问卷设计与资料取得复习课程

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1、問卷設計與資料取得,母體,母體（Population）是我們想要研究調查之所有對象，它是由一群具有某種共同性的基本單位所組成。若母體個數有限，其個數一般以大寫之N表示。 母體可以是一群人，如：想調查全省之18歲以上女性消費者的化妝品消費行為，其母體將為全省18歲以上之全體女性。母體也可以是一群事物，如：汽車製造廠商，想瞭解其所生產之某一型汽車之引擎的故障情況，其母體即為該型汽車之所有引擎。,普查,普查（census）是對整個母體進行全面調查或研究。若母體數很大，得花費之時間、金錢以及動員之人員均非常龐大。如：行政院主計處所進行之全國人口普查（每十年一次）、戶口及住宅普查、工商及服務業普查、農林

2、漁牧業普查、。 這幾類大型普查，通常除了國家或各級政府單位外；其他私人機構或組織，是不太可能會實施普查的！就算是國家，也不可能經常進行此類大型之普查，以戶口普查言，依戶口普查法第三條規定，戶口普查每十年舉辦一次。,抽查,相對於普查的全面調查，抽查（sampling survey）僅在某一母體中，抽出一小部份個體進行調查而已。 抽查之目的，在省時、省力及省錢。普查之結果雖較抽查精確，但往往費錢、費時與費力，除了極為特殊重要之調查外，大多數調查甚少使用普查之方式進行。,影響樣本數大小之因素,母體大小：母體越大，所需樣本越大。 可用資源：可用資源越大（金錢、時間、人力、），可收集之樣本就越大。 可容

3、忍之誤差：可容忍之誤差越小，所需樣本要越大，以縮小誤差。 誤差的代價：誤差的代價（產生誤差的損失）越大，所需樣本要越大，以減少損失。 母體變異量：母體變異量越大，所需樣本越大。母體的成員彼此間相似度很高，樣本數就可以小一點；反之，母體的成員彼此間相似度很小，樣本數就得大一點。,觀察値,觀測一個實驗或統計問題之結果，所記錄下來的結果，我們稱之為觀察値（observation），通常以小寫x來表示。如，為找出大學生每月零用錢之平均數，由每位受訪者（受測樣本）所蒐集到之每月零用錢數值，就是一個觀察値。,參數,參數（parameters，又稱母數），是母體的數值性敘述值，即用來描述母體某一特性之數字。

4、如，代表母體某一屬性之數值：母體均數、母體變異、母體標準差、。 對於參數，我們通常以希臘字母來表示。如：表母體均數、表母體標準差、，表其所處理的資料是母體。 我們通常對母體訊息知道的不多，所以才需藉由樣本所獲得之資料（統計值），來推論母體之參數值。,統計量,相對於參數，統計量（statistic）又稱估計值（estimate），是樣本的數值性敘述值，也就是用來描述樣本某一特性之數字。如，代表樣本某一屬性之數值：樣本均數、樣本標準差、。這些値係根據樣本所求得，準備用來估計母體之參數值。 對於統計量，我們通常以英文字母來表示。如：以 或 表樣本均數、以s或S表樣本標準差、，表示其所處理的資料是樣本

5、而非母體。,抽樣誤差,抽樣誤差（sampling error）是指母體與樣本之間的差異，由於樣本並非母體，其間自然存有某些差異。其大小決定於兩個因數： 樣本大小：樣本越大，抽樣誤差將越小。除非普查，否則無法消除抽樣誤差。 變異量大小：變異量是母體中各成員，針對某一變數上（如：年齡、所得、）彼此間的差異，當變異量越大，抽樣誤差將越大。,變數,變數（variables）是用來描述母體中成員的某一特性。 在蒐集資料的過程中，我們得蒐集各類的變數。如：性別、年齡、職業、教育程度、所得、等人口統計變數。又如，為了預測明年度之銷售額，而所蒐集到之歷年：廣告費、人事費、銷售人員數、等，也是一種變數。 在現實

6、生活上或自然界的一些現象，通常都不是單一變數即可加以描述得很清楚。如：要描述某一個人，僅使用性別變數，說他/她是男性或女性，肯定是無法說明白。但隨著增加變數，如：年齡、膚色、頭髮、身高、體重、種族、，將可以逐漸描述得更清楚一點。,間斷變數,間斷變數（discrete variable）或稱不連續變數、類別變數或質變數，如：性別、使用之手機品牌、就讀之班級、政黨別、宗教信仰、參加之社團、喜好之運動、最常飲用之飲料類別、最喜歡之歌手、最喜歡之影星、等，均屬間斷變數。 性別為男或女，只是描述性別的現象。將男性標示為1；或將女性標示2。僅是為了方便電腦處理，並無任何大小或倍數之關係。,連續變數,連續變

7、數（continuous variable）或稱量變數。如：成績、年齡、所得、長度、距離、體重、身高、智力、溫度、等，均屬連續變數。 連續變數，其間有大小及倍數之關係。如：300100，300為100之3倍。,設計問卷的步驟,列舉所要收集之資訊 決定訪問之型態 決定訪問之方式 決定問題之內容 決定訪問之型式 決定訪問之用語 決定問題之順序 試訪及修訂 決定問卷之外觀,編碼與鍵入,編碼就是將問卷回答結果，轉為適當之數字（或文字，但絕大多數是轉為數字）。鍵入則是將該數字，輸入到電腦中，以利進行後續之統計分析。 問卷回收後，記得加上問卷編號，以方便於編碼/鍵入發生錯誤時，仍可找到該問卷來進行檢查，以

8、修改編碼。 注意，並不用依問卷編號之順序來輸入，允許隨機拿一份就輸入一份，將來若要排序，只需執行資料(D)/觀察值排序(O)，依問卷編號來遞增排序即可。,幾種典型的問卷題目,單選：只有一個答案之題目 複選：允許有多個答案 填充/開放：讓受訪者自行填答之開放題 量表：衡量態度的尺度量表 權數：取得衡量態度之量表的重要程度 等級/順序：以偏好程度、品質或服務水準排列其等級或名次 子題：附屬於某一題目之下，必須答了某一特定答案後，才可以問的問題,單選題,這是最常見的問卷題目類型，使用選擇題，且其答案只有一個。如： Q1. 請問您現在是否擁有手機？ 1.有2.沒有（跳答Q12題） Q2. 請問您的手機

9、是那一家電信公司？ 1.中華電信 2.遠傳 3.台灣大哥大4.和信 5.泛亞 6.東榮 7.其他,確定取得單一答案,有時，為了避免受訪者勾填了不只一個答案。還得於題目上以非常肯定的語氣，讓受訪者只能填答一個答案。如： 請問您目前使用何種廠牌的洗髮精？ 其答案可能不只一個。 若改為： 請問您最常使用何種廠牌的洗髮精？ 其答案就只有一個。,儘可能使用單選題,您可能會有疑問，既然其真實答案不只一個，為何不乾脆設計成允許多選之複選題（多選題）呢？ 因為，複選題雖可多獲得幾個答案，但往後分析時，卻多了許多限制。因為SPSS對複選題也只能進行次數分配與交叉分析而已，且還無法進行卡方檢定。若無法檢定，將會使

10、我們寫報告時，寫得非常沒有信心。所以，應儘量避免將問題設計成複選題！,單選題如何編碼/鍵入,對於單選題，由於其答案只有一個，只需將答案編號，直接鍵入於同一列之對應欄位內即可。（請開啟SPSS範例Ch03問卷編號與單選題編碼.sav進行練習）,複選題,雖然，前面建議讀者，應儘量避免將問題設計成複選題。但事實上，很多情況的答案就是不只一個，要勉強設計成單選也不容易。於仔細斟酌後，若問題牽涉之後續分析不多，當然還是可以使用複選題。 設計複選題時，為了方便編碼/鍵入。應該於題目上限制，最多可選擇幾項： Q2. 請問您當初購買手機的原因為何？（可複選，最多三項） 1.方便與家人聯絡2.方便與朋友同學聯絡

11、3.追求流行4.工作(打工)需要5.親人提供6.同儕間比較的心理7.手機價格下降8.業者推出的促銷方案9.網內互打較便宜10.其他,若未限制最多可選擇幾項，此題之答案最多可能有10個，於編碼時就得留下10個儲存格來輸入。然而，絕大多數人是不可能填答到10個答案，將使得很多儲存格之內容為空白或0。設定最多可選擇之項目數，並無一定限制，較常見的是：最多三項或最多五項。,複選題如何編碼/鍵入,對於複選題，由於其答案為多個，編碼/鍵入時，須依該題限制之答案數上限，保留欄數。如：最多三項，應保留三欄。 欄名可使用中文，如：原因1、原因2、原因3。或依題號再加上底線及順序編號，如：q2_1、q2_2、q2

12、_3分別表示第二題之第1、第2、第3個答案；q1s1_1、q1s1_2、q1s1_3分別表示第一大題第一小題之第1、第2、第3個答案。,由於，受訪者未必會均填滿三個答案。若只答一個，僅需輸入於第一欄，而其餘兩欄則輸入0（如編號304之記錄）；若只答兩個，僅需輸入於第一、二欄，而將第三欄輸入成0（如編號307之記錄）。有的受訪者因答題流程之關係，該題免答，故一個答案也不用填，則於三欄均輸入0（如編號229、230之記錄）：（請開啟SPSS範例Ch03複選題編碼.sav進行練習）,填充/開放題,填充題就是開放題，不提示任何答案，要求使用者直接填答。如： 請問您目前使用的手機廠牌為何？_ 請問您的手

13、機目前使用那家電信公司？_ 請問您政府應該如何做，才可提高就業率？ _,有時，對數值性之資料，為了取得其真正之數字（650）；而非僅取得間斷之區間（600800）。會採用填充題之方式取得資料： 請問您每個月手機的平均電話費約_元 這種方式，雖較麻煩。但其獲得的是真正之數字，為連續性資料。可不經任何轉換，即可進行求算各種統計量：均數、標準差、變異數、極大、極小、等；且也可以直接進行均數檢定；甚或作為迴歸分析之因變數或自變數。,將取得非連續之區間代碼，其性質是非常接近類別變數。往後，若只是進行次數分配或交叉分析，確實是非常方便。 但若要求算各種統計量：均數、標準差、變異數、極大、極小、等；或進行均

14、數檢定。就得再將其由區間轉為組中點。如：將201400轉為300、將401600轉為500、，才可進行計算或檢定。 但此一轉換，所取得者，已不是真正的電話費，只是種不得已情況下的替代值，其結果當然不是很正確！,填充/開放題如何編碼/鍵入,若僅是要求填入數字之填充/開放題，如： 請問您每個月手機的平均電話費約元 鍵入時，直接將該數值輸入於適當欄位即可；若受訪者未填任何數字，則輸入0：（請開啟SPSS範例Ch03開放題-月費.sav進行練習）,若是像問答題之開放題： 請問您政府應該如何做，才可提高就業率？_ 其答案常常是五花八門，得先將答案一一詳列，等所有問卷均回收後，再將這些答案以人工歸類成少數

15、幾類，並賦予數字編號。再回到原問卷上，寫上受訪者所答之答案的代碼。然後，才可開始輸入。 此時，它的輸入方式就變成是單選或複選題了。若每人均只發表一個解決方案時，那就是單選題。反之，如果有人發表數個解決方案時，那就是複選題。,量表,問卷上，也常出現衡量態度的量表，或稱評價尺度（rating scale）。如：,量表其實是一種順序尺度，只有大小先後之關係；但無倍數之關係。如：非常重要若以5表示，非常不重要若以1表示，只能說5比1重要而已；無法說非常重要是非常不重要的5倍。 但為了方便，研究上，經常將其視為連續之數值資料，而直接求其均數、標準差、等統計量。雖不是很合理，但也是不得已的應變措施！,量表

16、如何編碼/鍵入,量表之數值可安排成兩種方式： 直接將數字輸入於欄位內即可，本書對所有量表均採用第一種方式編碼，對未填答者則將其安排為0。（請開啟SPSS範例Ch03量表.sav進行練習）,以這兩種方式編碼，將來平均數較高者，就代表該項目之重要性較高。如：大小適中與重量輕巧之均數，若分別為4.16與3.03，就表示消費者較注重大小適中屬性,權數,量表（評價尺度）的另一項缺點為：每一個變數均視為同等重要。如：受訪者對大小適中與重量輕巧兩個屬性，均勾填非常重要。於分析資料時，均以5來表示並進行計算，這就已經認定這兩個屬性是同等重要。 但是，這樣仍有點不合理！雖然兩個屬性均勾填非常重要；但若僅以這兩個屬性來互相衡量時，受訪者可能會認為大小適中的重要性還是超過重量輕巧。因此，將每一個變數均視為同等重要，有其不合理的地方。,為彌補前述之缺點，有人認為應該對每一個變數進行加權，依其重要程度給予不同的權數：,於問卷上，要取得前