抽样及抽样分配.ppt

第八章 抽樣及抽樣分配
授課教師：楊富龍
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學習目標
學習為何樣本經常是唯一用來認識母體的途徑。
學習如何抽取樣本。
學習樣本平均數之抽樣分配。
學習中央極限定理。
學習樣本比例之抽樣分配。
學習 t 分配。
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本章架構
抽樣
抽樣方法
統計量與抽樣分配
樣本平均之抽樣分配
樣本比例之抽樣分配
t 分配
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抽樣
母數(parameter)
由母體測量出用來描述母體特徵的數值，如母體平均或母體變異數。
誤差(error)
母數真值與由樣本所得到之估計值的差。
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抽樣調查實例—電視收視率調查
以國內的收視率調查公司來看，共分幾種不同的類型，AC尼爾森公司以裝設people-meter來進行家戶收視調查。潤利收視率調查公司所做的收視率調查則採用分層隨機抽樣電話訪問的方式，與潤利相同的還有天和水行銷顧問公司（僅作廣播收聽率調查）。此外，從民國八十九年起，財團法人廣播電視事業發展基金也加入收視率調查的準備工作，與日本的收視率調查公司合作，先期以進行電視收視行為調查和廣播收聽行為調查研究為主。
以現有的收視率調查技術而言，其調查僅以量化的衡量為原則，無法進行質的調查。若僅作為節目品質評定的單一標準，在說服力上略顯不足，因為收視率調查為一「點人頭式」的調查方式，可算出「有多少人正在看」，但卻無法調查收視者對該節目的優劣評價，因此，收視率高低與節目品質並無直接關係。
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抽樣（續）
誤差的來源
抽樣誤差(sampling error)
由隨機抽樣代替普查所發生之不確定性。
非抽樣誤差(nonsampling error)
其他種種非因隨機抽樣之不確定性所造成的誤差，包括樣本選擇偏差(sample selection bias)、測量偏差(response bias)以及自我選擇偏差(self-selection bias)。
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抽樣(續1)
非抽樣誤差的來源
樣本選擇偏差(sample selection bias)
由於抽樣方法的不正確所造成的 。
測量偏差(response bias)
包含了資料記錄錯誤、受訪者故意提供不實資訊等。
自我選擇偏差(self-selection bias)
包含了受訪者拒絕回答、或在 call-in 投票中，投票者通常是有主動傾向且有強烈意見者 。
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抽樣方法
簡單隨機抽樣(simple random sampling)
分層隨機抽樣(stratified random sampling)
部落抽樣(cluster sampling)
系統抽樣(systematic sampling)
非隨機抽樣(nonrandom sampling)
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抽樣方法實例—電腦輔助電話訪問系統
近年來，國內的民意調查幾乎都採電話訪問方式來進行。主要原因是電話在國內普及率已近99%，幾乎家家都有電話，無法接受電話訪問的民眾極少。電腦輔助電話訪問系統(Computer Assisted Telephone Interviewing System，簡稱CATIS) ， 利用電腦儲存電話號碼的母體清冊，利用電腦程式執行統計的隨機取樣，架設問卷在電腦中，然後由電腦直接自動撥號，訪員在線上直接鍵入訪問結果，再經由電腦的監聽、看、錄系統，更有效的管理電訪的執行，使民意調查在統計抽樣調查執行技術上的可能缺失減到最低程度。
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簡單隨機抽樣
定義
使得母體內所有可能抽出的樣本被抽出的機率均相等，而由這種方法所抽出的樣本就稱為簡單隨機樣本(simple random sample)，或簡稱為隨機樣本( random sample)。
重要的統計特質
不偏(unbiased)
母體內每一個體被抽到的機會均等。
獨立(independence)
母體內某一個體被抽到與否不會影響其他個體被抽到之機會。
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