多數研究都是採用抽樣調查，抽取部分樣本的資料進行統計分析，透過抽取的樣本以統計推論母群體之現況，那你是否曾納悶研究者該如何確保抽取的樣本具有足夠的樣本代表性呢?
本篇採用「抽樣方法」以及「選取樣本數」作為判斷樣本代表性之原則。
抽樣方法
- 隨機抽樣(random sampling)：母群體每個樣本被選取到的機會是相同的，常見的隨機抽樣包含簡單隨機抽樣(simple random sampling)、分層隨機抽樣(stratified random sampling)、叢集抽樣(cluster sampling)和系統抽樣(systematic sampling)等。
- 非隨機抽樣(non-probability sampling)：研究者根據自身主觀經驗和判斷抽取研究樣本，亦即研究者並未根據機率原則抽取樣本，常見的非隨機抽樣包含立意抽樣(purpose sampling)、便利性抽樣(convenience sampling)和滾雪球抽樣(snowball sampling)等。
選取樣本數
基本上選取的樣本數愈多，統計分析結果的推論實際現況的精確度愈高，可避免樣本數太少造成有效檢驗出差異性，減少第二類型錯誤的機率，但是需要注意的是，樣本數太多的時候，可能會因為受到細微的差異，導致研究結果達到顯著的結果，增加第一類型錯誤的機率。因此足夠的樣本數相當重要，本篇即彙整一些關於如何判斷研究抽取的樣本大小是足夠的方式，提供給大家作為參考。
- 參考過去相同領域或議題的研究，多數採用何種抽樣方式以及抽樣人數。
- 研究對象的範圍若為全國性研究，建議抽取1500~2500人；若為地區性研究，建議抽取500~1000人較為適宜(Sudman, 1976)。
- 根據問卷題目數量而定，以預試問卷為例，建議預試樣本人數應為預試題目最多分量表題目數量的3~5倍或5~10倍(吳明隆、涂金堂，2011；Tinsley & Tinsley, 1987；Comrey, 1988)。
- 依據研究使用的統計分析的需求調整抽選的樣本數。
- 敘述性統計分析研究：基本上樣本數佔母群體的10%，若母群體較小，則抽選的樣本數佔母群體的百分比，需提升至20%(Gay, 1992)。
- 相關分析研究：至少有30個樣本數(Gay, 1992)。
- 比較研究(如比較實驗組和控制組)：每組至少需有30個樣本數(Gay, 1992)。
- 因素分析：至少需有100個有效樣本數，最好有300個樣本數以上(吳明隆、涂金堂，2011；Comrey, 1973)，亦或者是有效樣本數至少微量表題目數量的5倍(Gorsuch, 1983)。
- 考量信心水準(confidence level)和抽樣誤差(confidence interval)，多數研究的信心水準設定為95%或99%，抽樣誤差設定為正負3%之間，再透過母群體人數，計算出研究所需要抽取的樣本數。
- 目前Creative Research Systems在網路上提供Sample Size Calculator，計算所需樣本數，網址為：https://www.surveysystem.com/sscalc.htm
- 備註：若不知母群體樣本數可不需要在Population一欄輸入數字
參考文獻
吳明隆、涂金堂(2011)。SPSS與統計應用分析。台北市：五南。
Comrey, A. L. (1973). A first course in factor analysis. New York, NY: Academic Press.
Comrey, A. L. (1988). Factor analytic methods of scale development in personality and clinical psychology. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 56, 754-761.
Gorsuch, R. L. (1983). Factor analysis. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Gay, L. R. (1992). Educational research competencies for analysis and application. Macmillan, New York.
Sudman, S. (1976). Applyied sampling. New York: Academic Press.
Tinsley, H. E., & Tinsley, D. J. (1987). Uses of factor analysis in counseling psychology. Journal of Counseling Psychology, 34, 414-424.
