109 年 國立臺灣大學生物產業傳播系碩士班《研究方法》

本題考驗對常態分佈與中央極限定理的理解。

核心觀念：

1. 常態分佈 (Normal Distribution)： 題目已告知 IQ 分數服從常態分佈，母體平均數 $\mu = 100$，母體標準差 $\sigma = 10$。
2. 中央極限定理 (Central Limit Theorem)： 當從一個母體中抽取足夠大的樣本（通常 $n \ge 30$），樣本平均數的抽樣分佈會近似於常態分佈，其平均數等於母體平均數，標準差（稱為標準誤）為母體標準差除以樣本大小的平方根 ($\sigma_{\bar{x}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$)。即使母體本身並非常態分佈，中央極限定理也適用。
3. Z 分數 (Z-score)： 用來衡量一個數據點距離其平均數有多少個標準差。對於樣本平均數，其 Z 分數計算公式為 $Z = \frac{\bar{x} - \mu}{\sigma_{\bar{x}}}$。

解題步驟：

1. 確認母體參數：
   • 母體平均數 $\mu = 100$
   • 母體標準差 $\sigma = 10$

本題主要考驗組合數學 (Combinatorics) 的應用，特別是與機率計算結合。題目要求寫出計算不同獎項機率的公式或方法，而不是直接計算出機率值。

核心觀念：

• 組合 (Combination)： 從一個集合中選取若干元素，不考慮順序。公式為 $C(n, k) = \binom{n}{k} = \frac{n!}{k!(n-k)!}$，表示從 $n$ 個不同元素中選取 $k$ 個的組合數。
• 機率 (Probability)： 特定事件發生的可能性，計算方式為 $\frac{\text{有利事件數}}{\text{所有可能事件數}}$。
• 抽樣與組合： 在大樂透的情境中，我們需要從 49 個號碼中選取，並考慮是否包含特別號。

解題步驟：

首先，我們需要釐清大樂透的遊戲規則：

1. 總共有 49 個號碼（1 到 49）。
2. 玩家選擇 6 個號碼。
3. 開獎時會抽出 6 個主要號碼，再加上 1 個特別號。
4. 特別號是從剩下的 43 個號碼中抽出，或是與 6 個主要號碼無關的額外一個號碼，此處假設是從剩下的 43 個號碼中抽出，但題目描述「再加上特別號的各式組合」暗示特別號是額外獨立於 6 個主號之外的。實際操作上，通常是從 49 個球中同時（或分開）抽出 7 個球，其中 6 個是主號，1 個是特別號。為計算方便，我們假設從 49 個號碼中抽出 6 個主號，另外再從剩下的 43 個號碼中抽出 1 個特別號。

計算各獎項的公式或方法：

• 總可能開獎組合數：
  從 49 個號碼中選出 6 個主號，這是一個組合問題。
  總組合數 (不含特別號) $= C(49, 6) = \binom{49}{6} = \frac{49!}{6!(49-6)!} = \frac{49 \times 48 \times 47 \times 46 \times 45 \times 44}{6 \times 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 13,983,816$。
  如果考慮特別號，從剩下的 43 個號碼中選出 1 個，則總共有 $C(49, 6) \times C(43, 1) = 13,983,816 \times 43 = 601,304,088$ 種可能的開獎結果（主號組合 + 特別號）。
  然而，題目給出的機率值是 $0.000000072$ 左右，這接近 $1/13,983,816$。這表示題目計算頭獎機率時，可能只考慮了 6 個主號的組合，而沒有將特別號納入分母的計算。或者，更常見的理解是，總共有 $C(49, 6)$ 種選號組合，而開獎時會抽出 6 個主號和 1 個特別號。玩家選的 6 個號碼，如果與開出的 6 個主號完全一致，即為頭獎。特別號的開出不影響頭獎的判定。

  讓我們以最常見的說法來解釋：
  總共有 $C(49, 6) = 13,983,816$ 種不同的 6 個號碼組合。
  開獎時，會抽出 6 個「主號」和 1 個「特別號」。

• 頭獎 (6個不重複號碼)：
  玩家選的 6 個號碼必須完全與開出的 6 個主號一致。

  • 有利事件數： 只有 1 種組合（玩家選的 6 個號碼正好就是開出的 6 個主號）。
  • 所有可能事件數： $C(49, 6)$ 種主號組合。
  • 公式/方法： $\frac{1}{C(49, 6)} = \frac{1}{\binom{49}{6}}$。
    計算值：$1 / 13,983,816 \approx 0.0000000715$。這與題目給的 $0.000000072$ 非常接近。

• 貳獎 (5個號碼+特別號)：
  玩家選的 6 個號碼中，有 5 個必須與開出的 6 個主號一致，並且第 6 個號碼必須是開出的「特別號」。

  • 有利事件數：
    1. 從開出的 6 個主號中選出 5 個：$C(6, 5)$ 種方式。
    2. 玩家選的第 6 個號碼必須是特別號。
       所以，玩家的 6 個號碼組合必須包含：(開出的 5 個主號) + (特別號)。
    • 玩家如何選出這 6 個號碼？
      玩家選的 6 個號碼，其中 5 個與開獎的 6 個主號吻合，另外 1 個與開獎的特別號吻合。
      從 49 個號碼中，開出 6 個主號 + 1 個特別號。
      玩家選 6 個號碼。
      要中貳獎，玩家選的 6 個號碼必須是：
      a. 從開出的 6 個主號中，猜中 5 個：$C(6, 5)$ 種組合。
      b. 從剩下的 $49-6=43$ 個號碼中，猜中開出的特別號：$C(1, 1)$ 種方式（因為特別號只有一個，且玩家的第 6 個號碼必須是它）。
    • 正確理解貳獎的組合：
      玩家選的 6 個號碼，其中 5 個與開出的 6 個主號相同，第 6 個號碼是特別號。
      • 選擇 5 個主號：從開出的 6 個主號中選 5 個，有 $C(6, 5)$ 種方法。
      • 選擇 1 個特別號：玩家的第 6 個號碼必須是開出的特別號。
      • 總共有 $C(6, 5) \times C(1, 1) = 6 \times 1 = 6$ 種玩家的選號組合，可以形成貳獎。
  • 所有可能事件數： 總共 $C(49, 6)$ 種玩家的選號組合。
  • 公式/方法： $\frac{C(6, 5) \times C(1, 1)}{C(49, 6)} = \frac{6 \times 1}{13,983,816} \approx 0.000000429$。這與題目給的 $0.000000429$ 完全一致。

• 參獎 (5個號碼)：
  玩家選的 6 個號碼中，有 5 個必須與開出的 6 個主號一致，但是第 6 個號碼「不是」特別號，也不是其他主號。

  • 正確理解參獎的組合：
    玩家選的 6 個號碼，其中 5 個與開出的 6 個主號相同，而第 6 個號碼是「未開出」的 43 個號碼之一，但「不是」特別號。
    • 選擇 5 個主號：從開出的 6 個主號中選 5 個，有 $C(6, 5)$ 種方法。
    • 選擇 1 個「非主號且非特別號」的號碼：
      總共有 49 個號碼。開出了 6 個主號和 1 個特別號。
      剩下 $49 - 6 - 1 = 42$ 個號碼，這些號碼既不是主號也不是特別號。
      玩家的第 6 個號碼必須是這 42 個號碼中的一個。
      • 選擇 1 個非主號且非特別號的號碼：$C(42, 1)$ 種方法。
    • 有利事件數： $C(6, 5) \times C(42, 1) = 6 \times 42 = 252$ 種玩家的選號組合。
  • 所有可能事件數： 總共 $C(49, 6)$ 種玩家的選號組合。
  • 公式/方法： $\frac{C(6, 5) \times C(42, 1)}{C(49, 6)} = \frac{6 \times 42}{13,983,816} = \frac{252}{13,983,816} \approx 0.000018021$。這與題目給的 $0.000018021$ 完全一致。

本題考驗關於抽樣分配、點估計、信賴區間的計算與解釋，以及如何根據統計結果判斷敘述的合理性。

核心觀念：

1. 點估計 (Point Estimation)： 使用樣本統計量來估計母體參數。
2. 信賴區間 (Confidence Interval, CI)： 提供一個母體參數可能落入的範圍，並附帶一個信賴水準。
3. 中央極限定理 (Central Limit Theorem)： 雖然題目未明確說明母體是否為常態，但若母體為常態，則樣本平均數的抽樣分佈亦為常態。若母體非常態，但樣本數足夠大 ($n \ge 30$)，則樣本平均數的抽樣分佈近似常態。此處 $n=25$，母體已說明為常態，故樣本平均數的抽樣分佈為常態。
4. t 分配 (t-distribution)： 當母體標準差 $\sigma$ 未知，且使用樣本標準差 $s$ 來估計時，樣本平均數的抽樣分佈服從 t 分配。其自由度為 $df = n-1$。

已知資訊：

• 母體標準差 $\sigma = 95$ 毫升。
• 樣本大小 $n = 25$ 人。
• 樣本平均數 $\bar{x} = 1000$ 毫升。
• 樣本標準差 $s = 100$ 毫升。
• 信賴水準 = 95%。

注意： 題目中「母體標準差為 95 毫升」，但同時又給了「樣本標準差是 100 毫升」。在統計推論中，如果母體標準差 $\sigma$ 已知，我們應使用 Z 分配。如果 $\sigma$ 未知，則使用樣本標準差 $s$ 並改用 t 分配。此處題目資訊似乎有些矛盾。
一般情況下，若題目明確給出「母體標準差 $\sigma$」且數字與「樣本標準差 $s$」不同，我們應該優先使用已知的母體標準差 $\sigma$。 因此，我們將使用 Z 分配。

解題步驟：

(1) 母體平均數的點估計值是多少？(3%)

• 觀念： 母體平均數 $\mu$ 的最佳點估計量是樣本平均數 $\bar{x}$。
• 計算： 題目已給定樣本平均數 $\bar{x} = 1000$ 毫升。
• 答案： 母體平均數的點估計值為 1000 毫升。

(2) 計算母體平均數的 95% 信賴區間。(5%)

• 觀念： 由於母體標準差 $\sigma$ 已知，我們使用 Z 分配來計算信賴區間。
  信賴區間的公式為：$\bar{x} \pm Z_{\alpha/2} \times \sigma_{\bar{x}}$
  其中，$\sigma_{\bar{x}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 是樣本平均數的標準誤。
  信賴水準為 95%，所以 $\alpha = 1 - 0.95 = 0.05$。
  $\alpha/2 = 0.025$。
  查標準常態分佈表，對應 $P(Z > Z_{\alpha/2}) = 0.025$ 的 $Z$ 值為 $Z_{0.025} = 1.96$。

• 計算：

  • 樣本平均數 $\bar{x} = 1000$ 毫升。
  • 母體標準差 $\sigma = 95$ 毫升。
  • 樣本大小 $n = 25$。

本題考驗對多元迴歸分析結果的解讀、模型的診斷以及變數顯著性的判斷。

核心觀念：

1. 多元迴歸模型： 探討一個應變數 (Y) 與多個自變數 (X1, X2, ..., Xk) 之間的線性關係。模型形式為 $Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k + \epsilon$。
2. 迴歸統計摘要 (Regression Statistics)：
   • R 的倍數 (Multiple R)： 多個自變數與應變數之間的複相關係數。
   • R 平方 (R Square)： 決定係數，表示應變數的變異有百分之多少可以被迴歸模型中的自變數解釋。
   • 調整的 R 平方 (Adjusted R Square)： 考慮了模型中自變數數量的 R 平方，對於比較不同模型或自變數個數不同的模型更有參考價值。
   • 標準誤 (Standard Error of the Estimate)： 衡量預測值與實際值之間的平均差異。
   • 觀察值個數 (Observations)： 樣本大小。
3. ANOVA (Analysis of Variance)： 檢定整個迴歸模型的顯著性。
   • F 檢定： 檢定所有自變數的迴歸係數是否同時為零。若 F 檢定顯著，表示至少有一個自變數對應變數有顯著影響。
   • 顯著值 (P-value for F)： 若 P-value < $\alpha$ (通常為 0.05)，則拒絕虛無假設，認為模型整體顯著。
4. 迴歸係數 (Coefficients)：
   • 截距 (Intercept, $\beta_0$)： 當所有自變數均為零時，應變數的預期值。
   • 係數 ($\beta_i$)： 表示當其他自變數保持不變時，該自變數 $X_i$ 每增加一個單位，應變數 $Y$ 平均變化的量。
   • 標準誤 (Standard Error)： 衡量迴歸係數估計值的不確定性。
   • t 統計量 (t Stat)： 用來檢定個別迴歸係數是否顯著不為零。
   • P-值 (P-value for t)： 若 P-value < $\alpha$，則拒絕虛無假設 ($\beta_i = 0$)，認為該自變數對應變數有顯著影響。
   • 信賴區間 (Confidence Interval)： 提供迴歸係數可能落入的範圍。

資料分析與問題判斷：

1. 模型整體顯著性檢定 (ANOVA)：

• F 統計量 = 7.664113
• 顯著值 (P-value for F) = 0.025652
• 判斷： 由於 P-value (0.025652) < $\alpha$ (0.05)，模型整體是顯著的。這表示至少有一個自變數對「每日營業額」有顯著影響。

2. 迴歸方程式的建立：

• 應變數 (Y)：每日營業額
• 自變數 (X)：商圈人口數 ($X_1$)，交通流量 ($X_2$)，地理區位 ($X_3$)
• 根據迴歸係數表：
  • 截距 ($\beta_0$) = 0.21284
  • 商圈人口數 ($\beta_1$) = 0.014284
  • 交通流量 ($\beta_2$) = 0.708968
  • 地理區位 ($\beta_3$) = 0.01697
• 迴歸方程式： $Y = 0.21284 + 0.014284 X_1 + 0.708968 X_2 + 0.01697 X_3$
  將變數名稱代入：
  每日營業額 = 0.21284 + 0.014284 * (商圈人口數) + 0.708968 * (交通流量) + 0.01697 * (地理區位)

3. 個別自變數的顯著性檢定：

• 商圈人口數 ($X_1$)：
  • P-值 = 0.012363
  • 判斷： P-value (0.012363) < 0.05。因此，「商圈人口數」對「每日營業額」的影響是顯著的。
• 交通流量 ($X_2$)：
  • P-值 = 0.045371
  • 判斷： P-value (0.045371) < 0.05。因此，「交通流量」對「每日營業額」的影響是顯著的。
• 地理區位 ($X_3$)：
  • P-值 = 0.9759
  • 判斷： P-value (0.9759) > 0.05。因此，「地理區位」對「每日營業額」的影響是不顯著的。

4. 潛在錯誤與修正：

• 地理區位的處理： 「地理區位」是一個類別變數 (Categorical Variable)，有 3 個類別 (1, 2, 3)。在迴歸分析中，類別變數通常需要進行編碼 (Encoding)，例如使用虛擬變數 (Dummy Variables)。

  • 常見的做法是選擇一個類別作為參考組 (Reference Group)，然後為其他類別建立虛擬變數。例如，若將「地理區位 1 (商業區)」設為參考組，則：
    • 地理區位 2 (住宅區) 設為虛擬變數 $D_2$，若地理區位為 2 則 $D_2=1$，否則 $D_2=0$。
    • 地理區位 3 (住商混合區) 設為虛擬變數 $D_3$，若地理區位為 3 則 $D_3=1$，否則 $D_3=0$。
  • 迴歸方程式會變成：$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_2' D_2 + \beta_3' D_3 + \epsilon$。
  • 在此迴歸結果中，「地理區位」的係數是 0.01697，P-值高達 0.9759，顯示不顯著。這可能是因為：
    a. 直接將類別變數當連續變數處理： 這是錯誤的做法。將 1, 2, 3 視為數值大小關係，忽略了類別之間的差異可能並非等距的。
    b. 編碼錯誤： 如果使用了虛擬變數，但編碼方式或結果有誤。
    c. 樣本數不足： 總共只有 9 個樣本，用於估計 4 個參數（截距 + 3 個預測變數），自由度只有 5，這使得模型的統計檢力 (Statistical Power) 較低，即使存在真實影響也可能檢定不出來。

• 樣本數問題 (n=9)： 樣本數非常小。一般建議迴歸分析的樣本數至少應為預測變數數量的 10-20 倍。此處有 3 個預測變數，建議樣本數至少為 30-60。樣本數過少會導致：

  • 迴歸係數的標準誤較大，降低統計檢力。
  • 調整的 R 平方可能遠低於 R 平方。在此例中，R 平方為 0.82138，但調整的 R 平方僅為 0.714208，差異較大，這也暗示模型可能過度擬合（overfitting）或自變數數量相對於樣本數太多。
  • 模型對異常值 (Outliers) 或離群點 (Influential Points) 非常敏感。

結論與修正建議：

本題要求解釋四個研究方法學上的名詞，總分 25 分，其中 Mediator & Moderator 佔 10 分，顯示其重要性。

核心觀念： 這些名詞涵蓋了統計學中的概念 (PRE, Mediator, Moderator) 和質性研究的方法論 (Grounded Theory, Unobtrusive Research)。

解題步驟：

5.1 Proportionate Reduction of Error (PRE) (5%)

• 中文名稱： 誤差比例減少量。
• 定義： PRE 是一個衡量模型解釋能力的指標，尤其常用於評估統計模型（如迴歸分析）或分類系統的有效性。它表示，相較於一個沒有任何預測變數（或只包含截距項）的「空模型」(null model) 所產生的誤差，新的模型能減少多少誤差。
• 計算方式：
  $\text{PRE} = \frac{\text{Error}_{\text{null}} - \text{Error}_{\text{model}}}{\text{Error}_{\text{null}}}$
  其中：
  • $\text{Error}_{\text{null}}$：空模型下的誤差總和（例如，Sum of Squares Total, $SST$）。
  • $\text{Error}_{\text{model}}$：模型包含自變數後的誤差總和（例如，Sum of Squares Residual, $SSR$）。
• 與 R 平方 (R²) 的關係： 在線性迴歸中，PRE 等於 R 平方。
  $\text{PRE} = \frac{SST - SSR}{SST} = 1 - \frac{SSR}{SST} = R^2$
• 意義： PRE 值介於 0 到 1 之間。值越接近 1，表示模型對應變數的解釋能力越強，誤差減少得越多。值接近 0 表示模型解釋能力很弱。

【答案】誤差比例減少量 (Proportionate Reduction of Error, PRE) 是衡量一個統計模型（如迴歸模型）或一個分類系統解釋應變數變異量的指標。它表示相較於一個沒有預測變數的「空模型」所產生的誤差，目前的模型能減少多少比例的誤差。計算公式為 $\text{PRE} = \frac{\text{Error}_{\text{null}} - \text{Error}_{\text{model}}}{\text{Error}_{\text{null}}}$。在線性迴歸分析中，PRE 等於 R 平方 ($R^2$)。PRE 值越高，表示模型的解釋力越強。

5.2 Grounded Theory (5%)

• 中文名稱： 紮根理論。
• 定義： 紮根理論是一種質性研究方法，其核心目標是從收集到的數據（通常是訪談、觀察等）中「歸納」出一個理論，而不是預先假設一個理論然後去驗證它。這個理論是「紮根於」數據之中的。
• 主要特點：
  • 歸納性 (Inductive)： 從具體數據出發，逐步發展出抽象概念和理論。
  • 理論產生 (Theory Generation)： 目標是發展一個能夠解釋現象的理論。
  • 持續比較法 (Constant Comparative Method)： 研究者不斷地將新數據與已有的數據、概念和類別進行比較，以發展和精煉理論。
  • 編碼過程 (Coding Process)： 通常包括開放式編碼 (Open Coding，分析數據的片段)、主軸編碼 (Axial Coding，尋找類別之間的關係) 和選擇性編碼 (Selective Coding，整合所有類別形成核心理論)。
  • 理論抽樣 (Theoretical Sampling)： 根據正在發展的理論，決定下一步要收集哪些數據，以進一步驗證或發展理論。
• 應用： 常用於探索新現象、理解複雜的社會過程、開發新的概念框架等。

【答案】紮根理論 (Grounded Theory) 是一種質性研究方法，其主要目的是從經驗數據中系統性地歸納、發展出一個關於某一現象的理論。它強調從數據本身出發，而不是從預設的理論框架入手。研究者透過持續的數據收集與分析（如開放式編碼、主軸編碼、選擇性編碼）以及理論抽樣，逐步建構出一個能夠解釋現象的理論框架。

5.3 Unobtrusive Research (5%)

• 中文名稱： 非侵入式研究 (或稱隱匿式研究)。
• 定義： 非侵入式研究是指研究者在不直接與研究對象互動或干擾其行為的情況下，收集數據的方法。研究者觀察的是研究對象已經存在或自然產生的行為、產品或記錄，而研究對象可能並不知道自己正在被研究，或者其行為不會因為研究者的存在而改變。
• 方法類型：
  • 內容分析 (Content Analysis)： 分析文本、圖像、音頻、視頻等媒體內容，例如報紙文章、書籍、電影、廣告、社群媒體貼文等。
  • 檔案分析 (Archival Analysis)： 檢視現有的記錄和檔案，例如政府統計數據、醫院記錄、學校成績單、公司財務報表、歷史文獻等。
  • 觀察法 (Observation)： 在不引起研究對象注意的情況下進行觀察，例如透過單向玻璃觀察兒童遊戲，或利用現有監視器畫面分析人群行為。
• 優點：
  • 減少反應偏誤 (Reactivity Bias)，即研究對象因知道被觀察而改變行為。
  • 可以研究歷史事件或已經發生的行為。
  • 通常成本較低，且數據可得性高（如果檔案存在）。
• 缺點：

本題要求規劃一個研究設計，以了解如何提高農民對不同智慧農業科技的使用。這是一個應用性的研究設計問題，需要結合研究方法學的知識，考慮研究目的、對象、方法、變數、數據收集與分析等各方面。

核心觀念：

1. 研究目的明確化： 核心是「提高農民使用智慧農業科技」。這意味著需要找出影響使用的因素，並據此提出策略。
2. 研究對象： 農民。需要考慮農民的異質性（如年齡、教育程度、規模、地區、對科技的熟悉度等）。
3. 研究方法選擇： 混合方法 (Mixed Methods) 通常是處理複雜社會問題的最佳選擇，結合量化與質性研究的優勢。
4. 關鍵變數識別：
   • 應變數 (DV)： 農民對智慧農業科技的使用程度（例如：使用率、頻率、滿意度、投入程度等）。
   • 自變數 (IVs) / 影響因素：
     • 科技本身因素： 易用性、實用性、成本效益、技術成熟度、資訊可得性。
     • 農民個人因素： 年齡、教育程度、對科技的態度、風險承擔能力、資訊素養、過去經驗。
     • 環境/社會因素： 政策支持、政府補助、同儕影響、農村基礎設施（網路）、推廣服務、示範區。
5. 研究步驟規劃： 邏輯清晰，環環相扣。

研究設計規劃：

研究名稱： 提升農民對智慧農業科技採用意願與實踐之研究

研究目的：

1. 探討影響農民採用智慧農業科技的關鍵因素。
2. 評估不同智慧農業科技（如：精準灌溉系統、無人機監測、智慧溫室、農事管理APP等）的採用現況與差異。
3. 提出具體可行的策略，以提高農民對智慧農業科技的使用率與滿意度。

研究架構 (Conceptual Framework)：

本研究將採用一個整合性的研究架構，結合科技接受模型 (TAM)、創新擴散理論 (IDT) 與社會經濟因素，來探討影響農民採用智慧農業科技的因素。

• 自變數 (IVs)：
  • 科技屬性： 感知有用性 (Perceived Usefulness)、感知易用性 (Perceived Ease of Use)、成本效益 (Cost-Effectiveness)、技術成熟度 (Technological Maturity)。
  • 個人屬性： 年齡、教育程度、農業經驗、對科技的態度 (Innovativeness)、資訊素養。
  • 環境屬性： 政策支持與補助 (Policy Support & Subsidies)、推廣服務與培訓 (Extension Services & Training)、同儕採用情況 (Peer Adoption)、農村基礎設施 (Rural Infrastructure, e.g., internet connectivity)。
• 中介變數 (Potential Mediators)： 感知風險 (Perceived Risk)、採納意願 (Intention to Adopt)。
• 應變數 (DV)： 智慧農業科技的實際採用行為 (Actual Adoption Behavior) 及採用程度 (Level of Adoption)。

研究方法：混合方法研究設計 (Mixed Methods Research Design)

本研究將採用「由量入質」 (Sequential Explanatory) 的混合方法設計，先進行大規模量化調查，再透過質性深入訪談來解釋量化結果。

第一階段：量化研究 (Quantitative Research)

1. 研究對象與抽樣：

   • 母體： 全國各地的農民（可依作物別、地區別、農場規模別進一步細分）。
   • 抽樣方法： 分層隨機抽樣 (Stratified Random Sampling)。
     • 分層標準： 地區（如北、中、南、東部）、農作物類別（如水稻、蔬菜、水果、特用作物）、農場規模（小農、中農、大型農場）。
     • 抽樣單位： 農民或農場。
   • 樣本數： 根據統計 power 分析，預計樣本數約為 300-500 人，以確保統計推論的可靠性。

2. 數據收集工具：

   • 結構式問卷 (Structured Questionnaire)： 設計問卷以測量上述架構中的自變數、中介變數和應變數。
     • 採用李克特量表 (Likert Scale) 測量態度、感知等構念。
     • 詢問實際使用科技的種類、頻率、投入金額等。
     • 收集農民的基本背景資料（年齡、教育、經驗等）。
   • 問卷發放方式： 可透過郵寄、線上問卷平台、或由研究助理進行面訪（針對較不熟悉科技的農民）。

3. 數據分析：

   • 敘述性統計： 描述農民基本特徵、各科技的採用率、平均使用量等。
   • 信度與效度分析： 檢驗量表內部一致性信度 (Cronbach's Alpha) 和構念效度。
   • 相關分析： 初步檢視各變數間的關係。
   • 迴歸分析 (Regression Analysis)：
     • 多元迴歸： 檢定各類自變數（科技屬性、個人屬性、環境屬性）對「採用行為」的影響力。