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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:趙世倩
研究生(外文):Chao, Shing-Chein
論文名稱:問卷調查的不完整取樣設計與分析
論文名稱(外文):he Design and Anlysis of Incomplete Data of Questionnaire
指導教授:黃提源黃提源引用關係
指導教授(外文):Huang Ti-Yuan
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:統計學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:27
中文關鍵詞:多重插補法不完整資料熱卡插補法
外文關鍵詞:Mutiple ImputationHot-Deck ImputationIncomplete Data
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大型的問卷調查多半不是針對特定的研究問題而設計,所以問卷的題目
涵蓋內容很廣。例如以中研院所做『台灣社會變遷基本調查』為例(瞿海
源 1993),該問卷所包含的內容即遍及政治、家庭、傳播、心理、教育
及宗教等各種社會層面的主題問卷。此外,根據研究指出,若是問卷內容
太長,則受訪者合作的意願會較低,也會嚴重影響受訪品質(Herzog &
Bachman 1980)。所以為了確保問卷品質,我們建議採取的方法是將一
份冗長問卷切成數個小型問卷去做訪談,而每個小型問卷除了受訪者的基
本資料以外,並加上原有問卷的部份量表,此時便可節省很多的時間及人
力成本,並且提高問卷的品質!而根據Trivellore and James(1995)之研
究指出,用分割問卷做出的結果和用完整資料做出的結果很近似,因之本
研究擬對該研究做進一步分析。本研究採取不完整取樣設計。當收集資料
後,可按照一般方式將資料加以整理、檢誤,並輸入電腦。但由於每個樣
本資料皆非完整,所以整理後的資料必須經過統計插補(imputation)後
,才可做後序分析(secondary analysis )。本文的主要目的在於探討
以不完整取樣設計應用到實際的調查上,並探討其可行性。最後根據本研
究結果顯示,我們得到如下的結果:【1】用這種插補法所做出來的估計
值和用完整資料之參數值相當接近,也就是用此種插補法所做出的次數分
配和用完整資料做出的次數分配相當接近。【2】和劉長萱教授之前所做
的結果比較起來,設計二的總變異仍略大於設計一的總變異,所以設計一
略優於設計二,也就是若我們將異質性的題目放於同一題組中所做出之估
計值的總變異數較小,此點和劉教授所作的結果也相同。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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