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1.      為什麼一般的行銷研究不採取普查的方式而採取抽樣的方式？180

母體：我們所要研究的對象，在研究設計或規劃裡，行銷研究人員最主要的目標市場或是最主要想要了解的具有某種特性的一群組成。

樣本：母體的一部份，行銷研究中，所抽取的某一比例的樣本資料，根據這些代表性樣本所提供的資訊，可以推估整個母體的資訊。

母體通常是數量龐大的客戶群，要一一了解與詢問，不論在 時效 或 成本 上都是沉重的負擔。當遇到這些限制時，行銷研究人員比需要使用統計的抽樣方法，選擇母體中部份的樣本，透過這些樣本的意見與回答來推論母體的可能想法。由於此方法不需要問到整個母體的每一個樣本點，因此較能控制成本與時效。

2.      何謂樣本的正確性？何謂樣本的精確性？181

樣本的正確性：樣本足以代表母體，沒有存在系統性的偏差。

樣本的精確性：行銷研究人員所推估的估計值在預算真實數字時有多少的精確度。

抽樣的正確性比精確性來的重要。若行銷研究人員抽取的樣本不具代表性（系統的偏差），則這群受訪者所推估的答案就不是母體要表達的意見。此時，就算行銷研究人員抽取再多的樣本也無法改變樣本的偏差。

3.      何謂抽樣架構？一個好的抽樣構架應該要具備哪幾個條件？183, 184

1.  抽樣程序的第二個步驟－抽樣架構：代表母體的一個名單或是一個資料庫。Ex.電話簿

2.  好的抽樣構架條件

①.   完整性：涵蓋所有母體的樣本

②.   不重複性：每一樣本只在名單中出現一次

③.   正確性：確保名單資料正確無誤

④.   方便性：使用簡單，容易找到樣本

4.      何謂樣本出現率？192,193

估計在實際抽樣時，能夠遇到符合抽樣目標族群的機率。

樣本出現率分為兩種：

①.      粗出現率：只找出有使用某一種產品的消費者作為訪問的樣本，行銷研究人員可從一些市場資料估計使用某類產品的比例來推估粗出現率。

②.      淨出現率：將粗出現率扣除行銷研究人員所特別規範的樣本特性後的樣本出現率。

5.      決定樣本大小的方法有哪些？191,192

產業標準【採用一般業界常用的樣本數】、公式：信賴度‧標準差‧期望值

6.      機率抽樣的方法有哪些？185,186

7.      非機率抽樣的方法有哪些？187,189

①.      簡單隨機抽樣：其基本原則是母體中的每個元素均有相同的機率被抽中，作法是針對所有母體的樣本做編號，再透過亂數表，隨機地抽取每一個樣本。應用最多的是在電話訪問，也可以應用在郵寄問卷上。

②.      系統隨機抽樣：是將母體的所有元素依序排列，然後分成許多間隔，每隔若干單位抽取一個。

③.      分層隨機抽樣：簡單隨機抽樣與系統抽樣修正後的混合模式，是由母體內同質的次集合中抽出適當數目的樣本，適用於研究人員對母體資訊與抽樣構架都非常清楚時

④.      集群隨機抽樣：先把母體裡面的樣本分成幾個集群，集群與集群之間是很相似的，但集群裡面的樣本背景卻是不一致的。

A.         便利抽樣：此抽樣主要是以研究的方便為主要考量，抽樣的偏差有時候是非常高的。大部份都是在前試的時候或是初步要去瞭解市場現況的時候。

B.         判斷式的抽樣：依研究人員本身的判斷來挑選最符合研究母體的樣本，研究人員必須對母體十分瞭解。一般而言，較常被應用在工業行銷的研究上。

C.         配額抽樣：與分層隨機抽樣非常相似。在分層隨機抽樣的時候會針對那個層的受訪者採取隨機抽樣；但是，配額抽樣是由訪問人員抽到某個足夠的數目就停止。

D.         滾雪球抽樣：從母體中找出具代表性的樣本，在訪問完後，透過這些樣本推介找到其他代表樣本。

8.      機率抽樣與非機率抽樣的差異在哪裡？

抽樣機率：抽樣過程不依行銷研究人員主觀的取樣或判斷，個樣本被抽重的機率完全相等。

非隨機抽樣：按人為的意思選擇母體中具代表性的樣本，行銷研究人員的主觀決定了樣本選擇。行銷研究人員的經驗對抽樣結果有很大的影響。