Vui lòng download xuống để xem tài liệu đầy đủ.

Chương 5: CHỌN MẪU NGHIÊN CỨU

Chia sẻ: | Ngày: | Loại File: pdf | 18 trang

0
489
lượt xem
169
download

Vì sao cần phải chọn mẫu? Đảm bảo tính ngẫu nhiên, đại diệng, chính xác; Vấn đề chi phí và thời gian trong nghiên cứu; Thiệt hại về mẫu thử. Sai số không lấy mẫu: 1. Lập báo cáo không chính xác do người trả lời (phỏng đóan lệch lạc, ký ức không chính xác, trí nhớ nghèo nàn,…) 2. Xác định vị trí hiện tại của người trả lời không đúng

Lưu

Chương 5: CHỌN MẪU NGHIÊN CỨU
Nội dung Text

  1. Chương 5 CHỌN MẪU NGHIÊN CỨU 5.1 Lấy mẫu trong nghiên cứu tiếp thị 5.2 Qui mô của mẫu hay cỡ mẫu Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 5.1 LẤY MẪU TRONG NGHIÊN CỨU TIẾP THỊ Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 1
  2. Vì sao cần phải chọn mẫu? • Đảm bảo tính ngẫu nhiên, đại diện, g , ạ ệ , chính xác; • Vấn đề chi phí và thời gian trong nghiên cứu; • Thiệt hại về mẫu thử thử. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Sai lệch do chọn mẫu và không do chọn mẫu Sai lệch do Sai lệch không do chọn mẫu SE chọn mẫu NE Tăng  kích  thước  SE NE mẫu SE NE NE  NE max n N SE 0 Nguồn: Joselyn, R.W. (1977), Designing the Marketing Research Project, New York: Mason/Charter Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 2
  3. SAI SỐ KHÔNG LẤY MẪU 1. Lập báo cáo không chính xác do người trả lời (phỏng đóan lệch lạc, ký ức không chính xác, trí nhớ nghèo nàn,…) 2. Xác định vị trí hiện tại của người trả lời không đúng 3. Thiết kế lấy mẫu nghèo nàn- chẳng hạn, thiếu khả năng đị h vị trí những người hiế ă định ị í hữ ời trả lời do những hướng dẫn nghèo nàn, bản đồ xấu, địa chỉ không có,… Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn SAI SỐ KHÔNG LẤY MẪU (tt) 4. Lý giải sai các vấn đề do dùng từ ngữ mập mờ 5. Những người trả lời chấm dứt tham gia ở ấ khâu thu thập số liệu vì cảm thấy quá lâu, quá vô vị hay quá riêng tư 6. Thất bại của những người phỏng vấn theo dõi các hướng dẫn chỉ dẫn người trả lời dẫn, lời, chỉ cách không bằng lời, ghi chép có sai lầm 7. Mã hóa và/hoặc hiệu chỉnh dữ liệu sai lầm Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 3
  4. TIẾN TRÌNH CHỌN MẪU Bước 1: Xác định tổng thể nghiên cứu Bước 2: Thiết lập cấu trúc mẫu (khung chọn mẫu) của tổng thể Bước 3: Chọn phương pháp lấy đơn vị mẫu ( phi xác suất hoặc xác suất) Bước 4: Xác định cỡ mẫu/kích thước mẫu Bước 5: Viết những chỉ dẫn để nhận ra và chọn các phần tử thật của mẫu Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Tổng thể nghiên cứu • Tổng thể nghiên cứu/Quần thể/Đám đông (Population/Universe) là tòan thể đối tượng cần nghiên cứu, một tổng thể hữu hạn, mang tính chất bình thường và cụ thể. • Ví dụ: Số hộ gia đình, số sinh viên đại ụ ộg , ạ học, số cửa hàng bách hóa, số doanh nghiệp quốc doanh, số bác sĩ,… Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 4
  5. Cấu trúc mẫu/Khung chọn mẫu • Cấu trúc mẫu/Khung chọn mẫu (Sampling frame) là danh sách liệt kê tất cả các đối tượng ấ ố của tổng thể nghiên cứu từ đó ta sẽ chọn ra mẫu nghiên cứu • Ví dụ: Danh sách của tất cả các hộ gia đình có thuê bao điện thọai khi ta cần thọai, chọn một mẫu nghiên cứu để thực hiện phỏng vấn qua địện thọai về một vấn đề tiếp thị nào đó Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU • Chọn mẫu xác suất - ngẫu nhiên • Chọn mẫu phi xác suất Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 5
  6. Đơn vị lấy mẫu Đơn vị lấy mẫu/Đơn vị dùng chọn mẫu (Samping units) Người ta thường chia đám đông ra thành nhiều nhóm có những đặc tính cần thiết. Những nhóm có được sau một quá trình chia nhỏ của đám đông được gọi là đơn vị chọn mẫu (sampling unit). Ví dụ: chúng ta có thể chia nhỏ đám đông dựa theo đơn vị hành chánh thành các quận huyên chánh, huyên, rồi đến phường xã, sau đó là các hộ gia đình. Các quận huyện, phường xã, hộ gia đình là các đơn vị mẫu. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Các phương pháp chọn mẫu THEO XÁC SUẤT PHI XÁC SUẤT - Ngẫu nhiên đơn giản - Thuận tiện - Hệ thống - Phán đoán - Phân tầng - Phát triển mầm - Theo nhóm - Định mức Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 6
  7. So sánh chọn mẫu xác suất và phi xác suất Xác suất Phi xác suất Ưu điểm Tính đại diện cao Tiết kiệm thời gian Khái quát hóa cho và chi phí tổng thể Nhược Tốn kém thời gian Tính đại diện thấp điểm ể và chi phí hi h Phạm vi sử Nghiên cứu mô tả, Nghiên cứu thử dụng khám phá và quan nghiệm, thăm dò hệ nhân quả Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN (Phải có danh sách - khung chọn mẫu) • Rút thăm, thẻ ngẫu nhiên , g • Dùng bảng số ngẫu nhiên nếu tổng thể lớn • Dùng máy tính để chọn Ví dụ: kiểm tra chất lượng sản phẩm ể ấ ẩ trong dây chuyền sản xuất hàng lọat. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 7
  8. CHỌN MẪU HỆ THỐNG • Chọn ngẫu nhiên mẫu đầu tiên ọ g • Sau đó dùng bước nhảy (lặp đi lặp lại) căn cứ vào N và n k= N/n • Áp dụng tốt nếu danh sách tổng thể được xếp ngẫu nhiên (giảm sai lệch d đ ế ẫ hiê ( iả i lệ h do tuần hoàn theo bước nhảy) Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU HỆ THỐNG (tt) Ví dụ: Dựa vào danh sách bầu cử tại 1 ụ ự ạ thành phố, ta có danh sách theo thứ tự vần của tên chủ hộ, bao gồm 240.000 hộ. Ta muốn chọn một mẫu có 2000 hộ. hộ Vậy khỏang cách chọn là k = 240.000/2000=120, có nghĩa là cứ cách 120 hộ thì ta chọn 1 hộ vào mẫu Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 8
  9. NGẪU NHIÊN XẾP TẦNG • Phổ biến nhất vì tính chính xác & đại diện cao • Chia tổng thể ra từng nhóm nhỏ theo 1 tiêu thức nào đó gọi là tiêu thức phân tầng (thu nhập, giới tính, tuổi tác, trình độ văn hóa, nhân khẩu...) • Chọn ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phân tầng theo tỉ lệ với độ lớn của nhóm • Quan trọng là chọn tiêu thức phân tầng phù hợp (trường hợp số liệu không có sẵn) Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn NGẪU NHIÊN XẾP TẦNG (tt) Ví dụ: Một toà soạn báo muốn tiến hành nghiên cứu trên một mẫu 1000 doanh nghiệp t ê cả ứ tê ột ẫ d h hiệ trên ả nước về sự quan tâm của họ đối với tờ báo nhằm tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo trên báo. Toà soạn có thể căn cứ vào các tiêu thức : vùng địa lý (miền Bắc, miền Trung, miền Nam) ; hình thức sở hữu (quốc doanh, ngoài quốc doanh, công ty 100% vốn nước ngoài,…) để quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 9
  10. CHỌN MẪU THEO NHÓM/KHỐI • Trước tiên lập danh sách tổng thể chung theo từng khối (như làng, xã, phường, lượng sản phẩm sản xuất trong 1 khoảng thời gian…). Sau đó, ta chọn ngẫu nhiên một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn. • Thường dùng phương pháp này khi không có sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng ầ ổ thể cần nghiên cứu. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU THEO NHÓM/KHỐI (tt) Ví dụ: Tổng thể chung là sinh viên g g của một trường đại học. Khi đó ta sẽ lập danh sách các lớp chứ không lập danh sách sinh viên, tiếp th tiế theo là chọn ra các lớp để h á lớ điều tra. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 10
  11. CHỌN MẪU THUẬN TIỆN • Dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫu ể ẫ • Chỉ dùng cho nghiên cứu thăm dò, trắc nghiệm, không dùng cho nghiên cứu mô tả hay nhân quả vì tính đại diện không cao Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU THUẬN TIỆN (tt) Ví dụ: nhân viên điều tra có thể chặn bất cứ người nào mà họ gặp ở ấ trung tâm thương mại, đường phố, cửa hàng,.. để xin thực hiện cuộc p phỏng vấn. Nếu người được p g g ợ phỏng g vấn không đồng ý thì họ chuyển sang đối tượng khác. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 11
  12. CHỌN MẪU PHÁN ĐÓAN Là phương pháp mà phỏng vấn viên là người tự đưa ra phán đoán về đối tượng cần chọn vào mẫu. Như vậy tính đại diện của mẫu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và sự hiểu biết của người tổ chức việc điề tra iệc điều và cả người đi thu thập dữ liệu. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU PHÁN ĐÓAN (tt) Ví dụ: Nhân viên phỏng vấn được yêu cầu đến các trung tâm thương mại ầ ế chọn các phụ nữ ăn mặc sang trọng để phỏng vấn. Như vậy không có tiêu chuẩn cụ thể “thế nào là sang trọng” ụ g ọ g mà hoàn toàn dựa vào phán đoán để chọn ra người cần phỏng vấn. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 12
  13. CHỌN MẪU PHÁT TRIỂN MẦM • Các mẫu đầu tiên được chọn theo phương pháp xác suất • Các mẫu bổ sung tiếp theo được chọn ra từ việc cung cấp thông tin qua hình thức nhờ giới thiệu • Áp dụng cho các nội dung nghiên cứu khá đặc biệt, không phổ biến. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU TRIỂN MẦM (tt) Ví dụ: Chúng ta cần nghiên cứu thị trường dụng cụ chơi golf tại TP HCM TP.HCM và đối tượng để thu thập dữ liệu là những người chơi golf. Chúng ta có thể chọn được một vài người chơi golf (chọn mầm) và thông qua những người này để tìm những phần tử khác (phát triển mầm) tham gia vào mẫu. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 13
  14. CHỌN MẪU THEO HẠN MỨC • Tổng thể quá lớn, sự khác biệt (biến động) giữa các phần tử không lớn • Tổng thể đã được phân tổ nhóm trước (đồng nhất) chỉ chọn cho đủ số lượng không cần ngẫu nhiên • Dựa vào đặc tính kiểm soát (tiêu thức ể phân tổ) của từng nhóm để chọn Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn CHỌN MẪU THEO HẠN MỨC/ ĐỊNH NGẠCH (tt) Ví dụ: Nhà nghiên cứu yêu cầu các vấn viên đi phỏng vấn 800 người có tuổi trên 18 tại 1 thành p g ạ phố. Nếu áp dụng phương pháp chọn mẫu định ngạch, ta có thể phân tổ theo giới tính và tuổi như sau: chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 18 đến 40, chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 40 trở lên. Sau đó nhân viên điều tra có thể chọn những người gần nhà hay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ nhanh chóng hoàn thành công việc. Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 14
  15. 5.2 QUI MÔ CỦA MẪU HAY Ô Ủ Ẫ CỠ MẪU Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Các yếu tố khác ảnh hưởng đến cỡ mẫu • Mục tiêu nghiên cứu • Yêu cầu của dữ liệu phân tích • Hạn chế về thời gian • Hạn chế về chi phí • Cỡ mẫu tương quan với độ lớn của ẫ t ới lớ ủ tổng thể • Cỡ mẫu khi chọn mẫu phi xác suất Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 15
  16. Quy trình xác định cỡ mẫu Xác định mức sai số cho phép Định rõ độ tin cậy Xác định giá trị Z theo độ tin cậy Ước lượng độ lệch chuẩn Sử dụng công thức thống kê Chọn mẫu thích hợp Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Xác định sai số cho phép/Dung sai Sai số cho phép/Dung sai E (Allowable Error) Ví dụ 1: Điều tra thu nhập trung bình trên một địa bàn ụ ập g ộ ị dân cư, ta muốn rằng ước lượng về thu nhập trung bình của mẫu sẽ nằm trong khỏang trên dưới 50.000 đồng so với trị số trung bình thật của tổng thể nghiên cứu, khi đó E= ± 50.000. Ví dụ 2: Điều tra mức tiêu thụ trung bình về bia, ta muốn rằng ước lượng về mức tiêu thụ trung bình về bia của ằ ề ề mẫu nằm trong khỏang trên dưới 5% hay 0,05 so với trị số trung bình thật của tổng thể nghiên cứu, khi đó: E = ± 0,05 Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 16
  17. Xác định trị số Z • Trị số Z gắn với mức độ tin cậy • Ví dụ: Chọn độ tin cậy (1 α) = 95% (1- (Mức độ ý nghĩa α =5% = 0,05) => Z = 1,96 Vài trị số Z thường dùng (trích từ giáo trình thống kê) (1-α) (1 ) Z (1-α) (1 ) Z 90% 1,645 99% 2,58 95% 1,96 99,7% 3 Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Ước lượng độ lệch chuẩn Khi số đo là các đại lượng tuyệt đối thì ước lượng độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu 2 (∑x)2 ∑x - n S= n-1 S: độ lệch chuẩn ộ ệ n: tổng số quan sát trong mẫu x: giá trị của quan sát Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 17
  18. Ước lượng độ lệch chuẩn Khi số đo là các đại lượng tương đối hay tỉ lệ thì ước lượng tỉ lệ p và q của các hiện tượng tiếp thị đo được từ mẫu nghiên cứu p: tỉ lệ của hiện tượng cần nghiên cứu q: tỉ lệ của hiện tượng trái ngược Ví dụ: Tỉ lệ nữ giới đi xe gắn máy ở TP.HCM là p = 40% = 0,40 => Tỉ lệ nữ giới không đi xe gắn máy ở TP.HCM là q = 60% = 0,60. Luôn luôn: p+q = 100% =1 Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn Công thức tính qui mô mẫu Khi các số đo là số tuyệt đối, định lượng => tính được số trung bình s2Z2 n = E2 Khi các số đo là các số tỉ lệ hay bách phân (%) pqZ2 n = E2 Thạc sĩ Huỳnh Quang Minh Email: minhhqvn@hcm.vnn.vn 18
Đồng bộ tài khoản