Bài giảng Nghiên cứu Marketing Chương 5: Nguyễn Thị Minh Hải (Full)

Phương pháp chọn mẫu

Hôm nay

 Khái niệm  Các vấn đề cần giải quyết đối với một cuộc

điều tra mẫu

 Quy trình chọn mẫu  Sai số trong điều tra chọn mẫu  Chọn mẫu trực tuyến

Tại sao phải chọn mẫu nghiên cứu?

Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu

 Tổng thể (Population): thị trường nhà nghiên cứu cần nghiên cứu để thỏa mãn mục đích và phạm vi nghiên cứu của mình. Ký hiệu: N

 Ví dụ: Điều tra nhu cầu tiêu thụ bia 333 của người tiêu dùng tại TP. Long Xuyên có độ tuổi từ 18-45

Tổng thể: NTD tại TP. Long Xuyên từ 18 - 45 tuổi

Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu

 Phần tử (Element): đối tượng cần thu thập

thông tin, là đơn vị nhỏ nhất của đám đông, đơn vị cuối cùng của quá trình chọn mẫu

Ví dụ: Những thành viên tại TP. Long Xuyên có

độ tuổi từ 18 – 45 là phần tử

 Đơn vị (sampling Units): đám đông được chia thành nhiều nhóm, mỗi nhóm được gọi là đơn vị chọn mẫu

Ví dụ: Các quận, huyện, hộ gia đình là đơn vị mẫu Hộ gia đình: tập hợp các thành viên cùng ăn

chung và sống chung trong một nhà

Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu

 Khung chọn mẫu (Sampling Frame): danh sách liệt kê thông tin cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử của đám đông để thực hiện việc chọn mẫu  Ví dụ:  Tổng thể là sinh viên: khung chọn mẫu là danh sách

lớp

 Điều tra hộ gia đình ở các TP lớn thì khung chọn mẫu

là danh bạ điện thoại

 Điều tra đối tượng kinh doanh mua bán thì khung chọn mẫu có thể là danh sách nộp thuế ở chi cục, phòng thuế

 Nhược điểm: khi một thị trường mà thông tin thứ cấp về dân số chưa hoàn chỉnh thì việc xác định khung chọn mẫu rất khó khăn và tốn kém

Hiệu quả chọn mẫu

 Hiệu quả thống kê của một mẫu được đo lường

dựa vào sai lệch chuẩn của ước lượng. Một mẫu có hiệu quả thống kê cao hơn mẫu khác khi cùng một kích thước nó có sai lệch chuẩn nhỏ hơn.

 Hiệu quả kinh tế của một mẫu được đo lường dựa vào chi phí thu thập thông tin của mẫu với độ chính xác mong muốn của nó

Các vấn đề cần giải quyết đối với một cuộc điều tra mẫu

 Vấn đề 1: Những thông tin gì cần tìm hiểu và

nghiên cứu?

 Vấn đề 2: Tổng thể nào là phù hợp?  Vấn đề 3: Việc lấy mẫu được thực hiện như thế

nào?

 Vấn đề 4: Thông tin được thu thập như thế nào?  Vấn đề 5: Việc suy luận các đặc trưng của mẫu thành các đặc trưng của tổng thể được thực hiện ra sao?

 Vấn đề 6: Có thể kết luận gì đối với tổng thể?

Vấn đề 1

 Điểm khởi đầu và động lực của quá trình nghiên

cứu

 Nếu thông tin đã có sẵn hoặc khó có khả năng

thu thập thì không tiến hành quá trình chọn mẫu  Xác định rõ vấn đề quan tâm ngay từ khi bắt đầu

quá trình chọn mẫu

 Đặt trọng tâm khai thác thông tin ở những vấn đề

chính

Vấn đề 2

Từ 4/2009 – 7/2009

Tất cả NTD nữ từ 18 tuổi trở lên

Điều tra nhu cầu dầu gội trên địa bàn TP. Long Xuyên

Đơn vị tổng thể

Đơn vị mẫu Thời gian lấy mẫu

Đang sống trên địa bàn TP. Long Xuyên

Tất cả NTD nữ sống trong hộ gia đình

Phạm vi lấy mẫu

Vấn đề 2

 Thực tế có sự sai biệt giữa tổng thể và tổng thể

điều tra (tổng thể thực)

 Tổng thể điều tra là tập hợp các đơn vị, phần tử

mà từ đó có một số mẫu điều tra thực sự

Tổng thể điều tra < Tổng thể

 Tổng thể thực đôi khi không thể xác định  Xác định đơn vị mẫu giúp chỉ rõ đơn vị nhỏ nhất mà mẫu sẽ được chọn. Đơn vị mẫu có thể một hay nhiều phần tử: khu phố, công ty, hộ gia đình hay từng cá nhân

Vấn đề 3

 Không có phương pháp tốt nhất trong việc

chọn đơn vị mẫu

 Tùy thuộc vào vấn đề nghiên cứu, đặc tính của tổng thể và điều kiện của người nghiên cứu, số lượng đơn vị trong mẫu

 Cỡ mẫu tùy thuộc chủ yếu vào yêu cầu về

độ chính xác của suy luận thống kê và điều kiện tài chính của cuộc điều tra

Vấn đề 4

 Tỷ lệ nhận câu trả lời: tỷ lệ trả lời càng cao

càng tốt

 Sự chính xác và thành thật của câu trả lời.

Vấn đề 5

 Hiểu rõ bản chất của vấn đề nghiên cứu để sử

dụng đúng phương pháp suy luận

 Phương pháp xử lý thông tin sai sẽ làm một trong

những nguồn dẫn đến sai lầm trong kết luận nghiên cứu

Vấn đề 6

 Kết luận có làm thỏa mãn các yêu cầu đặt ra khi

bắt đầu nghiên cứu?

 Các kết quả nghiên cứu được tóm lược và trình

bày thông qua biểu bảng, đồ thị, sơ đồ thông tin, hoặc báo cáo bằng văn bản

Quy trình chọn mẫu

1. Xác định thị trường nghiên cứu (tổng thể - N) 2. Xác định khung chọn mẫu 3. Xác định phương pháp chọn mẫu 4. Xác định cỡ mẫu (n) 5. Thiết lập sơ đồ và kế hoạch lấy mẫu 6. Tiến trình chọn mẫu ngoài thực địa

Xác định tổng thể N

Xác định thị trường nghiên cứu

 Được tiến hành khi thiết kế nghiên cứu  Ví dụ:

 Tìm hiểu thái độ, thói quen tiêu dùng của NTD tại Tp.

  thị trường nghiên cứu: tất cả người tiêu dùng dầu gội

đầu tại Tp. Long Xuyên có độ tuổi từ 18 đến 35.

Long Xuyên về đầu gội đầu có độ tuổi từ 18 -35

Xác định tổng thể N

Xác định khung chọn mẫu

 Khung chọn mẫu là danh sách liệt kê người tiêu dùng tại Tp. Long Xuyên có độ tuổi từ 18 đến 35 cùng các dữ liệu cá nhân cần thiết cho việc chọn mẫu như: họ tên, địa chỉ, độ tuổi….

Xác định tổng thể N

Xác định khung chọn mẫu

Xác định PP chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu

Chọn mẫu phi xác suất • Thuận tiện • Phán đoán • Phát triển mầm • Quota

Chọn mẫu xác suất • Ngẫu nhiên đơn giản • Hệ thống • Phân tầng • Theo nhóm

Phương pháp chọn mẫu

So sánh hai phương pháp chọn mẫu

Xác suất

Phi xác suất

Tiết kiệm được thời gian và chi phí

Ưu điểm

Tính đại diện cao Tổng quát hóa cho đám đông

Tốn kém thời gian và chi phí Tính đại diện thấp không tổng quát

Nghiên cứu mô tả và nhân quả Nghiên cứu khám phá

Nhược điểm Phạm vi sử dụng

Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất

Ngẫu nhiên đơn giản

•Thiết lập khung chọn mẫu (danh sách) • Đánh số trên thẻ, phiếu rồi rút thăm ngẫu nhiên • Sử dụng hàm ngẫu nhiên @Rand()*N

•Chia đám đông ra thành nhiều tầng gồm nhiều nhóm nhỏ •Cùng nhóm đồng nhất, khác nhóm dị biệt •Tính tỉ lệ của từng nhóm • Ưu: tính đại diện cao •Nhược:khó khăn

• Tổng thể quá lớn, địa bàn rộng •Chia đám đông ra thành nhiều nhóm nhỏ • Cùng nhóm dị biệt, khác nhóm đồng nhất • Tiếp tục chia các nhóm thành từng nhóm nhỏ • Chọn nhóm

• Mẫu đầu tiên được chọn ngẫu nhiên, 4 • Các mẫu tiếp theo sử dụng bước nhảy N=2000, n=200 k=N/n=10 • Mẫu tiếp 14(4+10), 24(14+10)

Hệ thống Phân tầng Theo nhóm

Ngẫu nhiên đơn giản Simple Random Sampling (SRS)

 Mỗi đơn vị mẫu có cơ hội bằng nhau để được chọn vào mẫu  Tạo ra những số ngẫu nhiên bằng cách bốc thăm hoặc sử dụng

bảng tính Excel

 Ưu điểm: tính đại diện cao và kết quả không chệch  Nhược điểm: tất cả các đơn vị mẫu cần được xác định

Tên

STT

Nguyệt Quang Hằng Nga

Tính

…

Khang

200

Ngẫu nhiên hệ thống (Systematic Random Sampling)

 Ưu điểm: nhanh hơn và dễ hơn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn

 Nhược điểm: có thể có mẫu ẩn trong dữ liệu, có thể làm sai

giản

lệch kết quả nghiên cứu nhiều hơn

STT

Tên Nguyệt Quang

Hằng

Nga

Tính

…

Khang

200

Chọn mẫu phân tầng (Stratified Sampling)

 Chọn mẫu phân tầng theo tỉ lệ:  Xác định danh sách tổng thể  Các tiêu thức phân tầng phổ biến: tuổi tác, giới tính, thu nhập,

 Chia tổng thể thành nhiều nhóm nhỏ; các phần tử trong mỗi

trình độ chuyên môn, vùng dân cư, sở thích…

 Chọn ngẫu nhiên các đơn vị từ mỗi tầng. Cỡ mẫu từ mỗi tầng phụ thuộc vào kích cỡ của tầng tương quan với tổng thể mục tiêu

 Ưu điểm: mẫu được chọn có tính đại diện cao, giảm đáng kể

nhóm nhỏ là đồng nhất, các phần tử giữa các nhóm có sự khác nhau đáng kể

 Nhược điểm: lựa chọn tiêu thức phân tầng khó khăn và phức

sai số trong nghiên cứu, tiết kiệm chi phí và thời gian.

tạp vì phải phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và đảm bảo có đầy đủ dữ liệu thứ cấp để dễ phân tầng.

Ví dụ

Chọn mẫu 100 sinh viên Kinh tế để lấy ý kiến về cách tổ chức phục vụ phòng máy tính.

Tầng Khóa 12 Khóa 13 Khóa 14 Khóa 15

Số lượng 30 25 20 25

Tầng Khóa 12 Khóa 13 Khóa 14 Khóa 15

Số lượng 300 250 200 250

Chọn mẫu phân tầng

 Phân tầng không theo tỉ lệ: Tương tự như phương pháp phân tầng theo tỉ lệ. Khác nhau là cỡ mẫu từ mỗi tầng độc lập với kích thước của tầng tương quan với kích thước tổng thể

Tầng Số lượng

Khóa 12 Khóa 13 Khóa 14 40 35 15

Khóa 15 10

Chọn mẫu theo cụm, nhóm (cluster sampling)

điều tra (census) trên một nhóm.

 Sử dụng nghiên cứu trước hoặc dữ liệu thứ cấp để xác định

Chọn mẫu nhóm 1 bước:  Chia tổng thể thành những nhóm nhỏ đại diện, và tiến hành

những nhân tố nhóm.  Ưu điểm: hiệu quả chi phí  Nhược điểm: một nhóm không thể mang tính đại diện cho

4 tỉnh m= 20 huyện

M=12 tỉnh

tổng thể

Chọn mẫu theo nhóm

 Chọn ngẫu nhiên các đơn vị trong mỗi nhóm nhỏ đó.

4 tỉnh m= 20 huyện

Chọn mẫu nhóm 2 bước  Chia tổng thể thành nhiều nhóm nhỏ đại diện (M nhóm)và chọn một vài nhóm nhỏ (m nhóm) một cách ngẫu nhiên.

M=12 tỉnh

Chọn ngẫu nhiên 10 huyện

Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất

• Chọn phần tử nào dễ dàng tiếp cận • Ưu:thuận lợi chọn đáp viên, tiết kiệm thời gian, chi phí • Nhược: tính đại diện không cao, chỉ thích hợp nghiên cứu khám phá

• Nhà nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp của các phần tử để mời họ tham gia vào mẫu • Chọn mẫu nhanh nhưng sai số khá lớn, tính đại diện phụ thuộc vào kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu

• Dựa vào đặc tính kiểm soát xác định trong đám đông để chọn số phần tử cho mẫu sao cho chúng có cùng tỉ lệ của đám đông • Phương pháp phổ biến nhất trong nghiên cứu Marketing

• Chọn ngẫu nhiên một số phần tử cho mẫu • Phần tử ban đầu giới thiệu các phần tử khác cho mẫu • Ưu điểm: tiết kiệm được thời gian • Nhược: sai số lớn

Quota Phán đoán Thuận tiện Phát triển mầm

Chọn mẫu quota

 Một thuộc tính kiểm soát

Độ tuổi

Tổng cộng

20-30(30%) 31 – 40 (40%) 41 – 50 (30%)

100

Chọn mẫu theo quota

 Hai thuộc tính kiểm soát

Độ tuổi

Giới tính

Nam (50%) Nữ (50%)

Tổng cộng (độ tuổi)

20-30 (30%) 15 15 30

31-40 (30%) 15 15 30

41-50 (40%) 20 20 40

n= 100

Tổng cộng 50

(giới tính)

Chọn mẫu theo quota  Ba thuộc tính kiểm soát

Thu nhập

Tỉ lệ trong mẫu

Số phần tử

Độ tuổi Giới tính

Nam Nam Nam Nữ Nữ Nữ Nam Nam ........ Nữ

Cao TB Thấp Cao TB Thấp Cao TB ...... Thấp

(30%)(50%)(20%)=3% (30%)(50%)(50%)=7.5% (30%)(50%)(30%)=4.5% (30%)(50%)(20%)=3% (30%)(50%)(50%)=7.5% (30%)((50%)(30%)=4.5% (30%)(50%)(20%)=3% (30%)(50%)(50%)=7.5% ....... (40%)(50%)(30%)=6%

6 15 9 6 15 9 6 15 ..... 12

20-30 20-30 20-30 20-30 20-30 20-30 31-40 31-40 ....... 41-50

Tổng n=200

Xác định tổng thể N Xác định cỡ mẫu Xác định khung chọn mẫu Xác định PP chọn mẫu

Xác định cỡ mẫu

 Cách tiếp cận tùy ý (quy tắc theo kinh nghiệm)

 Ví dụ: mẫu cần 5% của tổng thể

 Cách tiếp cận theo quy ước (các nghiên cứu

trước)

 Cách tiếp cận dựa trên chi phí và lợi ích (tất cả những gì mà bạn có thể có khả năng chi trả)

 Cách tiếp cận dựa trên phân tích thống kê

(những đòi hỏi phân tích thống kê)

 Cách tiếp cận dựa vào khoảng tin cậy (The

confidence interval approach)

Xác định cỡ mẫu

 Để xác định kích thước mẫu, ta phải xác định:

 Khoảng dao động e của thông số đám đông và thông số

 Mức tin cậy

mẫu

Một số định nghĩa

 Thông số (parameter): đặc điểm mô tả một tổng thể được gọi là một thông số (ví dụ: trung bình tổng thể).

 Thống kê (statistic): một đặc điểm mô tả một mẫu được gọi là thống kê (ví dụ: trung bình mẫu).

Cách tiếp cận khoảng tin cậy

 Ví dụ: một mẫu 100 sinh viên được chọn để đo lường tuổi trung bình của sinh viên đại học An Giang

Trung bình mẫu (sample mean) = 20.0 Trung bình tổng thể (population mean) = 21.5 Sai số mẫu (sampling error) = 1.5 Một mẫu gồm 10o gia đình được chọn để đo lường số trẻ em trung bình của mỗi gia đình ở An Giang

 Trung bình mẫu: 2.05  Trung bình tổng thể = ?

Độ tin cậy (trung bình)

 Điểm ước lượng (point of estimate): một số

liệu thống kê ước lượng giá trị của một thông số

 Khoảng tin cậy (Confidence intervals): ước lượng điểm cộng/ trừ một giới hạn sai số

Một số định nghĩa

 Giới hạn sai số (margin of error): sư khác biệt

giữa thống kê mẫu và thông số mẫu.

 Khoảng tin cậy (Confidence interval): một dãy

giá trị mà trong đó các tham số của tổng thể như số trung bình ((), tỉ lệ (p) và phương sai ((2) cần được ước lượng nằm trong khoảng này, giả định rằng độ tin cậy đã biết.

 Độ tin cậy (Confidence level): xác suất mà khoảng tin cậy bao gồm thông số tổng thể.

Khoảng tin cậy (trung bình)

 Giới hạn sai bị ảnh hưởng bởi

 Độ tin cậy (α)  Độ lệch chuẩn tổng thể được ước lượng (σ)  Cỡ mẫu (n)

• Để đạt độ tin cậy 90%, z value = 1.65

• Để đạt độ tin cậy 95%, z value = 1.96

• Để đạt độ tin cậy 99%, z value = 2.58

Khoảng tin cậy (trung bình)

= 35 +/- 1.96* 1.2 = 35 +/- 2.35 = 32.7 – 37.4

Tuổi trung bình của người dân ở An Giang là bao nhiêu?  Cỡ mẫu =100  Trung bình mẫu = 35.0  Độ lệch chuẩn tổng thể được ước lượng = 12  Khoảng tin cậy 95%= 35 +/- 1.96*[12 /sqrt(100)]

Sử dụng khoảng tin cậy (TB) để tính cỡ mẫu

 Nếu giới hạn sai số được cụ thể, chúng ta có thể sử dụng

công thức khoảng tin cậy để tính cỡ mẫu.

 Ví dụ, chúng ta đang kiểm tra thời gian trung bình các sinh viên ĐH An Giang dành cho Facebook mỗi ngày. Độ lệch chuẩn được biết là 5 giờ. Cỡ mẫu là bao nhiêu để cho phép 95% khoảng tin cậy với giới hạn sai số là 1 giờ?

n = [1.96 x 5 /1]2 = 96.04 = 97

Khoảng tin cậy (tỉ lệ)

Tỉ lệ các hộ gia đình ở TP. HCM có ít nhất 1 chiếc ô tô là

bao nhiêu?  Cỡ mẫu = 200  Tỉ lệ mẫu = 76%  Tỉ lệ tổng thể = ?

Khoảng tin cậy (tỉ lệ)

 Khoảng tin cậy = * Nếu cỡ mẫu nhỏ hơn 5% tổng thể, và np (1-p) >= 10, thì

phân phối của tỉ lệ mẫu là xấp xỉ chuẩn.

Tỉ lệ các hộ gia đình ở TP. HCM có ít nhất 1 chiếc ô tô là

= 76% +/- 8.98% = 70.1% – 81.9%

bao nhiêu?  Cỡ mẫu = 200  Tỉ lệ mẫu = 76%  Khoảng tin cậy 95%=76%+/-1.96* sqrt [(76%*24%)/(200)]

Sử dụng khoảng tin cậy (tỉ lệ) để tính cỡ mẫu

 Nếu giới hạn sai số được chỉ rõ, thì chúng ta có thể sử dụng công thức khoảng tin cậy để tính toán cỡ mẫu.

 Ví dụ, chúng ta đang kiểm tra tỉ lệ sinh viên ĐHAG thích tham gia các câu lạc bộ học thuật. Nghiên cứu trước đây cho thấy 20% sinh viên thích các câu lạc bộ học thuật. Cỡ mẫu bao nhiêu để cho phép khoảng tin cậy 95% với giới hạn sai số 5%?

n = 20% * (1-20%) * (1.96/5%)2 = 245.9 = 246

Cỡ mẫu và Tổng thể hạn chế nhỏ

 Nếu một tổng thể nhỏ tương đối với cỡ mẫu được

tính, một hệ số hiệu chỉnh nên được sử dụng để xác định cỡ mẫu.

 Một tổng thể được xem là nhỏ nếu cỡ mẫu lớn hơn

5% của tổng thể.

 Hệ số hiệu chỉnh = sqrt [(N-n) / (N-1)]

N: kích thước tổng thể mục tiêu n: cỡ mẫu được sử dụng công thức cơ mẫu

Xác định cỡ mẫu

Xác định tổng thể N

Xác định khung chọn mẫu

Xác định PP chọn mẫu

Thiết lập sơ đồ và kế hoạch lấy mẫu

 Vẽ sơ đồ địa bàn nghiên cứu để thực hiện các vị trí của các đơn vị mẫu ngoài thực địa (mapping)  Xác định cụ thể các nội dung, công việc cần tiến hành khi lấy mẫu: số lượng, thời gian tiến hành và kết thúc, dự trù kinh phí cho từng công việc, thực hiện, phân công nhân sự

Xác định cỡ mẫu

Xác định tổng thể N

Xác định PP chọn mẫu

Xác định khung chọn mẫu

Thiết lập sơ đồ và kế hoạch lấy mẫu

Tiến hành chọn mẫu ngoài thực địa

Tiến hành chọn mẫu

 Triển khai chọn mẫu theo phương pháp và các

nội dung đã hoạch định

 Theo dõi kiểm tra tiến độ thực hiện để đôn đốc và hỗ trợ những khó khăn, biến cố đột xuất xảy ra trong quá trình thực hiện

Sai số trong điều tra chọn mẫu

Sai số không do chọn mẫu (Nonsampling error)

• Các mẫu được lấy ra từ tổng thể không thích hợp • Sự thiếu chính xác và trung thực trong các câu trả lời. • Tỷ lệ không trả lời quá cao.

Sai số do chọn mẫu (Sampling error) • Không biết chính xác giá trị các tham số của tổng thể như giá trị trung bình hoặc tỷ lệ. -- tất cả các giá trị ước lượng từ mẫu cho tổng thể đều không tránh khỏi sai số. Do thông tin thu thập được chỉ trên một bộ phận của tổng thể