bài giảng môn phương pháp nghiên cứu khoa học bài 7 phương pháp chọn mẫu

Bài 7: Phương pháp chọn mẫu và
xác định cỡ mẫu

Slide 1


Tại sao chọn mẫu ?
• Chọn mẫu là việc chọn một số đơn vị trong dân số
(population), nhằm rút ra các kết luận về dân số đó.
• Một đơn vị của mẫu là một cá thể hoặc một thành viên
mà chúng ta đo lường. Đây chính là đơn vị nghiên
cứu.
• Một dân số là tổng thể của tất cả các đơn vị.
• Điều tra tổng thể (census) là việc đo lường tất cả các
đơn vị có trong dân số.
• Danh sách tất cả các đơn vị có trong dân số để giúp
chúng ta rút mẫu là Khung mẫu (sample frame).

Slide 2


Tại sao chọn mẫu ?

• Chọn mẫu làm giảm chi phí nghiên cứu;
• Chọn mẫu đúng cách làm tăng độ chính xác của
nghiên cứu;
• Tăng tốc độ thu thập thơng tin dữ liệu;
• Có những dân số mà ta khơng thể nghiên cứu tổng thể;

Slide 3

Mẫu như thế nào là TỐT?
• Tính đúng đắn: mẫu phải đại diện cho tính chất của
tổng thể dân số hoặc phần lớn các đơn vị có trong dân
số;
• Tính chính xác: khơng thể có mẫu đại diện cho dân số
ở tất cả mọi khía cạnh. Do đó, ln có sai số sinh ra từ
việc chọn mẫu (sampling error).
• Đo lường tính chính xác bằng chỉ tiêu thống kê sai số
chuẩn (standard error of estimate).

Slide 4


Các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu

Slide 5


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu

Phải trả lời các câu hỏi sau đây:
1.

Dân số mục tiêu là gì?

2.

Các chỉ tiêu cần quan tâm là gì?

3.

Phương pháp chọn mẫu nào là phù hợp?

4.

Cần cở mẫu bao nhiêu?

Slide 6


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
1.

Dân số mục tiêu là gì?

-

Phải hiểu rõ về các đặc điểm của dân số cần nghiên
cứu

-

Phải biết dân số bao gồm các đơn vị như thế nào (cá
nhân, hộ gia đình).

-

Phải nắm rõ định hướng nghiên cứu như thế nào,
dự định tiến hành và các điều kiện liên quan.

Slide 7


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
2.

Các chỉ tiêu cần nghiên cứu là gì?

-

Các chỉ tiêu mơ tả các đặc điểm chung của dân số;

-

Các chỉ tiêu thể hiện các đặc điểm riêng mà ta quan
tâm;

-

Nên lường trước các dạng dữ liệu của chỉ tiêu (danh
nghĩa, thứ bậc, khoảng cách, tỷ số).

-

Nếu dân số bao gồm các nhóm phụ riêng biệt, nên
định hướng xác định các dữ liệu danh nghĩa để
chia nhóm theo tỷ lệ.
Slide 8

Lựa chọn phương pháp chọn mẫu

3.

Chúng ta có thể có Khung mẫu hay không?

-

Khung mẫu là danh sách tất cả các đơn vị, cá thể có
trong mẫu (lý tưởng).

-

Có nhiều trường hợp ta khơng thể có được Khung
mẫu;

-

Cố gắng có được Khung mẫu.

Slide 9


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
3.

Chọn lựa phương pháp chọn mẫu phù hợp?

-

Có hai chọn lựa chính: chọn mẫu theo xác suất hoặc
phi xác suất.

-

Nếu chọn theo xác suất:, chọn mẫu phải thỏa các
điều kiện sau:
-

Người điều tra không thể thay đổi sự lựa chọn
các đơn vị điều tra;

-

Chỉ lựa chọn các đơn vị từ Khung mẫu;

-

Việc thay thế các đơn vị phải được thực hiện rõ
ràng và được kiểm theo theo các điều kiện cho
trước.
Slide 10


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
4.

Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ
mẫu)?

-

Có hai câu chuyện khơng chính xác:
-

Mẫu phải lớn, nếu khơng sẽ khơng có tính đại
diện;

-

Mẫu phải tương ứng với một tỷ lệ nào đó so với
dân số.

-

Nếu lấy mẫu phi xác suất: xác định các nhóm phụ
(subgroups), ngun tắc lựa chọn, kinh phí có
được.

-

Nếu lấy mẫu xác suất: cở mẫu tùy thuộc vào độ
biến thiên của dân số và độ chính xác ta muốn có
của kết quả.
Slide 11


Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
4.

Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ
mẫu)?

-

Có hai câu chuyện khơng chính xác:
-

Mẫu phải lớn, nếu khơng sẽ khơng có tính đại
diện;

-

Mẫu phải tương ứng với một tỷ lệ nào đó so với
dân số.

-

Nếu lấy mẫu phi xác suất: xác định các nhóm phụ
(subgroups), ngun tắc lựa chọn, kinh phí có
được.

-

Nếu lấy mẫu xác suất: cở mẫu tùy thuộc vào độ
biến thiên của dân số và độ chính xác ta muốn có
của kết quả.
Slide 12

Lựa chọn phương pháp chọn mẫu
4.

Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ
mẫu)?

-

Các nguyên tắc xác định cở mẫu :
-

Dân số càng biến thiên nhiều thì số mẫu phải
càng lớn để đạt tính chính xác;

-

Độ chính xác càng tăng thì số mẫu phải càng
lớn.

-

Phạm vi sai số càng nhỏ thì số mẫu phải càng
lớn.

-

Khi dân số có nhiều nhóm phụ, thì số mẫu phải
lớn để mẫu của từng nhóm phụ phải đạt yêu
cầu tối thiểu.

Slide 13


Các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu

1. Chọn mẫu theo xác suất: phải biết thông tin về số quan sát của
tổng thể để tính xác suất được lựa chọn của mỗi quan sát trong
mẫu.
• Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
• Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống.
• Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng.
• Chọn mẫu ngẫu nhiên nhiều giai đoạn.
• Chọn mẫu ngẫu nhiên theo nhóm.

Slide 14


Chọn mẫu xác suất
1.

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random
sampling)

-

Các nguyên tắc xác định:
-

Xác định xác suất chọn đơn vị:
Xác suất chọn lựa = cở mẫu/dân số

-

Lập danh sách (Khung mẫu).

-

Chọn ngẫu nhiên theo danh sách.

Slide 15


Chọn mẫu xác suất
2.

Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling)

-

Các nguyên tắc xác định :
-

Xác định bước nhảy k
Bước nhảy = cở mẫu/dân số

-

Lập danh sách (Khung mẫu) chính xác, hoặc có
số thứ tự.

-

Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu

-

Chọn các đơn vị kế tiếp bằng bước nhảy k.

Slide 16


Chọn mẫu xác suất

2.

Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling)

-

Các lưu ý để tránh lệch mẫu (bias) :

-

-

Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu

-

Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu vài lần.

Nếu thực hiện tốt, phương pháp này cho hiệu quả
cao hơn phương pháp ngẫu nhiên đơn giản.

Slide 17


Chọn mẫu xác suất
3.

Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling)

-

Hầu hết các dân số đều chứa đựng các nhóm phụ
(tầng – strata).

-

Chọn mẫu phân tầng nhằm:

-

-

Tăng hiệu quả thống kê khi chọn mẫu

-

Có dữ liệu để phân tích từng nhóm phụ

-

Cho phép sử dụng các phân tích khá biệt nhau
cho từng nhóm phụ khác nhau.

Nếu phân tầng lý tưởng:
-

Nội bộ nhóm đồng nhất

-

Dị biệt giữa các nhóm
Slide 18


Chọn mẫu xác suất

3.

Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling)

-

Cở mẫu tùy thuộc vào hai vấn đề:
-

Tổng mẫu cần là bao nhiêu?

-

Tổng mẫu sẽ được phân bố cho từng nhóm phụ
như thế nào?

Slide 19


Chọn mẫu xác suất
3.

Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling)

-

Theo tỷ lệ (proportionate) hay không theo tỷ lệ
(disproportionate)?
-

Theo tỷ lệ: số mẫu của mỗi nhóm phụ sẽ được
quyết định theo tỷ lệ của dân số của mỗi nhóm
phụ so với tổng dân số.

-

Cách này lý tưởng vì:
-

Có độ chính xác về thống kê cao;

-

Dễ chọn mẫu;

-

Có được trọng số.
Slide 20


Chọn mẫu xác suất
3.

Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling)

-

Quá trình chọn mẫu phân tầng:
-

Chọn các biến (danh nghĩa) để chia nhóm,
phân tầng.

-

Quyết định tỷ lệ của từng nhóm so với dân số
chung.

-

Chọn cách lấy mẫu tỷ lệ hay không tỳ lệ.

-

Xác định các Khung mẫu riêng biệt cho từng
nhóm phụ.

-

Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu.

-

Chọn đơn vị ngẫu nhiên hay hệ thống trong
từng nhóm phụ (tầng).
Slide 21


Chọn mẫu xác suất

4.

Chọn mẫu theo nhóm (clustering sampling)

-

Khác với chọn mẫu phân tầng (chia ra các nhóm
phụ đồng nhất nhau) là chia ra các nhóm mang
tính đa dạng như dân số chung.

Slide 22


Chọn mẫu xác suất
Chọn mẫu phân tầng

Chọn mẫu theo nhóm

1. Chia dân số thành một ít nhóm
phụ
-Mỗi nhóm phụ có nhiều đơn vị.
-Chia nhóm phụ theo các biến quan
trọng.

1. Chia dân số thành nhiều nhóm
phụ
-Mỗi nhóm phụ chứa ít đơn vị.
-Chia nhóm phụ theo thuận tiện hoặc
địa lý, khu vực.

2. Bảo đảm tính đồng nhất
homogeneity trong nội bộ từng nhóm.

2. Bảo đảm tính dị biệt heterogeneity
trong từng nhóm.

3. Bảo đảm tính dị biệt heterogeneity
giữa các nhóm.

3. Bảo đảm tính đồng nhất

homogeneity giữa các nhóm.

4. Chọn ngẫu nhiên các đơn vị trong
từng nhóm phụ.

4. Chọn ngẫu nhiên vài nhóm phụ để
nghiên cứu.
Slide 23


Chọn mẫu xác suất

4.

Chọn mẫu theo nhóm (clustering sampling)

-

Nhiều nghiên cứu liên quan tới dân số được xác
định theo khu vực địa lý hoặc địa giới hành chính.

-

Khi việc này xảy ra, chia nhóm theo khu vực địa lý
hoặc địa giới hành chính là rất quan trọng.

-

Cách chia nhóm này phù hợp với các nghiên cứu
có dân số ở các cấp quốc gia, tỉnh, thành phố, hoặc

như lãnh thổ nhỏ hơn.

Slide 24


Chọn mẫu xác suất
4.

Chọn mẫu theo nhóm (clustering sampling)

Khi thiết kế chọn mẫu phân nhóm, phải trả lời các câu
hỏi sau:
1.

Các nhóm đồng nhất với nhau như thế nào?

2.

Các nhóm có kích cỡ bằng nhau hay khơng bằng
nhau?

3.

Chúng ta nên xác định một nhóm lớn như thế
nào?

4.

Chúng ta sẽ sử dụng việc phân nhóm một giai
đoạn (single-stage) hay nhiều giai đoạn

(multistage)?

5.

Một mẫu lớn bao nhiêu là vừa?

Slide 25