giáo trình nghiên cứu marketing - chương 6 phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu marketing

1
CHƯƠNG 6
PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU
TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
NGHIÊN CỨU
MARKETING
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍMINH
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH
2
NỘI DUNG
1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN TRONG CHỌN
MẪU.
2. QUI TRÌNH CHỌN MẪU.
3. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU.
4. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CỠ MẪU.
5. CHỈ DẪN XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO TÍNH
CHẤT NGHIÊN CỨU
6. Hướng dẫn viết tiểu luận môn học.
3
Phần tử (element) là đối tượng cần thu thập
dữ liệu, phần tử là đơn vị nhỏ nhất của đám
đông vàlà đơn vị cuối cùng của quátrình chọn
mẫu.
Đám đông (Population) làthị trường mànhànghiên
cứu tiến hành thực hiện nghiên cứu để thỏa mãn mục
tiêu vàphạm vi của nghiên cứu. Số lượng phần tử
trong đám đông thường được ký hiệu là N (được gọi là
kích thước đám đông).
Mẫu (Sample) làmột tập hợp những phần tử nhỏ được lấy ra từ một
tổng thể lớn. Người ta nghiên cứu những mẫu nhỏ để tìm ra những
tính chất, những phản ứng đối với những lần thử nghiệm. Để rồi có

thể suy diễn ra những kết quả tìm được ỡ mẫu là điển hình của cả một
tổng thể màmẫu là đại diện. Số lượng phần tử của mẫu thường được
ký hiệu là n (được gọi làcỡ, hay kích thước mẫu).
1. C
1. C
Á
Á
C KH
C KH
Á
Á
I NI
I NI
Ệ
Ệ
M CƠ B
M CƠ B
Ả
Ả
N
N
4
1.1 Các khái niệm cơ bản
Điều tra chọn mẫu cónghĩa làkhông tiến hành điều tra hết
toàn bộ các phần tử của tổng thể, màchỉ điều tra trên 1 nhóm
nhỏ (chọn mẫu) các phần tử thuộc tổng thể nhằm tiết kiệm thời
gian, công sức vàchi phí. Vấn đề quan trọng nhất là đảm bảo
cho mẫu phải cókhả năng đại diện được cho tổng thể chung.
Đơn vị chọn mẫu (sampling unit). Để thuận tiện trong nhiều kỹ
thuật chọn mẫu người ta thường chia đám đông ra thành nhiều

nhóm theo những đặc tính nhất định. Những nhóm có được sau
khi phân chia đám đông được gọi là đơn vị chọn mẫu.
Khung của tổng thể/ chọn mẫu (Sampling frame) làdanh sách
liệt kê dữ liệu cần thiết của tất cả các đơn vị vàphần tử của đám
đông để thực hiện việc chọn mẫu.
5
1. Các khái niệm cơ bản
Đám đông (Population) làthị trường mànhànghiên
cứu tiến hành thực hiện nghiên cứu để thỏa mãn mục tiêu
vàphạm vi của nghiên cứu.
Vídụ: Chúng ta cần nghiên cứu người tiêu dùng tại
TP.HCM có độ tuổi từ 18-45. Như vậy, tập hợp những
người sinh sống tại TP.HCM ở độ tuổi 18-45 là đám đông
cần nghiên cứu. Số lượng phần tử trong đám đông thường
được ký hiệu là N (được gọi làkích thước đám đông).
6
Hiệu quả của chọn mẫu
Hiệu quả chọn mẫu (Sampling efficiency) được đo
lường theo 2 chỉ tiêu là: Hiệu quả thống kê (Statistical
efficiency); Hiệu quả kinh tế (Economic efficiency of
sampling).
v Hiệu quả thống kê của một mẫu được đo lường dựa vào độ
lệch chuẩn của ước lượng (Xem ước lượng trung bình, tỷ lệ
đám đông –Giáo trình Xác xuất thống kê). Một mẫu cóhiệu
quả thống kê cao hơn mẫu khác khi cùng một cỡ mẫu, nócó độ
lệch chuẩn nhỏ hơn.
v Hiệu quả kinh tế của một mẫu được đo lường dựa vào chi phí
thu thập dữ liệu của mẫu với một “độ chính xác”mong muốn
nào đó.
2. Qui trình chọn mẫu

Bước 1: Xác định tổng thể thị trường nghiên cứu.
Bước 2: Xác định khung tổng thể chọn mẫu.
Bước 3: Lựa chọn phương pháp chọn
mẫu.
Bước 4: Xác định qui mô (cỡ) mẫu.
Bước 5: Xác định các chỉ thị
để nhận diện được đơn vị
mẫu trong thực tế
8
1- Xác định tổng thể / thị trường nghiên cứu
Việc xác định tổng thể (đám đông) / thị trường
nghiên cứu làvấn đề mang tính tiên quyết trong một nghiên
cứu marketing. Nóchính là đối tượng nghiên cứu của một
đề tài nghiên cứu.
Thông thường, khi lập một dự án nghiên cứu thìnhà
nghiên cứu phải xác định ngay tổng thể (đám đông) nghiên
cứu vàthị trường nghiên cứu trong bước đặt tên cho đề tài
nghiên cứu của mình.
Vídụ: Phân tích các yếu tố tác động đến việc lựa chọn
(mua) sản phẩm bột giặt OMO của khách hàng trên thị
trường TP.HCM.
Như vậy, trong bước này ta cần làm rõ “Khách hàng”làai?
Vàhãy mô tả về đặc tính của đám động vàthị trường
nghiên cứu.
9
2- Xác định khung tổng thể / Chọn mẫu
Các khung chọn mẫu cósẵn, thường được sử dụng là: Các
danh bạ điện thoại hay niên giám điện thoại xếp theo tên cá
nhân, công ty, doanh nghiệp, cơ quan; các niên giám điện
thoại xếp theo tên đường, hay tên quận huyện thành phố;

danh sách liên lạc thư tín : hội viên của các câu lạc bộ, hiệp
hội, độc giả mua báo dài hạn của các toàsoạn báo…; danh
sách tên và địa chỉ khách hàng cóliên hệ với công ty (thông
qua phiếu bảo hành), các khách mời đến dự các cuộc trưng
bày vàgiới thiệu sản phẩm
10
3. Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
Dựa vào mục đích nghiên cứu, đặc điểm của tổng thể
nghiên cứu, tầm quan trọng của công trình nghiên cứu, thời
gian tiến hành nghiên cứu, kinh phídành cho nghiên cứu,
kỹ năng của nhóm nghiên cứu,… để quyết định chọn
phương pháp chọn mẫu xác suất hay phi xác suất; sau đó
tiếp tục chọn ra hình thức cụ thể của phương pháp này.
11
4- Xác định kích thước/ cỡ mẫu (sample size)
Xác định cỡ mẫu thường dựa vào : yêu cầu về độ chính xác,
khung chọn mẫu đã cósẵn chưa, phương pháp thu thập dữ
liệu, chi phícho phép. Đối với chọn mẫu theo xác suất:
thường cócông thức để tính cỡ mẫu; đối với mẫu phi xác
suất: thường dựa vào kinh nghiệm vàsựam hiểu về vấn đề
nghiên cứu để chọn cỡ mẫu.
12
5-Xác định các chỉ thị để nhận diện được
đơn vị mẫu trong thực tế:
Đối với mẫu xác suất: phải xác định rõ cách thức để chọn
từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu sao cho đảm bảo mọi
đơn vị đều cókhả năng được chọn như nhau.
Ghi chú: Kiểm tra quátrình chọn mẫu trên các mặt sau: Kiểm
tra đơn vị trong mẫu có đúng đối tượng nghiên cứu không? (vì
thường mắc sai lầm ở khâu chọn đối tượng: do thu thập thông

tin ở nơi không thích hợp, ở những người không thích hợp, hoặc
bỏ qua thông tin của những người lẽ ra phải được phỏng
vấn…). Kiểm tra sự cộng tác của người trả lời (hỏi càng dài thì
sự từ chối trả lời càng lớn). Kiểm tra tỷ lệ hoàn tất (xem đã thu
thập đủ số đơn vị cần thiết trên mẫu chưa): trong phỏng vấn
bằng thư có khi thư bị trả lại do không có người nhận, trong
phỏng vấn bằng điện thoại cóthể không tiếp xúc được với
người cần hỏi vìhọkhông cómặt hay họ không có điện thoại.
13
3. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN
MẪU
Chọn mẫu
theo xác suất
(Probability Sampling)
Chọn mẫu
phi xác suất
(Non-Probability
Sampling)
Có 2 phương pháp chọn mẫu cơ bản là:
14
3.1 Chọn mẫu theo xác suất
(probability sampling)
Chọn mẫu ngẫu nhiên (hay chọn mẫu xác suất) là
phương pháp chọn mẫu màkhả năng được chọn vào tổng
thể mẫu của tất cả các đơn vị của tổng thể đều như nhau.
Đây là phương pháp tốt nhất để ta cóthể chọn ra một mẫu
cókhả năng đại biểu cho tổng thể. Vìcóthể tính được sai
số do chọn mẫu, nhờ đóta cóthể áp dụng được các phương
pháp ước lượng thống kê, kiểm định giả thuyết thống kê
trong xử lý dữ liệu để suy rộng kết quả trên mẫu cho tổng

thể chung
Tuy nhiên ta khóáp dụng phương pháp này khi không xác
định được danh sách cụ thể của tổng thể chung (vídụ
nghiên cứu trên tổng thể tiềm ẩn); tốn kém nhiều thời gian,
chi phí, nhân lực cho việc thu thập dữ liệu khi đối tượng
phân tán trên nhiều địa bàn cách xa nhau,…
3.1. Chọn mẫu theo xác suất
Có5 dạng chọn mẫu theo xác suất:
Chọn
mẫu
phân tầng
Ngẫu
nhiên đơn
giản
Ngẫu
nhiên
hệ thống
Chọn
mẫu
cả khối
Chọn mẫu
nhiều giai
đoạn
16
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random
sampling):
Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể
chung theo một trật tự nào đó: lập theo vần của tên, hoặc
theo quy mô, hoặc theo địa chỉ…, sau đó đánh số thứ tự các

đơn vị trong danh sách; rồi rút thăm, quay số, dùng bảng số
ngẫu nhiên, hoặc dùng máy tính để chọn ra từng đơn vị
trong tổng thể chung vào mẫu.
Thường vận dụng khi các đơn vị của tổng thể chung
không phân bố quárộng về mặt địa lý, các đơn vị khá đồng
đều nhau về đặc điểm đang nghiên cứu. Thường áp dụng
trong kiểm tra chất lượng sản phẩm trong các dây chuyền
sản xuất hàng loạt.
17
Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống
(systematic sampling):
Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể
chung theo một trật tự quy ước nào đó, sau đó đánh số thứ
tự các đơn vị trong danh sách. Đầu tiên chọn ngẫu nhiên 1
đơn vị trong danh sách; sau đócứcách đều k đơn vị lại
chọn ra 1 đơn vị vào mẫu,…cứ như thế cho đến khi chọn
đủ số đơn vị của mẫu.
Vídụ: Dựa vào danh sách bầu cử tại 1 thành phố, ta có
danh sách theo thứ tự vần của tên chủ hộ, bao gồm
240.000 hộ. Ta muốn chọn ra một mẫu có2000 hộ. Vậy
khoảng cách chọn là: k= 240000/2000 = 120, cónghĩa là
cứ cách 120 hộ thìta chọn một hộ vào mẫu.
18
Chọn mẫu cả khối
(cluster sampling)
Trước tiên lập danh sách tổng thể chung theo từng
khối (như làng, xã, phường, lượng sản phẩm sản xuất
trong 1 khoảng thời gian…). Sau đó, ta chọn ngẫu nhiên
một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã
chọn. Thường dùng phương pháp này khi không cósẵn

danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng thể cần nghiên
cứu.
Vídụ: Tổng thể chung làsinh viên của một trường đại
học. Khi đóta sẽ lập danh sách các lớp chứ không lập danh
s
á
ch sinh viên,
sau đ
ó
ch
ọ
n ra c
á
c l
ớ
p đ
ể
đi
ề
u tra.
19
Ch
ọ
n m
ẫ
u phân t
ầ
ng
(stratified sampling)
Trước tiên phân chia tổng thể thành các tổ theo 1 tiêu

thức hay nhiều tiêu thức có liên quan đến mục đích nghiên cứu
(như phân tổ các DN theo vùng, theo khu vực, theo loại hình,
theo quy mô,…). Sau đótrong từng tổ, dùng cách chọn mẫu
ngẫu nhiên đơn giản hay chọn mẫu hệ thống để chọn ra các
đơn vị của mẫu. Đối với chọn mẫu phân tầng, số đơn vị chọn
ra ở mỗi tổ cóthể tuân theo tỷ lệ số đơn vị tổ đóchiếm trong
tổng thể, hoặc cóthể không tuân theo tỷ lệ.
Vídụ: Một toàsoạn báo muốn tiến hành nghiên cứu trên một
mẫu 1000 doanh nghiệp trên cả nước về sự quan tâm của họ
đối với tờ báo nhằm tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo trên
báo. Toàsoạn cóthể căn cứ vào các tiêu thức: vùng địa lý
(miền Bắc, miền Trung, miền Nam); hình thức sở hữu (quốc
doanh, ngoài quốc doanh, công ty 100% vốn nước ngoài,…) để
quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu.
20
Chọn mẫu nhiều giai đoạn
(multi-stage sampling)
Phương pháp này thường áp dụng đối với tổng thể chung
cóquy mô quálớn và địa bàn nghiên cứu quárộng. Việc chọn
mẫu phải trải qua nhiều giai đoạn (nhiều cấp). Trước tiên phân
chia tổng thể chung thành các đơn vị cấp I, rồi chọn các đơn vị
mẫu cấp I. Tiếp đến phân chia mỗi đơn vị mẫu cấp I thành các
đơn vị cấp II, rồi chọn các đơn vị mẫu cấp II…Trong mỗi cấp có
thể áp dụng các cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn mẫu
hệ thống, chọn mẫu phân tầng, chọn mẫu cả khối để chọn ra các
đơn vị mẫu.
Vídụ:Muốn chọn ngẫu nhiên 50 hộ từ một thành phố có10 khu
phố, mỗi khu phố có50 hộ. Cách tiến hành như sau: Trước tiên
đánh số thứ tự các khu phố từ 1 đến 10, chọn ngẫu nhiên trong
đó5 khu phố. Đánh số thứ tự các hộ trong từng khu phố được

chọn. Chọn ngẫu nhiên ra 10 hộ trong mỗi khu phố ta sẽ có đủ
mẫu cần thiết.
21
3.2.Phuơng pháp chọn mẫu phi xác suất
(non-probability sampling methods)
Chọn mẫu phi ngẫu nhiên (hay chọn mẫu phi xác
suất) là phương pháp chọn mẫu màcác đơn vị trong tổng
thể chung không cókhả năng ngang nhau để được chọn
vào mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn: Ta tiến hành phỏng vấn
các bànội trợ tới mua hàng tại siêu thị tại một thời điểm
nào đó; như vậy sẽ córất nhiều bànội trợ do không tới
mua hàng tại thời điểm đónên sẽ không cókhả năng được
chọn
Việc chọn mẫu phi ngẫu nhiên hoàn toàn phụ thuộc
vào kinh nghiệm vàsựhiểu biết về tổng thể của người
nghiên cứu nên kết quả điều tra thường mang tính chủ
quan của người nghiên cứu. Mặt khác, ta không thể tính
được sai số do chọn mẫu, do đókhông thể áp dụng phương
pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu
cho t
ổ
ng th
ể
chung
3.2 Chọn mẫu phi xác suất
1-Chọn mẫu thuận tiện
(convenience sampling)
2-Chọn mẫu phán đoán
(judgement sampling):
CÁC DẠNG CHỌN MẪU

3-Chọn mẫu định ngạch
(quota sampling)
23
Chọn mẫu thuận tiện
Cónghĩa làlấy mẫu dựa trên sự thuận lợihay dựa
trên tính dễ tiếp cậncủa đối tượng, ở những nơi mà nhân
viên điều tra cónhiều khả năng gặp được đối tượng.
Chẳng hạn nhân viên điều tra cóthể chặn bất cứ người
nào màhọgặp ở trung tâm thương mại, đường phố, cửa
hàng, để xin thực hiện cuộc phỏng vấn. Nếu người được
phỏng vấn không đồng ý thìhọchuyển sang đối tượng
khác.
Lấy mẫu thuận tiện thường được dùng trong nghiên
cứu khám phá, để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề
nghiên cứu; hoặc để kiểm tra trước bảng câu hỏi nhằm
hoàn chỉnh bảng; hoặc khi muốn ước lượng sơ bộ về vấn
đề đang quan tâm màkhông muốn mất nhiều thời gian và
chi phí.
24
Chọn mẫu phán đoán
Là phương pháp màphỏng vấn viên là người tự đưa
ra phán đoán về đối tượng cần chọn vào mẫu. Như vậy
tính đại diện của mẫu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và
sự hiểu biết của người tổ chức việc điều tra vàcả người
đi thu thập dữ liệu. Chẳng hạn, nhân viên phỏng vấn được
yêu cầu đến các trung tâm thương mại chọn các phụ nữ ăn
mặc sang trọng để phỏng vấn. Như vậy không cótiêu
chuẩn cụ thể “thế nào làsang trọng”màhoàn toàn dựa vào
phán đoán để chọn ra người cần phỏng vấn.
25

Chọn mẫu định ngạch
Đối với phương pháp chọn mẫu này, trước tiên ta tiến
hành phân tổ tổng thể theo một tiêu thức nào đómà ta đang
quan tâm, cũng giống như chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, tuy
nhiên sau đóta lại dùng phương pháp chọn mẫu thuận tiện hay
chọn mẫu phán đoán để chọn các đơn vị trong từng tổ để tiến
hành điều tra. Sự phân bổ số đơn vị cần điều tra cho từng tổ
được chia hoàn toàn theo kinh nghiệm chủ quan của người
nghiên cứu.
Chẳng hạn nhànghiên cứu yêu cầu các vấn viên đi
phỏng vấn 800 người cótuổi trên 18 tại 1 thành phố. Nếu áp
dụng phương pháp chọn mẫu định ngạch, ta cóthể phân tổ theo
giới tính vàtuổi như sau:chọn 400 người (200 nam và200 nữ)
cótuổi từ 18 đến 40, chọn 400 người (200 nam và200 nữ) có
tuổi từ 40 trở lên. Sau đó nhân viên điều tra cóthể chọn những
người gần nhàhay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ
nhanh chóng hoàn thành công việc.
26
4. XÁC ĐỊNH QUI MÔ (CỠ) MẪU
MỨC ĐỘ CHÍNH XÁC
CỦA KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHI PHÍ
NGHIÊN CỨU
THỜI GIAN
NGHIÊN CỨU
Cỡ mẫu làkích thước (qui mô) của mẫu được lựa
chọn trong đám đông. Cỡ mẫu sẽảnh hưởng trực tiếp đến:
2. Qui trình xác định qui mô (cỡ) mẫu
Bước 1: Xác định sai số e tối đa cóthể chấp nhận
được;

Bước 2: Xác định hệ số tin cậy;
Bước 3: Xác định hệ số Z tương ứng
với hệ số tin cậy;
Bước 4: Ước lượng độ lệch chuẩn
của tổng thể;
Bước 5: Sử dụng công thức
thống kê thích ứng; Vàtính
toán cỡ mẫu thích hợp.
28
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 1: Xác định sai số e tối đa cóthể chấp nhận
được.
Yếu tố đầu tiên ảnh hưởng đến kích thước mẫu là
sai số giữa trị số mẫu vàtham số của tổng thể. Vìta chỉ
điều tra một mẫu nhỏ rồi suy ra tổng thể lớn, nên luôn tồn
tại một tham số e. Độ lớn của e nằm trong sai số của mục
đích ra quyết định.
Độ chính xác (ε) = 1-e (%)
29
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 2: Xác định hệ số tin cậy (1-α).
Hệ số tin cậy làxác suất để khoảng tin cậy tính
được từ trị số mẫu chứa đựng tham số tổng thể. Nếu chọn
hệ số tin cậy =100% thìta phải điều tra toàn bộ tổng thể.
Vìvậy, để tiết kiệm chi phí điều tra trong thực tiễn
hệ số tin cậy thường được lựa chọn là: 90%; 95%; 99%.
30
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 3: Xác định hệ số Z.
Z Làbiến số chuẩn tương ứng với

độ tin cậy:
Vớihệsốtin cậy 90% -> Z=
1,65;
hệ số tin cậy 95% -> Z=
1,96;
hệ số tin cậy 99% -> Z=
2,58.
Lưu ý: Z chính làt
α
(tra bảng 2)-
31
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 4: Ước lượng độ lệch chuẩn (σ) của tổng thể
Nếu X cóphân phối chuẩn, và:
§ 68,27% phần tử nằm trong khoảng trung bình thì σ= +/-1;
§ 95,45% -> σ = +/-2;
§ 99,73% -> σ = +/-3
-3 -2 -1
0
1 2 3
σ
32
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 5: Sử dụng công thức thống kê thích ứng; Vàtính
toán cỡ mẫu thích hợp.
Ta có trường hợp tính số tỷ lệ và số trung bình:
5.1 Trường hợp tính số tỷ lệ: Ở đây lại phân thành 2
trường hợp:
v Trường hợp không tính đến qui mô của tổng thể. Ta áp dụng
công thức để xác định cỡ mẫu:

n = p.q [Z/ e]
Với : -n: Qui mô (cỡ) mẫu nghiên cứu;
-p: Xác suất xuất hiện dấu hiệu của phần tử đang nghiên
cứu. Vàq = 1 –p;
v Trường hợp cótính đến qui mô của tổng thể. Ta áp dụng công
thức để xác định cỡ mẫu:
n = (N.Z
2
p.q)/[N.e
2
+ Z
2
. p.q]
Với N làqui mô mẫu tổng thể.
33
GIẢI THÍCH QUI TRÌNH TỔNG QUÁT
Bước 5: Sử dụng công thức thống kê thích ứng; Vàtính
toán cỡ mẫu thích hợp.
Ta có trường hợp tính số tỷ lệ và số trung bình:
5.2 Trường hợp tính số trung bình. Ta cũng phân thành 2
trường hợp
vTrường hợp không tính đến qui mô mẫu của tổng
thể. Ta áp dụng công thức để xác định cỡ mẫu:
n = (Z.μ
x
)/ e
v Trường hợp cótính đến qui mô mẫu của tổng thể.
Ta áp dụng công thức xác định cỡ mẫu:
n = [N.Z
2

.S]/[N.e
2
+ Z
2
.S
2
]
34
4.2 Xác định cỡ mẫu trong phương pháp chọn
mẫu phi xác suất
Trong phương pháp chọn mẫu phi xác suất,
việc xác định cỡ mẫu được các nhànghiên cứu chọn (cỡ
mẫu) theo kinh nghiệm nghiên cứu, trong thực tế cỡ mẫu
thường được chọn là:
n = Số lượng biến quan sát x số lượng thang đo (5).
35
5. Chỉ dẫn xác định cỡ mẫu theo tính
chất nghiên cứu
Để xác định cỡ mẫu trong phương pháp chọn mẫu
theo xác suất ta phải xác định trước các chỉ tiêu:(1) Độ
chính xác ε (%); (2) Độ tin cậy (1-α). Nếu ε =0% ( Chính
xác 100%), và Độ tin cậy (1-α =1), tức làtin cậy 100% thì
chúng ta phải điều tra tòan bộ đám đông (đây là điều không
thể). Do đó, ta phải chấp nhận đánh đổi mức độ chính xác
của kết quả nghiên cứu (ở một mức độ nào đó) để cóthể
nhận được việc điều tra trên một cỡ mẫu hữu hạn cóthể
chấp nhận được nhằm tiết kiệm thời gian vàchi phí.
36
5.1 Vận dụng bài tóan ước lượng khỏang cho tỷ lệ
đám đông để xác định cỡ mẫu trong các biến định tính

Ta chọn 1 mẫu điều tra sơ bộ (n
0
≥ 30) từ đám đông
cóphân phối chuẩn. Mẫu này dùng để ước lượng tỷ lệ của
đám đông ở mức tin cậy (1-α ). Ta tiến hành tính tóan các
đặc trưng của mẫu sơ bộ:
v Tỷ lệ mẫu (f =m/n); và phương sai mẫu hiệu chỉnh (s
2
).
v Mức tin cậy (1- α) → (1-α)/2 → t
α/2
(Tra bảng 4)
v Cỡ mẫu n được xác định là: n = [(f(1-f).(t
α/2
/ε)
2
)] + 1
v Vàta phải điều tra thêm m mẫu nữa với:
m = n -n
0
( Nếu m > 0)
37
5.2 Vận dụng bài tóan ước lượng khỏang cho
trung bình đám đông để xác định cỡ mẫu trong các biến
định lượng
Ta chọn 1 mẫu điều tra sơ bộ (n
0
≥ 30) từ đám đông có
phân phối chuẩn. Mẫu này dùng để ước lượng trung bình
của đám đông ở mức tin cậy (1-α ). Ta tiến hành tính tóan

các đặc trưng của mẫu sơ bộ:
v Trung bình mẫu (X); và phương sai mẫu hiệu chỉnh (s
2
).
v Mức tin cậy (1- α) → (1-α)/2 → t
α/2
(Tra bảng 4)
v Cỡ mẫu n được xác định là: n = (t
α/2
2
. S
2
)/ ε
2
vVàta phải điều tra thêm m mẫu nữa với:
m = n -n
0
( Nếu m > 0)
38
Lưu ý !
Các bạn lưu ý rằng cỡ mẫu trên được xác định tương
ứng với một thuộc tính, khái niệm (biến số) nào đócủa
mẫu màta quan tâm quan sát tìm hiểu. Vấn đề là ở chỗ là
trong nghiên cứu marketing thường thìchúng ta phải quan
sát nhiều biến số trong một nghiên cứu, để xác định cỡ
mẫu đủ để đảm bảo độ chính các vàtin cậy thìchúng ta
lần lượt phải thực hiện các phép tóan xác định cỡ mẫu trên
với từng biến số sau đóchọn n lớn nhất. Lẽ dĩ nhiên chúng
cũng làm tiêu tốn nhiều công sức của các bạn.
Liệu cógiải pháp nào khả thi hơn không? SPSS

hay phần mềm nào cóthể giúp ta trong trường hợp này
không?
39
6. Hướng dẫn viết TLMH
1. Các bạn hãy tiến hành điều tra sơ bộ với cỡ
mẫu n
0
= 30 vàtính toán xác định cỡ mẫu cho Dự
án nghiên cứu của nhóm mình.
2. Các nhóm lưu ý hoàn tất các bước của dự án
nghiên cứu để tuấn tới thực hiện xử lý dữ liệu
nghiên cứu trên SPSS theo hướng dẫn của giảng
viên-Nhớ mang theo máy Laptop.
XIN CẢM ƠN CÁC BẠN!
40