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         若是研究者要增列变量题项标记与水平数值标记也可以,只是这样好像没有实质意义存在、白浪费研究者键入数握文件的时间,因为此种特质量表将来不会逐题分析，将变量作为目标变量,并作为差异检验的依变量或统计分析的自变量。此外、对于各部分的内容研究者最好以不同的英文名称作为其变量代码以方便区别、如问卷中有四部分:第一部分为基本数据,第二部分至第四部分共包含三种不同量表、此时、二部分至第四部分的题项变量可分别以A、B、C或B、C、D为量表题项变量的起始字符。
       总体的样本数P通滑设为050,因为设定0时可以得出最可信的样本大小若是抽样总体当大或无限大,样本抽样的大小公式如下P(I-P)(内田治20)置信度与显著水平有关( level of sigmilieauree),在行为与社会科学领域中,一均将显著水平设定为008(a=0.0),当统计量的显著性p值小于或等于a时,则拒绝零假设,接受对立假设:当统计量的显著性p值大于a时,则接受零假设,拒绝对立假设,变量间没有显著关或组别平均数间的差异不显著,表示[研充假设无法获得支排],显著水平为0.0S时,区间住计采用的置信度为1-=098,此时分位数是=1.96:当显著水平为值0时,区间住计采用的置信度为1-(=099,此时分位数是=2.58。达到0LCS显著水平,在SPSS的结果输出窗口中、通常会以“符号表示,达到00显著水平,通常会以符号号表示,达到0C0显著水平、通常会以符号表示抽样实例。

       某研究者想放某一地区企业员工为研究对象,已知此地区中心型企业贡工类有5000人、则研完者在随机抽样时至少要抛取多少个水、研完推论才可靠?上述N为有限总体、N=500.显著水平a设为0.08.所以抽取抽样样本数研究者若采取随机抽样的方法,样本数最好在357位以上，样本抽样数与总体人数并非成比例关系,以上述总体人数N=5000人、N=100人、N=4000为例,最少的抽样本数分别为n=357、n=370、n=381,当总体人数增加到2倍、8倍时,研究者并不需要将抽样样本数增加到2倍、8倍。

          有些学者直接从问卷调查的属性来界定正式样本抽样人数,如 Creswell(2002)认为般的问卷调查研究中,正式抽样样本数最好在350人以上; Airasian与Cay(2003)认为问卷调查的正式样本数至少要占其总体的10%,若是总体的人数少于500,则分析样本数最好占总体的20%以上; Neuman(200)3主张若是总体的人数较少,则分析样本数最好占总体的30%以上,问卷调查法的抽样样本数的多寡,学者间并没有一致相同的看法,若是般的总体的抽样,其抽样样本数可参考上述有限总体抽样公式正式问卷调查中,抽样样本数愈多推论的效度愈可靠,但抽样的样本性质必须能确实反映出总体的属性,因而研究者最好采取随机抽样或分层随机抽样方式,如此抽取的样本数才能有效代表其所属的总体。在决定样本数的大小时,除参考上述抽样调查的估值公式外,研究者还应考虑到时间、精力、财力等因素,因为研究者抽取有代表的样本来推估总体,比抽取多数而代表性不高的样本更具有外在效度在组别平均数的差异比较方面,各组(各水平数值)的样本数至少要在20个以上,如果要求很低也要15个以上,较理想的数目为30个以上。

        在问卷调查中,有时背景数据某些变量的组别人数(某一个水平数值的样本数)会少于20人,此时,研究者可把部分的组别合并,将变量的水平数值重新编码,变量组别的合并与重新编码的范例与操作在后面的章节中有详细说明。

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