抽样调查的方法

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一、抽样调查(Sampling Survey)意义
抽样调查为科学研究方法中重要技术之一,是指就所要研究的某特定现象之母群体中,依随机原理抽取一部份作为样本(Sample),以为研究母群体(Population)之依据。将样本研究结果,在抽样信赖水准内,推算母群体可能特性以为决策之参考。
抽样调查之优点:
1.利用抽样技术及机率理论,可获得既定精确估计值,以代表母群体特征。
2.节省调查人力,物力,时间及经费。
3.经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备,施行调查,可得较深入且正确调查结果。
故在实地市场调查中,抽样调查为一不可或者之工具。
抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论,以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下:
1.有效原则
抽样调查应该(1)符合调查目的之需要,(2)所获信息价值应超过所支付成本。
2.可测量原则
抽样的正确程度必须能够测量,否则抽样调查就失去意义。
3.简单原则
抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行,以避免不必要之节外生枝。
二、抽样调查的基本术语
1 母群体(Population)
在调查研究中,调查研究对象的集合体。调查台北市中学生,则在台北市上课之54所中学生总数,便是调查研究之母群体。
2 抽样架构(Sampling frame)
整体抽样单位的详细名单,以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位,则台北市医师公会名册,便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位,则学校60班班级名册便是抽样构架。
抽样架构有三种型态:
具体的抽样架构:每一个抽样单位名字皆列成表册,可以直接按表册名字抽取样本。
抽象的抽样架构:没有抽样单位之名册,只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样,随然没有抽样名册,但是抽样架构却冥冥中隐约出现。
阶段式抽样架构:在采用分段抽样中,依抽样阶段之不同,产生不同之抽样架构。
3 抽样单位(Sampling unit)
在抽样架构上排列的名单之个别单位。例如台北市每一医师即为一抽样单位。在上例中,每一班级都是抽样单位。
4 元素 ( Element )
指接受调查的最小单位,通常是指人。上例中,班上每一位学生既为元素。
5 样本(Sample)
从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。例如百事可乐抽出350家庭做测试称为样本。从台北市医师公会抽出90名医生作调查,称为样本。
6 精确度(

Precision)与 准确度(Validity)
精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度,如在物价统计中,经济家若认为物价如上升0.02将影向经济决策,则精确度即须订在0.02。
准确度乃衡量母全体特性与实际母全体特性间之差异。两者之差异愈小,代表准确度愈高。
7 抽样误差(Sampling error)
因为抽样时样本可能会偏离母群体,其间的差距称为抽样误差。抽样误差可用统计方法估计。
8 信赖水准(Confidence level)
以样本估计数推论母群体大小时,正确估计的概率有多少。信赖水准是95﹪,即正确估计概率为95%,调查者以此来表示其正确估计程度。
9 容忍误差(Tolerated erro)
在抽样调查时,调查者所要求的精确度不是百分之百,而是在设定母群体平均数上下各多少百分点作为误差容忍范围,称为容忍误差。
三、抽样方法种类及其意义
抽样方法可分为两大类:
1.随机抽样(Probability-Sampling),即在抽样时,母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同。随机抽样具有健全之统计理论基础,可用机率理论加以解释,是一种客观而科学的抽样方法,在市场调查中通常都用随机抽样。
2.非随时抽样(Non-Probabity-Sampling),在抽样时,抽样单位被选为样本之机率为不可知。
非机率抽样之种类,主要有四种:
(1).便利抽样(Convenience Sampling)
在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。如访问过路行人即为一例。
(2).配额抽样(Quota Sampling)
a选择「控制特征」,作为将母体细分类之标准。
b将母体细分为几个子母体,按比较分配各子母体样本数大小。
c访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体,只要完成配额调查,即告完成。
此一方法因调查偏好及方便,丧失精确度。
抽样配额分配表,此配额由访问员选定,不做任何修正。

(3).判断抽样(Judgement Sampling)
在母体之构体极不相同且样本数很小之时,根据抽样设计者之判断来选择样本个体,设计者必须对母体有关特征具有相当了解。在编制物价指数时,有关产品项目选择及样本地区之决定,即采用判断抽样。
(4).雪球抽样(Snowball Sampling)
利用随机方法或社会调查选出原始受访者。再根据原始受访者提供信息去取得其它受访者。本法之目的乃母体很难寻找或十分稀少。例如单亲家庭计抽样属之。
随机抽样之种类有:
1.简单随机抽样(Simple random Sampling)
母体中全部个体,完全委诸均匀机率分布

抽取样本,使每一个体被抽出之机率均为己知且相等。简单随机抽样为其它各种随机抽样方法之基础。
简单随机抽样法样本之取得,对母体编号后以利用随机数表依机率抽取。
假定由2000名调查对象,以随机数表随机抽取150名样本,其抽样步骤如下:
(1)将2000名调查对象,由0001编至2000等2000个连续编号。
(2)由随机数表,利用抽签方法选取号码开始点。例如选取为第十五行第四列。
(3)由设定之起始点,选取号码,选取号码以调查对象之编号位数相同:即1475,9938,4460,0628,....,有效号码样本2000以下。
(4)若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本,大于调查编号,跳过不取。
(5)若逢重复号码,亦应跳过。
(6)依上述方法,连续采用150个号码,即为完成样本选用。
采用简单随机抽样之时机:
(1)母体小,母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。
(2)单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。
2.双重抽样(Double Sampling)
先对母群体做一次初步抽样,搜集一些有关母群体之信息,根据所获得之信息,再做一次比较精密之抽样。通常对母群体认识极为贫乏之下,可用本法。第一次抽样,因所要信息较少,故样本数通常较大。第二次进行比较流入调查,样本数较小。
3.逐次抽样(Sequential Sampling)
此一方式之抽样,开始只抽取少量样本,根据此少量样本之结果来决定是否接受某一假设,或应继续抽取样本,直到能够决定接受或摈弃假定为止 。
逐次抽样法应是费用较低且实用的一种方法。
4.分段抽样(Subsampling)
先由一母体中抽取n个单位随机样本(PUS),再由PUS中抽出m个单位(SSU),就SSU进行调查,称二段抽样。若续从SSU抽取更小单位进行调查,称为三段抽样。三段以上,称多段调查。
分段抽样之调查费用节省且处理方便,应用范围很广,且有限母群体或无限母群体,均可采用。
二段抽样法样本数分配实例

5.分层抽样(Stratified Sampling)
先设立目的及某种分类标准分为若干组或若干类,此组类称为层,然后将母群体之各个体分别编入相当层中,再由各层中以简单抽样或系统抽样法选取适量样本之方法。
分层之基础有赖抽样设计者之经验及判断。理想上分层之数目愈多愈好。因为层数愈多,每层之样本单位愈相似,样本估计值之精确度愈高。但成本与疾率之考虑

,层数不宜超过六层。
分层抽样图标

6.群集抽样(Cluster Sampling)
在本法抽样是以随机选出一群,一群为单位,不是个别单位。群集抽样之优点简便易行,经济省事。但是易产生抽样误差危险性很大。
群集抽样图标

7.系统抽样(Systematic Sampling)
将母群体之每单位加以编号,先计算样本区隔,在1~N/n间随机选出一个号码作为第一个样本单位,依定距循序抽出样本。
此法优点,抽样操作简单。有发生抽样误差的可能为其缺点。
8.复合抽样(Replicated Sampling)
将母体分为若干层,用系统抽样法选取样本。因此有分层抽样及系统抽样优点。
抽样调查方法一览图

四、抽样样本使用方式
依样本使用方式分:
1 重复调查(Repeated Survey)
每次调查均重新抽样,使用新样本(Fresh Survey)进行同样调查,是最常用之方法。 2 同样本调查(Panel Survey)
利用同一样本作长期的观念调查,以集中力量于样本变化研究上。又称追纵调查(Logitudiual Survey)。
在研究消费者品牌忠诚度或消费者购买行为,多使用此一方式。
3轮换样本调查(Rotating Pauel Survey)
每次换取部份样本,以代表母体变化;维持部份样本的连续性及稳定性又降低成本。
4分裂调查(Split Pauel Survery)
一部份每次均采用新样本(重复调查);一部份均用相同样本(同样本调查)。
五 抽样调查之程序
举办抽样调查之步骤有:
1.对母群体的识别
「这次市场调查的母全体是什么」?
·调查之时,必须一贯性。如果针对家庭的事实调查,就不要混杂个人意见调查。
·母全体有何特征必须掌握?否则易丧失其代表性。
2.抽样方法的选择
决定采用抽样方法考虑因素:
(1)抽样调查可用资源极为有限,以非机抽样为主。
(2)要获得不偏估计值,必须采用随机抽样。否则可考虑非随机抽样。
(3)必须以客观方法评估抽样设计精密度,应采用随机抽样;否则就考虑非随机抽样。
(4)预期抽样误差是研究误差主要来源,采用随机抽样,如预期非抽样误差是研究误差主要来源,则可虑用非随机抽样。
当选用随机抽样之后,斟酌下表各种随机抽样方法之优缺点比较,与调查之时间,人力,经费及母群体特征与需要估计值精准度需要,选取适当抽 样方法。
各种随机抽样方法之优劣比较

3.样本数决定
决定样本数考虑因素及样本数估算
1.调查结果所要求的精准度。

精度愈高,样本数愈多。
2.抽样母体的特性。如母全体不规则且分成若干较小子群体(Sar-Groups)则需求较多的样本,以求抽样准确度。
3.抽样调查设计良窳。如果样本能真正代表母群体,样本数小准确性高。由不相干之人来答,其误差随样本数加大而加大。
4.抽样成本合理化
因此最佳抽样数量,应是样本数足以产生准确的资料,又不超过调查预算称 。即
┌─────────┐ ┌──────┐
│抽样调查之信息价值| > │抽样调查成本│
└─────────┘ └──────┘
估算抽样样本有多种,仅介络抽样统计项目提供简便之样本大小估计公式,以供参考。

实例:市场调查者想利用简单随机抽样自消费者1000名中抽出若干消费者来测验其品牌忠诚度,并希望估计误差小于1.00,在95%依赖水准之下,应抽样人数是多少﹖

<此部份详阅统计学抽样理论部份,将更深入了解精密做法>
六、非抽样误差之避免
在实际进行抽样调查时,常会产生「非随机因素」以外之其它因素所造成的误差,影向抽样结果精准性甚大,称为「非抽样误差」。此种误差只有细心设计抽样过程及正确认真执行抽样工作,方可减为最低。
造成非抽样误差原因:
1未能回受问卷或填答项目不完整,遗漏数据。
2测量不准:由测量方法及测量工具不良所导致。其主要原因之乃:
a设计错误:对于问题的了解不够深入,导致观念及推理逻辑偏离主题,整个抽样设计错误,所测量对象并非母群体真正参数。
b问题偏激或隐匿事实,易造成受访者不安或压力,不愿给予正面答案。
c更换样本:抽样访问对象与原来计划不同。
d访问员之错误,误解问题或加入自己意见。
e方法影向答案。即访问者本身影向被访问者状况。
3数据处理错误:如程序设计错误,资料牏入错误。
为弥补非抽样误差,通常使用之一些方法。
a. 为弥补遗漏数据采用「加权调整法」加以弥补。至于问卷没有回收,问项答不完整。采用「设算法」加以弥补。
b. 利用手提微电脑进行实地访问;计算机辅助电话访问(Conputer-assisted Telephone Interviewing,CATI)。
c. 统计分析利用计算机处理;抽样调查的结果经由计算机通讯网路直接传送结使用者。
七、美国企业公司在市场调查使用抽样方法之统计
美国282家公司市场调查抽样的方法

市场调查的管理要点

先锋企管中心市场调查小组译 犬田充着
台北先锋企业管理发展中心 出版
单纯随机抽样=简单随机抽样
集团抽样=群集抽样
八、结语
在实地市场调查中,抽样调查为不可或缺手法。因此平日深入研究抽样方法,以使市场调查内容更加精确有效,调查时间及调查成本更趋合理,将促使市场研究之利用更加广泛更加深入。

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