Marketing Research and Analysis

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1 Marketing Research and Analysis
市場調查與分析 Marketing Research and Analysis 中華大學餐旅管理學系 羅琪老師 2019/4/28

2 Chapter 7 Sampling methods
第七章 抽樣方法 2019/4/28

3 7.1抽樣的意義 社會科學研究係以社會現象及社會中之個人為對象 進行研究，惟除了普查之外，勢必無法每次都就每 個個體來進行全面性的研究，所以，運用統計的方 法與抽樣的原理，針對部分個體進行調查來做研究， 進而推論母群體特性，這樣的方式稱之為抽樣調查。 一個成功的抽樣調查通常可以相當有意義地反應出 母群體的特性。 2019/4/28

4 7.1.1有關抽樣的常用名詞 1. 母體(population)：母體是研究中所有元素的集合， 也是我們研究調查的全部對象。
例: 本研究以台灣地區國小五、六年級的學生 家長為研究對象 某工廠生產線所生產的產品 2019/4/28

5 例: 抽樣的目的在估計個人所得, 則組成母體的元 素(基本單位)為每一個人 抽樣的目的在估計每戶所得, 則組成母體的元
2. 元素(element)：Earl Babbie (1998)認為元素是 指研究的基本單位(fundamental unit)，亦是蒐集 資料的根據。 例: 抽樣的目的在估計個人所得, 則組成母體的元 素(基本單位)為每一個人 抽樣的目的在估計每戶所得, 則組成母體的元 素(基本單位)為每一戶家庭 2019/4/28

6 3.樣本(sample)：經過抽樣方法抽出的元素即為樣本， 樣本為母體的一部份，唯有其與母體具有共同的特 質，研究結果才有意義，故樣本必須具有代表性。
例: 母體-新竹市的所有大學生 樣本-隨機抽出的500個新竹市的大學生 2019/4/28

7 4.母數(parameter)：又稱參數，用來描述母體特徵 或屬性的數值。
例: 母體平均數 、N 是母體大小 母體比例 p、 母體變異數 、母體標準差 2019/4/28

8 5.統計量(statistic)：用來描述樣本特徵或屬性的數值。 例: 樣本平均數 、n 是樣本大小 樣本比例 、 樣本變異數 、樣本標準差
樣本比例 、 樣本變異數 、樣本標準差 2019/4/28

9 6.抽樣單位(sampling unit)：執行抽樣時的單位。 在某些情況, 抽樣單位即元素(基本單位)
在其他情況, 抽樣單位大於元素(基本單位) 7.抽樣底冊(架構)(sampling frame)：抽樣底冊是母 體的名冊(list),索引,地圖或其他記錄。 抽樣底冊一般可採用現成的名單，如：電話簿、企 業名錄、企事業單位員工名冊等，在沒有現成名單 的情況下，可由調查人員自己編制。 2019/4/28

10 例: 如要從50,000名員工中抽取300名員工組成一個 樣本，則50,000名員工的名冊，就是抽樣底冊。
應該注意的是：在利用現有名單作為抽樣底冊時， 要先對該名錄進行檢查，避免有重複、錯誤、或遺 漏情況的發生，以提高樣本對母體的代表性。 8.抽樣誤差(sampling error)：樣本的估計值與母體 參數兩者的差即為樣本的抽樣誤差。 2019/4/28

11 範例 估計在某城市旅館房間的空房率 基本單位(元素)-旅館房間 母體-在此城市的所有旅館房間
由於無法取得此城市所有旅館房間的名冊, 但可以取 得所有旅館的名冊 抽樣單位-旅館 抽樣底冊-旅館的名冊 2019/4/28

12 7.1.2抽樣的意義 調查(survey)是一個設計用來對某一情況蒐集資料 的過程 普查(census) 調查
抽樣調查(sample survey) 普查-對全部母體調查 抽樣調查-對部分母體調查 2019/4/28

13 抽樣(sampling)-由母體中選出樣本的方法或程序 抽樣的目的-用來得到母體參數的估計值
普查-精確, 但成本高, 費時, 費力(人力, 財力, 物力) 抽樣調查-成本低, 效率高(易滿足時效性要求), 精確 度則視抽樣的方法而定 2019/4/28

14 7.1.3評估抽樣底冊的標準 學者葉茨(ㄘ’)(Yates)曾提出5項評估抽樣底冊的標 準 1.足夠性-應包括足夠調查目的所需的母體
2.完整性-應包括母體中的所有元素 3.不重複性 4.正確性-若母體是動態的, 難得到完全正確的抽樣底 冊 5.便利性-取得容易, 易於使用 例: 畢業生名冊, 畢業校友調查 2019/4/28

15 7.1.4抽樣的原因 母體的特性或母體參數未知，由母體抽出一部分 作為樣本，再以樣本的統計量來對母體參數作推 論 母體 Population
sampling 母體 Population 樣本 Sample 統計量Statistic 推論 inference 參數Parameter 2019/4/28

16 抽樣的原因 為什麼要抽樣? 其主要原因有下列6點: 1.經濟 2.時效性 3.母體過大 4.母體中有些分子難以接觸 5.觀察的毀壞性 6.樣本的正確性 2019/4/28

17 抽樣只需調查母體的一部分, 所需的人力(薪資、旅運、 訓練)、財力(印刷、郵資、資料輸入)自然較普查節 省
1.經濟 抽樣只需調查母體的一部分, 所需的人力(薪資、旅運、 訓練)、財力(印刷、郵資、資料輸入)自然較普查節 省 2.時效性 抽樣調查的時間短, 調查的時效性高 2019/4/28

18 母體太大無法全查, 如: 暢銷全國的日用品, 消費者 數以萬計, 無法全查
3.母體過大 母體太大無法全查, 如: 暢銷全國的日用品, 消費者 數以萬計, 無法全查 4.母體中有些分子難以接觸 例: 犯罪逃亡者、精神失常住院者、身居要職者 住在偏遠的高山或離島, 雖可接觸, 但成本過 高難以負擔 2019/4/28

19 普查易流於草率, 所獲資訊可能比不上小心抽樣, 仔 細調查得到的資訊正確
5.觀察的毀壞性 破壞性產品, 例: 炸彈, 食品罐頭 6.樣本的正確性 普查易流於草率, 所獲資訊可能比不上小心抽樣, 仔 細調查得到的資訊正確 2019/4/28

20 7.1.4抽樣的程序 1.界定母體 2.確定抽樣底冊 3.抽樣設計 4.收集樣本資料 5.評估樣本結果 2019/4/28

21 (一)界定母體 這是抽樣程序中極為重要的第一步，抽樣設計者應 根據研究設計界定抽樣的母體，亦即目標母體 (Target Population) 目標母體必須非常明確，後續蒐集得來的資訊才有 意義，才能解決要研究的問題。 如何定義目標母體呢？ 學者Davis (2005)認為詳細的母體定義應包含四個 因素： 1.元素、2.抽樣單位、3.範圍、4.時間。 2019/4/28

22 (二)確定抽樣底冊 如同前面所提到的抽樣底冊是元素(element)的集 合名冊，而樣本即是從此抽出。
在實際研究進行中，通常是抽樣底冊與抽樣母體可 能不一致。 例: 電話訪問 抽樣母體-某地區的全體住戶 抽樣底冊-電話號碼簿 抽樣底冊不能代表母體時, 發生選擇誤差 2019/4/28

23 (三)抽樣設計 抽樣程序的第三步是要 1.選擇抽樣方法 2.決定樣本大小 3.選擇抽樣單位
在決定目標母體後，接著即是要選擇抽樣的方法， 如果我們選擇的目標母體是有完整的抽樣底冊，那 選擇機率抽樣法可能是較適合的。 2019/4/28

24 在研究進行中到底抽多少樣本才足夠呢？這個問題 如果要精確回答，必須用統計方法來計算，而不同 的抽樣方法，其樣本大小也會有所差異。
2.決定樣本大小 在研究進行中到底抽多少樣本才足夠呢？這個問題 如果要精確回答，必須用統計方法來計算，而不同 的抽樣方法，其樣本大小也會有所差異。 有些因素會影響樣本大小，如：抽樣單位是否具有 同質性？信賴係數是多少？要求的精確程度(抽樣誤 差)為何？資料分析的過程為何？是否有時間及成本 上的限制等。 2019/4/28

25 樣本大小 在開始組織抽樣調查之前，確定抽多少樣本單位是 個很重要的問題，抽的數目過少，會使調查結果出 現較大的誤差，與預期目標相差甚遠；而抽的數目 過多，又會造成人力、財力和時間的浪費。因此， 樣本數的確定，是組織抽樣調查中需要解決的一個 重要問題。 2019/4/28

26 樣本大小的考量準則 1.研究特殊性。 2.研究類型：試探性研究、前測 (pretest) 、預測 (pilot test) 所需樣本較驗証性、正式研究少。 3.研究假設：預期的實驗處理差異要愈小時，則樣本 就要愈大。 4.經費來源、可用人力的限制。 5.研究結果愈重要，樣本要愈大 2019/4/28

27 6. 研究變數的個數愈多、或無法控制的變數愈多時， 則所需的樣本就要愈大。 7
6.研究變數的個數愈多、或無法控制的變數愈多時， 則所需的樣本就要愈大。 7.資料收集的樣本異質性愈高、或不一致性愈大，則 所需的樣本就要愈大。 8.要求的研究結果之正確性/精確度愈高，則所需的樣 本就要愈大。 9.此外，根據調查經驗，調查表的回收率或訪問的成 功率高低也是影響樣本數目的一個重要因素。在回 收率低的情況下，應適當加大樣本數目。 2019/4/28

28 樣本大小的決定 以母體估計平均數求樣本大小 ( σ已知時) n=(Z2 * 2)/e2
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Z值取1.96。 2019/4/28

29 公式的p值為母體的真正比例，假設無法得知確實的 p值，此最保守的估計p＝0.5
以母體比例求樣本大小 n=[Z2 *p*(1-p)]/e2 公式的p值為母體的真正比例，假設無法得知確實的 p值，此最保守的估計p＝0.5 2019/4/28

30 n=(1.96)2(0.5)(0.5)/(0.03)2≒1067 n=(1.96)2(0.5)(0.5)/(0.05)2≒384
希望在95%的信心水準之下，真正p值與估計p值的 誤差在正負3％或5％之內 例1：e=0.03、z=1.96、p=0.5，則樣本大小為 例2：e=0.05、z=1.96、p=0.5，則樣本大小為 n=(1.96)2(0.5)(0.5)/(0.03)2≒1067 n=(1.96)2(0.5)(0.5)/(0.05)2≒384 2019/4/28

31 例: 台灣電力於1978年12月舉辦「台灣地區家用電氣普及狀況調查研究」，在決定樣本大小時，是根據1977年該公司舉辦家用電氣普及狀況調查時所求得之當年1月份台電14個營業處3,082,502用戶平均用電量為142度，變異數47,078度，作為母體平均數及變異數，並限制樣本對母體之誤差不得超過4度，在95%的信心水準之下，利用公式，計算出樣本數如下： 2019/4/28

32 3.選擇抽樣單位(Sampling units)
抽樣單位(Sampling units)有時和抽樣元素 (Sampling element)是相同的，一般抽樣單位可能 為群體或個人，且可以分成好幾階段來進行。 2019/4/28

33 (四)收集樣本資料 此步驟包括指示訪問人員或觀察人員如何選擇及確 認樣本單位，預試抽樣計畫、抽樣以及收集資料等。 以下幾個因素必須慎重考慮：
1.正確性、2. 資源、3. 時間、4. 對母體的了解、5. 全國型或者是區域型調查、6. 需要統計分析與否 2019/4/28

34 (五)評估樣本結果 最後一個步驟應對樣本結果加以評估，看看所得到 的樣本對母體是否具有足夠的代表性，抽樣計畫是 否確實地被執行。
例:根據政府發佈的資料，男女結構比例為3:2(假定)， 則樣本資料中若性別是一項重要的研究項目，則有 必要對樣本中的性別比例加以計算，看看3:2是否有 顯著的差異;若有的話，則此樣本的代表性就值得存 疑 2019/4/28

35 7.2抽樣方法(Sampling methods)
抽樣的目的在於用樣本來解釋母體的特質。 機率抽樣法 (probabilistic sampling method) 抽樣方法 非機率抽樣法 (nonprobabilistic sampling method) 機率抽樣法得到每個可能樣本的機率可以被計算出 非機率抽樣法得到每個可能樣本的機率未知 2019/4/28

36 抽樣方法的選擇 2019/4/28

37 機率抽樣法(probabilistic sampling method)
四種最常用的機率抽樣法： 一、簡單隨機抽樣(Simple Random Sampling) 二、系統抽樣(Systematic Sampling) 三、分層抽樣(Stratified Sampling) 四、群集抽樣(Cluster Sampling) 2019/4/28

38 非機率抽樣法(nonprobabilistic sampling method)
四種最常用的非機率抽樣法： 一、方便抽樣(convenience sampling) 二、判斷抽樣(judgment sampling) 三、配額抽樣(quota sampling) 四、雪球抽樣(snowball sampling) 2019/4/28

39 7.2.1簡單隨機抽樣 簡單隨機抽樣(simple random sampling)，又稱純 隨機抽樣，考慮一個包含N個單位的母體，從中抽取 n個單位作為樣本。 一般讀者最熟悉的可能是簡單隨機抽樣，在簡單隨 機抽樣中，母體中的每個元素被選出的機會是相同 的。 如果抽樣是不放回的，即同一個單位不能在樣本中 重複出現，那麼總共有 種不同的取法，也就是說 共有 個可能的不同樣本。 2019/4/28

40 簡單隨機抽樣一般可採用擲硬幣、擲骰子、抽籤、 查亂數表(table of random numbers)等方法抽取 樣本，在市場調查中，由於母體單位較多，前兩種 方法較少採用，主要運用後兩種方法。
2019/4/28

41 抽籤法 就是給母體的每個單位由1到N編號，並做成號簽， 把號簽放進箱中經完全攪拌之後，抽取所需單位數， 直到預定的樣本數足夠為止，然後，按照抽中的號 碼，查對調查單位，加以登記。 2019/4/28

42 亂數表法 在執行樣本挑選程序時，可利用電腦來產生亂數， Excel有內建函數，可在工作表中產生亂數。
亂數表是將0到9十個數位用完全隨機順序排列編制 而得的表。 2019/4/28

43 亂數表 2019/4/28

44 範例 母體中有N=2500個人, 要抽出n=30個人做為樣本 Table 第一列
四位數一組 … X X X 超過2500刪除不用 …直到共得到30個為止, 若有重複則跳過 2019/4/28

45 簡單隨機抽樣的優點是： 方法簡單直觀，當母體名單完整時，可直接從中隨 機抽取樣本，由於抽取機率相同，計算抽樣誤差及 對母體參數加以推斷比較方便。
2019/4/28

46 7.2.2系統抽樣 系統抽樣(systematic sampling)又稱等距抽樣，就 是先將母體各單位按一定順序排列起來，然後按一 定間隔來抽取樣本單位。 單位順序的排列方式有兩種：一種是排列順序與調 查專案無關。例如，在住戶調查時，選擇住戶可以 按住戶所在街區的門牌號碼排序，然後每隔若干個 號碼抽選一戶進行調查；另一種是按與調查專案有 關標誌排序。例如，住戶調查時，可按住戶平均月 收入排序，再進行抽選。 2019/4/28

47 在排序的基礎上，還要計算抽樣距離(間隔)，計算公 式為：抽樣距離 k=N/n
2019/4/28

48 例如，雜誌出版商要知道讀者喜歡綠色或粉紅色封 面，有50000個訂閱者，要抽出1000人進行調查， 可以利用訂閱者現有名冊按順序編號排序，從第 00001號編至50000號。
抽選距離  k=N/n  50000/1000  50（人） 系統抽樣法 先從00001到00050號中用簡單隨機抽樣方式，抽 取第一個樣本單位，如抽到的是20號，依次抽出的 是70號，120號，170號，…，49970。 簡單隨機抽樣法 用電腦隨機產生1000個號碼。 2019/4/28

49 在很多情況，系統抽樣法可代替簡單隨機抽樣法 理由:節省時間與人力, 兩種方法精確度差不多 系統抽樣法的優點是： 1.取得樣本容易
2.樣本抽樣單位偏佈全母體 3.在某些情況下可替代簡單隨機抽樣法 2019/4/28

50 7.2.2分層抽樣 分層抽樣(stratified sampling)又稱類別抽樣，它 是先將母體所有單位按某些重要標誌進行分類(層)， 然後在各類(層)中採用簡單隨機抽樣或系統抽樣方式 抽取樣本單位的一種抽樣方式。 例: 對員工收入狀況進行調查，就可將員工按職業不同， 分為生產人員、商業人員、服務性工作人員等各層， 再從各層中抽取員工。 按年齡、收入、教育程度、科系、營業額分層 2019/4/28

51 將母體分成H層 1 N1 n1 2 N2 n2 ⋮ h Nh nh H NH nH 母體 樣本
在第h層, 用簡單隨機抽樣法或系統抽樣法抽出nh個, h=1,2,…,H。再將這H個樣本合起來成為一個分層隨機樣本。 2019/4/28

52 分層抽樣的方式，一般有等比例抽樣與非等比例抽 樣。 等比例抽樣，要求各類樣本單位數的分配比例與母 體單位在各類的分配比例一致，即
ni /n=Ni/N ni為從各層中抽出的子樣本數，n為樣本數， Ni為各層的母體單位數，N為母體單位總數。 2019/4/28

53 2019/4/28

54 母 體 樣 本 一年級 二年級 三年級 四年級 2000人 1500人 1000人 500人 200人 150人 100人 50人
母 體 樣 本 一年級 二年級 三年級 四年級 2000人 1500人 1000人 500人 200人 150人 100人 50人 2019/4/28

55 層間變異大，層內變異小，分層抽樣法的精確度才 高。 分層的標準由抽樣設計人自己判斷。
分層抽樣比簡單隨機抽樣和系統抽樣更為精確，能 夠通過對較少的抽樣單位的調查，得到比較準確的 推斷結果，特別是當母體較大、內部結構複雜時， 分層抽樣常能取得令人滿意的效果。 同時，分層抽樣在對母體推斷的同時，還能獲得對 每層的推論，並且利於層和層之間的比較。 2019/4/28

56 7.2.4群集(集團)抽樣 集群抽樣又稱集團抽樣或叢式抽樣，此方法是將母 體分成數個集團，且每個集團間差異小，集團內差 異大，特性如下：
1.以集團為單位，而不以個人為單位。 2.將母體按某種標準(如班級、地區)分為若干類，稱 為集團(clusters)，用簡單隨機抽樣法抽出若干集團。 3.對集團中之各成員，全部加以訪問。 集群抽樣法的優點：大幅降低調查成本。 2019/4/28

57 2019/4/28

58 多階段抽樣 在許多情況下，特別在複雜的、大規模的市場調查 中，調查單位一般不是一次性直接地抽取到的，而 是採用兩階段或多階段抽取的辦法，即先抽大的調 查單位，在大單位中抽小單位，再在小單位中抽更 小的單位，這種抽樣組織方式稱為多階段抽樣 (multi-stage sampling)。 2019/4/28

59 一個小學5年級有7個班級, 每班約有40個學生 Mi代表在集團 i 的元素的個數 母體大小=M1+M2+…+MN
39 43 37 40 45 46 41 第一階段 n1=6 n2=5 n3=4 第二階段 N=7個集團 在母體中 n=3個集團 在樣本中 Mi代表在集團 i 的元素的個數 母體大小=M1+M2+…+MN 第二階段樣本大小=n1+n2+…+nn 2019/4/28

60 一是對抽樣單位的抽選不是一步到位的，至少要兩步； 二是組織調查比較方便，尤其對於那些基本單位數多
多階段抽樣有以下兩個特點： 一是對抽樣單位的抽選不是一步到位的，至少要兩步； 二是組織調查比較方便，尤其對於那些基本單位數多 且分散的母體，由於編制抽樣底冊較為困難或難以直 接抽取所需樣本，就可以利用地理區域或行政系統進 行多階段抽樣。 2019/4/28

61 類型 敘述 優點 缺點 簡單 隨機 抽樣 系統 抽樣 分層 群集
母體中每個元素被抽出的機率相同。實施的方法有抽籤法及亂數表法。 1.於學理上最精確 2.僅受隨機誤差影響。 1.母體若很大時不易實施。 2.需要母體全部的名冊方能實行。 系統 抽樣 將抽樣架構中各元素依次編號，選取架構中第k個元素組成的樣本。 1.較隨機抽樣容易實施、節省成本。 1.若抽樣架構具有週期性則樣本可能不具代表性。 分層 先將母體分成幾個同質的層，再從每層其中抽出樣本。 1.比前二者更具抽樣效率，研究者若想研究次母體特質時，是一個不錯的方法。 1.正確的分層不是件很容易的事，可能要花費許多成本。 群集 先將母體分成若干群，再以隨機的方式抽出若干群之中的數群，對群內的樣本全數訪問。 1.節省研究時間與財力。 2.抽樣架構中每個元素資料不易得到或不完整時，使用此法會較方便。 1.群集的大小差異會影響抽樣正確性。 2.依目的可能要抽樣二次以上，例如先抽村里，再抽戶。發生抽樣錯誤的機率較高。 2019/4/28

62 非機率抽樣 非隨機抽樣是指抽樣時不遵循隨機原則，而是按照 研究人員主觀判斷或僅按方便的原則抽選樣本。在 市場調查中，採用非隨機抽樣通常是出於下述幾個 原因： 受客觀條件限制，無法進行嚴格的隨機抽樣。 為了快速獲得調查結果 在調查物件不確定，或無法確定的情況下採用，例 如，對某一突發(偶然)事件進行現場調查等 母體各單位間離散程度不大，且調查員具有豐富的 調查經驗時 2019/4/28

63 非機率抽樣的特點是無法估計母體中每一個元素被 選入樣本的機會或機率，且也不能保證每個元素有 機會被選入樣本。
非機率抽樣相較於機率抽樣較節省成本，且應用較 方便，但其缺點是所抽出的樣本可能較不具有代表 性。 2019/4/28

64 方便抽樣(convenience sampling) 判斷抽樣(judgment sampling)
非隨機抽樣技術主要有四種： 方便抽樣(convenience sampling) 判斷抽樣(judgment sampling) 配額抽樣(quota sampling) 雪球抽樣(snowball sampling) 2019/4/28

65 7.2.5方便抽樣 方便抽樣(convenient sampling)又稱偶遇抽樣， 是為了快速取得資料，由母體中選出最容易到手 的元素做為樣本的一種抽樣方法。如採取“街頭 攔人法”，即在街上或路口任意找某個行人，將 他(她)作為被訪者，進行調查。 例: 在街頭向行人詢問對市場物價的看法，或請 行人填寫某種問卷等。 野生動物調查、裝船出貨檢查 教授做研究, 為了方便直接請修課學生做問卷 2019/4/28

66 方便抽樣簡便易行，能及時取得所需的資訊資料， 省時、省力、節約經費，但抽樣偏差較大，一般用 於非正式的探索性調查，只有在調查母體各單位之 間差異不大時，抽取的樣本才有較高的代表性。
2019/4/28

67 7.2.6判斷抽樣 判斷抽樣(judgement sampling)又稱目的抽樣， 它是憑研究人員的主觀意願、經驗和知識，從母體 中選擇具有典型代表性樣本作為調查物件的一種抽 樣方法。 應用這種抽樣方法的前提是研究者必須對母體的有 關特徵有相當高的瞭解。 2019/4/28

68 7.2.7配額抽樣 配額抽樣(quota sampling)是非隨機抽樣中最流行 的一種，配額抽樣類似隨機抽樣中的分層抽樣，它 也是首先將母體中的所有單位按一定的標誌分為若 干類(組)，然後在每個類(組)中用方便抽樣或判斷抽 樣方法選取樣本單位。 2019/4/28

69 配額抽樣方法簡單易行，可以保證母體的各個類別 都能包括在所抽樣本之中，故與其他幾種非隨機抽 樣方法相比，樣本具有較高的代表性。
採用配額抽樣，事先要對母體中所有單位按其屬性、 特徵分為若干類型，這些屬性、特徵稱為“控制特 徵”。如被調查者的性別、年齡、收入、職業、教 育程度等，然後，按照各個控制特徵分配樣本數額。 配額抽樣方法簡單易行，可以保證母體的各個類別 都能包括在所抽樣本之中，故與其他幾種非隨機抽 樣方法相比，樣本具有較高的代表性。 2019/4/28

70 7.2.8雪球抽樣 雪球抽樣(snowball sampling)是以“滾雪球”的 方式抽取樣本。
即通過少量樣本單位以獲取更多樣本單位的資訊。 這種方法的運用前提是母體樣本單位之間具有一定 的聯繫，是在不甚瞭解母體的情況下對母體或母體 部分單位元情況進行掌握。 2019/4/28

71 2019/4/28

72 雪球抽樣的基本步驟為：首先，找出少數樣本單位； 其次，通過這些樣本單位瞭解更多的樣本單位；再 次，通過更多的樣本單位去瞭解更多更多的樣本單 位；如此類推，如同滾雪球，使調查結果愈來愈接 近母體。
2019/4/28

73 例如，某研究部門在調查某市勞務市場中的保姆問 題時，先訪問了7名保姆，然後請她們再提供其他保 姆名單，逐步擴大到近百人。透過對這些保姆的調 查，對保姆的來源地、從事工作的性質、經濟收入 等狀況有了較全面的掌握。 2019/4/28

74 這種方法的優點是便於有針對性地找到被調查者， 而不致於“大海撈針”。
其侷限性是要求樣本單位之間必須有一定的聯繫並 且願意保持和提供這種關係，否則，將會影響這種 調查方法的進行和效果。 2019/4/28

75 抽樣方法的選擇 2019/4/28

76 ~共勉之~ 不要太小看自己，因 為人有無限的可能 2019/4/28