Phương pháp nghiên cứu kinh doanh - Chương 4: Chọn mẫu

Chia sẻ: Nguyen Quan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:39

Thêm vào BST

Báo xấu

254
lượt xem 42
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chọn mẫu để: Tiết kiệm chi phí. Tiết kiệm thời gian. Nghiên cứu trên mẫu nhiều lúc chính xác hơn. Rất cần thiết trong những khảo sát dẫn đến sự phá hoại hoặc thay đổi thuộc tính của đối tượng.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Phương pháp nghiên cứu kinh doanh - Chương 4: Chọn mẫu

CHỌN MẪU
Khái niệm và quá trình chọn mẫu Chọn mẫu theo xác suất Chọn mẫu phi xác suất Xác định cỡ mẫu
Khái niệm và quá trình chọn mẫu Chọn mẫu theo xác suất Chọn mẫu phi xác suất Xác định cỡ mẫu
Tiết kiệm thời gian Tiết kiệm chi phí VÌ SAO PHẢI CHỌN MẪU ??? Nghiên cứu Rất cần thiết trong trên mẫu nhiều lúc những khảo sát dẫn chính xác hơn đến sự phá hoại hoặc thay đổi thuộc tính của đối tượng.
Phần tử (element): đơn vị mà nhà NC cần quan sát và Phần thu thập dữ liệu (cá nhân, hộ tử gia đình, tổ chức,…) Tổng thể (population): tập hợp tất cả phần tử được định nghĩa là thuộc phạm vi NC. Tổng thể Tổng thể nghiên cứu (study population): tập hợp các phần tử mà thực tế có thể nhận dạng và lấy mẫu.
Đơn vị lấy mẫu (sampling unit): một hay một nhóm các phần tử để từ đó thực hiện việc lấy mẫu trong mỗi giai đoạn của quá trình chọn mẫu. Khung mẫu (sampling frame): Danh sách các đơn vị lấy mẫu có sẵn để phục vụ cho việc lấy mẫu.
Xác định tổng thể NC và phần tử Xác định khung mẫu Xác định kích thước mẫu Xác định phương pháp chọn mẫu Chọn mẫu
Khái niệm và quá trình chọn mẫu Chọn mẫu theo xác suất Chọn mẫu phi xác suất Xác định cỡ mẫu
Chọn mẫu xác suất Chọn mẫu phi xác suất
Chọn mẫu xác suất • Biết trước xác suất xuất hiện của các phần tử vào trong mẫu • Quá trình chọn mẫu tuân theo quy luật toán, không thể tự ý thay đổi • Các thông số của mẫu có thể dùng để ước lượng/ kiểm nghiệm các thông số của tổng thể
• Nhà NC chọn các phần tử vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên • Không biết xác suất xuất hiện của các phần tử. Chọn mẫu tùy thuộc vào nhà nghiên cứu. • Không thể dùng các thông số của mẫu để ước lượng/kiểm nghiệm các thông số của tổng thể. Chọn mẫu phi xác suất
Chọn mẫu Chọn mẫu xác suất phi xác suất • Ngẫu nhiên đơn giản • Lấy mẫu thuận tiện (simple random) (convenience) • Hệ thống • Lấy mẫu phán đoán (systematic) (judgment) • Phân tầng • Lấy mẫu theo lớp (stratified random) (quota) • Theo nhóm • Lấy mẫu theo mầm (cluster) (snow ball)
Về độ chính xác của hai phương pháp chọn mẫu: “There is no guarantee that the results obtained with a probability sample will be more accurate than those obtained with a non-probability sample. What the former allows the researcher to do is to measure the amount of sampling error likely to occur in the sample. This provides a measure of the accuracy of the sample result. With non-probability sampling no such error measure exists” (Kinnear & Taylor, p.207).
Chọn mẫu Chọn mẫu xác suất phi xác suất • Ngẫu nhiên đơn giản • Lấy mẫu thuận tiện (simple random) (convenience) • Hệ thống • Lấy mẫu phán đoán (systematic) (judgment) • Phân tầng • Lấy mẫu theo lớp (stratified random) (quota) • Theo nhóm • Lấy mẫu theo mầm (cluster) (snow ball)
Chọn mẫu Chọn mẫu xác suất phi xác suất • Ngẫu nhiên đơn giản • Lấy mẫu thuận tiện (simple random) (convenience) • Hệ thống • Lấy mẫu phán đoán (systematic) (judgment) • Phân tầng • Lấy mẫu theo lớp (stratified random) (quota) • Theo nhóm • Lấy mẫu theo mầm (cluster) (snow ball)
• Các phần tử được Chọn mẫu xác suất chọn vào mẫu có xác suất là như nhau và • Ngẫu nhiên đơn giản biết trước (simple random) • Dùng bảng ngẫu nhiên để chọn phần tử cho mẫu • Ưu điểm: Đơn giản nếu có 1 khung mẫu đầy đủ • Nhược điểm: Khó khả thi khi tổng thể lớn
• Chọn ngẫu nhiên một Chọn mẫu xác suất điểm xuất phát (starting point), dựa vào bước nhảy (sampling interval) để xác định các phần tử • Hệ thống tiếp theo từ khung mẫu. (systematic) • Đây là phương pháp sử dụng phổ biến hơn phương pháp ngẫu nhiên đơn giản.
Chọn mẫu xác suất •Ưu điểm: không cần khung mẫu hoàn chỉnh. • Nhược điểm: Mẫu sẽ • Hệ thống bị lệch khi khung mẫu (systematic) xếp theo chu kỳ và tần số bằng với bước nhảy
• Tổng thể được chia ra Chọn mẫu xác suất nhiều tầng theo nguyên tắc: “cùng tầng đồng nhất, khác tầng dị biệt”. • Để chọn phần tử trong mỗi tầng: có thể dùng phương pháp hệ thống. • Phân tầng • Số phần tử trong mỗi (stratified random) tầng được xác định theo tỷ lệ hoặc không theo tỷ lệ với kích thước tổng thể.
• Phân tầng ngẫu nhiên Chọn mẫu xác suất theo tỷ lệ: Số phần tử trong mỗi tầng tỷ lệ với quy mô của mỗi tầng trong tổng thể. • Phân tầng ngẫu nhiên không theo tỷ lệ: Sử dụng khi độ phân tán các phần tử trong mỗi tầng khác nhau • Phân tầng (stratified random) đáng kể. Số phần tử trong mỗi tầng được chọn phụ thuộc vào độ phân tán của biến quan sát trong các tầng.