Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng

Chia sẻ: Cvcxbv Cvcxbv | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:37

Thêm vào BST

Báo xấu

129
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng nhằm giúp học viên hiểu được lý do chọn mẫu, hiểu rõ các phương pháp chọn mẫu và trường hợp sử dụng, phân biệt 4 loại thang đo lường cơ bản.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng

KỸ THUẬT THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG 1
MỤC TIÊU  Hiểu được lý do chọn mẫu  Hiểu rõ các phương pháp chọn mẫu và trường hợp sử dụng  Phân biệt 4 loại thang đo lường cơ bản 2
CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU VỀ LƯỢNG  Lý do chọn mẫu: a. Ràng buộc về thời gian b. Ràng buộc về chi phí c. Yêu cầu về tính chính xác: - Thiếu chính xác nếu tiến hành toàn bộ đám đông - Việc kiểm tra toàn bộ sẽ không thực hiện được. 3
QUI TRÌNH CHỌN MẪU Xác định tổng thể nghiên cứu Thiết lập khung của tổng thể đó Xác định kích thước mẫu Chọn phương pháp lấy phần tử của mẫu Xác suất  Phi xác suất Viết các chỉ dẫn để nhận ra và chọn các phần tử thật của mẫu
CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU  Phương pháp xác suất ª Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (straight random sampling): mỗi 1 phần tử có cùng một cơ hội được chọn vào mẫu: p = n/N với N: đám đông, n: mẫu. - Lập danh sách chọn mẫu - Xáo trộn danh sách để đảm bảo tính ngẫu nhiên, đánh số thứ tự lại - Dùng bảng số ngẫu nhiên để chọn. 5
Phương pháp xác suất ª Lấy mẫu theo phương pháp hệ thống (systematic sampling): là chọn các đơn vị mẫu trong 1 khung khổ chọn mẫu theo một quảng cách nhất định nào đó.  Chọn điểm xuất phát & tính theo bước nhảy N/n. VD: Chọn mẫu có n = 200 từ N = 4000 bước nhảy N/n = 4000/200 = 20. Phần tử đầu tiên là 1 số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến N/n Phần tử thứ hai = phần tử đầu tiên + N/n Phần tử cuối cùng = phần tử đầu tiên + N/n  (n-1) 6
Phương pháp xác suất ª Lấy mẫu ngẫu nhiên có phân tầng (stratified sampling): Xác định tiêu thức phân tầng và chia đám đông thành vài tầng (nhóm). Các phần tử trong cùng 1 tầng có tính đồng nhất. Sau đó chọn các phần tử 1 cách ngẫu nhiên trong từng tầng. ª Phân tầng theo tỉ lệ: khi biết tỉ lệ phân tầng trong thực tế  Xác định tổng thể nghiên cứu và tỉ lệ phân tầng.  Dựa vào qui mô mẫu chọn số lượng của từng tầng — Chọn các phần tử ngẫu nhiên cho đủ số lượng từng tầng 7
Phương pháp xác suất ª Lấy mẫu ngẫu nhiên có phân tầng ° Phân tầng không theo tỉ lệ: không biết trước tỉ lệ phân tầng, hoặc 1 phân tầng có tỉ lệ quá nhỏ trong tổng thể.  Xác định tổng thể nghiên cứu  Ước lượng sơ bộ tỉ lệ phân tầng  Lần lượt điều chỉnh cho phù hợp 8
VD: So sánh số tiền chi tiêu cho nước giải khát giữa sinh viên và giáo viên trong trường ĐHTM. Trường có 6000 SV và 500 GV.  Phân tầng theo tỉ lệ: Tổng thể: 6500; Tỉ lệ phân tầng: 8/ 92 Nếu mẫu = 200  GV: 16 ; SV: 184 Chọn phần tử ngẫu nhiên trong tầng pGV = 16/500 ; pSV = 184/6000
VD: So sánh số tiền chi tiêu cho nước giải khát giữa sinh viên và giáo viên trong trường ĐHTM. Trường có 6000 SV và 500 GV.  Phân tầng không theo tỉ lệ: Nhóm giáo viên có quá ít  điều chỉnh tỉ lệ cho hợp lý: 20/80 Nếu mẫu = 200  GV: ; SV: 40 160 Chọn phần tử ngẫu nhiên trong tầng pGV = ; pSV = 40/500 160/6000
Phương pháp xác suất ª Lấy mẫu theo cụm (cluster sampling): Chia đám đông thành nhiều cụm nhỏ. Mỗi cụm nhỏ được chọn theo một số tiêu thức. Các phần tử trong cùng 1 cụm có tính không đồng nhất. Sau đó chọn ngẫu nhiên các phần tử trong các cụm. VD: Lấy mẫu gồm 300 sinh viên ở các trường đại học và cao đẳng. Ta có danh sách của các trường đại học và cao đẳng trong nước (150 trường). Chọn ra 15 trường (15 nhóm) theo điều kiện về qui mô đào tạo, lĩnh vực đào tạo. Sau đó chọn ngẫu nhiên 20 sinh viên trong mỗi trường để phỏng vấn. 11
SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU XÁC SUẤT Loaïi Moâ taû Thuaän lôïi Baát lôïi Ngaãu nhieân ñôn giaûn Heä thoáng Phaân taàng Nhoùm (cuïm) 12
Phương pháp phi xác suất ª Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling): Nhà nghiên cứu tự do lựa chọn bất cứ đối tượng nào mà họ tìm thấy. Phương pháp dễ thực hiện và ít tốn kém nhất. Để tránh sai lệch phải chọn tại 1 địa điểm & thời gian nhất định. Phùø hợp cho nghiên cứu khám phá. ª Lấy mẫu phán đoán (judgment sampling): dựa vào phán đoán chủ quan của nhà nghiên cứu theo mục đích nghiên cứu. Phù hợp cho nghiên cứu khám phá. 13
Phương pháp phi xác suất (tt.) ª Lấy mẫu theo phương pháp phát triển mầm (snowball sampling): áp dụng trong trường khó xác định đối tượng. Thông qua người đầu tiên để tiếp xúc với người kế tiếp. ª Lấy mẫu theo phương pháp định ngạch (quota sampling): định ngạch theo thuộc tính của thị trường, đủ số đó sẽ dừng lại. ª Xác định các phân nhóm trong tổng thể nghiên cứu. VD: tuổi, giới tính, thu nhập. ª Ấn định qui mô mẫu nghiên cứu. Sau đó phân bổ số lượng đối tượng nhất định (quota) cho từng phân nhóm theo 1 tỉ lệ do nhà nghiên cứu quyết định. Tỉ lệ này phản ánh đám đông nghiên cứu. ª Chọn đủ số lượng cho từng phân nhóm để phỏng vấn. 14
 Ví Dụ: Chọn một mẫu có kích thước n = 200 từ một đám đông có kích thước N = 40.000 theo 2 thuộc tính tuổi và giới tính. Tỉ lệ quota phản ánh đặc điểm của đám đông nghiên cứu là: Giới tính: 50% nam và 50% nữ. Tuổi: 30% ở độ tuổi từ 20 đến 30, 30% ----------- từ 31 đến 40, 40% ----------- từ 41 đến 50.  Chọn mẫu định ngạch theo độ tuổi & giới tính ?
XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU  Phương pháp tùy chọn  1% - 5% của đám đông  Phương pháp qui ước  Dựa vào kinh nghiệm trong quá khứ. - n  n của các cuộc nghiên cứu trước, hay = n của ĐTCT  Phương pháp dựa trên chi phí - Dựa trên chi phí - Ngân sách cho nghiên cứu được xác định trước  xét chi phí trong mối tương quan với giá trị 16
XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU Phương pháp dựa trên khoảng tin cậy (nếu chọn mẫu theo xác suất) Xác định kích thước mẫu dựa trên 3 yếu tố: sự chính xác, độ biến thiên, và mức độ tin cậy. 17
Phương pháp dựa trên khoảng tin cậy  Sự chính xác biểu hiện sai số cho phép (e).  Sự chính xác cao: sai số nhỏ, VD: 2 %.  Sự chính xác thấp: sai số lớn, VD: 15 %. 18
Phương pháp dựa trên khoảng tin cậy  Độ biến thiên: biểu hiện s hoặc p và q.  s: độ lệch chuẩn của mẫu (độ biến thiên so với trị trung bình của mẫu)  p; q = 100-p (độ biến thiên theo phần trăm xuất hiện trong mẫu) độ biến thiên cao nhất : 50/50  Mức độ tin cậy: chọn mức tin cậy 99%, 95% hay 90%. Giá trị z của 99% là 2,58; của 95% là 1,96 và của 90% là 1,645. 19
Phương pháp dựa trên khoảng tin cậy  Xác định kích thước mẫu sử dụng trị trung bình 2 2 s z n = kích thước mẫu n  2   e cậy (1-) đã chọn z = sai số chuẩn liên quan với độ tin  s = độ biến thiên, biểu hiện bằng độ lệch chuẩn  e = sai số cho phép của mẫu so với đám đông 20