《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法一、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」。
