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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。
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中央極限定理樣本數30 樣本數不足 最適樣本數 樣本數太少 問卷樣本數計算器 樣本平均數的標準差 樣本數計算線上 預試問卷樣本數 台灣彩券行 刮刮樂中獎兌換 刮刮樂預告 大樂透包牌系統 2021賺翻天 河堤企業社 麒麟運動彩券行 刮刮樂中獎機率2021
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