《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。
