Bài giảng Xác định cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:37

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xác định cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu, được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp các bạn sinh viên có thể trình bày được một số khái niệm, tham số mẫu, tham số quần thể; Trình bày và áp dụng được các kỹ thuật chọn mẫu: cách tiến hành, ưu - nhược điểm; Trình bày và áp dụng được 4 công thức tính cỡ mẫu: Ước tính một giá trị trung bình, ước tính một giá trị tỷ lệ, so sánh 2 giá trị trung bình, so sánh 2 giá trị tỷ lệ. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xác định cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu

XÁC ĐỊNH CỠ MẪU VÀ PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU Bộ môn Quản lý và kinh tế dược
Mục tiêu học tập 1- Trình bày được một số khái niệm, tham số mẫu, tham số quần thể 2 - Trình bày và áp dụng được các kỹ thuật chọn mẫu: cách tiến hành, ưu - nhược điểm 3- Trình bày và áp dụng được 4 công thức tính cỡ mẫu: Ước tính một giá trị trung bình, ước tính một giá trị tỷ lệ, so sánh 2 giá trị trung bình, so sánh 2 giá trị tỷ lệ 2
Nội dung bài giảng 1. Một số khái niệm cơ bản 2. Các tham số mẫu và quần thể 3. Các kỹ thuật chọn mẫu (phương pháp chọn mẫu) 4. Xác định cỡ mẫu 3
Một số khái niệm cơ bản Là cái chúng ta muốn biết Là cái mà chúng ta Quần thể quan sát tập hợp tất cả các cá thể hay thực thể mà chúng ta quan tâm ở Mẫu tập hợp một khía cạnh nào nhỏ trong đó trong một khoảng thời gian nhất định. quần thể Sử dụng dữ liệu/TT của một số ít tiếp cận được để nói về số đông mà không thể tiếp cận được hết 4
Một số khái niệm cơ bản • Khung chọn mẫu (sampling frame): là danh sách hoặc bản đồ các đơn vị lấy mẫu • Đơn vị lấy mẫu (sampling unit): là đơn vị cơ bản mà chúng ta thực sự chọn mẫu • Đơn vị quan sát (observation unit) : đối tượng mà chúng ta tiến hành đo lường một hoặc một số đặc điểm nào đó 5
THAM SỐ QUẦN THỂ & THAM SỐ MẪU Tên tham số Tham số Tham số mẫu quần thể QUẦN THỂ Giá trị trung bình (mean) `x µ Phương sai s2 s2 Chọn Độ lệch chuẩn SD (s) s mẫu Ngoại Tỷ lệ phần trăm p p ngẫu suy nhiên Sự khác nhau giữa hai giá trị TB (`x1-`x2) (µ1- µ2) Sự khác nhau giữa hai tỷ lệ % (p1-p2) (p1-p2) MẪU Sai số biên `x-µ Nghiên cứu p-p
Các tham số mẫu và quần thể - Giá trị trung bình: - Phương sai: - Độ lệch chuẩn: 7
KỸ THUẬT CHỌN MẪU KỸ THUẬT CHỌN MẪU Xác suất Không xác suất (ngẫu nhiên) (Ko ngẫu nhiên) Hệ Phân thống Nhiều Thuận tầng Ném bóng giai tiện đoạn tuyết Theo Ngẫu nhiên Chủ Chỉ cụm đơn đích tiêu
Chọn mẫu xác suất • Mỗi đối tượng nghiên cứu được chọn vào trong mẫu nghiên cứu với một xác suất (khác 0) • Thường sử dụng danh sách mẫu hoặc khung mẫu (sampling fames) để chọn mẫu • Các quy trình chọn mẫu thường được xác định rõ ràng chặt chẽ ® Đảm bảo &nh đại diện của mẫu được chọn 9
Chọn mẫu không xác suất Chọn mẫu không dựa trên các nguyên lý thống kê học Mẫu không đại diện cho quần thể 10
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (random sampling) § Là cách chọn mẫu mà tất cả các cá thể trong quần thể có cùng cơ hội (cùng xác suất) để được chọn vào mẫu 11
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (random sampling) Cách tiến hành § Lập danh sách tất cả cá thể trong quần thể định chọn mẫu. Đánh số thứ tự các cá thể. § Xác định cỡ quần thể N, xác định cỡ mẫu n § Chọn ngẫu nhiên đối tượng cho tới khi đủ mẫu: Bảng số ngẫu nhiên, rút thăm, máy tính ® Ứng dụng với các nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ. 12
Ví dụ/thực hành • Bằng rút thăm • Bảng số ngẫu nhiên Ví dụ 1: Chọn ngẫu nhiên 20 hồ sơ trong số 200 sản phụ đã đẻ mổ tại BV A năm 2017 để nghiên cứu sử dụng thuốc X. 13
Ví dụ/thực hành • Bằng rút thăm • Bảng số ngẫu nhiên • Bằng máy tính • Exel • Internet: Random.org • Phần mềm khác: Stata/ R/SPSS 14
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (random sampling) Ưu điểm: • Cách làm đơn giản, tính ngẫu nhiên và tính đại diện cao • Là kỹ thuật chọn mẫu xác suất cơ bản và có thể được lồng vào tất cả các kỹ thuật chọn mẫu xác suất phức tạp khác Nhược điểm: • Cần có danh sách toàn bộ các đơn vị mẫu/đơn vị quan sát • Các cá thể được chọn vào mẫu có thể phân bố tản mạn trong quần thể, do vậy việc thu thập số liệu sẽ tốn kém và mất thời gian 15
Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) § Trong kỹ thuật chọn mẫu hệ thống, mỗi cá thể trong một danh sách được chọn bằng cách áp dụng một khoảng hằng định theo sau bởi một sự bắt đầu ngẫu nhiên 16
Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) Cách tiến hành: § Xác định và đánh số thứ tự đơn vị mẫu (khung mẫu). § Xác định cỡ quần thể N, xác định cỡ mẫu n § Tính khoảng cách mẫu k (k=N/n) § Chọn đơn vị mẫu đầu tiên (i) nằm giữa 1 và k bằng phương pháp ngẫu nhiên (sử dụng bảng số ngẫu nhiên hoặc rút thăm). § Chọn các đơn vị mẫu tiếp theo bằng cách cộng k với đơn vị mẫu đầu tiên, tiếp tục cho đến khi đủ số mẫu: i + 1k; i+2k; i+3k…i+(n-1)k. 17
Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) Ưu điểm: • Nhanh và dễ áp dụng • Nếu danh sách cá thể của quần thể được xếp ngẫu nhiên, chọn mẫu hệ thống có ưu điểm tương tự chọn mẫu ngẫu nhiên đơn, dễ triển khai trên thực địa • Trường hợp không có khung chọn mẫu hoặc không biết tổng số cá thể trong quần thể, vẫn áp dụng được chọn mẫu hệ thống bằng cách đưa ra quy luật trước khi tiến hành. Nhược điểm: § Khi việc sắp xếp khung mẫu có một quy luật nào đ́ ó tình cờ trùng với khoảng chọn mẫu hệ thống, các cá thể trong mẫu có thể thiếu tính đại diện 18
Chọn mẫu phân tầng (stratiﬁed random samplng) • Là mẫu đạt được bởi việc phân chia các cá thể của quần thể nghiên cứu thành các nhóm riêng rẽ được gọi là tầng. • Mỗi tầng: chọn mẫu ngẫu nhiên đơn 19
Chọn mẫu phân tầng (stratiﬁed random samplng) Cách tiến hành § Quần thể mẫu được chia thành các tầng § Các tầng có chung đặc điểm (ví dụ: vùng miền, giới tính, nhóm tuổi, học vấn, mức thu nhập…). Giữa các tầng không có sự chồng chéo § Mẫu được chọn riêng biệt cho từng tầng (phương pháp ngẫu nhiên đơn giản hay ngẫu nhiên hệ thống). § Xác định cỡ mẫu cho từng tầng ni= Ni x n/N trong đó N: số lượng cá thể trong quần thể, Ni: số lượng cá thể trong tầng thứ i ni: cỡ mẫu trong từng tầng n: cỡ mẫu chung 20