Báo cáo phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út
NỘI DUNG

PHẦN A: TỔNG QUAN
I.TẦM QUAN TRỌNG CỦA VIỆC THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG

Nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập dữ liệu bằng số và giải quyết
quan hệ trong lý thuyết và nghiên cứu theo quan điểm diễn dịch. Thu thập và nghiên
cứu thông tin là một công việc quan trọng cần thiết cho bất kỳ hoạt động nghiên cứu khoa
học. Vì vậy, dữ liệu dùng cho phân tích định lượng có thể thu thập và nghiên cứu tài liệu
nhằm mục đích:
• Giúp cho người nghiên cứu nắm được phương pháp nghiên cứu
• Làm rõ hơn đề tài nghiên cứu của mình.
• Giúp người nghiên cứu có phương pháp luân chặt chẽ hơn.
• Có thêm kiến thức sâu, rộng về lĩnh vực đang nghiên cứu.
• Tránh trùng lặp với các nghiên cứu trước đây. Vì vậy đỡ mất thời gian, công sức và
tài chính.
Thông tin sử dụng cho quá trình nghiên cứu định lượng phải đảm bảo các yêu cầu cơ
bản sau: Thích đáng, chính xác, kịp thời, khách quan
II.PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG
1.Phương pháp thống kê mô tả
a. Khái niệm.
Thống kê mô tả (Descriptive statistics) là nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa, biểu diễn
bằng đồ thị các số liệu thu thập được. Sau đó tính toán các tham số đặc trưng cho tập hợp dữ
liệu như: trung bình, phương sai, tần suất, tỷ lệ.
b. Nội dung thông kê mô tả.
- Mô tả xu hướng trung tâm
Mô tả định lượng cho các mẫu và các tổng thể thường cho ta ấn tượng chung về các
giá trị phổ biến, như giá trị giữa hay trung bình, được gọi là các số đo xu hướng trung tâm và

được thảo luận hầu như trong mọi giáo trình thống kê. Ba cách đo lường xu hướng trung tâm
được sử dụng nhiều nhất trong nghiên cứu kinh doanh là :
+ Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất (mode) : Đối với dữ liệu mô tả số mode là số đo
duy nhất của xu hướng trung tâm có thể được diễn giải hợp lý nhất.
Nhóm Năng Động

Trang 1/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

+ Giá trị nằm giữa hoặc điểm nằm giữa sau khi dữ liệu đã được xếp hạng ( số trung vị
-median), để thể hiện giá trị chính giữa. Nếu chúng ta có dữ liệu định lượng, ta có thể tính
giá trị giữa hay giá trị trung vị bằng cách sắp xếp tất cả các giá trị theo trật tự tăng dần rồi
tìm điểm chính giữa. Số trung vị có lợi thế không chịu ảnh hưởng bởi các giá trị cực trong
phân bổ.
+ Giá trị thường được gọi là trung bình bao gồm mọi giá trị khi tinh toán( Số bình
quân)
+ Số đo xu hướng trung tâm phổ biến nhất là số bình quân hay số trung bình, bao gồm
mọi giá trị dữ liệu trong phép tính. Tuy nhiên, thường chỉ có thể tính được giá trị bình quân
có ý nghĩa khi sử dụng dữ liệu định lượng.
-

Mô tả sự phân tán
+ Giống mô tả xu hướng trung tâm của một biến, cũng sẽ quan trọng khi mô tả các giá

trị dữ liệu phân tán như thế nào xung quanh xu hướng trung tâm.
+ Mô tả sự phân tán để thể hiện sự khác biệt giữa các giá trị đồng thời mô tả và so

sánh sự khác biệt giữa các giá trị so với số trung bình.
+ Trong nghiên cứu, điều quan trọng về mặt khái niệm và thống kê là việc xem xét
mức độ mà các giữ liệu của một biến phân tán xung quanh giá trị trung bình.
+ Để mô tả mức phân tán của dữ liệu định lượng, chúng ta sử dụng độ lệch chuẩn.
c. Các loại thang đo thống kê
- Khái niệm thang đo: Cách sắp xếp thông tin nghiên cứu trong công tác xã hội theo hệ
thống các con số hoặc chữ mà tỷ lệ giữa chúng đồng đẳng với trật tự các sự kiện được đo
lường.
- Thang đo định danh : Là thang đo dùng các mẫu số để phân loại các đối tượng. Thang
đo định danh không mang ý nghĩa nào cả mà chỉ để lượng hóa các số liệu cần cho nghiên
cứu. Nó thường được sử dụng cho các tiêu thức thuộc tính. Người ta thường dùng các số tự
nhiên như 1,2,3,4 để làm mã số. Hay còn gọi là thang danh nghĩa, nó xác định những biến
thể của dấu hiệu. Thang danh nghĩa chỉ xác định rằng A khác B. Người ta gọi là thang giả vì
bản thân nó không đo lường gì cả, tuy vậy nó làm cho tất cả mọi thủ tục khác về thang đo.
Đặc điểm của thang này cần loại trừ nhau không trùng lặp ( Tuy vậy nhiều vấn đề không thể
loại trừ nhau)

Nhóm Năng Động

Trang 2/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

- Thang đo thứ bậc : Là thang đo sự chênh lệch giữa các biểu hiện của tiêu thức có quan
hệ thứ bậc hơn hoặc kém. Sự chênh lệch này không nhất thiết phải bằng nhau. Nó được dùng
cho cả tiêu thức thuộc tính và tiêu thức số lượng.
- Thang đo khoảng: Là thang đo thứ bậc có khoảng cách đều nhau. Nó được dùng cho

cả tiêu thức thuộc tính và tiêu thức số lượng. Thang đo khoảng cho phép chúng ta đo lường
một cách chính xác sự khác nhau giữa hai giá trị.
- Thang đo tỷ lệ: Là loại thang đo cao nhất trong thống kê. Nó sử dụng các số tự nhiên
như từ 1 đến 9 và 0 để lượng hóa các dữ liệu. Nó được sử dụng chủ yếu cho các tiêu thức số
và lượng.
Thí dụ : Doanh thu của một của hàng bán thuốc là 300 triệu đồng, nhiệt độ ngày
25/5/2012 là 34oC. Thang đo tỷ lệ chứa đựng thông tin cho biết khoảng cách giữa hai hạng
chia lớn hơn hay nhỏ hơn khoảng cách giữa hai hạng chia khác của thang đo bao nhiêu lần.
Thang này đòi hỏi phải có số không tuyệt đối làm điểm xuất phát cho độ dài được đo của
thang.
Chỉ với thang đo tỷ lệ, người ta mới có thể đo lường các hiện tượng như các đơn vị
đo lường vật lý thông thường (kg, mét..). Trong nghiên cứu trong công tác xã hội, thang này
gần như không sử dụng được ( vì cách xây dựng thang rất khó trong xã hội, không đo lường
cụ thể chính xác như trong tự nhiên hay kinh tế).
d.Quy trình nghiên cứu thống kê
• Xác định mục đích đối tượng, nội dung nghiên cứu
• Xây dựng hệ thống chỉ tiêu thống kê
• Điều tra thống kê
• Tổng hợp thống kê
• Phân tích thống kê
• Dự đoán thống kê
Xác định mục đích, đối tượng, nội dung nghiên cứu. Đây là khâu đầu tiên của quá
trình nghiên cứu thống kê.
Căn cứ để xác định đúng mục đích:
+ Căn cứ vào tình hình thực tiễn
+ Căn cứ vào yêu cầu cung cấp thông tin.
+ Căn cứ vào khả năng về tài chính, nhân lực, thời gian.
Nhóm Năng Động

Trang 3/ 13

Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

Điều tra thống kê là tổ chức một cách khoa học và theo kế hoạch thống nhất để thu thập
dữ liệu về các hiện tượng và quá trình kinh tế xã hội.
Dữ liệu: + Định tính: tính chất
+ Định lượng: mức độ
Nguồn dữ liệu: + Sơ cấp: thu thập trực tiếp từ đơn vị điều tra
+ Thứ cấp: thu thập từ nguồn có sẵn
Các loại điều tra thống kê như: điều tra thường xuyên, điều tra không thường xuyên, điều
tra toàn bộ, điều tra không toàn bộ, điều tra trọng điểm, điều tra chuyên đề, điều tra chọn mẫu
Các phương pháp thu thập dữ liệu thống kê Thu thập trực tiếp(quan sát, phỏng vấn trực
tiếp), thu thập gián tiếp (thu thập thông tin qua trung gian hay khai thác tài liệu từ các văn
bản sẵn có)
Phương án điều tra: + Xác định mục đích, yêu cầu
+ Xác định đối tượng, đơn vị điều tra
+ Xác định nội dung, phương pháp điều tra
+ Xác định thời gian và địa điểm điều tra
+ Xây dựng bảng biểu điều tra
+ Xác định cơ quan và lực lượng

tiến hànhđiều tra

+ Xây dựng chương trình xử lý tổng hợp và phân tích số liệu
+ Tổng hợp, phân tích, công bố kết quả điều tra
Sai số trong điều tra thống kê: Là chênh lệch giữa các trị số của tiêu thức điều tra
mà ta thu thập được so với trị số thức tế của hiện tượng nghiên cứu.

Tổng hợp thống kê là tiến hành tập trung, chỉnh lý và hệ thống hoá một cách khoa học các thông
tin thu thập được nhằm bước đầu chuyển một số đặc điểm riêng của các đơn vị điều tra thành đặc
điểm chung của tổng thể nghiên cứu .
Phân tích thống kê là việc nghiên cứu nêu lên một cách tổng hợp bản chất và tính qui
luật của hiện tượng trong điều kiện lịch sử nhất định qua biểu hiện bằng số lượng là chủ yếu.
Dự đoán thống kê là việc căn cứ vào tài liệu thống kê về hiện tượng nghiên
cứu trong thời gian đã qua, dùng các phương pháp thích hợp để tính toán các mức
độ tương lai để báo cáo, giải thích và truyền đạt kết quả nghiên cứu.
2.Phương pháp Hồi quy tương quan
Nhóm Năng Động

Trang 4/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

a. Khái niệm
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập(biến
thuyết minh)quy định các biến phụ thuộc (biến được thuyết minh) như thế nào.
Đây là một phương pháp thống kê mà giá trị kỳ vọng của một hay nhiều biến ngẫu
nhiên được dự đoán dựa vào điều kiện của các biến ngẫu nhiên khác.
Ví dụ: thường dùng là sự phụ thuộc của huyết áp Y theo tuổi tác X của một người,
hay sự phụ thuộc của trọng lượng Y của một con thú nào đó theo khẩu phần thức ăn hằng
ngày X. Sự phụ thuộc này được gọi là hồi qui của Y lên X.
Hồi qui thường được xếp vào loại bài toán tối ưu vì chúng ta nỗ lực để tìm kiếm
một giải pháp để cho sai số và phần dư là tốt nhất.
b. Các phương pháp phân tích hồi quy
Phân tích hồi qui logistic

Hồi qui logistic là một kỹ thuật phân tích hồi qui trong đó biến số phụ thuộc (Y) là
một biến số nhị phân (dichotomous – binary variable), theo đó Y thường được mã hoá là 1
và 0 (Y = 1, thành công; Y = 0, thất bại). Biến số độc lập trong hồi qui logistic có thể là biến
số rời hoặc liên tục, biến số đơn hoặc đa biến số.
Mục tiêu của hồi qui Logistic là nghiên cứu các đối tượng thường được thể hiện qua
các biến số nhị phân (binary) như xảy ra/ không xảy ra, còn các yếu tố nguy cơ có thể được
thể hiện qua các biến số liên tục hoặc các biến nhị phân hay các biến thứ bậc. Vấn đề đặt ra
cho nghiên cứu dạng này là là sao để ước tính độ tương quan của các yếu tố nguy cơ và đối
tượng phân tích. Các phương pháp phân tích như hồi qui tuyến tích không áp dụng được vì
biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến nhị phân.
Ví dụ : Bảng dữ liệu dưới đây thu thập để nghiên cứ mối tương quan giữa tình trạng
phơi nhiễm chất độc gia cam (Agent Orange – AO) và ung thư tuyến tiền liệt.

Phơi nhiễm AO
Không phơi nhiễm AO

Nhóm Năng Động

Ung thư (47)
11
36

Đối chứng (144)
17
127

Trang 5/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

Số liệu bảng trên cho thấy 23.4% (11/36) người bị ung thư tuyến tiền liệt từng bị phơi nhiễm
AO. Tỷ lệ này trong nhóm đối chứng là 11.8% (17/144). Vấn đề đặt ra là có sự tương quan
nào giữa tình trạng phơi nhiễm AO và ung thư tuyến tiền liệt hay không ? Nghiên cứu cần trả
lời 2 vấn đề sau :
- Nguy cơ mắc bệnh ung thư tuyến tiền liệt của những người từng bị phơi nhiễm AO
so với nguy cơ ở những người không từng bị phơi nhiễm là bao nhiêu ?
- Sự khác biệt về nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt giữa 2 nhóm phơi nhiễm và không
phơi nhiễm AO có ý nghĩa thống kê.
Hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi qui tuyến tính cung cấp cho chúng ta một mô hình để tiên lượng một
biến số lâm sàng từ một yếu tố khác. Vì là “mô hình” (model) cho nên phải có tham số
(parameter). Do đó, trong phân tích hồi qui tuyến tính, chúng ta còn phải ước tính các tham
số của mô hình tiên lượng.
• Hồi quy tuyến tính đơn
• Hồi quy tuyến tính bội
• Hồi quy tuyến tính không biến
Phân tích hồi quy tuyến tính là một phương pháp phân tích quan hệ giữa biến phụ
thuộc Y với một hay nhiều biến độc lập X. Mô hình hóa sử dụng hàm tuyến tính (bậc 1). Các
tham số của mô hình được ước lượng từ dữ liệu.
Hồi quy tuyến tính được sử dụng rộng rãi trong thực tế do tính chất đơn giản hóa của
hồi quy. Nó cũng dễ ước lượng.
Hồi qui Poisson
Mô hình hồi qui để tìm hiểu mối liên hệ giữa biến tiên lượng và biến phụ thuộc tuân
theo luật phân bố Poisson được đặt tên là Poisson Regression (hay hồi qui Poisson)
Mô hình hồi qui Poisson thì ứng dụng cho trường hợp biến phụ thuộc là biến mang
tính đếm hoặc tỉ suất, và cũng như các mô hình khác, biến tiên lượng có thể là biến liên tục
hay không liên tục.

Nhóm Năng Động

Trang 6/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

c. Liên hệ hàm số và liên hệ tương quan.
Trong lý thuyết xác suất và thống kê, hệ số tương quan cho biết độ mạnh của mối
tương quan tuyến tính giữa hai biến số ngẫu nhiên.
Giữa các sự vật hiện tượng tự nhiên cũng như trong cuộc sống luôn tồn tại mối liên
hệ, mối liên hệ đó rất phong phú, nhiều vẻ đó là quan điểm của các nhà triết học, lí luận của
chủ nghĩa duy vật biện chứng, do đó các sự vật hiện tượng đó luôn tác động qua lại lẫn nhau,
không hiện tượng nào phát sinh, phát triển một cách độc lập, tách rời các hiện tượng khác.
Trong mối liên hệ phổ biến đó, nếu xét theo mức độ chặt chẽ của mối liên hệ có thể
phân ra thành hai loại bao gồm:
+ Thứ nhất là liên hệ hàm số: là mối liên hệ hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu thức nguyên
nhân hay còn gọi là biến độc lập, kí hiệu là x và tiêu thức kết quả còn gọi là biến phụ thuộc,
kí hiệu là y. Quan hệ này có thể biểu diến dưới dạng tổng quát là hàm số : y = f(x), nến khi x
thay đổi, có thể xác định được giá trị của y qua mối liên hệ này.
+ Thứ hai là mối liên hệ tương quan: là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu
thức nguyên nhân x và tiêu thức kết quả y. Sự không chặt chẽ đó được thể hiện ở chỗ khi
tiêu thức nguyên nhân x thay đổi thì tiêu thức kết quả y thay đổi nhưng nó không ảnh hưởng
hoàn toàn, quyết định đến sự biến đổi này.
d. Phân tích hồi quy và tương quan
• Nhiệm vụ của phân tích hồi quy và tương quan
Các hiện tượng tồn tại trong mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau. Tuỳ theo mức độ chặt
chẽ của mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau đó mà phân các mối liên hệ này thành liên hệ hàm số

hay liên hệ tương quan. Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan thường được sử dụng
trong nghiên cứu các mối liên hệ phụ thuộc và do vậy, phương pháp này cũng được sử dụng
khá phổ biến trong nghiên cứu thống kê với những nhiệm vụ cụ thể sau:
+ Xác định mô hình hồi quy phản ánh mối liên hệ để làm căn cứ vào nhiệm vụ nghiên
cứu cụ thể để chọn ra một, hai hay ba… tiêu thức nguyên nhân và một tiêu thức kết quả. Các
tiêu thức nguyên nhân được chọn là các tiêu thức có ảnh hưởng lớn đến tiêu thức kết quả.
+ Để giải quyết vấn đề này đòi hỏi phải có sự phân tích một cách sâu sắc bản chất của
mối liên hệ trong điều kiện lịch sử cụ thể. Đây là vấn đề trước tiên quyết định sự thành công

Nhóm Năng Động

Trang 7/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

của nghiên cứu hồi quy. Từ đó có thể xây dựng mô hình hồi quy giữa một tiêu thức nguyên
nhân và một tiêu thức kết quả và được gọi là mô hình hồi quy đơn.
• Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan
Việc đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan được thực hiện thông qua
việc tính toán hệ số tương quan, tỷ số tương quan, hệ số tương quan bội, hệ số tương quan
riêng phần.
Hệ số tương quan được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương
quan tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng, tỷ số tương quan được sử dụng để đánh giá mức
độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan phi tuyến tính và tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng.
Hệ số tương quan bội được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương
quan tuyến tính giữa tất cả các tiêu thức nguyên nhân và tiêu thức kết quả.
Hệ số tương quan riêng phần được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ giữa một tiêu

thức nguyên nhân nào đó với tiêu thức kết quả trong khi các tiêu thức nguyên nhân khác
không đổi. Dựa vào kết quả tính toán các hệ số này có thể kết luận về mức độ chặt chẽ của
mối liên hệ, giúp cho việc nhận thức hiện tượng được sâu sắc, từ đó đề ra những giải pháp cụ
thể.
e. Phạm vi áp dụng phân tích hồi quy và tương quan
Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan là phương pháp thường được sử dụng
trong thống kê để nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng, như mối liên hệ giữa các yếu
tố đầu vào của quá trình sản xuất với kết quả sản xuất, mối liên hệ giữa thu nhập và tiêu
dựng, mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và phát triển xã hội.
Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan cũng được vận dụng trong một số
phương pháp nghiên cứu thống kê khác như phân tích dãy số thời gian, dự đoán thống kê.
PHẦN B: PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
I.QUY TRÌNH CHỌN MẪU
Trong các nghiên cứu định lượng, mẫu đại diện là mô hình thu nhỏ của tổng thể. Cấu
trúc của mẫu cần phải phù hợp tối đa với cấu trúc của tổng thể về các đặc điểm định tính căn

Nhóm Năng Động

Trang 8/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

bản và các đặc điểm kiểm soát. Tính đại diện và độ tin cậy của thông tin thu thập phụ thuộc
nhiều vào sự đúng đắn của việc thực hiện lấy mẫu.
1. Xác định tổng thể nghiên cứu
Vấn đề nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu là các nhân tố nhất định khi xác định tổng
thể. Đối tượng nghiên cứu phải là vật mang thông tin hữu ích, cần phải tính đến các đặc điểm

về cấu trúc, không gian và thời gian của đối tượng nghiên cứu. Đặc điểm cấu trúc cho
phép nhà nghiên cứu tập trung chú ý các đặc tính quan trọng nhất của đối tượng nghiên cứu.
2. Quyết định nghiên cứu toàn bộ hay nghiên cứu mẫu
Nghiên cứu toàn bộ thường gắn liền với chi phí, thời gian và nỗ lực rất nhiều, trong
nhiều trường hợp nghiên cứu toàn bộ là không thể. Trong khi đó, kết quả nghiên cứu
khi thực hiện đúng, không khác nhiều so với bức tranh tổng thể. Điều này cho thấy ưu điểm
của chọn mẫu. Trong trường hợp này, chúng ta có thể thiết kế nghiên cứu để đạt được độ
chính xác cần thiết với xác suất nhất định.
3. Mô tả tổng thể
Mô tả tổng thể là cần thiết để chọn lựa đáp viên đưa vào mẫu, ra quyết định về lựa
chọn phương pháp xây dựng mẫu cụ thể. Mô tả tổng thể bao gồm miêu tả cấu trúc (kể cả địa
bàn nghiên cứu) chúng ta đang quan tâm đến và đánh giá định lượng các yếu tố của cấu
trúc. Để có được thông tin về tổng thể có thể sử dụng số liệu thống kê, phân tích tài liệu, ý
kiến chuyên gia
4. Xác định phương pháp lấy mẫu
Dựa vào mục đích nghiên cứu, tầm quan trọng của công trình nghiên cứu, thời gian
tiến hành nghiên cứu, kinh phí dành 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. Trong các nghiên cứu định lượng, thường sử dụng phương
pháp lấy mẫu xác suất.
5. Xác định kích thước mẫu
Bước tiếp theo là xác định kích thước mẫu. Khi xác định kích thước mẫu nên tính đến
năng lực tài chính, khả năng tổ chức nghiên cứu, độ chính xác và độ tin cậy cần thiết. Một
mặt, đại lượng mẫu cần phải “có ý nghĩa thống kê”, tức là cỡ mẫu đủ lớn để có được thông
tin đáng tin cậy. Mặt khác tiết kiệm và tối ưu.
Các khái niệm :
Nhóm Năng Động

Trang 9/ 13

Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

Mức độ chính xác do việc chọn mẫu mang lại :
Mức độ chính xác do việc chọn mẫu mang lại tỷ lệ thuận với bình phương của quy mô
mẫu. Khi tăng quy mô mẫu lên k lần thì mức độ chính xác sẽ tăng lên k lần.
Ví dụ: Khi tăng quy mô mẫu từ 500 người lên 1000 người, tức tăng gấp 2 lần thì mức
độ chính xác tăng lên gấp 2 lần, tức là tăng 40%. Còn muốn tăng độ chính xác lên gấp 2 lần
thì phải tăng quy mô mẫu lên gấp 4 lần.
Sai số do chọn mẫu.
Sai số do 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.
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 tổng thể nằm trong khoảng tin cậy.
6. Tiến hành lấy mẫu
Khi có được kết quả thực hiện các bước như trên trước, chúng ta có thể thực hiện thủ
tục lấy mẫu để chọn các đáp viên cụ thể. Trong quá trình lấy mẫu có thể khó tiếp cận đến
những đáp viên đã chọn. Trong trường hợp này, có thể xem lại chiến lược lấy mẫu đã chọn.
II.PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU
Điều tra chọn mẫu có nghĩa là không tiến hành điều tra hết toàn bộ các đơn vị
của tổng thể, mà chỉ điều tra trên 1 số đơn vị nhằm để tiết kiệm thời gian, công sức và chi
phí. Từ những đặc điểm và tính chất của mẫu ta có thể suy ra được đặc điểm và tính chất của
cả tổng thể đó. Vấn đề quan trọng nhất là đảm bảo cho tổng thể mẫu phải có khả năng đại
diện được cho tổng thể chung.
1.Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên

Chọn mẫu ngẫu nhiên (hay chọn mẫu xác suất) là phương pháp chọn mẫu mà khả
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 có thể chọn ra một mẫu có khả năng đại biểu cho tổng thể. Vì có
thể tính được sai số do chọn mẫu, nhờ đó ta có thể 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
Nhóm Năng Động

Trang 10/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

Tuy nhiên ta khó áp dụng phương pháp này khi không xác định được danh sách cụ thể
của tổng thể chung ,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.
o Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản:
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.
o Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống:
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 đó cứ cách 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.
o Chọn mẫu cả khối:
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 có
sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng thể cần nghiên cứu.
o Chọn mẫu phân tầng:
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 đó trong 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 có thể tuân theo tỷ lệ số đơn vị tổ đó chiếm trong tổng thể, hoặc có thể không tuân
theo tỷ lệ.
o Chọn mẫu nhiều giai đoạn:
Phương pháp này thường áp dụng đối với tổng thể chung có quy mô quá lớn và địa
bàn nghiên cứu quá rộng. 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.

Nhóm Năng Động

Trang 11/ 13


Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

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.
2.Phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên
Việc chọn mẫu phi ngẫu nhiên hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hiểu 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 đó không thể áp dụng
phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu cho tổng thể chung
o Chọn mẫu thuận tiện:
Có nghĩa là 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. Chẳng hạn nhân
viên điều tra có thể chặn bất cứ người nào mà họ gặp ở trung tâm thương mại, đường phố,
cửa hàng,.. để xin thực hiện cuộc phỏng vấn. Nếu người được phỏng vấn không đồng ý thì
họ chuyển 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 mà
không muốn mất nhiều thời gian và chi phí.
o Chọn mẫu phán đoán:
Là phương pháp mà phỏng 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 và cả 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 có tiêu chuẩn cụ thể “thế nào là sang trọng” mà hoàn toàn dựa
vào phán đoán để chọn ra người cần phỏng vấn
o 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 đó mà ta đang quan tâm, cũng giống như chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, tuy
nhiên sau đó ta 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.
Ví dụ: Chẳng hạn nhà nghiên cứu yêu cầu các vấn viên đi phỏng vấn 800 người có
tuổi trên 18 tại 1 thành phố. Nếu áp dụng phương pháp chọn mẫu định ngạch, ta có thể phân
Nhóm Năng Động

Trang 12/ 13

Phương pháp nghiên cứu định lượng

GVHD: TS Trần Thị Út

tổ theo giới tính và tuổi như sau:chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 18 đến 40,
chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 40 trở lên. Sau đó nhân viên điều tra có thể
chọn những người gần nhà hay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ nhanh chóng hoàn
thành công việc.
PHẦN C: KẾT LUẬN
Có thể nói rằng các nghiên cứu và dữ liệu định lượng là đáng tin cậy khi phân tích và
đánh giá tác động tâm lý, văn hóa, xã hội, kinh tế và hành vi của các đối tượng nghiên cứu.
Những dữ liệu thu thập được có độ tin cậy xác định về mặt thống kê, những đánh giá đó có
thể sử dụng cho phân tích và dự báo. Kết quả phân tích và dự báo định lượng được đối chiếu
lại với cơ sở lý luận cho việc lập mô hình phân tích và dự báo
Sự phù hợp giữa lý luận và thực tiễn sẽ cho phép cho ra những quyết định hợp lý,
đúng đắn nhất khi ta có được những thông tin đáng tin cậy từ các nghiên cứu định lượng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Bài giảng và hướng dẫn thu thập dữ liệu nghiên cứu của cô
- SGK: Phương pháp nghiên cứu trong KD :Mark Suanders, Philip Lewis, Adian Thornhill
- />- />
Nhóm Năng Động

Trang 13/ 13