该文档探讨了调查与研究方法的多种分析，包括课程结合以及职业发展方向，并详细介绍了不同的研究方法与统计分析技术。内容涵盖了自变量与因变量的关系、采样方法、数据收集途径以及问卷设计等。文档还探讨了有效性与信度的概念，以及如何在研究中运用统计软件进行数据分析。

2.  調查與研究方法分析師和哪些課程可以結合
 研究方法
 專題製作
 市場調查
 行銷研究
 應用統計

3.  調查與研究方法分析師認證可以幫助學生
在哪個職涯上發展
 考研究所
 應徵研究助理
 行銷部門
 市場調查部門

5. 緒論
文獻探討
研究方法
預期結果
預算編製

6. •特殊性→一般化
• 林爸，林媽，林子均有高血壓，
所以這家人有高血壓因子
歸納法
•一般性→特殊性
• 人皆有死，張君是人
所以張君會死
演繹法

7. 探索性的研究
描述性的研究
相關性的研究
解釋性的研究

8. 為了瞭解一個研究問題的本質所做的
初始研究，這類研究通常缺乏前人研
究經驗與理論
例如：想瞭解民眾
對二代健保的看法
其最常用焦點群體
訪談法

9. 想瞭解某些團體或人群的特性
• 例如：
• 社區居民的社經背景
• 護士面對病人瀕臨死亡的態度
• 公司對於提昇績效的策略

10. 想瞭解變項之間關係強度的情形，
包括相關及因果影響
• 例如：
• 壓力的生活與慢性病間的關係
• 廣告活動對產品銷量的影響

11. 想瞭解某種現象是怎麼發生，以
及為什麼發生
• 例如：
• 兒童健康照顧如何影響嬰兒的存活率
• 為何有人樂觀？有人悲觀？

12. 名目尺度 類別尺度
順序尺度 次序尺度
區間尺度 等距尺度
等比尺度 比例尺度

13. • 人口統計變項中的性別、
職業別、宗教別……..名目尺度
• 冠軍、亞軍、季軍
第一、第二、第三順序尺度

14. • 溫度、滿意度、
態度
區間尺度
• 年齡、身高、體重等比尺度

15. 自變數（獨立變數、預測變數）
依變數（應變數，結果變數）
中介變數
干擾變數

16. 自變數：研究者可操弄的變數
• 例如：服務品質→滿意度，服務品質
為自變數
依變數：研究者欲預測的結果變數
• 服務品質→滿意度，滿意度為依變數

17. 中介變數 (了解X為何及如何會影響Y)
• X透過M影響Y，M就稱為中介
• 中介變數適用於X→Y的關係較強的時候
想太多
社會壓力 憂鬱症

18. 干擾變數 (不同情境下XY有何不同)
• 干擾變數適用於X→Y的關係較弱或不一
致的時候
學生參與
教學能力 學習成效

20. 初級資料（原始資料）
• 透過觀察法、訪談法或問卷調查所取得
第一手資料，通常初級資料的取得時間
較長且成本較高。

21. 次級資料（二手資料）
• 取自政府統計資料、學術期刊、報紙、
雜誌、網路等資料皆可稱為次級資料，
取得時間短、成本低。
• 國民健康局
• 台灣經濟新報(TEJ)

22. 觀察法
訪談法
調查法
實驗法

23. 觀察法是科學研究中最基本的方法
• 高涉入、長時間的觀察→田野觀察
• 低涉入、短時間的觀察→系統觀察

24. 結構式參與的觀察法是最常使用的方法
• 自己扮演乘客去觀察年輕人讓座的行為。
• 評估餐廳服務品質的神秘客。
• 評估受訪者環保行為。

25. 優點
蒐集資料的限制較少
可以實地觀察到現象
可以得到不能直接報導的
資料
可以避免被研究者言行不
一致
缺點
耗費時間
常無法觀察到想要的觀察
行為
觀察的資料不易量化

26. 例如
• 一般民眾環保行為
• 嬰兒行為
• 瞭解消費者在商品區的停留行為
• 遊客對不同遊樂設施的使用情形

27. 經由談話的途徑來了解某些人、事、物，
進而彙總出研究所需資料
容易獲得深度的資訊
種類有二
●結構式的訪問
●非結構式的訪問

28. 訪談法的優點
適合複雜的情境
訪員可透過非語言的互
動補充訪談所得
可使用於各式群體：老
人、身障、智能不足
訪談法的缺點
費時且費用昂貴
資料的品質取決於訪
員與受訪者的互動
容易有研究者或訪員
偏見的問題

29. 郵寄問卷 電話訪問
網路調查 面訪
調查法的類型

30. 郵寄問卷：將問卷寄給受測者，再由受
測者將問卷寄回
提高問卷回收的方法
• 事先電話告知
• 贈品激勵
• 跟催

31. 電話訪問
‧透過電話與樣本接觸，最常使用CATI系統
‧根據密西根大學調查中心，電訪以11分鐘為限
‧平日電訪最佳時間：晚上7:00~9:00
‧題目長度不宜太長
‧民調最常使用的方法

32. 面訪
透過人員親自以封閉式問卷來蒐集樣本
資料的方法
成本較高且較費時。

33. 網路調查
透過網際網路來蒐集樣本資料的方法
 Google Docs
 mySurvey
 優仕網網路問卷
 My3q
 中華電信研究院-網路問卷e點靈
 SurveyGizmo
 中華郵政全球資訊網_網路問卷

34. 各項調查法的優點
調查方法 郵寄 電訪 面訪 網路調查
成本最低 ●
回收最快 ●
資訊正確性最高 ●
可變化性最高 ●
獲得深度資訊 ●

35. 各項調查法的缺點
調查方法 郵寄 電訪 面訪 網路調查
成本最高 ●
回收最差 ●
無反應偏差最高 ●
訪談時間最受限 ●
樣本最不易控制 ●

36. 實驗設計是研究者透過控制變數的方法
式，來解答其想探究的問題
優點：樣本數不需太多
例如：想瞭解教學方法對教學成效的影響

37. 封閉式（量化研究）
開放式（探索性研究、質性研究）

38. 問卷題目目的是為瞭解以下四種內容
• 您個人使用的手機品牌事實
• 台灣最大的國際品牌知識
• 您對政府施政滿意度
• 問卷調查中，要衡量「態度」的
量表是李克特量表
態度
• 一天使用電腦幾小時行為

39. 信度
• 用來衡量工具的穩定度，亦即重複施以相同的測
量，可以獲致相同的結果
效度
• 研究者測量出想要測量內容與實際情形接近的程
度

40. 信度的面向
• 穩定度：相同的樣本與題目，在一段時間的後重
新施測
• 等值性：複本信度(TOEIC)
• 內部一致性：Cronbach‘s α
• 有信度不一定有效度；有效度一定有信度

41. 效度的類型
• 內容效度：測量工具可以涵蓋主題的程度。
• 效標關聯效度：測量工具可以預測實際現況的程
度，又稱預測效度，迴歸中以R2為判斷的依據。
• 建構效度(構念效度)：測量工具實際衡量的是什
麼心理測量，又分為收斂效度及區別效度。

42. 收斂效度
• 問卷衡量的題目是否可以正確的反映構面的特質
或理論意義。
• 一般衡量題目之間要有中高度相關。
區別效度
• 研究者所建構的構面之間的相關要低於各自構面
測量題目之間的相關。

44. • 從較大群體（母群體）選擇部分
個體（樣本）的過程定義
• 節省時間、金錢、人力，化繁為
簡，追求普遍性的事實優點
• 對母群體的特徵有所妥協缺點

45. 母群體：從大群體中抽出小群體，這個大群體就稱
為母群體
樣本：從大群體中抽出小群體，這個小群體就稱為
樣本
樣本大小：抽選出來的樣本數量，樣本愈大，估計
母群體的母數愈正確

46. 抽樣單位：被抽出來構成樣本的基本單位，例如家
戶、選民、學生
母數：母群體的特性，例如全班同學的平均年齡
樣本統計量：樣本的特性，例如全班抽10位同學，
利用10位同學的平均年齡來推估全班平均年齡

47. 隨機抽樣
• 簡單隨機抽樣
• 分層隨機抽樣
• 群集（叢集）抽樣
• 系統抽樣
非隨機抽樣
• 滾雪球抽樣
• 立意抽樣
• 便利抽樣

48. 簡單隨機抽樣
• 最常被用來抽選樣本的方法，例如籤筒、亂數表、電腦程
式抽樣
• 如大樂透的一組抽奬號碼
分層隨機抽樣
• 母群體中同質的分一層，層內是同質的，層間是異質的
• 如調查醫院服務品質可將醫生分為一層，而護理人員為另
一層，分別抽出樣本

49. 群集隨機抽樣
• 將母體分成幾個群體(區域)，使得群內差異大而群
間差異小，再從群集間各抽部份樣本
如以高雄市的行政區作為抽樣單位
系統隨機抽樣
• 又稱為等距抽樣，每隔一段距離取一個樣本
如小學抽測每個班級抽10號來考試
一般樣本很大的時候可以使用

50. 滾雪球抽樣
• 當樣本的選擇有困難時，例如調查AIDS病人的行
為，同性戀研究時可以藉由相互的介紹來取得樣
本
便利抽樣
• 基於與樣本接近的便利性而採取的抽樣方法，例
如在百貨公司門口看到有人就去做問卷

51. 立意抽樣
• 研究者主觀認定，選擇最適合的樣本，例如藍營
選擇國民黨員做施政滿意度調查
• 一般民意調查中有效樣本為1067或1068，正負三
個百分點，正負三個百分點代表的是標準誤差

53. 常見的統計軟體
• SAS（Statistical Analysis System）
• SPSS（Statistical Package for the Social
Sciences）
• Minitab

54. 1. 第一章
 研究的目的與動機
2. 第二章
 文獻回顧
3. 第三章(研究方法)
1. 研究架構
2. 研究假設
3. 問卷或訪談資料的形成
4. 資料預試
5. 樣本來源、樣本數、抽樣時間、有效樣本
6. 各種研究方法正當性的說明

55. 4. 第四章(研究分析結果)
1. 次數分配表(類别變數)
2. 敘述性統計(連續變數)
3. 無反應偏誤(同質性與適合度)(optional)
4. 複選題分析(假如有的話)
5. 交叉分析(有必要的話)
6. 構面或測量題目的相關、平均數、標準差及信度
7. 推論統計(factor, t-test, ANOVA, regression, path…
等)分析，順序沒有一定
8. 研究結果(假設是否成立?)
5. 第五章(結論)

56. • 描述資料的中央趨勢
• 最易受極端值影響平均數
• 描述資料的分散程度標準差
• 最大值−最小值全距
• 依數值大小順序排列，中央的那
一個數值中位數
• 一組資料出現最多次的數字
• 可能一個，也可能很多個眾數

57. 當一組資料皆為正數時
• 平均數、眾數、中位數、標準差皆為正數
當一組資料皆為負數時
• 平均數、眾數、中位數皆為負數，但標準差為
正數

58.  常態分配又稱為鐘形分配
 當資料呈現常態分配時，
平均數=中位數=眾數

59. 虛無假設（H0）：Null hypothesis
• 斜率=0 或平均數相同 (µ1=µ2=…)
• 廣告費用對銷售量沒有影響；男女生業績相同
對立假設（H1）：Alternative hypothesis
• 斜率≠0 或平均數不同 (µ1≠µ2≠…)
• 廣告費用對銷售量有影響；男女生業績不同

60.  依據點估計值，估出對稱的範圍(φ±2σ)，此一範
圍為估計區間
15分鐘以內到
（左尾估計）
至少30分鐘以後到
（右尾估計）
15~30分鐘內到
（區間估計）
15分鐘準時到，則為點估計

61. 多數的檢定均是檢定“平均數”或“斜率”
是否不同
檢定的結果是reject or don’t reject H0的
二分法
p值(顯著性檢定)<0.05，則拒絕H0
p值>0.05，則不拒絕H0
p (機率值)<0.05，表示出現H0的機率少於5%。
因此，不太可能出現H0的所假設的情況

62. 不是每一個分析都要reject H0，像同質性、
適合度檢定就希望是don’t reject H0
同質性
比較兩個類別變數分配次數是否一致
如網路問卷與紙本問卷中男生女生的比
例是否一致
適合度
檢定樣本比例與母體比例是否一致
如醫院有醫生及護理師，如果母體比例
醫生護理師比為1:4，如抽樣100個醫護
人員，大致要有20個醫生及80個護理師

63. 次數分配表
交叉分析
複選題分析
敘述性統計
相關分析
t檢定
變異數分析
迴歸分析

64. 用於類別變數表所估計的比例
• 例如：某位候選人的得票率
• 例如：人口統計特徵（性別、年齡）

65. 由兩個以上的類別變數組合而成的分析
• 例如：某位候選人在不同政黨的得票率
• 例如：男女生對該不該打工的看法有何不同

66. 用於選項並不互斥，屬於封閉式多重選項
• 例如：一個人喜歡哪些電視頻道
• 例如：一個人喜歡吃什麼水果

67. 瞭解連續型量表的特徵，李克特量表是調查
中最常用的尺度，一般視為區間尺度
• 例如：瞭解樣本的平均年齡、每月消費金額
• 注意：性別、宗教別等類別變數是不能做平均
數與標準差的
1.統計是一們重要而值得學習的科目
2.統計使我感到緊張和焦慮不安
□非常同意□同意□無意見□不同意□非常不同意

68. 瞭解兩兩變數之間的“線性相關”，不考
慮因果關係
• 例如：美國股價與台灣股價的相關
• 例如：長相與薪水的相關
• 當變項只有兩個時(一對一的關係)，相關分析與
迴歸結果是一致的。

69. 判定兩變數之間的線性相關的大小
r值介於-1~1之間

70. 兩群樣本的比較，樣本本身不會重覆
(樣本不會相互影響，一般是指不同的樣本)
• 例如：男女生在考試成績上有何不同，如果t值
顯著（p<0.05)則代表男女生的成績有差異
• 將學生隨機分成兩群看看不同的教學方法對教
學績效的影響

71. 兩群有相關的樣本平均數的比較(樣本成對
存在，樣本之間會相互影響)
(一般是指同一個樣本前後測量)
• 例如：減重是否有效(減肥前後是同一個人)
• 體重為連續變數，減肥前後為類別變數
• 兄弟，姐妹，夫妻等也算相依樣本

72. 當自變數為類別變數而應變數為連續變數
時，想要了解不同群之間的看法是否不同
時使用，主要是平均數的比較
• 例如：調查北、中、南三區銷售量是否有不同
• 銷售量為連續變數，區域北中南三區為類別變
數

73. 一個或多個自變數對一個應變數的估計
• 例如：父母的身高(X)對小孩子身高(Y)的影響
• 例如：廣告費用，價格對銷售量的影響
• 銷售量，價格及廣告費用均為連續變數

74. 圖優於表，表優於文字
表格使用最普遍，圖形最易閱讀
表的標題應置於表的上方，圖的標題於圖下方
表格需呈現標題、欄位標題、資料來源等資訊

75.  長條圖是由空隙的矩形所組成
 一般用於類別資料
 變項的分類可放在X軸或Y軸皆可

76.  直方圖是由沒有空隙的矩形組成
 用於連續性的資料（例如20分為一組）
 若有累積次數，直方圖的表示最恰當
 長矩形高度可以是絕對次數，也可以是百分比
 可檢定資料是否符合常態與極端值

77.  功能雷同於直方圖，只是改以點的方式來呈現，
只要次數增加，組距縮小，折線則會接近光滑曲
線，稱為分佈曲線。

78.  針對單一變數
分析
 目的是讓觀眾
注意力集中在
百分比，至於
每塊餅和整個
餅的大小並不
重要。
83, 9%
124, 14%
78, 9%
231, 24%
143, 16%
95, 10%
162, 18%
A B C D E F G

79.  用來跨類別比較每個值佔總值的比重。
 如A~G每家公司的銷售總額及各業務的銷售量
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
A B C D E F G
丙
乙
甲

80.  此類型的圖表可比較不同類別中的同一項目的值
 如A~G每家公司各業務的銷售量
0
50
100
150
200
250
A B C D E F G
甲
乙
丙

81.  兼具數字和圖形的優點,類似於直方圖
 可瞭解個別資料及資料分配情形
 可檢查資料是否符合常態及極端值
 不適用於大型資料

82.  又稱為箱形圖，主要用來了解資料分散的情形，
並檢查是否有極端值。
最
小
值
25分
位
數
75分
位
數
平
均
數
中
位
數
最
大
值
極
端
值
1.5 (Q3-Q1)

83.  某公司經理欲知男性業務員與女性業務員的業績
是否相同，下表為男（1）女（0）業務員與上個
月的業績（萬元）的迴歸分析
 SALES=24+6SEX 當SEX=1(男) SALES=30
當SEX=0(女) SALES=24
 t>|1.96|或顯著性(p)<0.05表示男女業績有差異

84.  某公司經理欲知男性業務員與女性業務員的業績
是否相同，下表為男（1）女（0）業務員與上個
月的業績（萬元）的獨立樣本t檢定表格
 上表|t|>1.96 顯著性<0.05表示兩者業績有差異，
而且差了6萬元。

85.  想要比較北（1）、中（2）、南（3）辦公大樓
的房屋租金有無差異，今調查資料ANOVA分析
如下，每坪的租金（百元）
 顯著性(p<0.05)，所以表示北、中、南租金有差
異，但仍無法了解誰高誰低。

86.  想要比較北（1）、中（2）、南（3）辦公大樓
的房屋租金有無差異，今調查資料ANOVA分析事
後比較如下，每坪的租金（百元）
 顯著性
<0.05表示
有差異，
北－中為
480元

87.  欲知某種農作物的產量（Y）對雨量（X）與溫度
（Z）之關係，迴歸分析後表格如下: 產量（噸）、
雨量（公釐）、溫度（攝氏）
 顯著(p<0.05)表示雨量與温度對產量都有影響力

88.  產量(Y)= -33.5+ 1.86雨量(X)+ 0.49溫度(Z)
產量(噸)、雨量(公釐)、溫度(攝氏)
 在温度固定不變之下，雨量每增加1公釐，產量
會增加1.86公噸。在雨量不變的情形下，温度每
增加1℃，產量增加0.49公噸。

89. 89
Questions?