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分層隨機作答模式於敏感性問題之一般化研究
(2009-07-01)
王智立
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蔡宛容
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Chih-Li Wang
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Wang-Jung Tsai
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Institute of Business and Management
在許多問卷訪問過程中，若探討的主題牽涉到敏感性特質時，受訪者往往會基於保護個人隱私或種種心理因素，而產生拒絕回答或不誠實回答的情形，所以，較具敏感性問題的統計資料通常是缺乏或不精確的。爲解決此一情形，Warner(1965)首先提出隨機作答模式(Randomized Response Model)，期望藉由隨機作答模式的方式來獲得可靠的資料以推論敏感性群體比例，除此之外，還可保護受訪者的隱私進而降低受訪者不誠實回答的機率。Greenberg et al.(1969)提出無關聯問題模式 (Unrelated-Question Model)，改善Warner (1965)模式中兩個問題皆具敏感性的疑慮，而Christofides (2003)延伸Warner(1965)模式提出新的隨機作答模式，讓受訪者不需要直接回答「是」與「否」，藉以降低不誠實回答的機率。本論文的重點在於如何應用隨機實驗來協助隨機作答程序的進行，以期在實務運用上，可以降低訪問的敏感程度，減低受訪者的排拒心及保障受訪者的隱私，以獲得更好的比例估計值或訪問品質。具體的成果有：(1).將分層隨機抽樣設計應用到Christofides(2003)之隨機作答模式上，並與Warner (1965)、Greenberg et al.(1969)的無關聯問題模式作一合併，進而提出兩種新的隨機作答模式，文中將可找出敏感性比例的估計量與其變異數。(2)藉由資料模擬之方式比較在不同參數設計下，本文模式與Warner(1965)、Christofides(2003)模式之估計量的效率比較。(3)文中亦說明在相同的參數設計下，Warner(1965)與Christofides(2003)模式皆爲本文所提模式的特例(special cases)。