CHƯƠNG 4 CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Phạm Thành Thái Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang

NỘI DUNG CHÍNH

 Lý do phải chọn mẫu

 Sai số trong chọn mẫu

 Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu

 Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất

 Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất

 Quy trình chọn mẫu

2 2

Lý do phải chọn mẫu

 Chọn mẫu giúp tiết kiệm chi phí

 Chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gian

 Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơn

 Có thể phá hủy phần tử

3

Chọn mẫu và sai số

 Sai số do chọn mẫu (SE- Sampling Error):

- Là sai số gây ra do chọn mẫu để thu thập dữ liệu

- Sai số do chọn mẫu luôn luôn xuất hiện nếu việc

chọn mẫu cho nghiên cứu được thực hiện.

- Kích thước mẫu càng tăng thì sai số do chọn mẫu

càng giảm, và khi kích thước mẫu tiến đến kích

4

thước của tổng thể thì sai số này tiến đến không.

Chọn mẫu và sai số

 Sai số không do chọn mẫu (NE - Non-

sampling Error):

- Là các sai số còn lại, phát sinh trong quá trình thu

thập dữ liệu, ví dụ như các sai số xảy ra trong quá

trình phỏng vấn, hiệu chỉnh, nhập dữ liệu.

- Các sai số này càng tăng khi kích thước mẫu

5

càng lớn

Chọn mẫu và sai số

Mối quan hệ giữa n và sai số trong chọn mẫu

Sai số do chọn mẫu - SE

Sai số không do chọn mẫu - NE

SE

NE

SE

NE

T ă n g k í c h t h ư ớ c m ẫ u

n → N

SE → 0

NE → max

Nguồn: Dựa theo Joselyn, trong Nguyễn Đình Thọ, 2011

6

Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Tổng thể (Population): Tập hợp tất cả các

phần tử mà chúng ta quan tâm trong một

nghiên cứu cụ thể.

 Mẫu (sample): Là tập con của tổng thể.

 Mục đích của suy luận thống kê là để thu

được những thông tin về tổng thể từ những

thông tin được chứa đựng trong mẫu.

7

Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Phần tử (element): là đối tượng cần thu thập dữ liệu – đơn

vị nghiên cứu.

 Đơn vị mẫu (sampling unit): Chia tổng thể nghiên cứu ra

thành nhiều nhóm có những đặc tính cần thiết cho việc chọn

mẫu. Những nhóm có được sau quá trình chia nhỏ của tổng

thể được gọi đơn vị mẫu. Như vậy, đơn vị cuối cùng có thể

chia nhỏ được của mẫu chính là phần tử mẫu.

 Khung mẫu (sampling frame): là danh sách liệt kê dữ liệu

cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử mẫu của tổng thể

để thực hiện công việc chọn mẫu.

8

Các phương pháp chọn mẫu

 Chọn mẫu xác suất: khả năng lựa chọn bất

kỳ phần tử nào của tổng thể như nhau.

 Chọn mẫu phi xác suất: khả năng lựa chọn

bất kỳ phần tử nào của tổng thể không được

biết trước.

9

Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất

 Ngẫu nhiên đơn giản

 Hệ thống

 Ngẫu nhiên phân tầng

 Theo nhóm

10

Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất

 Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple

random sampling):

- Mỗi thành viên của tổng thể có cùng cơ hội

được chọn độc lập như nhau

- Mẫu là đại diện tiêu biểu nhất của tổng thể

11

Dùng SPSS để chọn mẫu ngẫu nhiên

1. Mở data file ra

2. Bấm Data > Select Cases

3. Chọn Random sample of Cases

4. Bấm Sample Button

5. Xác định qui mô mẫu

a. Bấm Continue

b. Bấm OK (trong bảng

dialog box tiếp theo)

12

Chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling)

1. Chia đám đông cho qui

mô mẫu mong muốn:

VD: 50/10 = 5

2. Chọn điểm xuất phát:

VD, 43 = Heather

3. Sau đó chọn thành viên thứ 5 từ điểm xuất phát và lần lượt như vậy cho đến khi hoàn tất danh sách đám đông

1. Jane 18. Steve 35. Fred 2. Bill 19. Sam 36. Mike 3. Harriet 20. Marvin 37. Doug 4. Leni 21. Ed. T. 38. Ed M. 5. Micah 22. Jerry 39. Tom 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan 8. Joan 25. Misty 42. Peggy 9. Jim 26. Cindy 43. Heather 10. Terrill 27. Sy 44. Debbie 11. Susie 28. Phyllis 45. Cheryl 12. Nona 29. Jerry 46. Wes 13. Doug 30. Harry 47. Genna 14. John S. 31. Dana 48. Ellie 15. Bruce A. 32. Bruce M. 49. Alex 16. Larry 33. Daphne 50. John D. 17. Bob 34. Phil

13

Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling)

 Mục tiêu của chọn mẫu là tìm ra nhóm tiêu biểu cho tổng

thể

 Nhưng giả định rằng:

- Thành viên của tổng thể khác biệt nhau 1 cách hệ thống dựa theo một số tính chất nào đó - Và tính chất đó có liên quan đến các yếu tố đang nghiên cứu?

 Lúc đó chọn mẫu theo phân tầng là một giải pháp  Nguyên tắc phân nhóm: Cùng nhóm đồng nhất, khác

nhóm dị biệt.

14

Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling)

 Tính chất quan tâm được xác định (VD: giới tính)

 Phần tử của tổng thể được liệt kê riêng biệt theo

 Tỉ lệ đại diện cho mỗi phân loại trong tổng thể được

cách phân loại giới tính (VD: Nam và nữ)

 Mẫu ngẫu nhiên được chọn phản ánh tỉ lệ đã được

xác định (VD: 40% là nữ và 60% là nam)

xác định nêu trên (VD: 8 nữ & 12 nam cho qui mô

15

mẫu là 20)

Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling) Phân loại dựa trên nhiều hơn 1 nhân tố

Địa điểm

Thu nhập

Tổng số

Thấp

TB

Cao

Nông thôn

1200 (120)

1200 (120)

600 (60)

3000 (300)

Thành thị

2800 (280)

2800 (280)

1400 (140)

7000 (700)

Tổng số

4000 (400)

4000 (400)

2000 (200)

10000 (1000)

Tỷ lệ phân bổ đều cho mỗi nhóm là 10%

16

Chọn mẫu theo nhóm (cluster sampling)

 Chia tổng thể ra thành nhiều nhóm nhỏ - đơn vị

 Nguyên tắc: Cùng nhóm dị biệt, khác nhóm đồng

chọn mẫu.

 Dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

nhất.

 Chọn mẫu theo nhóm một bước

 Chọn mẫu theo nhóm hai bước,…

17

hay hệ thống để chọn ngẫu nhiên một số nhóm.

Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất

 Chọn mẫu thuận tiện (Convenience sampling)

 Chọn mẫu phán đoán (Judgment sampling)

 Chọn mẫu phát

triển mầm

(Snowball

sampling)

 Chọn mẫu theo định mức (Quota sampling)

18

Chọn mẫu thuận tiện (Convenience sampling)

 Nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử chọn

mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là

nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử

nào mà họ có thể tiếp cận được.

 Dễ thực hiện

 Không ngẫu nhiên

 Không có tính đại diện cao

19

Chọn mẫu phán đoán (Judgment sampling)

 Nhà nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp

của các phần tử để mời họ tham gia vào mẫu

 Tính đại diện của mẫu sẽ phụ thuộc vào kiến

thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu.

20

Chọn mẫu phát triển mầm (Snowball sampling)  Nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên một số phần

tử cho mẫu (chọn mầm).

 Thông qua các phần tử ban đầu này hỏi ý kiến

những người này để họ giới thiệu các phần tử

khác cho mẫu (phát triển mầm).

 Phù hợp trong tổng thể có rất ít các phần tử và

rất khó xác định các phần tử này.

21

Chọn mẫu theo định mức (Quota sampling)  Dựa vào các đặc tính kiểm soát xác định tổng thể

để chọn số phần tử cho mẫu sao cho chúng có

cùng tỷ lệ với tổng thể theo các thuộc tính kiểm

soát.

 Sử dụng phổ biến trong nghiên cứu kiểm định lý

thuyết khoa học, hoặc nghiên cứu ứng dụng.

 Sử dụng trong trường hợp tổng thể nghiên cứu

chưa có khung mẫu.

22

Ví dụ: Chọn mẫu định mức với một thuộc tính kiểm soát Chọn mẫu định mức theo độ tuổi

Độ tuổi

Tổng (n)

20 – 30 (30%)

31 – 40 (40%)

41 – 50 (30%)

30

40

30

100

23

Ví dụ: Chọn mẫu định mức với hai thuộc tính kiểm soát Chọn mẫu định mức theo độ tuổi và giới tính

Giới tính

Độ tuổi

Tổng (độ tuổi) Nam (50%) Nữ (50%)

20 -30 (30%) 15 15 30

31 -40 (30%) 15 15 30

41 -50 (40%) 20 20 40

50 50 100

24

Tổng cộng (giới tính)

Quy trình chọn mẫu

 Xác định tổng thể nghiên cứu

 Xác định khung mẫu

 Xác định kích thước mẫu

 Chọn phương pháp chọn mẫu

 Tiến hành chọn mẫu

25

THỰC HÀNH – THẢO LUẬN

 Chọn người trả lời khi khảo sát một tổ chức

hay doanh nghiệp?

 Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu

trong nghiên cứu hàn lâm, nghiên cứu ứng

dụng.

 Làm sao tăng tỉ lệ hồi đáp trong khảo sát?

26