Bài giảng Nghiên cứu khoa học: Chương 3 - TS. Đinh Bá Hùng Anh

Trong nghiên cứu khoa học, việc thu thập thông tin đáng tin cậy về một tổng thể lớn thường gặp phải những hạn chế đáng kể về thời gian và chi phí. Chính vì vậy, lấy mẫu trở thành một khía cạnh thiết yếu, không thể thiếu. Khái niệm này không chỉ giúp giảm gánh nặng nguồn lực mà còn cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra kết luận hợp lệ về tổng thể khi việc khảo sát toàn bộ là không khả thi. Mở đầu này sẽ giới thiệu tầm quan trọng của việc lấy mẫu, đặt nền tảng cho việc hiểu rõ các quy trình và phương pháp phức tạp liên quan đến nó.

Sinh viên, nghiên cứu sinh, và các nhà nghiên cứu cần nắm vững kiến thức về phương pháp luận lấy mẫu trong khoa học và kinh doanh.

Bản thảo này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về lấy mẫu trong bối cảnh nghiên cứu khoa học, bắt đầu bằng việc giải thích lý do tại sao phương pháp này lại cần thiết – chủ yếu để vượt qua những hạn chế về thời gian, chi phí và tính khả thi khi không thể khảo sát toàn bộ tổng thể. Tài liệu đi sâu vào qui trình lấy mẫu gồm các bước từ xác định tổng thể, đơn vị lấy mẫu, cấu trúc mẫu, lựa chọn phương pháp lấy mẫu phù hợp, xác định cỡ mẫu, cho đến việc lập sơ đồ và tiến hành lấy mẫu. Nội dung cũng làm rõ sự khác biệt cơ bản giữa tổng thể (tập hợp tất cả các phần tử nghiên cứu) và mẫu (tập hợp con được chọn để quan sát), cùng với các khái niệm về tham số (đặc tính của tổng thể) và thuộc tính (đặc tính của mẫu). Đặc biệt, bản thảo phân tích chi tiết hai nhóm phương pháp lấy mẫu chính: lấy mẫu phi xác suất (như mẫu thuận tiện, phán đoán) và lấy mẫu xác suất (như ngẫu nhiên đơn giản, hệ thống, phân tầng, theo nhóm). Trong đó, lấy mẫu xác suất được nhấn mạnh về khả năng kiểm soát sai số và cho phép các thông số của mẫu được dùng để ước lượng và kiểm định các thông số tổng thể một cách đáng tin cậy. Hiểu rõ các nguyên tắc này có ý nghĩa quan trọng trong việc đảm bảo tính đại diện của mẫu, từ đó nâng cao độ chính xác và giá trị ứng dụng của các kết quả nghiên cứu.