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正文內(nèi)容

abo抽樣設(shè)計(jì)與問卷設(shè)計(jì)(ppt30)(編輯修改稿)

2025-03-26 06:00 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 一、非觀察性誤差 (Nonobservational Error) 非觀察誤差是來自於從母體中抽樣取得資料時(shí)可能發(fā)生的誤差,這種誤差可細(xì)分成以下兩種 : 1. 涵蓋性誤差 (noncoverage) 例如:名冊(cè)漏列 2. 回覆性誤差 (nonresponse) 例如:拒絕回答或回答人資格不符 6 抽樣誤差與非抽樣誤差 17 企業(yè)研究方法 第 6 章 二、觀察性誤差 (Observational Error) 此種誤差有兩種可能的來源,一是樣本元素中蒐集到不正確的資料,二是資料在處理時(shí)或結(jié)果呈現(xiàn)時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤。 (datacollection errors) 例如:拒答、敷衍或亂答 (office processing errors) 例如:編碼錯(cuò)誤、列表錯(cuò)誤或資料解釋錯(cuò)誤等 6 抽樣誤差與非抽樣誤差 18 企業(yè)研究方法 第 6 章 7 樣本大小的決定 一、基本的統(tǒng)計(jì)概念簡(jiǎn)介 1. 母體參數(shù) (population parameter):是指母體中變項(xiàng)特質(zhì)的總括性敘述。 2. 統(tǒng)計(jì)值 (statistic):統(tǒng)計(jì)值是由樣本計(jì)算出的數(shù)值,用來推估母數(shù)之用。 3. 抽樣誤差 (sampling error):樣本的估計(jì)值與母體參數(shù)兩者的差即為樣本的抽樣誤差。 4. 信賴水準(zhǔn)與信賴區(qū)間 (confidence interval):信賴水準(zhǔn)是用來表示樣本估計(jì)母體的正確性。 19 企業(yè)研究方法 第 6 章 二、平均值與標(biāo)準(zhǔn)差 1. 平均值 假設(shè)母體中有 N筆資料,而我們從母體 N筆資料中抽出 n個(gè)樣本,則其樣本平均數(shù)計(jì)算式如下 2. 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)差為變異數(shù)的開方,變異數(shù)為每筆資料與平均數(shù)差距的平方和,通常我們使用 σ表示母體的標(biāo)準(zhǔn)差,而樣本的標(biāo)準(zhǔn)差通常以 S來表示。其計(jì)算式如下: nX n??? ...21 ???1)( 2??? ?nXXS i20 企業(yè)研究方法 第 6 章 三、常態(tài)分配 ( Normal Distribution) 如果資料以直方圖表示,其分配如鐘形一樣,中間高而往左右兩邊對(duì)稱下降,則我們稱此種分配呈常態(tài)分配。 而當(dāng)常態(tài)分配中 μ= 0, σ= 1時(shí),則稱為標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配(standard normal distribution),其以 Z ~ N (0, 1)表示。 在常態(tài)資料標(biāo)準(zhǔn)化後,才能藉標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配來查表,而 Z分?jǐn)?shù)或稱為標(biāo)準(zhǔn)化值,其計(jì)算方式為 SZ ???? SZ ????SZ?? ??21 企業(yè)研究方法 第 6 章 四、中央極限定理 定義:從一個(gè)母體中抽出 n筆資料,並且計(jì)算樣本平均 數(shù),如果 n很大,則 的分配會(huì)趨於常態(tài)分 配,且 的平均數(shù)仍為母體平均數(shù) μ,其以數(shù)學(xué)式 表示為: ),(~2nNX n????1. 通常要求 n≥30,才能適用中央極限定理。 2. 中央極限定理不論原母體的分配為何,只要樣本數(shù)夠大,那 分配會(huì)趨於常態(tài)分配。 XX X22 企業(yè)研究方法 第 6 章 7 樣本大小的決定 一、簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣分配樣本大小的決定 (母體 σ已知時(shí) ) 22/?????? ??eZn??23 企業(yè)研究方法 第 6 章 7 樣本大小的決定 例如: 臺(tái)灣電力於 1978年 12月舉辦 「 臺(tái)灣地區(qū)家用電氣普及狀況調(diào)查研究 」 , 在決定樣本大小時(shí) , 是根據(jù) 1977年該公司舉辦家用電氣普及狀況調(diào)查時(shí)所求得之當(dāng)年 1月份臺(tái)電 14個(gè)營(yíng)業(yè)處
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