傳播研究方法第八講-展示頁
2025-05-11 04:34本頁面
【正文】 計算的 ，圍繞以它的期望值為中心的分布。同一層級中的個案，就該變量而言，是同一的（ homogeneous）。 ? 層級（ stratum）： ? 樣本的一個子集。 統(tǒng)計值 Statistic 樣本框 Sampling Frame 總體（ Population） 參數(shù) Parameter 抽樣過程 Sampling Process 樣本（ Sample） 數(shù)據(jù)中實際觀察到的 抽樣邏輯模型 我們想要研究的 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 抽樣單位 （ sampling unit） ? 抽樣過程中的基本單元。 ? 例：對組織的研究 【 成員名單即為樣本框 】 ? 以電話黃頁為樣本框 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 樣本框 （ Sampling Frame） ? 樣本框存在的四個潛在的缺陷 1. 丟失：樣本框中丟失了目標總體的某些人口單位 2. 重復(fù)：某些單位在清單中登錄了一次以上 3. 不合格：樣本框中有不屬于目標總體的單位 4. 整群登錄：樣本框中的單位以群體形式登錄 ? 樣本框定義出現(xiàn)問題，會導(dǎo)致 非抽樣偏倚： ?樣本框造成的偏倚； ?無回答偏倚 ?測量誤差 【 定義和測量工具的問題 】 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 參數(shù) （ parameter）：對總體中某變量的概括性描述。 ? 樣本框：用于抽樣的總體列表。要素用于抽樣，分析單位用于資料分析。如：全國人口 ? 要素 （ Element）：構(gòu)成總體的單位，也是樣本所包含的內(nèi)容。 ? 隨機選擇的優(yōu)點 ? 此過程可以避免研究者自覺或不自覺的偏見； ? 符合概率理論，提供了估計總體參數(shù)和抽樣誤差的基礎(chǔ)。 ? 獨立 ：總體中的任何一個成員的選擇都不會對總體中任何其他正在被選擇的成員的選擇的可能性產(chǎn)生影響。 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 ? 隨機選擇 （ Random Selection） ? 獲得代表性樣本的核心步驟。 ? EPSEM（ Equal probability of selection method）：在這種樣本設(shè)計中，總體中的每個成員都具有相等的被選進樣本的機會。 ? 樣本不需要再每一方面都具有代表性，代表性只需局限于與研究的實質(zhì)性需要相關(guān)的特征。 ? 概率抽樣的獨特優(yōu)點 ： ? 雖無法完美地代表總體，但能避免各種偏見； ? 能夠估計樣本的精確度及代表性。 ? 概率抽樣的基本原則： ? 總體中的每一單位都有一個已知的、非零的被包含在樣本中的概率，盡管對于總體的所有單位而言，選擇的概率并非總是相同的。 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 ? 代表性（ Representativeness） ? 當選出的樣本的各種集合特征大體接近于總體的集合特征時，樣本就具有代表性。 貫序樣本 Sequential 持續(xù)收集樣本，直到樣本中不再含有額外的信息或特征。 滾雪球Snowball 由一組成員來確定其他選入樣本的成員。 配額樣本 Quota 樣本在某些變量上有與總體相同的比例，以反映總體的多樣性。復(fù)習(xí) ? 為什么抽樣？ ? 經(jīng)濟、提高研究質(zhì)量 ? 抽樣的類型： ? 概率抽樣、非概率抽樣 ? 7種非概率抽樣 （Nonprobability Sampling） 抽樣類型 原則 便利樣本Haphazard 樣本的選取主要考慮它們是否便利于收集、研究。 目的樣本 Purposive 盡可能收集到符合某一標準的全部樣本。但個案以便利抽樣的方式抽取。 反常案例Deviant case 選取與主導(dǎo)范式不同的樣本（一種特殊類型的目的樣本）。 理論樣本Theoretical 樣本能夠幫助揭示具有理論重要性的某一特殊場景 /主題的特征。 ? 樣本不需要在每一方面都具有代表性，代表性只需局限于與研究的實質(zhì)性需要相關(guān)的特征。 ? EPSEM（ Equal probability of selection method）：在這種樣本設(shè)計中，總體中的每個成員都具有相等的被選進樣本的機會。 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 ? 代表性（ Representativeness） ? 當選出的樣本的各種集合特征大體接近于總體的集合特征時，樣本就具有代表性。 ? 概率抽樣的基本原則： ? 總體中的每一單位都有一個已知的、非零的被包含在樣本中的概率，盡管對于總體的所有單位而言，選擇的概率并非總是相同的。 ? 概率抽樣的獨特優(yōu)點 ： ? 雖無法完美地代表總體，但能避免各種偏見； ? 能夠估計樣本的精確度及代表性。 ? 隨機并非偶然 ，而是一種非常仔細的特別的程序，能確保每一樣本單位的選擇都獨立于其他單位的選擇。 ? 例如：投擲硬幣 ? 以隨機數(shù)表或電腦程序完成。 復(fù)習(xí)：概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 總體 （ Population）：
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