Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế xã hội: Chương 3 - ThS. Dương Xuân Lâm

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:125

Thêm vào BST

Báo xấu

41
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 3 – Phương pháp thu thập thông tin kinh tế xã hội. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Nghiên cứu chọn mẫu trong kinh tế xã hội, Nghiên cứu trường hợp, nghiên cứu điều tra chọn mẫu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế xã hội: Chương 3 - ThS. Dương Xuân Lâm

By duongxuanlam@tuaf.edu.vn
TIẾT 7 3.1 Nghiên cứu chọn mẫu trong kinh tế xã hội 3.1.1 Nghiên cứu trường hợp 3.1.2 nghiên cứu điều tra chọn mẫu (tiết 1)
 Sử dụng khi nghiên cứu một hoặc một số ít những “trường hợp” trong bối cảnh đời sống thực  Trường hợp: sự kiện, vấn đề, quá trình, hoạt động, chương trình, một cá thể hoặc một vài người  Tìm hiểu điều gì đó độc đáo, kiến thức thu được được áp dụng cho các trường hợp khác trong cùng bối cảnh.  Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu: hầu hết dữ liệu định tính nhằm có một hiểu biết sâu sắc về “trường hợp” NNC đang quan tâm
 Thiết kế 1 NCTH: xác định “trường hợp” và thiết lập logic giữa chúng  Chuẩn bị thu thập các bằng chứng NCTH: Những việc cần làm trước khi thu thập dữ liệu cho NCTH  Thu thập bằng chứng: Các nguyên tắc bạn nên theo khi làm việc với (6) nguồn bằng chứng  Phân tích các bằng chứng: cách bắt đầu phân tích, lựa chọn công cụ phân tích và chúng hoạt động ntn  Báo cáo
 Phân tích tình hình hiện tại  Chọn lựa đối tượng, khách thể nghiên cứu  Làm thế nào để có được những thông tin cần thiết  Phát triển bảng câu hỏi để thu thập thông tin (kết hợp ghi chép, quan sát và trả lời)
 Nghiên cứu sâu một vấn đề KTXH ở một thời điểm và thời gian cụ thể  Phân tích và đánh giá tác động của một sự can thiệp, những điều cần rút ra có tính suy rộng.  Sử dụng khi có nhiều biến nghiên cứu hơn dữ liệu
 Thách thức khi xác định trường hợp hoặc tìm ra vấn đề/nguyên nhân, sau đó tìm các “trường hợp” để minh chứng  Khó khăn khi xác định liệu nên nghiên cứu 1 hay nhiều trường hợp  Thách thức khi định nghĩa giới hạn của các “trường hợp”  Nghiên cứu nhiều trường hợp (>1), nhà nghiên cứu có thể sẽ không có được hiểu biết sâu sắc đối với mỗi “trường hợp” riêng rẽ
 Tất cả sự vật hiện tượng với các đặc điểm mà người nghiên cứu muốn tìm hiểu.  Tập hợp các đối tượng khảo sát (người, cá thể, nhân vật, sinh vật,…) và chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát. 10
 Một bộ sưu tập nhỏ hơn (mang tính đại diện) các đơn vị từ tổng thể được dùng để xác định các chân lý về tổng thể đó” (Field, 2005)  Tại sao phải chọn mẫu?  Nguồn lực (thời gian, kinh phí) và khối lượng công việc  Đưa ra các kết quả có độ chính xác, có thể tính toán về mặt toán học 11
 PP chọn mẫu: việc rút ra một bộ phận, một đơn vị nghiên cứu từ tập tổng thể các đối tượng nghiên cứu  Điều tra chọn mẫu: không tiến hành điều tra toàn bộ các đơn vị của tổng thể, chỉ điều tra trên một số đơn vị nhằm tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc. Từ những đặc điểm và tính chất của mẫu, ta có thể suy ra được đặc điểm và tính chất của tổng thể  Khung chọn mẫu: Là danh sách mà từ đó các mẫu tiềm năng được chọn (danh bạ điện thoại, danh sách các hộ gia đình…)
 Khi tổng thể rất nhỏ  Khi có nguồn lực (bổ sung) từ bên ngoài  Cỡ mẫu tối đa: do nguồn lực hiện có quyết định  Cỡ mẫu tối thiểu: độ chính xác thống kê quyết định  Xác định dung lượng mẫu (n) phụ thuộc:  Mục đích của nghiên cứu  Các nguồn lực hiện có 14
 Tiến hành trong thời gian ngắn  Dữ liệu được xử lý, phân tích và tổng hợp nhanh  Thông tin có tính thời sự và cập nhật  Tiết kiệm chi phí và nguồn lực cho công tác tổ chức nghiên cứu  Có thể mở rộng hoặc tìm hiểu sâu mặt nào đó của hiện tượng nghiên cứu  Độ chính xác của thông tin: điều tra viên
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU?
 Sai số luôn tồn tại trong các mẫu được chọn  Có nguy cơ mẫu không đại diện từ tổng thể mà nó được rút ra  NNC nhận định nguy cơ này dưới góc độ “độ tin cậy”  Mẫu càng lớn thì độ tin cậy càng cao  Để giảm thiểu nguy cơ có sai số, NNC muốn đạt được một độ tin cậy cao (.95% hoặc 0.99%)
 Sai số chọn mẫu gồm:  Sai số hệ thống: sai số xảy ra do vi phạm nguyên tắc chọn mẫu (không khách quan), làm thiên lệch kết quả n/c  Sai số chọn mẫu ngẫu nhiên: xuất hiện đi kèm theo cách chọn mẫu ngẫu nhiên
 Xây dựng được bảng hỏi tốt, chi tiết và bảng hỏi cần được thử nghiệm (pretest) trước khi triển khai thu thập số liệu;  Chủ động xem xét, phát hiện những điều không hợp lý hoặc những thiếu sót có thể có trong kế hoạch tổ chức thực hiện đề tài để có thể sửa chữa và bổ sung kịp thời
Xác định sai số (e) Xác định độ tin cậy Xác định giá trị Z chấp nhận được giữa alpha muốn có trong tương ứng với độ tin ước lượng mẫu và ước lượng mẫu nằm cậy muốn có đã quyết ước lượng tổng thể trong sai số e định Ước tính độ lệch Dùng công thức chuẩn của tổng thể thống kê tương ứng Tính cỡ mẫu