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
36 trang |
Chia sẻ: thanhtuan.68 | Lượt xem: 1202 | Lượt tải: 1
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 = N2Z2/ (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)