Ch.2 抽樣技巧

因為要蒐集所有研究對象的數據往往涉及高昂的成本，有時甚至不可能做到，特別是當研究對象是所有目標顧客或特定地區的消費者時。

企業一般會透過抽樣選取一組研究對象，然後將研究結果類推至研究對象的總體上。

目標總體是研究人員有興趣進行研究的所有對象。

樣本是目標總體的一部分，能夠代表目標總體。

樣本元素是包含在樣本內的研究對象。

抽樣是指在目標總體中選取樣本。

抽樣是從目標總體中選取一部分樣本，以便進行研究並將結果推廣至整個目標總體。這樣可以有效地收集數據，了解客戶的意見和需求。

目標總體是指研究中所有相關的個體或群體，例如銀行的所有客戶；而樣本則是從目標總體中選取的一部分，例如400名客戶。

樣本元素是指在抽樣過程中被選取的個體或數據點，例如在本案例中，400名獲選的客戶就是樣本元素。

企業可採用以下三種常見的抽樣技巧來為市場研究挑選樣本元素：

1. 隨機抽樣
2. 分層隨機抽樣
3. 便利抽樣

隨機抽樣（簡單隨機抽樣）是指目標總體內的每個元素被抽中（成為受訪者）的機會是可知和均等的。

隨機抽樣用於挑選一部分住戶，要求他們提供較詳盡的住戶成員資料，以便進行人口普查。

分層隨機抽樣是將目標總體中的所有研究對象，根據年齡、收入或教育程度等特徵分為多個互相排斥的小組（層），然後從每個小組中隨機挑選樣本元素。

1. 定義目標總體：確定研究的整體消費者群體。

2. 劃分組別：將目標總體根據特定特徵（如年齡）劃分為不同的組別，例如：

   • 18-29歲
   • 30-39歲
   • 40-59歲
   • 60歲以上

3. 隨機抽樣：在每個組別中隨機挑選若干消費者作為樣本元素。

Stratified random sampling involves the following steps:

1. Identify the population: Define the entire group you want to study.
2. Divide the population into strata: Group the population into distinct subgroups (strata) based on specific characteristics (e.g., age, gender).
3. Select samples from each stratum: Randomly select samples from each subgroup to ensure representation.
4. Combine samples: Merge the samples from all strata to form the final sample for the study.

分層隨機抽樣能夠確保每個子群體（如年齡組別）都被適當代表，即使這些子群體的人數較少，也不會被忽略。這樣可以提高調查結果的準確性和可靠性。

便利抽樣是指研究人員挑選最容易接觸到的研究對象作為樣本元素。

便利抽樣的主要限制在於受訪者的回應不能代表目標總體的意願，因為研究人員只選擇他們最容易接觸到的人作為受訪者。

可以通過直接訪問街上的行人或商場內的顧客來收集他們的購物習慣和偏好，這樣的方式能夠獲得第一手的市場數據。