說明隨機抽樣誤差和非抽樣誤差在抽樣調查中的影響，並提供了分層隨機抽樣和便利取樣的實例，最後提供了讀者在檢視民調報告時應該留意的細節。

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學習

這篇整理了我這個月讀到一些不在我分類中但很不錯內容，我也都有附上來源，如果你想了解我這個月發現了什麼不錯的內容都可以在這裡找到，而且我還會加上我的一點個人回饋

另外每月資訊量不同，造成每一類的內容不一，有的內容會比較多，如果你只想看精選，我會在每一類中都挑出 3 篇我最推的，前面會有星號 

創作邦｜設計X工具X品牌的沙龍

如何快速掌握一門新知、建立有效人脈｜每月閱讀推薦 VOL.06（下）

其實除了研究所需，觀察也是靈感的來源、也可以是日常生活的樂趣。

漫步筆記的沙龍

練習觀察

若說質性研究是透過觀察各種現象獲得一些有系統的結論，那我們就從觀察開始聊起。

關於觀察

透過簡單的舉例，分享從原始資料到洞察發現的完整過程，包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析，以及如何根據分析結果提出具體建議。

舒栗的理想生活

從原始數據到實用洞察的分析旅程

這本書介紹了為什麼以及如何培養品味，從認識何謂普通到預測未來，從預測未來到提高行銷精準度。最後也評論了日本品牌失敗的原因。

Ciao Chiao's talk 巧悄說

読感｜《品味，從知識開始》品味並非天生，只要學習人人都能擁有

不純粹的閱讀，你必然得到純粹的結論，例如看到討厭的同學發臉文，心裡開始品頭論足，最後得出他失戀失業的無能結論。嗯，或許討厭的同學只是單純實驗做失敗而已。
這年代了解不純粹的純粹很重要，還記得2024總統大選，有許多工程師小草放大自己的專業能力，覺得別人都很笨，用極大的意義解讀其他政治人物的動機？

王立第二戰研所

關於閱讀這回事（12）：不純粹的純粹

抽樣方式影響調查的樣本結果是否可以代表母體狀況。方便抽樣可能導致偏誤，應考慮更系統化的抽樣方法，例如簡單隨機抽樣，以確保樣本情況可以回推母體情況。文章透過範例說明，解釋樣本和母體之間關聯。

心理博士的筆記本

讀懂調查報告:如何從母體中取得好樣本?

對於新事物的解讀，我們最省時省力的方式是，以既有的經驗框架去推測可能的結果，但能百分百正確預估嗎？常常會出乎我們意料，因為人與環境可能分秒間迅速地變動，但我們對環境中的人事物解讀卻是採取固定思維，這是人類的盲點與優勢——預測。

換個腦袋「想通」生活大小事的沙龍

對新舊事物正向解讀的難點在於不知不覺的隱忍與習慣，什麼意思？

閱讀書評

職場

自我成長

創作邦訂閱精選文章

創作邦致力分享設計新知、創作工具、高效工作方法，我們的沙龍提供各種給設計師和創作者的實用知識與資源，如果你付費訂閱我們，還會提供你更深度的內容分享、專屬討論區、會員購買數位商品限定優惠等福利。

親子與教育

文化生活

<div class="draft-block draft--p left">謝謝漫步的分享！</div>
<div class="draft-block draft--p left">感謝您*號的說明！</div>
<div class="draft-block draft--p left">飛羽霏語裡的鳥兒真的可愛！</div>
<div class="draft-block draft--p left">不知「吃飯的牛」，是牛嗎？(還是人？)</div>

質性研究與田野

走走看看，有什麼在地的小故事就記錄一下。

<div class="draft-block draft--p left">謝謝漫步分享，我之前可能只會描述「觀察就是"用心"的看」，原來「觀察必帶概念」</div>

投資理財

商業

資料分析實戰分享

舒栗畢業後進入零售的百大企業，累積十多年關於數據分析與報告的經驗，擅長從數字找問題，在這裡除了分享職場實戰經驗，也想聊聊關於地球永續的話題~

品味，從知識開始

読感

嗨，我是巧!
這裡只是想記錄不同時期的自己有什麼樣的想法跟經歷，
希望有天回看，能看出一些一路走過的思想路徑。

大概會針對書籍、影視及旅行，分享一些想法，
如果剛好對路過的你有點幫助，也歡迎與我交流 :)

書籍跟影視只會記錄對我來說印象比較深刻的片段，
如果想要完整感受作者思想，還是建議親自閱讀跟觀看!

政治與評論

王立第二戰研所在方格子的主要基地

國際

<p class="draft-block draft--p left">Rover博士好：</p>
<p class="draft-block draft--p left">看了您這篇文章，讓我想起一個想了很久的問題-如何定義母體，希望請您幫忙指點迷津。</p>
<p class="draft-block draft--p left">1.如果我能蒐集到母體全部的所有資料，是否只要提供敘述統計相關的統計量就足夠了，例如：我想計算某大學大一英文男女生的平均成績有無差異，如果我手上有所有大一英文修習者的數據，只要將男生的平均成績減去女生的平均成績，只要異於零就可以宣稱有差異嗎?如果這時候再用推論統計的方法(e.g.Z檢定)反而是不對的呢?</p>
<p class="draft-block draft--p left">2.假設我要研究上市櫃公司ESG與財務表現的關聯性，使用2015年到2023年的數據，請問這筆資料算是母體資料還是樣本資料(用上市櫃公司的資料推論上市櫃公司，母體跟樣本之間如何劃分有點想不通)</p>
<p class="draft-block draft--p left">麻煩您協助解答，謝謝~</p>
<p class="draft-block draft--p left"></p>

統計分析 × 學術生涯

文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。

健康

與「公主病」（類風溼關節炎）的相處和應對

目前「公主病」多是「醫生說」或「預防疾病說」，而沒有診斷後的「相處說」。作者以病患的身分和特殊教育專業的角度，分享治療過程的點滴和因應策略。雖然沒有辦法適用所有情況，但希望給大家另一種思考方向，讓我們換個「腦袋」想通生活大小事！

我們常把研究分成量化與質性兩種不同的方法（當然不止這兩種方法），其中量化分析主要在討論變數與變數的關係，而質性分析則在變數間在的互動過程與事件。因此通常在進行質性研究時，我們需要收集大量田野調查或訪談資料。做過訪談的人都知道，訪談後需要反覆的聆聽訪談錄音並將其轉化為訪談逐字稿，這是一個大工程，還好現

Roger學長的沙龍

質性研究的方法 - 上野式KJ法

生活中的資訊充盈，獲得並背誦知識並不合哩，將自身經驗進行反思後運用才是有效用的方法。

貓貓的奇妙發想

這裡記錄了一位貓派人士的奇妙發想，期待著生活中隨處可見的迷你發想能給予你一點樂趣、一點啟發。

Laz拉茲的沙龍

如何從生活中的資訊提取知識

其它

SPSS

Mplus

學術新知

科技新知

R語言

JASP

讀懂調查報告:介紹現實中抽樣調查

<p class="lexical__paragraph"><br></p><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><span style="white-space: pre-wrap;">在教科書中，隨機抽樣的設計相當常出現，但在現實世界中，我們很難做出簡單隨機抽樣，通常使用的調查設計更加複雜也不更佳不可靠。</span></p>

創作

<div class="draft-block draft--p left">
              <a href="/user/@YiTree" target="_blank" class="draft--mention">
                <i class="icon-mention"></i>
                <span>❦ 莊小昕</span>
              </a>
             牛。我最近常去看牛吃草😄</div>

<p class="draft-block draft--p left">
              <a href="/user/@632e48c7fd897800017540a2" target="_blank" class="draft--mention" data-mention-type="user" data-target-id="632e48c7fd897800017540a2">
                <i class="icon-mention"></i>
                <span>Mark Chen</span>
              </a>
             </p>
<p class="draft-block draft--p left">您好我的看法如下:</p>
<p class="draft-block draft--p left">1.</p>
<p class="draft-block draft--p left">當您擁有整個母體的所有資料時，確實只需要使用描述統計即可，無需進行推論統計。描述統計可以讓您準確地計算母體參數，例如平均數、標準差等。使用推論統計方法（例如Z檢定）在這種情況下是不必要的，推論統計的目的是根據樣本資料來推斷母體特徵，並考慮樣本的隨機性和誤差。</p>
<p class="draft-block draft--p left">2.</p>
<p class="draft-block draft--p left">當您想研究上市櫃公司在2015年至2023年間的ESG（環境、社會和公司治理）與財務表現之間的關聯性時，判斷您所使用的數據是母體資料還是樣本資料，取決於您如何定義您的研究母體。</p>
<p class="draft-block draft--p left">母體與樣本的定義：</p>
<p class="draft-block draft--p left">母體（Population）：指您關心的全部研究對象的集合。</p>
<p class="draft-block draft--p left">樣本（Sample）：從母體中選取的一部分，用於分析和推斷。</p>
<p class="draft-block draft--p left">在您的情境下，可能存在以下幾種情況：</p>
<p class="draft-block draft--p left">定義母體為2015年至2023年間的所有上市櫃公司。</p>
<p class="draft-block draft--p left">資料即為母體資料：您已經收集了該期間內所有上市櫃公司的ESG和財務數據。您的數據覆蓋了您定義的整個母體，屬於母體資料。</p>
<p class="draft-block draft--p left">資料為樣本資料：您的數據僅限於2015年至2023年的某些公司。您的數據只是母體的一部分，屬於樣本資料。</p>