數據抽樣直接影響報告準確性，主要透過確保樣本代表性、控制抽樣誤差與樣本偏差，使樣本數據能可靠推廣至總體。
抽樣與準確性的核心關係
抽樣統計從總體（population）的子集樣本（sample）中收集數據，目標是讓分析結果準確反映總體特徵。若樣本具代表性，報告即可靠；反之，則產生偏差導致錯誤結論。 準確性分為抽樣準確性（預測值接近真實總體值）和抽樣精確度（置信區間狹窄，由變化係數CV衡量），樣本規模越大，精確度越高，但須無系統偏差。
影響準確性的關鍵因素
- 抽樣方法：機率抽樣（如簡單隨機抽樣）確保每位總體成員選中機率均等，大幅降低抽樣誤差，優於非機率抽樣（如滾雪球抽樣或主觀選擇），後者易引入人為偏誤。
- 樣本偏差（bias）：源於抽樣框不完整（如僅調查工會會員推斷香港失業率）、類聚抽樣（如只選精英班）或週期性誤差，無法用公式量化，需個案評估。
- 樣本大小（sample size）：與抽樣誤差成反比，越大越能縮小誤差，但不足（如僅100名基層勞工）會扭曲結果。
- 回應率：比樣本大小更關鍵，低回應率（如30%）易致受訪者與非受訪者差異，放大偏差；高回應率（如70%）提升可靠性。
- 其他：分層抽樣（如按性別分層）可提高代表性，避免特定群體過度或不足代表。
| 因素 | 對準確性影響 | 改善方法 |
|---|---|---|
| 抽樣誤差 | 隨機變異，樣本小則大 | 增加樣本規模 |
| 樣本偏差 | 系統性扭曲，非隨機 | 用機率抽樣、清晰抽樣框 |
| 回應率 | 低則偏差大 | 提升參與、隨機跟進 |
實務建議
選擇合適抽樣法（如機率優先）、確保抽樣框完整、擴大樣本並監控回應率，可最大化報告準確性與決策可靠性。 若樣本偏差存在，即使精確度高，準確性仍低。
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