CHỌN MẪU


VÌ SAO PHẢI
CHỌN
MẪU ???
Tiết kiệm chi phí
Tiết kiệm thời gian
Nghiên cứu
trên mẫu nhiều lúc
chính xác hơn
Rất cần thiết trong
những khảo sát dẫn
đến sự phá hoại hoặc
thay đổi thuộc tính
của đối tượng.
Phần tử (element): đơn vị
mà nhà NC cần quan sát và
thu thập dữ liệu (cá nhân, hộ
gia đình, tổ chức,…)
Tổng thể (population): tập
hợp tất cả phần tử được định
nghĩa là thuộc phạm vi NC.
Tổng thể nghiên cứu (study population): tập hợp
các phần tử mà thực tế có thể nhận dạng và lấy mẫu.

Đơn vị lấy mẫu (sampling unit): một
hay một nhóm các phần tử để từ đó
thực hiện việc lấy mẫu trong mỗi giai
đoạn của quá trình chọn mẫu.


“There is no guarantee that the results obtained
with a probability sample will be more accurate
than those obtained with a non-probability
sample. What the former allows the researcher
to do is to measure the amount of sampling
error likely to occur in the sample. This provides
a measure of the accuracy of the sample result.
With non-probability sampling no such error
measure exists” (Kinnear & Taylor, p.207).


Chọn mẫu xác suất
•
Ngẫu nhiên đơn giản
(simple random)
•
Các phần tử được
chọn vào mẫu có xác
suất là như nhau và
biết trước
•
Dùng bảng ngẫu nhiên
để chọn phần tử cho
mẫu
•
Ưu điểm: Đơn giản
nếu có 1 khung mẫu
đầy đủ
•
Nhược điểm: Khó khả

Chọn mẫu xác suất
•
Phân tầng
(stratified random)
•
Tổng thể được chia ra
nhiều tầng theo nguyên
tắc: “cùng tầng đồng
nhất, khác tầng dị biệt”.
•
Để chọn phần tử trong
mỗi tầng: có thể dùng
phương pháp hệ thống.
•
Số phần tử trong mỗi
tầng được xác định theo tỷ
lệ hoặc không theo tỷ lệ
với kích thước tổng thể.
Chọn mẫu xác suất
•
Phân tầng
(stratified random)
•
Phân tầng ngẫu nhiên
theo tỷ lệ: Số phần tử trong
mỗi tầng tỷ lệ với quy mô của
mỗi tầng trong tổng thể.
•
Phân tầng ngẫu nhiên
không theo tỷ lệ: Sử dụng

(multi–stage cluster
sampling)
•
Chọn mẫu theo khu vực
(area sampling): một dạng
của chọn mẫu theo nhóm,
với các nhóm được chia theo
khu vực địa lý.
Ví dụ: