intTypePromotion=1
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh: Chương 4 - Đặng Hữu Phúc

Chia sẻ: You You | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST
Báo xấu
162
lượt xem 21
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh - Chương 4 cung cấp cho người học những hiểu biết về tổ chức thu thập dữ liệu. Các nội dung chính đề cập trong chương này gồm có: Tổng thể, phần tử, lý do chọn mẫu, cấu trúc mẫu, sai số chọn mẫu,...và nhiều nội dung liên quan khác.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh: Chương 4 - Đặng Hữu Phúc

  1. 2/15/2010 TRÂN TRỌNG GIỚI THIỆU CHƢƠNG: 04 TỔ CHỨC THU THẬP DỮ LIỆU 1 TỔNG THỂ Là tập hợp các phần tử. Có 2 loại tổng thể: Tổng thể chủ đích (target population): Là một tổng thể được yêu cầu bởi đặc trưng thông tin cần nghiên cứu. Tổng thể lấy mẫu (sampling population): Là một tổng thể thực tế được chọn trên yêu cầu thông tin cần nghiên cứu. 2 VÍ DỤ MINH HỌA Yêu cầu đánh giá trình độ trung bình của sinh viên năm thứ 4 của trường đại học Kinh Tế Tp.HCM. Tổng thể chủ đích là tất cả sinh viên đang học năm thứ 4 đã theo học từ năm đầu tiên. Tuy nhiên, một số sinh viên đã bỏ học vì chuyển sang trường khác, hoặc vì lý do nào đó. Số sinh viên còn lại là tổng thể lấy mẫu. 3 1
  2. 2/15/2010 TỔNG THỂ Tổng thể bộc lộ: bao gồm các đơn vị mà ta có thể trực tiếp quan sát hoặc nhận biết được. VD: Sinh viên trường học, nhân viên cty Tổng thể tiềm ẩn: bao gồm các đơn vị mà ta không thể trực tiếp quan sát được. VD: tổng thể những người ưa thích đi du lịch sinh thái 4 PHẦN TỬ  Là một đơn vị trong đó thông tin về nó được thu thập và làm cơ sở cho việc phân tích.  Phần tử có thể là : 1. Con người 2. Gia đình, 3. Cửa hàng 4. Doanh nghiệp 5 CHỌN MẪU 6 2
  3. 2/15/2010 LÝ DO CHỌN MẪU Giới hạn thời gian : những người ra quyết định thường bị giới hạn về mặt thời gian, do đó họ phải dựa vào bất kỳ thông tin nào có thể dùng được trong thời gian đó. Chi Phí : đối với qui mô tổng thể nghiên cứu lớn, chi phí cho một cuộc điều tra toàn bộ rất lớn, sẽ gặp hạn chế về kinh phí. Vì vậy việc điều tra trên một mẫu sẽ có ưu thế hơn nhưng vẫn bảo đảm thu thập đầy đủ thông tin thích hợp. 7 LÝ DO CHỌN MẪU Tính chính xác : trong một số trường hợp, việc tiến hành điều tra toàn bộ tổng thể vẫn không thể nâng cao độ chính xác của thông tin trong khi lại tốn kém chi phí và mất nhiều thời gian. Trong những tình huống mà việc kiểm tra, đo lường có thể phá hủy phần tử thì việc lấy mẫu là điều hiển nhiên. 8 CẤU TRÚC MẪU (sampling frames) Cấu trúc mẫu (khung chọn mẫu) là một danh sách các phần tử lấy mẫu. Ví dụ : Danh sách các sinh viên còn đi học là cấu trúc mẫu. Mỗi sinh viên trong danh sách là một phần tử lấy mẫu.  Mục đích nghiên cứu: suy diễn kết quả nghiên cứu từ (mẫu) lên tổng thể 9 3
  4. 2/15/2010 CÁC LOẠI SAI SỐ Không phải do Sai số việc chọn mẫu phi chọn mẫu gây nên Sai số do Do tính cả những không có câu trả lời câu không trả lời Sự khác nhau Sai số chọn mẫu giữa các mẫu Sai số do thước đo Bài 1 10 10 SAI SỐ CHỌN MẪU Sai số lấy mẫu là sai số xảy ra do những phần tử khi tiến hành chọn không đại diện cho tổng thể, nghĩa là có sự khác biệt giữa trị số mẫu với trị số trung bình tổng thể. Vì thực tế không thể có một đọan nhỏ hơn của tổng thể làm đại diện chính xác cho tổng thể, nên sai số lấy mẫu sẽ hiện diện vào bất cứ lúc nào khi ta chọn mẫu dù người nghiên cứu có cẩn thận đến mức nào. Do đó sai số này là kết quả của sự ngẫu nhiên. Sai số lấy mẫu có thể giảm thiểu bằng cách tăng kích thước của mẫu. 11 SAI SỐ KHÔNG CHỌN MẪU  Sai số không lấy mẫu liên quan đến bất kỳ sự việc gì (ngoài sai số lấy mẫu) có thể làm xuất hiện các sai số hay độ chệch trong kết quả nghiên cứu. Những sai số này bao gồm:  Lập báo cáo không chính xác.  Xác định vị trí hiện tại của người trả lời không đúng.  Lý giải sai các vấn đề do dùng từ ngữ mập mờ.  Người trả lời bỏ dỡ nửa chừng do cảm thấy quá lâu, quá vô vị.  Người phỏng vấn chỉ dẫn, hoặc giải thích các hướng dẫn sai; ghi chép không đầy đủ.  Do sai lầm khi hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu. 12 4
  5. 2/15/2010 CÁCH KHẮC PHỤC SAI SỐ KHÔNG CHỌN MẪU Để giảm thiểu các sai số khi lấy mẫu này, Lipstein đã cung cấp một số hướng dẫn tổng quát như sau: Dùng mẫu điều tra càng dễ tiến hành điều tra càng tốt. Sử dụng phương pháp chọn mẫu thích hợp với đối tượng nghiên cứu. Chỉ giới hạn các câu hỏi cần thiết cho những vấn đề chính của cuộc điều tra. Kiểm tra trước các câu hỏi. 13 CÁCH KHẮC PHỤC SAI SỐ KHÔNG CHỌN MẪU Cố gắng giảm thiểu sự mệt mỏi của những người tham gia trả lời. Cố gắng xoay quanh các câu hỏi then chốt để phát hiện xem khi nào thì người trả lời bắt đầu thấy mệt mỏi. Thiết lập những cách thức để khiến cả người trả lời và người phỏng vấn tập trung tâm trí của mình vào cuộc nghiên cứu. Không đặt câu hỏi khi người được hỏi thật sự không thể trả lời được; không yêu cầu họ những điều không thể làm được. 14 SAI LỆCH TRONG NGHIÊN CỨU Sai lệch do Sai lệch không Tăng kích thước mẫu chọn mẫu SE do chọn mẫu NE SE NE SE NE nN SE  0 NE  max 15 15 5
  6. 2/15/2010 Kỹ thuật chọn mẫu Phi xác xuất Theo xác suất Thuận tiện Phán đoán Phát triển mầm Định mức Theo Ngẫu nhiên Hệ thống Phân tầng nhóm 16 Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple random sampling) Là phương pháp chọn mẫu trong đó mỗi đơn vị của tổng thể được chọn với sự ngẫu nhiên như nhau, hay nói cách khác là các đơn vị tổng thể được chọn vào mẫu với cơ hội bằng nhau. 17 Khung lấy Chuẩn bị danh sách các đơn vị mẫu hay của tổng thể cần nghiên cứu dàn chọn mẫu (sampling frame) Gán cho một số thứ tự từ 1 đến cuối cùng Bốc thăm, quay số, hay dùng bảng số ngẫu nhiên 6
  7. 2/15/2010 MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN (SIMPLE RANDOM SAMPLE ) 1. Jane 18. Steve 35. Fred 2. Bill 19. Sam 36. Mike 1. Xác định đám đông 3. Harriet 20. Marvin 37. Doug 2. Liệt kê các thành viên 4. Leni 21. Ed. T. 38. Ed M. của đám đông 5. Micah 22. Jerry 39. Tom 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 3. Đánh số cho mỗi thành 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan viên của đám đông 8. Joan 9. Jim 25. Misty 26. Cindy 42. Peggy 43. Heather 4. Sử dụng tiêu chí để 10. Terrill 27. Sy 44. Debbie chọn mẫu: bốc thăm, 11. Susie 28. Phyllis 45. Cheryl quay số ... 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 19 SỬ DỤNG SPSS ĐỂ TẠO MẪU NGẪU NHIÊN 1. Bạn phải có tập dữ liệu 2. Nhấn Data > Select Cases 3. Nhấn Random sample of Cases 4. Nhấn Sample Button 5. Xác định cở mẫu a. Nhấn Continue b. Nhấn OK (trong hộp thoại tiếp theo) 20 CHỌN MẪU HỆ THỐNG Là phương pháp chọn mẫu trong đó đơn vị đầu tiên của tổng thể được chọn với sự ngẫu nhiên, những phần tử còn lại của mẫu sẽ được lấy theo quy luật của bước nhảy. Khắc phục nhược điểm của phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên 21 7
  8. 2/15/2010 Quy trình thực hiện lấy mẫu hệ thống 1. Chuẩn bị danh sách chọn mẫu (N). 2. Xác định cỡ mẫu muốn lấy (n) 3. Tính bước nhảy k = N/n 4. Xác định phần tử đầu tiên (ngẫu nhiên) 5. Xác định các phần tử còn lại theo quy luật bước nhảy 22 Có hai trƣờng hợp chọn mẫu hệ thống Trường hợp 1: Lấy mẫu hệ thống đường thẳng (linear systematic sampling) khi k là số nguyên (N chia chẵn cho n) Trường hợp 2: Lấy mẫu hệ thống quay vòng (Circular systematic sampling) khi k là số thập phân (N không chia chẵn cho n) 23 MẪU HỆ THỐNG (SYSTEMATIC SAMPLE) Khung mẫu N = 1000 n = 100 1 11 21 ... 991 Bước nhảy SI = N/n = 10 2 12 22 ... 992 3 13 23 ... 993 Kết quả 6 16 26 ... 996 Điểm xuất phát = 6 Phần thứ 2 = 16 8 18 28 ... 998 Phần tử thứ 3 = 26 9 19 29 ... 999 ... 10 20 30 ... 1000 Phần tử thức 100 = 996 24 24 8
  9. 2/15/2010 MẪU HỆ THỐNG (SYSTEMATIC SAMPLE) 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. 1. Chia đám đông cho cở mẫu 5. Micah 22. Jerry 39. Tom mong muốn: vd., 50/10 = 5 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 2. Chọn điểm bắt đầu ngẫu 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan nhiên: vd., 43 = Heather 8. Joan 25. Misty 42. Peggy 9. Jim 26. Cindy 43. Heather 3. Chọn mỗi 5th từ điểm bắt đầu 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 25 CHỌN MẪU PHÂN TẦNG Chọn mẫu phân tầng sử dụng khi chúng ta cần so sánh, phân biệt giữa các tầng lớp khác nhau của tổng thể Chọn mẫu phân tầng có hai vấn đề quan trọng: phân tầng theo đặc điểm gì và phân bổ số lượng mẫu vào các tầng/lớp khác nhau như thế nào. VD xem xét giới tính, độ tuổi, thu nhập có ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng không? 26 VÍ DỤ CHỌN MẪU PHÂN TẦNG Hệ đào tạo /cấp đào tạo Số lượng % Số lượng sinh sinh sinh viên viên lấy ra từ viên từng tầng Cử nhân hệ chính quy 10.000 50% 500 Cử nhân hệ hoàn chỉnh ĐH 2.000 10% 100 Cử nhân hệ văn bằng thứ hai 2.000 10% 100 Cử nhân hệ tại chức 5.000 25% 250 Cao học 1.000 5% 50 Tổng 20.000 100% 1.000 27 9
  10. 2/15/2010 VÍ DỤ CHỌN MẪU PHÂN TẦNG Hệ đào tạo /cấp đào tạo Số lượng % Số lượng sinh sinh sinh viên viên lấy ra từ viên từng tầng Cử nhân hệ chính quy 10.000 50% 400 Cử nhân hệ hoàn chỉnh ĐH 2.000 10% 150 Cử nhân hệ văn bằng thứ hai 2.000 10% 150 Cử nhân hệ tại chức 5.000 25% 200 Cao học 1.000 5% 100 Tổng 20.000 100% 1.000 28 VÍ DỤ CHỌN MẪU PHÂN TẦNG Mức độ hài lòng của sinh viên Trọng số (tính từ quy mô mẫu của Hệ đào tạo / cấp đào tạo mỗi tầng là 200 sinh viên) Cử nhân hệ chính quy 1,25 4,4 Cử nhân hệ hoàn chỉnh ĐH 0,67 3,8 Cử nhân hệ văn bằng thứ hai 0,67 3,6 Cử nhân hệ tại chức 1,25 4,0 Cao học 0,5 4,1 29 Chọn mẫu cả khối/cụm (cluster sampling) và lấy mẫu nhiều giai đoạn (multi-stage sampling) Là phương pháp phân chia tổng thể thành nhiều khối và tiến hành chọn cả khối để nguyên cứu. Được thực hiện trong trường hợp không có danh sách chọn mẫu rõ ràng 30 10
  11. 2/15/2010 Chọn mẫu cả khối/cụm (cluster sampling) và lấy mẫu nhiều giai đoạn (multi-stage sampling) B1: chia tổng thể được thành nhiều khối (mỗi khối xem như một tổng thể con) B2:Chọn ngẫu nhiên đơn giản m khối. B3: Khảo sát hết các đối tượng trong các khối mẫu đã được lấy ra. Trường hợp không thể khảo sát hết tất cả phần tử trong khối (do còn quá nhiều) thì chúng ta tiến hành chia khối đó thành những khối nhỏ rồi tiến hành tương tự (chọn mẫu nhiều giai đoạn) 31 ƢU ĐIỂM CẢ KHỐI Chọn mẫu cả khối hay chọn mẫu nhiều giai đoạn giúp chúng ta vượt qua điều kiện đầu tiên của chọn mẫu ngẫu nhiên là phải có danh sách các đơn vị chọn mẫu / khung chọn mẫu (sampling frame) ngay từ đầu. 32 CHỌN MẪU PHI XÁC XUẤT(NON-PROBABILITY SAMPLING) Kỹ thuật chọn mẫu Phi xác xuất Theo xác suất Thuận tiện Phán đoán Phát triển mầm Định mức 36 11
  12. 2/15/2010 LẤY MẪU THUẬN TIỆN Là phương pháp lấy mẫu được sử dụng phổ biến nhất Người nghiên cứu sẽ chọn một địa điểm thuận tiện nhất để tiếp xúc với đối tượng nghiên cứu. 37 LẤY MẪU THUẬN TIỆN Việc lựa chọn địa điểm phải cho phép tiếp cận đối tượng nghiên cứu một cách tốt nhất : đa dạng về mức thu nhập, nghề nghiệp, tuổi tác Việc lựa chọn người được phỏng vấn phải thực hiện một cách ngẫu nhiên, không phải theo ý thích của người phỏng vấn. 38 KHUYẾT ĐIỂM CHỌN MẪU THUẬN TIỆN Rất khó xác định tính đại diện của mẫu. Sự lựa chọn các đơn vị mẫu mang tính chủ quan của người nghiên cứu, vì thế độ chính xác và độ tin cậy không cao, ít được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thực tế. Tuy nhiên, sinh viên lại áp dụng phương pháp này khá nhiều trong các luận văn, đề tài nghiên cứu khoa học. 39 12
  13. 2/15/2010 CHỌN MẪU THEO ĐỊNH MỨC n = 100; N? Phân bố đám đông Tổng Độ tuổi Nam (50%) Nữ (50%) (độ tuổi) 20-30 (30%) 15 15 30 31-40 (30%) 15 15 30 41-50 (40%) 20 20 40 Tổng 50 50 n = 100 (giới tính) 40 40 XÁC ĐỊNH CỠ MẪU Độ lớn của mẫu nghiên cứu sẽ ảnh hưởng đến mức độ chính xác của thông tin thu thập Cỡ mẫu Quá lớn: Quá nhỏ: • Đòi hỏi • Sẽ không thể rất nhiều thực hiện nguồn lực được mục tiêu đặt ra 42 BAO NHIÊU LÀ LỚN ? Mục tiêu là chọn mẫu đại diện —  Mẫu càng lớn thì tính đại diện càng cao  Nhưng mẫu càng lớn thì càng tốn kém  Và mẫu lớn có nghĩa là bỏ qua sức mạnh suy luận khoa học 43 13
  14. 2/15/2010 CHỌN MẪU THEO KINH NGHIỆM Đối tượng nghiên cứu Độ lớn của mẫu 10 10 30 28 60 52 80 66 110 86 170 118 210 136 320 175 550 228 1.100 285 1.700 313 2.400 331 4.000 351 8.000 367 20.000 377 100.000 384 44 Xác định cở mẫu khi ước lượng trung bình tổng thể Trường hợp biết phương sai tổng thể: Suy ra: 45 Xác định cở mẫu khi ước lượng trung bình tổng thể Trường hợp chưa biết phương sai tổng thể: Suy ra: 46 14
  15. 2/15/2010 THỰC HÀNH Giả sử một tổng thể nghiên cứu gồm 10.000 đối tượng. Quy mô mẫu là 400. Tổng thể gồm những khách hàng có đặc trưng sau: •Giới tính : Nam (50% ); Nữ (50%) •Trình độ học vấn : Tốt nghiệp THCS (30%) ; tốt nghiệp THPT (50%) ; Tốt nghiệp ĐH-CĐ (20%) •Tình trạng gia đình : có gia đình (70%) ; độc thân (30%). Hãy lập bảng chọn mẫu theo phương pháp định mức 47 CHÂN THÀNH CẢM ƠN CÁC ANH/CHỊ ĐÃ LẮNG NGHE 50 15
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2009-2019 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2