12/15/14
1
CHỌN MẪU VÀ CỠ MẪU TRONG
NGHIÊN CỨU Y HỌC
PGS.TS. Lưu Ngọc Hoạt
Viện ĐT YHDP và Y tế Công cộng
Đại học Y Hà Nội
Mục tiêu bài học
Kết thúc khóa học, học viên có khả năng:
1. Phân biệt được các phương pháp chọn mẫu cơ
bản áp dụng trong nghiên cứu khoa học;
2. Nếu được ưu, nhược điểm của từng phương
pháp chọn mẫu và chỉ định áp dụng trong từng
nghiên cứu cụ thể;
3. Phân biệt được các loại công thức tính cỡ mẫu
thường áp dụng và các thành phần cơ bản nêu
trong công thức tính cỡ mẫu.
4. Lựa chọn được công thức tính cỡ mẫu thích hợp
cho một nghiên cứu cụ thể.
QuÇn thÓ
MÉu!
Lùa chän
ngÉu nhiªn!
Ngo¹i suy
ra quÇn thÓ
th«ng qua
c¸c tham
sè mÉu!
QuÇn thÓ!
MÉu!
Lùa chän
cã chñ
®Ých!
KÕt luËn vÒ
quÇn thÓ
th«ng qua ý
kiÕn cña c¸c
®èi t%îng NC!
§Þnh l"îng §Þnh tÝnh
(Bao nhiªu? B»ng nµo?) C¸i g×? Nh" thÕ nµo? T¹i sao?
Kh¸c nhau vÒ chän mÉu
QUẦN THỂ ĐÍCH
Quần thể
nghiên cứu
Mẫu
Tham số quần thể
(µ, σ, P...
)
Mẫu xác suất
 
Ngẫu nhiên đơn
 
Ngẫu nhiên hệ thống
 
Mẫu phân tầng
 
Mẫu chùm
 
Mẫu nhiều bậc
Mẫu không xác suất
 
Mẫu kinh nghiệm
 
Mẫu thuận tiện
 
Mẫu chỉ tiêu
 
Mẫu có mục đích.
Chọn
mẫu
Ước lượng
• Điểm
• Khoảng
Kiểm định
giả thuyết
Suy luận
thống
kê
(chỉ áp
dụng cho
mẫu xác
suất với
cỡ mẫu
đủ lớn)
Kết luận ngoại suy
Các test
thống kê
Gía trị p
Lựa chọn
Mô tả các tham số mẫu
(
trình bày kết quả nghiên cứu)
Tham số mẫu
( , s, p...)
Biến số
Thống kê
mô tả
Thống kê suy luận
Vai trò của chọn mẫu và cơ mẫu trong NC
12/15/14
2
MÉu trong nghiªn cøu ®Þnh tÝnh
QuÇn thÓ!
VÊn ®Ò!
MÉu 1!MÉu 4!
MÉu 2!MÉu 3!
KiÓm tra chÐo
®Ó hiÓu s©u
s¾c vÒ vÊn ®Ò
vµ ý kiÕn cña
c¸c ®èi t%îng!
T¹i sao?!
Kiểm tra chéo thông tin bằng các phương
pháp thu thập số liệu khác nhau
QuÇn thÓ!
1 vÊn ®Ò!
Phỏng!
vấn!VÏ b¶n ®å!
Quan s¸t!Th¶o luËn!
KiÓm tra tÝnh
trung thùc cña
th«ng tin!
T¹i sao?!
C¸c kh¸i niÖm liªn quan ®Õn quÇn thÓ
vµ mÉu.
"QuÇn thÓ ®Ých.
"QuÇn thÓ nghiªn cøu. !
"MÉu nghiªn cøu. !
"§¬n vÞ mÉu.
"§¬n vÞ nghiªn cøu.!
"Khung mÉu.
"Mét sè kh¸i niÖm kh¸c.!
 QuÇn thÓ !
Lµ 1 tËp hîp cña nhiÒu ®¬n vÞ hay nhiÒu
c¸ thÓ cã cïng 1 ®Æc tr"ng nµo ®ã
 QuÇn thÓ ®Ých!
Lµ quÇn thÓ mµ ng"êi nghiªn cøu muèn
kÕt luËn cho kÕt qu¶ nghiªn cøu cña m×nh
 QuÇn thÓ nghiªn cøu!
Lµ quÇn thÓ mµ tõ ®ã 1 mÉu nghiªn cøu
®"îc lÊy ra.
12/15/14
3
MÉu nghiªn cøu!
 Lµ 1 tËp hîp con cña 1 quÇn thÓ nghiªn
cøu.
 Cã c¸c ®Æc ®iÓm ®¹i diÖn cho quÇn thÓ
nghiªn cøu !
Mét mÉu tèt lµ mÉu cã thÓ cho phÐp ngo¹i
suy ("íc l"îng) c¸c ®Æc ®iÓm cÇn quan t©m
cña quÇn thÓ tõ mÉu víi ®é chÝnh x¸c vµ tÝnh
kinh tÕ cao nhÊt.
§¬n vÞ mÉu!
 Lµ 1 tËp hîp hay 1 c¸ thÓ thuéc quÇn thÓ
nghiªn cøu mµ lµ c¬ së cho viÖc chän mÉu.
§¬n vÞ nghiªn cøu:!
 Lµ chñ thÓ mµ c¸c ®o l"êng, nghiªn cøu
triÓn khai trªn chñ thÓ ®ã.
Khung mÉu!
 Lµ 1 tËp hîp c¸c ®¬n vÞ mÉu.
 Nã cã thÓ lµ 1 danh s¸ch hay 1 b¶n ®å.
 ®"îc chuÈn bÞ tr"íc cho mét sè kü thuËt
chän mÉu.
Bèn yªu cÇu khi lÊy mÉu nghiªn cøu.!
 TÝnh ®¹i diÖn.!
 Thùc hiÖn nhanh
 Thùc thi ®"îc.!
 Kinh tÕ!
!
ThiÕt kÕ chän mÉu nghiªn cøu!
Bèn tiªu chuÈn khi lÊy mÉu nghiªn cøu.!
!
 Mçi ®¬n vÞ hay c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã
cïng c¬ héi nh" nhau ®"îc chän vµo
mÉu (same opportunity).
 Phương pháp chọn mẫu có thể mô tả
được (describable).
 Ph"¬ng ph¸p Ýt cã sai sè (unbiased).!
 ThÝch hîp víi thiÕt kÕ nghiªn cøu
(appropriate).
12/15/14
4
Hai thiÕt kÕ chän mÉu c¬ b¶n.!
  MÉu x¸c suÊt,
  MÉu kh«ng x¸c suÊt
PP chän mÉu x¸c suÊt chñ yÕu:!
1. NgÉu nhiªn ®¬n.
2. NgÉu nhiªn hÖ thèng.
3. NgÉu nhiªn ph©n tÇng.
4. NgÉu nhiªn theo chïm.
5. NgÉu nhiªn nhiÒu giai ®o¹n
Chän mÉu theo ph$¬ng ph¸p PPS
(Probability Proportionate to Size)
Ph©n biÖt chän mÉu vµ ph©n bæ mÉu
QuÇn thÓ
nghiªn cøu
(10,000)
MÉu NC
(500)
Chän
mÉu
MÉu NC
(500)
Nhãm
NC (250) Chøng
(250)
Ph©n
bæ mÉu
Bài$tập$
"Một$người$nghiên$cứu$muốn$điều$tra$tình$
trạng$dinh$dưỡng$của$trẻ$em$dưới$5$tuổi$tại$
huyện$A$mà$tại$đó$có$2$thị$trấn$một$số$xã$
miền$núi,$một$số$xã$đồng$bằng,$một$số$xã$
ven$biển.$
Hỏi:$Theo$Anh/Chị$cách$chọn$mẫu$nào$là$thích$
hợp$nhất?$Tại$sao?$
1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (simple random sampling)
Lµ mÉu mµ mçi c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã cïng c¬ héi
nh" nhau ®"îc chän vµo mÉu.
Ph"¬ng ph¸p:
 QuyÕt ®Þnh ®¬n vÞ mÉu lµ g×?
 LËp danh s¸ch ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu) vµ
®¸nh sè tõng ®¬n vÞ mÉu .
 X¸c ®Þnh sè ®¬n vÞ mÉu cÇn cã.
 X¸c ®Þnh mét sè ngÉu nhiªn (= PP ngÉu nhiªn)
 LÊy ®¬n vÞ mÉu cã sè trïng sè ngÉu nhiªn
vµo mÉu.
Chän mÉu x¸c xuÊt
12/15/14
5
S¬ ®å chän mÉu ngÉu nhiªn ®¬n!
!
!
!
!
!
!
!
Chän ngÉu nhiªn!
QuÇn thÓ víi cì N!
MÉu víi cì n
p
s
P!
µ
!
σ
!
X
Ví dụ về bảng số ngẫu nhiên
1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (tiÕp)
¦u ®iÓm:
 §¬n gi¶n, dÔ lµm.
 Cã tÝnh ngÉu nhiªn vµ ®¹i diÖn cao.
 Lµ kü thuËt chän mÉu x¸c suÊt c¬ b¶n sö
dông ë c¸c kü thuËt chän mÉu kh¸c.
H¹n chÕ:
 Cần có khung mẫu và đơn vị mẫu
 Đơn vị mẫu phân tán nên phải đi lại nhiều
 Do yếu tố may rủi nên nhiều khi số cá thể
chọn vào mẫu không đại diện cho dân số
2. MÉu hÖ thèng!
§¬n vÞ mÉu ®Çu ®"îc chän ngÉu nhiªn. §¬n vÞ
mÉu tiÕp theo ®"îc chän cã hÖ thèng (mét khong
h»ng ®Þnh theo sau 1 sù b¾t ®Çu ngÉu nhiªn)
Ph"¬ng ph¸p:
 X¸c ®Þnh vµ ®¸nh sè ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu)
 Kho¶ng c¸ch mÉu k, k = Sè c¸ thÓ trong quÇn thÓ
N/ cì mÉu n, (k= N/n).
 §¬n vÞ mÉu ®Çu tiªn (i) n»m gi÷a 1 vµ k b»ng PP
ngÉu nhiªn ®¬n.
 §¬n vÞ mÉu tiÕp theo: Céng k víi ®¬n vÞ mÉu ®Çu
tiªn, tiÕp tôc cho ®Õn khi ®ñ sè mÉu:
i + 1k; i + 2k; i + 3k...