立意抽樣設計的目的在於確實取得抽樣樣本，透過抽樣所得 樣本之研究，可以代表所欲研究的母體。立意抽樣有時稱為專家 抽樣(expert sampling)、或判斷抽樣(judgment sampling)，是 指研究人員根據某種目的，刻意尋找具備某種特質的個體來組成 研究樣本。
(一) 界定研究母體
本研究之研究母體設定為曾經，因無法確切推估曾經至郵政 儲匯業務消費之顧客，故本研究以接受問卷之受試者為樣 本。根據內政部統計（2013 年 9 月底）全台灣總人口共有 2,335 萬 6,588 人，其中台北市總人口統計數量為 268 萬 1,584 人，
推算本研究之研究母體約為 268.1 萬人。
(二) 建立抽樣架構與抽樣方法
基於時間以及人力、物力之考量，本研究在抽樣方法上採取 立意抽樣。經徵得郵政同仁同意，分別於北投郵局、士林郵 局、中山郵局、松山郵局、永春郵局、南港富康郵局、台北 信維郵局、木柵郵局、深坑郵局、台北光復郵局等 10 間郵局，
將問卷放置於儲匯郵務窗口發送，填妥完畢即送飲料一瓶。
(三) 決定樣本大小
本研究樣本大小的決定，係依據 Roscoe(1975)所提出的下列 四項原則：
1. 適合做研究的樣本數目，以三十個樣本數至五百個樣本數 之間較為適當。
2. 當樣本數被分成數個子樣本群(如職業、所得)時，則每個 子樣本群內至少須具備三十個樣本數。
3. 在從事多變量之研究時，樣本數至少要大於研究中變數數
31
倍，並且以十倍或以上為佳。
4. 對於有實驗控制的簡單實驗研究而言，樣本數在十個至二 十個左右是適當的。
此外，根據簡單隨機抽樣之下的取樣原則，採用「絕對精準 度法」來評估比率的樣本大小，其估算方式如下：
n：樣本數
E：可容忍之誤差 P：樣本比率 α：顯著水準
由於 P 值未知，且上式為 P(1-P)之遞減函數，又因 0≦P(1-P)
≦1/4，故以 P=0.5 代入，使得 n 值最大。且本研究中，若設定容 忍誤差 E=0.05 及顯著水準 α=0.05，可求得 n=384.16。由此可知 有效樣本至少需 385 份。
(四) 收集樣本資料
本研究於民國 102 年 6 月 1 日至民國 102 年 7 月 31 日，共計 兩個月，分別於台北郵局管轄下之 10 間郵局，進行立益抽樣 研究問卷之發放，共計發出 550 份問卷。
(五) 評估抽樣結果
問卷發放結果總計回收 507 份問卷，回收率為 92.18%，經過 初步整理，剃除填答不完整，或從未至郵政儲匯窗口消費之 無效受測問卷後，實得有效問卷為 452 份，有效問卷回收率 為 89.35%。以下為有效樣本之特徵統計分配概況。
32
表 3-7 樣本性別狀況統計分配
性別 樣本數 有效百分比
男 222 49.12%
女 230 50.88%
表 3-8 樣本年齡統計分配
年齡 樣本數 有效百分比
19 歲以下 25 5.5%
20~29 歲 158 35.0%
30~39 歲 148 32.7%
40~49 歲 76 16.8%
50~59 歲 39 8.6%
60 歲以上 6 1.3%
表 3-9 樣本職業統計分配
職業 樣本數 有效百分比
軍公教 105 23.2%
服務業 88 19.5%
商 60 13.3%
工 44 9.7%
學生 59 13.1%
家管 35 7.7%
其他 61 13.5%
表 3-10 樣本婚姻狀況統計分配
婚姻狀況 樣本數 有效百分比
未婚 259 57.30%
已婚 193 42.70%
33
表 3-11 樣本教育程度統計分配
教育程度 樣本數 有效百分比
高中職 82 18.1%
大學(大專院校) 276 61.1%
研究所(含)以上 94 20.8%
表 3-12 樣本可支配所得統計分配
可支配所得 樣本數 有效百分比
3 萬元以下 189 41.8%
3~5 萬元 170 37.6%
5~10 萬元 86 19.0%
10 萬元以上 7 1.5%
3.6 資料處理與分析方法