為解決「傳統住宅電話調查」與「網路調查」樣本代表性偏差與涵蓋率不佳的問題，本公司特別與調查研究權威洪永泰教授合作，進行「住宅與手機雙底冊調查方法」(Dual Frame Telephone Survey)與「入選機率調整法」(Propensity Score Adjustment: PSA)之研發工作。
「住宅與手機雙底冊調查」(Dual Frame Telephone Survey)係針對一個母體，進行兩種底冊的電話調查（以住宅與手機進行訪問），在合併兩種調查資料後，求出各類民眾電話使用行為之比例（只使用住宅、只使用手機、兩者都用），並以此比例進行加權處理與推論，為目前坊間少見可有效掌握年輕人與唯手機族的科學方法。
住宅與手機雙底冊調查方法示意圖
「入選機率調整法」(Propensity Score Adjustment: PSA)係抽取具代表性之大型面訪案或普查資料之部份樣本來建構虛擬母體，再從虛擬母體中抽出參考樣本，並與一般電話調查或網路調查的樣本合併來進行邏輯迴歸模型(logistic regression model)。在模型得出預測入選面訪樣本的機率值後(popensity score)，透過集群分析，將合併樣本分為數個次樣本分組(subclass)來計算分層修正係數fc，並依此係數調整電訪或網路調查的估價值。此方法常見用於公共衛生、市場研究領域，國外採行之多年，為校正小樣本、偏差樣本的最佳方法。
入選機率調整法操作示意圖
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