以獲得某種程度的改善，選樣過程中不致於那麼枯燥乏味，而且產生的樣本，對母群體而言，具有更高的代表性。49（二）系統隨機抽樣(續)2.採用系統隨機抽樣的步驟有七個簡單總的來說，就是整份名冊分成多個區塊，訂定之選擇項必定平均分佈於整份母群體的名冊中，然後在區塊中去抽，因此，該名冊中不但不會有未被選到的部份，而且也不會在同一部份中，被選取過多的情況出現，也因此，對簡單隨機抽樣所欠缺之樣本的代表性做某些程度之改善。50（二）系統隨機抽樣(續)3.不過，在使用這種系統式隨機抽樣時，要特別注意的是，若使用的名冊，因為基於某些因素的考量而會以某種重覆性及循環性的順序為排列基礎，而抽樣區間（pilingSaminterval）在抽取樣本時，就會造成嚴重瑕疵。舉例來說……然而如何避免這種問題的方法呢？a.對選定之名冊進行檢視，如發現重複時，在選定抽樣區間時就要留意如何避開。b.使用層級抽樣法51（三）層級隨機抽樣法1.就降低抽樣誤差而言，本項抽樣方法是目前最好的一項工具，採用名單排序為基本概念，是系統抽樣法的進一步延伸。2.先刻意將抽樣名冊的順序重新排列，相同特性的人自成一個子群體，（Subgroup）或階層（stratum）然後，在這子群體或階層中進行抽樣，抽取的樣本就能充分代表這個群體，在這範疇中就不會出現抽樣誤差了。52（三）層級隨機抽樣法(續)3.在層級隨機抽樣中，執行相關步驟有四個，不過，在面對層級隨機抽樣時，有兩項思考不能或缺。a.從以上報告中，敘述的各種程序都是將相同的抽樣比例，使用於每一種的層級內，對於大部份的樣本來說，這當然是追求的目標，然而，在某些狀況下以不同比例，對每一層級進行抽樣時，反而可獲得好處。舉例來說……53（三）層級隨機抽樣法(續)b.會有兩種問題出現把來自這些樣本的答案全數提出，發現對某一層級選出過多樣本時，並進行調整，將它修正為正確的大小，這個程序就是「加權」（Weighting），而這個「加權」可以達到修正該群體與整個樣本間之適當比例的目的。則是有關選定樣本的「實際」大小的問題，當使用「加權」方式，降低被過量抽樣的群體大小時，會使得整體的樣本大小因此而被減低，也相對就提高了抽樣誤差。54（四）多階段抽樣法1.乃是以多個階段的方式選取樣本，這個抽樣法