114 一般警察特考三等 犯罪防治人員類別預防組 社會科學研究法 考古題詳解

114 年・一般警察特考・三等・犯罪防治人員類別預防組
試題代碼 社會科學研究法

第 一 題25 分

政府刻正推廣各機關積極運用人工智慧(AI)技術,以進行循證施政。例如,運用非監督式機器學習(unsupervised machine learning)一次性分析大量複雜的資料,進行條件分類、趨勢預測以及分群,將不同的政策服務使用者進行相似分群,而找到需要相似類型服務的民眾。

請說明非監督式機器學習的內涵。

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核心觀念

本題考查非監督式機器學習(unsupervised machine learning)的定義、資料特性與常見用途。其核心是:模型面對沒有預先標示答案或類別的資料,自行從資料中的特徵與結構找出規律。

與監督式學習不同,非監督式學習沒有已知的「輸入—正確輸出」標籤供模型訓練,也不是先指定每筆資料所屬類別,再讓模型辨認。模型依資料的相似程度或內部關聯,探索資料的分布與群組。

解題方法

作答可依序說明「資料是否有標籤」、「模型要找出什麼」及「如何應用於題目情境」:

  1. 資料沒有標籤:例如政策服務使用者的資料並未事先標明「需要哪一類服務」。
  2. 模型探索資料結構:依據資料特徵間的相似性、距離或關聯,辨識群組、資料分布或低維度結構。
  3. 將結果用於分析與決策:分析者據此理解不同民眾的特徵與需求,作為服務規劃或後續政策評估的參考。

常見方法包括:

  • 分群分析:將特徵相近的個案歸為同一群,例如 kk-means 分群。
  • 降維分析:將多項特徵整理成較少的綜合維度,以便呈現資料結構,例如主成分分析。
  • 關聯分析:找出資料項目間常共同出現的模式,例如關聯規則分析。

套用題目情境

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第 二 題25 分

某項政府調查報告書中指出:「本調查之抽樣方法係採用分層隨機抽樣,總計完成有效樣本數為 1,068 份,在 95% 的信心水準下,最大可能抽樣誤差不超過正負 3 個百分比。」

請針對這段敘述,說明何謂 95% 信心水準,以及如何計算「最大可能抽樣誤差不超過正負 3 個百分比」。

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核心觀念

本題考查母體比例估計的信賴水準與最大可能抽樣誤差。抽樣誤差是樣本統計量與母體真值之間因抽樣而產生的差異;信賴水準則描述重複抽樣並依相同方法建立信賴區間時,這些區間涵蓋母體真值的長期比例。

題目採分層隨機抽樣,並未提供各層樣本配置、權數與設計效果等細節。因此,依一般考題的常見假設,以簡單隨機抽樣下母體比例的最大誤差公式估算;實際分層抽樣的誤差仍須依各層設計及加權方式計算。

解題方法

母體比例的抽樣誤差上限為:

E=zα/2p(1−p)nE=z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}

其中,EE 是誤差幅度,zα/2z_{\alpha/2} 是信賴水準對應的標準常態分配臨界值,pp 是母體比例的估計值,nn 是有效樣本數。

題目給定 95% 信心水準,雙尾檢定下 α=1−0.95=0.05\alpha=1-0.95=0.05,故臨界值約為 zα/2=1.96z_{\alpha/2}=1.96。若調查尚無先驗比例,最大變異出現在 p=0.5p=0.5,因為 p(1−p)p(1-p) 在 p=0.5p=0.5 時達到最大值 0.250.25。代入有效樣本數 n=1,068n=1{,}068:

E=1.960.5(1−0.5)1,068=1.960.251,068≈1.96(0.0153)≈0.0300E=1.96\sqrt{\frac{0.5(1-0.5)}{1{,}068}} =1.96\sqrt{\frac{0.25}{1{,}068}} \approx 1.96(0.0153) \approx 0.0300
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第 三 題25 分

我們進行量化的社會資料分析時,重心就是了解「次數分配」(frequency distribution)。

請說明次數分配的意義,並討論如何描述次數分配。

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核心觀念

**次數分配(frequency distribution)**是將一組資料依變數的取值或類別整理,呈現每個取值或類別出現的次數。它把原始資料濃縮成容易閱讀的摘要,讓研究者先掌握資料的基本樣貌,再進一步比較或分析。

以「受試者每週運動天數」為例,可整理為:

每週運動天數次數
0 天3
1 天5
2 天8
3 天4

表中「2 天」出現 8 次,即其次數為 8;各類別次數加總等於觀察值總數 NN。

次數分配可呈現為次數表,也可用長條圖、直方圖、折線圖等圖形表示。類別資料通常使用長條圖;連續資料則常先分組,再以直方圖呈現。

如何描述次數分配

描述次數分配時,主要觀察下列面向:

  1. 集中趨勢:資料集中在哪裡 說明資料的中心位置,常用平均數、中位數、眾數描述。平均數適合分配大致對稱且沒有極端值的情形;資料偏態或有極端值時,中位數較能代表典型位置;眾數則指出最常出現的值或類別。

  2. 離散程度:資料分散得多廣 說明各觀察值彼此差異及分布範圍,常用全距、四分位距、變異數及標準差。標準差愈大,通常表示資料距平均數愈分散。

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第 四 題25 分

暑假將屆,為了提升青少年犯罪防制成效,內政部想要了解當前青少年的休閒型態,現在委託您辦理一項研究工作,運用焦點團體訪談方法蒐集資料。

這項研究專案的辦理期程為一個月、經費預算 80 萬元,針對各縣市國高中辦理至少 40 場焦點座談。請您提供一份服務建議書,內容包含專案大綱與管理,敘述研究預定內容及範圍、資料蒐集方法、工作規劃及預期成果等。

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核心觀念

本題考查焦點團體訪談的研究設計,以及如何將研究目的轉化為可執行、可管理的委託研究計畫。焦點團體訪談是由主持人依研究目的引導一組受訪者互動討論,蒐集其經驗、看法與彼此回應的質性資料;重點在掌握觀點及其形成脈絡,不在以少數樣本推估全體青少年的比例。

題目要求一個月內、經費新臺幣 80 萬元、針對各縣市國高中辦理至少 40 場座談,因此服務建議書須同時交代研究範圍、抽樣與訪談設計、執行期程、品質及倫理管理、經費配置和預期成果。此題未要求適用特定法條,應以研究倫理及個人資料保護原則說明受訪者保障。

解題方法

先把題目給定的限制轉成計畫規格:研究對象為國高中青少年;資料方法為焦點團體訪談;場次不得少於 40 場;期程為一個月;總預算為 80 萬元。再依「研究目的—取樣與場次—資料蒐集—分析—管理與成果」安排建議書內容,確保每項工作都能在期限和預算內完成。

設計上宜採目的性分層取樣,兼顧地區、學段、性別及不同生活型態;每場以 6 至 8 人為原則,控制討論時間並促進組員互動。40 場座談至少可蒐集約 240 至 320 人次的團體討論資料;這是質性研究的資料規模,不能直接視為全國青少年代表性樣本。

參考服務建議書

一、專案名稱與研究目的

**專案名稱:**青少年休閒型態與犯罪防制相關因素焦點團體研究。

研究目的:

  1. 描述青少年平日及假日的主要休閒活動、參與頻率、時間與同伴型態。
  2. 探討家庭、學校、同儕、社區及網路環境如何影響休閒選擇。
  3. 了解青少年對休閒資源可近性、參與障礙及安全環境的感受。
  4. 探索休閒活動、同儕互動與偏差行為風險之間的關聯經驗,作為犯罪預防政策與方案規劃參考。

本研究採質性探索取向,呈現多元經驗及其脈絡,不以訪談結果推估各類休閒活動的全國盛行率,也不將個別受訪者標記為犯罪風險者。

二、研究內容及範圍

**研究對象:**各縣市國中、高中(含高職)在學青少年。依研究目的及招募條件,納入不同年級與生活背景的學生;必要時另設家長或學校人員場次作為補充,但不取代青少年座談場次。

研究範圍:

  • 休閒活動類型:運動、社團、閱讀、影音與遊戲、社群媒體、戶外活動及其他自主活動。
  • 參與情形:平日與假日時間分配、參與頻率、同伴組成及活動場所。
  • 影響因素:個人興趣、同儕邀約、家庭規範、課業壓力、校園及社區資源、交通與費用。
  • 犯罪預防相關經驗:休閒場所的安全感、同儕壓力、網路接觸、衝突或風險情境,以及青少年認為有助於安全參與的支持與資源。

三、資料蒐集方法

(一)焦點團體設計

規劃至少 40 場,每場 6 至 8 名學生,討論約 60 至 90 分鐘,另預留報到及休息時間。採分層目的性取樣,依北、中、南、東及離島等區域、國高中學段,以及不同城鄉或校園條件安排場次;實際縣市及學校配置依招募可行性調整,並於成果中交代涵蓋範圍。每場避免同儕關係過度緊密或權力差異影響發言,必要時依年級、性別或學段分組。

(二)訪談大綱

以半結構式題綱引導討論,包含:

  1. 一週中最常進行的休閒活動及選擇原因。
  2. 平日、假日與寒暑假活動安排的差異。
  3. 參與活動時常與誰同行,如何取得活動資訊。
  4. 家庭、學校、社區及網路對休閒選擇的影響。
  5. 參與休閒活動遇到的費用、交通、時間、場地或安全障礙。
  6. 同儕互動及特定場域中曾遇到的壓力、衝突或風險情境。
  7. 對學校、地方政府及中央政府改善青少年休閒服務的建議。

題目使用中性、開放式語句,不誘導受訪者承認違法或不當行為,也不要求揭露可識別個人或他人的敏感細節。

(三)招募、同意與紀錄

由學校或合作單位協助轉知研究資訊,採自願報名或經同意後邀請。向學生及其法定代理人說明研究目的、參與方式、錄音用途、資料保存與退出權利,取得所需同意;未取得同意者不納入。座談以代碼取代姓名,錄音及逐字稿限研究團隊依權限存取,成果不呈現可辨識個人、學校或特定事件的細節。若討論出現即時安全疑慮,依事前說明的保護與通報程序處理。

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