Thiết kế nghiên cứu điều tra - Chọn mẫu

Các khái niệm cơ bản # Tổng thể: Một tập hợp các đối tượng (người, khách hàng, nhân viên, doanh nghiệp ) chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát. # Mẫu Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá thể của tổng thể được chọn đại diện cho tổng thể để khảo sát nghiên cứu

pdf36 trang | Chia sẻ: thanhtuan.68 | Lượt xem: 1202 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Thiết kế nghiên cứu điều tra - Chọn mẫu, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐIỀU TRA CHỌN MẪU Các khái niệm cơ bản # Tổng thể: Một tập hợp các đối tượng (người, khách hàng, nhân viên, doanh nghiệp ) chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát. # Mẫu Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá thể của tổng thể được chọn đại diện cho tổng thể để khảo sát nghiên cứu. Các khái niệm cơ bản # Điều tra chọn mẫu: là loại điều tra không toàn bộ, trong đó người ta chọn một số đủ lớn đơn vị đại diện trong toàn bộ các đơn vị của tổng thể chung để điều tra rồi dùng kết quả thu thập được tính toán, suy rộng thành các đặc điểm của toàn bộ tổng thể chung # Ưu điểm và hạn chế của phương pháp Các kỹ thuật chọn mẫu cơ bản Nhóm 1: Chọn mẫu ngẫu nhiên Là các kỹ thuật chọn mẫu mà khả năng được chọn vào tổng thể mẫu của tất cả các đơn vị của tổng thể đều như nhau Quy trình: - Xác định khung chọn mẫu - Xác định kích thước mẫu - Lựa chọn kỹ thuật lấy mẫu phù hợp - Kiểm tra tính đại diện của mẫu # Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản - Cách tiến hành: + Lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự nào đó + Đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách + Rút thăm ngẫu nhiên hoặc dùng bảng số ngẫu nhiên, hoặc dùng máy tính để chọn ra từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu # Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản # Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống - Cách tiến hành: + Lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự nào đó + Đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách. + Tính k = N/n + Trong khoảng (1,k), chọn ngẫu nhiên (bốc thăm) đơn vị đầu tiên + Cách đều k đơn vị lại chọn ra 1 đơn vị vào mẫu cho đến khi đủ số đơn vị mẫu # Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống - Ví dụ: Để điều tra nhu cầu tiêu dùng các sản phẩm may mặc của người dân tại một thành phố gồm có 24.000 hộ, ta muốn chọn ra một mẫu có 400 hộ • Trường hợp áp dụng: Khi các đơn vị của tổng thể chung không phân bố quá rộng về mặt địa lý, các đơn vị khá đồng đều nhau về đặc điểm nghiên cứu # Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống # Chọn mẫu theo khối • Cách tiến hành: - Lập danh sách tổng thể chung theo từng khối - Chọn ngẫu nhiên một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn Ví dụ: Điều tra khảo sát sinh viên Trường Đại học Kinh tế # Chọn mẫu theo khối • Những điều lưu ý: - Mỗi phần tử của tổng thể chỉ được phân vào một khối - Mỗi khối chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể. - Phân chia các khối tương đối đồng đều nhau về quy mô. # Chọn mẫu nhiều giai đoạn • Cách tiến hành: - Phân chia tổng thể chung thành các đơn vị cấp I, rồi chọn các đơn vị mẫu cấp I - Phân chia mỗi đơn vị mẫu cấp I thành các đơn vị cấp II, rồi chọn các đơn vị mẫu cấp II - Ví dụ # Chọn mẫu phân tầng - Cách tiến hành: + Tổng thể được phân chia thành các nhóm theo 1 tiêu thức hay nhiều tiêu thức + Trong từng nhóm, dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản/chọn mẫu hệ thống để chọn ra các đơn vị của mẫu # Chọn mẫu phân tầng - Các loại mẫu: + Mẫu tầng tỷ lệ + Mẫu tầng không tỷ lệ • Trường hợp áp dụng: Phải có được thông tin chi tiết về một số đặc điểm của tổng thể phù hợp với mục tiêu nghiên cứu # Chọn mẫu phân tầng # Chọn mẫu phân tầng # Chọn mẫu phân tầng - Ví dụ: Chọn mẫu để nghiên cứu về sự hài lòng của người dân khi sử dụng nước của 1 Công ty cấp nước tại một thành phố # Chọn mẫu phân tầng - Các tiêu thức phổ biến được chọn: - Theo địa lý: tỉnh, thành phố, huyện - Mức độ giàu nghèo (thu nhập) - Giới tính - Quốc tịch: Quốc tế, nội địa - Hình thức sở hữu: tư nhân, cổ phần Các kỹ thuật chọn mẫu cơ bản Nhóm 2: Chọn mẫu phi ngẫu nhiên Là kỹ thuật chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu (không có xác suất lựa chọn giống nhau) # Chọn mẫu thuận tiện Lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng • Dễ thực hiện • Không ngẫu nhiên • Không có tính tiêu biểu cao # Chọn mẫu phán đoán Là kỹ thuật mà phỏng vấn viên là người tự đưa ra phán đoán về đối tượng cần chọn vào mẫu. # Chọn mẫu hạn mức - Cách tiến hành: + Phân nhóm tổng thể theo một tiêu thức nào đó + Dùng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện hay chọn mẫu phán đoán để chọn các đơn vị trong từng nhóm để tiến hành điều tra. # Chọn mẫu tích lũy nhanh Đây là cách chọn mẫu dựa trên sự giới thiệu của các đơn vị nghiên cứu đã được chọn cho đến khi đủ số lượng mẫu yêu cầu # Lưu ý • Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu để lựa chọn kỹ thuật chọn mẫu phù hợp (nếu muốn kiểm định giả thuyết để suy rộng cho tổng thể thì phải chọn mẫu ngẫu nhiên) • Trong trường hợp không có danh sách tổng thể, khi chọn mẫu trên thực địa, cần phải tuân thủ các nguyên tắc nhất định (tương tự như chọn mẫu ngẫu nhiên) để đảm bảo tính khách quan # Ví dụ • Đề tài: “Đánh giá mức độ trung thành của người tiêu dùng cá nhân đối với thương hiệu Coopmart trên địa bàn thành phố Huế” - Xác định tổng thể nghiên cứu - Trình bày phương án chọn mẫu Xác định kích cỡ mẫu Các khái niệm cơ bản - Sai số chọn mẫu: là chênh lệch giữa giá trị tham số thu được trên mẫu và giá trị tham số đó trên tổng thể chung - Khoảng tin cậy: Là khoảng giá trị mà dựa vào giá trị tham số trên mẫu, ta ước lượng giá trị tham số của tổng thể sẽ rơi vào đó - Độ tin cậy: là khả năng đúng khi ta ước lượng giá trị tham số của tổng thể nằm trong khoảng tin cậy. Xác định kích cỡ mẫu - Mẫu càng lớn thì khả năng suy rộng cho tổng thể càng tốt - Nhưng mẫu càng lớn thì càng tốn kém # Mục đích của việc xác định cỡ mẫu: + Chọn mẫu đủ lớn để suy rộng cho tổng thể + Giảm chi phí, thời gian và công sức # Quy trình ước lượng kích cỡ mẫu - Xác định sai số cho phép - Xác định mức độ tin cậy - Xác định trị số Z - Ước lượng độ lệch chuẩn hoặc tỷ lệ p - Sử dụng các công thức thích hợp để xác định kích cỡ mẫu # Xác định kích cỡ mẫu theo trung bình Z2  2 n = -------- e2 Trong đó: n : Kích cỡ mẫu Z2:là giá trị tương ứng của miền thống kê (1-)/2 tính từ trung tâm của miền phân phối chuẩn. Giá trị này được xác định một khi độ tin cậy đã được biết trước. Trong kinh doanh, độ tin cậy (confidence level) thường được chọn là 95%. Lúc đó, Z = 1,96. : Độ lệch chuẩn e: Sai số mẫu cho phép # Xác định kích cỡ mẫu theo trung bình • Chú ý: Thông thường ta không biết được phương sai tổng thể , do đó ta dùng 1 trong 3 cách sau: + Dựa vào kết quả nghiên cứu tương tự trước đây + Điều tra thử một mẫu có cỡ mẫu 30 đơn vị để tính phương sai mẫu theo công thức +Dựa vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể nghiên cứu để suy đoán. # Xác định kích cỡ mẫu theo trung bình • Nếu biết được quy mô của tổng thể chung N thì có 2 trường hợp : +Nếu tỷ lệ n/N < 5% thì ta sử dụng công thức cỡ mẫu như trên. +Nếu tỷ lệ n/N > 5% thì ta có thể dùng công thức sau để tính cỡ mẫu nhằm để tiết kiệm chi phí điều tra: n1 = n/(1+n/N) hoặc n1 = N2Z2/ (Ne2 + 2Z2) # Xác định kích cỡ mẫu theo tỉ lệ Z2 . p( 1-p) n = ------------- e 2 Trong đó p: tỉ lệ của hiện tượng cần nghiên cứu (1-p): hay còn ‘q’ : là tỉ lệ của hiện tượng trái ngược # Xác định kích cỡ mẫu theo tỉ lệ • # Chú ý: Thông thường ta không biết được tỷ lệ p, q của tổng thể chung; do đó ta có thể dùng 1 trong 3 cách sau: + Dựa vào kết quả nghiên cứu tương tự trước đây + Điều tra thử một mẫu có cỡ mẫu 30 đơn vị để tính p +Do tính chất: p+q=1, do đó tích p.q sẽ lớn nhất khi p=q=0,5 => p.q =0,25 => thay vào công thức trên để xác định cỡ mẫu n. # Xác định kích cỡ mẫu theo tỉ lệ • Nếu ta biết được quy mô của tổng thể chung N thì có 2 trường hợp : • +Nếu tỷ lệ n/N < 5% thì ta sử dụng công thức cỡ mẫu như trên. • +Nếu tỷ lệ n/N > 5% thì ta có thể dùng công thức hiệu chỉnh sau để tính cỡ mẫu nhằm để tiết kiệm chi phí điều tra: n1 = n/(1+n/N) hoặc n1 = NpqZ2/ (Ne2 + pqZ2) # Một số điều lưu ý • Các trường hợp tăng cỡ mẫu: - Đối với mẫu cụm: thường được nhân lên với hệ số thiết kế có giá trị từ 2 đến 4 - Kích cỡ mẫu thực tế có tính đến tỷ lệ trả lời • Quy luật thực nghiệm - Định lý giới hạn trung tâm: kích cỡ tuyệt đối của một mẫu càng lớn thì phân bố của nó càng gần với phân bố chuẩn và sẽ ổn định hơn # Một số điều lưu ý - 1 kích cỡ mẫu >=30 sẽ dẫn đến 1 phân bố mẫu có giá trị trung bình rất sát với phân bố chuẩn - Cỡ mẫu lớn hơn 30 và nhỏ hơn 500 là phù hợp cho nhiều nghiên cứu - Có thể xác định cỡ mẫu dựa vào kinh nghiệm điều tra thực tế của các nghiên cứu trước đây (chọn mẫu phi ngẫu nhiên)
Tài liệu liên quan