調查研究之有效空間抽樣分析-以2010、2012 TEDS資料為例

選舉研究常使用電訪或面訪等調查方法蒐集資料,並且考量樣本須具有足夠的代表性,抽樣過程運用「抽取率與抽出單位大小成比例」(probabilities proportional to size,簡稱PPS)的原則抽出受訪者,這些受訪者所在的位置,受到抽樣成本與便利性的限制,在空間中分布並不均質;但是選舉研究中常探測的參數,像是投票行為、政黨認同、派系等,卻具有地域性的差異,因此受訪者所在的位置,對於後續研究進行空間效果分析時,是重要且有影響的。本文為了解決空間特性對於選舉行為的影響,引用並發展新的抽樣方法:1. 在已完成的調查資料中(本文使用TEDS2012總統與TEDS2010 直轄市長的選舉資...

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Published in東吳政治學報 Vol. 35; no. 1; pp. 143 - 177
Main Authors 徐永明(Yung-Ming Hsu), 吳怡慧(I-Hui Wu)
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 台灣 東吳大學政治系 01.03.2017
東吳大學政治研究所
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Abstract 選舉研究常使用電訪或面訪等調查方法蒐集資料,並且考量樣本須具有足夠的代表性,抽樣過程運用「抽取率與抽出單位大小成比例」(probabilities proportional to size,簡稱PPS)的原則抽出受訪者,這些受訪者所在的位置,受到抽樣成本與便利性的限制,在空間中分布並不均質;但是選舉研究中常探測的參數,像是投票行為、政黨認同、派系等,卻具有地域性的差異,因此受訪者所在的位置,對於後續研究進行空間效果分析時,是重要且有影響的。本文為了解決空間特性對於選舉行為的影響,引用並發展新的抽樣方法:1. 在已完成的調查資料中(本文使用TEDS2012總統與TEDS2010 直轄市長的選舉資料),加入空間結構(人口數)考量,重新加權計算資料的數值; 2. 考慮選舉研究變項的空間自相關性(spatial autocorrelation)與空間異質性(spatial heterogeneity),提出新的空間抽樣概念,同樣在既有的抽樣調查資料上,進行樣本數縮小與樣本分布特性的修正。本文以「投票率」、「支持率」來進行相關方法的分析比較。結果發現,方法一以人口數的空間結構差異來加權,重新統計調查資料的投票率與支持率, 雖然校正結果較原本TEDS的結果更接近真實資料,但是方法二以空間特性為考量,依照空間物理性的距離為再抽樣的依據,其樣本的推估值與真實選舉資訊更為接近,顯然,驗證變項行為與實際政治行為之間的相關性,二維的抽樣設計方式更能有效的推估選舉行為所探測的參數。
AbstractList 選舉研究常使用電訪或面訪等調查方法蒐集資料,並且考 量樣本須具有足夠的代表性,抽樣過程運用「抽取率與抽出單 位大小成比例」(probabilities proportional to size,簡稱PPS) 的原則抽出受訪者,這些受訪者所在的位置,受到抽樣成本與 便利性的限制,在空間中分布並不均質;但是選舉研究中常探 測的參數,像是投票行為、政黨認同、派系等,卻具有地域性 的差異,因此受訪者所在的位置,對於後續研究進行空間效果分析時,是重要且有影響的。 本文為了解決空間特性對於選舉行為的影響,引用並發展 新的抽樣方法:1. 在已完成的調查資料中(本文使用TEDS2012 總統與TEDS2010 直轄市長的選舉資料),加入空間結構(人 口數)考量,重新加權計算資料的數值; 2. 考慮選舉研究變項 的空間自相關性(spatial autocorrelation)與空間異質性(spatial heterogeneity),提出新的空間抽樣概念,同樣在既有的抽樣調 查資料上,進行樣本數縮小與樣本分布特性的修正。本文以「投 票率」、「支持率」來進行相關方法的分析比較。 結果發現,方法一以人口數的空間結構差異來加權,重新 統計調查資料的投票率與支持率, 雖然校正結果較原本TEDS 的結果更接近真實資料,但是方法二以空間特性為考量,依照 空間物理性的距離為再抽樣的依據,其樣本的推估值與真實選 舉資訊更為接近,顯然,驗證變項行為與實際政治行為之間的 相關性,二維的抽樣設計方式更能有效的推估選舉行為所探測 的參數
選舉研究常使用電訪或面訪等調查方法蒐集資料,並且考量樣本須具有足夠的代表性,抽樣過程運用「抽取率與抽出單位大小成比例」(probabilities proportional to size,簡稱PPS)的原則抽出受訪者,這些受訪者所在的位置,受到抽樣成本與便利性的限制,在空間中分布並不均質;但是選舉研究中常探測的參數,像是投票行為、政黨認同、派系等,卻具有地域性的差異,因此受訪者所在的位置,對於後續研究進行空間效果分析時,是重要且有影響的。本文為了解決空間特性對於選舉行為的影響,引用並發展新的抽樣方法:1. 在已完成的調查資料中(本文使用TEDS2012總統與TEDS2010 直轄市長的選舉資料),加入空間結構(人口數)考量,重新加權計算資料的數值; 2. 考慮選舉研究變項的空間自相關性(spatial autocorrelation)與空間異質性(spatial heterogeneity),提出新的空間抽樣概念,同樣在既有的抽樣調查資料上,進行樣本數縮小與樣本分布特性的修正。本文以「投票率」、「支持率」來進行相關方法的分析比較。結果發現,方法一以人口數的空間結構差異來加權,重新統計調查資料的投票率與支持率, 雖然校正結果較原本TEDS的結果更接近真實資料,但是方法二以空間特性為考量,依照空間物理性的距離為再抽樣的依據,其樣本的推估值與真實選舉資訊更為接近,顯然,驗證變項行為與實際政治行為之間的相關性,二維的抽樣設計方式更能有效的推估選舉行為所探測的參數。
Author 徐永明(Yung-Ming Hsu)
吳怡慧(I-Hui Wu)
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選舉研究常使用電訪或面訪等調查方法蒐集資料,並且考 量樣本須具有足夠的代表性,抽樣過程運用「抽取率與抽出單 位大小成比例」(probabilities proportional to size,簡稱PPS) 的原則抽出受訪者,這些受訪者所在的位置,受到抽樣成本與 便利性的限制,在空間中分布並不均質;但是選舉研究中常探...
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