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ArcGIS Survey123
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抽樣方法主要分為兩大類：機率抽樣(probability sampling) 和非機率抽樣(non-probability sampling)。 機率抽樣確保每個個體都有被選中的機會，常用於推論統計，目的是希望從樣本推論出母體的特性。 而非機率抽樣則不具備這樣的隨機性，通常用於探索性研究或特定情境。 

[機率抽樣方法]

簡單隨機抽樣(Simple Random Sampling):

最基本的抽樣方法，每個個體都有相同的機會被選中，就像從一堆號碼中隨機抽取一樣。 

系統抽樣(Systematic Sampling):

從母體中按照一定的間隔，有規律地抽取樣本，例如每隔10個人抽取一個。 

分層抽樣(Stratified Sampling):

將母體分成不同的群組(層)，然後在每個群組中進行簡單隨機抽樣，確保每個群組都有代表性。 

集體抽樣(Cluster Sampling):

將母體分成群組，然後隨機選擇部分群組，再對這些群組中的所有個體進行調查。 

[非機率抽樣方法]

便利抽樣(Convenience Sampling):

最容易，但也是最不具代表性的方法，就是選擇容易取得的樣本，例如在路上隨機訪問路人。 

配額抽樣(Quota Sampling):

確保樣本中各個群組的比例與母體相同，但抽樣方式不具隨機性，例如先設定好男女比例，然後分別在男女群組中抽樣。 

立意抽樣(Purposive Sampling):

根據研究目的，有針對性地選擇特定類型的樣本。 

滾雪球抽樣(Snowball Sampling):

從少數已知樣本開始，通過這些樣本推薦其他符合條件的樣本，適用於難以接觸到特定群體的調查。 

選擇合適的抽樣方法，對於研究結果的準確性和可靠性至關重要。 

MCT  SNK   

單向變異數分析的事後檢定(IBM)   https://www.ibm.com/docs/zh-tw/spss-statistics/saas?topic=anova-one-way-post-hoc-tests

單向 ANOVA：事後檢定(IBM)   https://www.ibm.com/docs/zh-tw/spss-statistics/beta?topic=anova-one-way-post-hoc-tests  

如何以正確的方式來進行多重對比測試？   http://amebse.nchu.edu.tw/new_page_160.htm

SNK q检验   https://baike.baidu.com/item/SNK%20q%E6%A3%80%E9%AA%8C/19195747

多組資料的平均數是否有差異？SPSS的單因子變異數分析 / One-way ANOVA in SPSS  https://blog.pulipuli.info/2017/10/spss-one-way-anova-in-spss.html

第二章 多重比較的方法 pdf   https://ah.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/33900/6/35400806.pdf

淺談 Bonferroni 事後校正   http://biostat.tmu.edu.tw/page/epaper/ep_download/5stat.pdf

Effect of digital brand experience on luxury fashion brand authenticity, attachment and loyalty
Fan-Lu Lin, Te-Hsing Ku    https://doi.org/10.4102/sajbm.v54i1.3583  

Effects of luxury brand perceptions on brand attachment and purchase intention: A comparative analysis among consumers in China, Hong Kong and Taiwan   Te-Hsing Ku, Tzu-Ling Lin     https://doi.org/10.4102/sajbm.v49i1.6    

https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search     需Proxy登入 

滿意度影響估算 (SI) =（A+O) / (A+O+M+I)

不滿意度影響估算 (DSI) = (O+M) / (A+O+M+I) × -1

而正常來說 SI 會落在 0 到 1 之間，DSI 會落在 0 到 -1 之間，當 SI 和 DSI 的絕對值越大，代表其對改變服務的影響力越大。

徐子純 ORCID https://orcid.org/0009-0009-9368-3595