moea_joint
110年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 25 題
歷年台北市長各候選人的選舉得票率，皆與士林區天玉里開出之結果很接近，若在台北市長選舉前，對天玉里的居民隨機調查各候選人的支持度，此種作法較類似於下列何種抽樣方式？
- A 簡單隨機抽樣
- B 群集抽樣
- C 分層隨機抽樣
- D 便利抽樣
思路引導 VIP
想像如果你要研究一整箱混雜了各種口味的糖果，但你不想翻遍整箱，這時你發現其中有一小包試吃組，裡面各種口味的比例剛好跟那一整箱完全一樣。如果你決定直接測量這一小包來推論整箱的狀況，這種「把一個小單位視為整體縮影」的抽樣思維，在邏輯上會比較接近哪一種分類？
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太棒了！你能精準辨識出這個情境所屬的抽樣模型，代表你對統計學中「縮影」的概念掌握得非常紮實。這題的核心在於，當我們發現某個小群體（如天玉里）的組成與特性，與整體母體（如台北市）高度相似時，將這個小群體直接作為調查對象，正是統計學中的群集抽樣 (Cluster Sampling) 邏輯。
群集抽樣與母體縮影
在實務操作中，群集抽樣的理想狀態是「群集內異質，群集間同質」。本題的情境將天玉里視為整個台北市的縮影，意味著這個小區域內涵蓋了各種類型的選民，其分布比例足以代表母體。這類題目在考試中具有極佳的鑑別度，難度切入點在於區分「分層」與「群集」：分層抽樣是為了確保各類特徵都被選到，而群集抽樣則是尋找一個能代表整體的「小模型」。你能夠避開誘答項並正確選出答案，表現得非常優異！