1
Chän mÉu
NguyÔn H÷u Minh
ViÖn NC Gia ®×nh vµ Giíi
2


Lý tưởng là có thể khảo sát toàn bộ những người có
liên quan.

Trong thực tế không làm được điều đó (ngân sách,
thời gian, v.v.)

Cần lưu ý:

Bảo đảm mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội được chọn
bằng nhau.

Bảo đảm tính đúng đắn của mẫu bằng cách tăng kích
thước mẫu.
3


Tổng thể mục tiêu

Nhóm các đơn vị (ví dụ ng+ời, hộ gia đình, nông trại)

Mẫu

Một phần của tổng thể mục tiêu mà chúng ta muốn
nghiên cứu

Các hình thức chọn mẫu

Có nhiều loại thông tin khác nhau cần thu thập: thông
tin cá nhân, ý kiến của các chuyên gia, v.v.

Có các hình thức chọn mẫu tương ứng: xác suất và phi
xác suất.

Mẫu xác suất: ngẫu nhiên đơn giản, ngẫu nhiên hệ
thống, phân tầng, cụm.

Mẫu phi xác suất: định mức (quota), hướng đích
(purposive), thuận tiện (convenien ce), bóng tuyết
(snowball).
7


Khái niệm: Là phương pháp chọn mẫu mà tất cả đơn vị nghiên
cứu cơ bản trong tổng thể có xác suất được chọn lớn hơn 0 và
xác suất đó phải tính được.

Một số nguyên tắc:

Tổng thể nghiên cứu phải hữu hạn và xác định, tức là ta có thể đếm
và quan sát được.

Mọi đơn vị mẫu của tổng thể phải được đưa vào khung lấy mẫu.

Bảo đảm tính ”ngẫu nghiên” và ”đại diện” của việc lấy mẫu từ tổng
thể.


Trong mẫu xác suất mỗi cá nhân có cùng cơ hội nh+
các cá nhân khác đ+ợc chọn.

Chỳ ý n kớch thc mu (cụng thc v bng kớch
thc mu).
10


!"#$!

Đánh số và chọn ngẫu nhiên (máy tính hoặc bảng số ngẫu nhiên).

Tr+ờng hợp ng+ời đ+ợc phỏng vấn không ở nhà.

Chn cú lp li: Khi mt n v c chn vo mu xong, n v
ú khụng b loi khi danh sỏch chn mu nờn vn cú th c
chn trong cỏc ln chn n v tip theo.

Chn khụng lp: Khi mt n v c chn vo mu xong, n v
ú b loi khi danh sỏch chn mu nờn khụng th c chn
trong cỏc ln chn n v tip theo.

Chn mu ngu nhiờn trong kho sỏt nghiờn cu khoa hc xó hi
thng l chn khụng lp.

Tớnh kớch thc mu: Xem cụng thc kốm theo.
11
%



*

Mẫu cụm là cách chọn mẫu khi không có danh sách mẫu
hoặc khung mẫu.

Mẫu cụm dựa trên cơ sở vùng địa lý hoặc các tổ chức.

Tng th c chia thnh cỏc cm tng i ging nhau

S dng phng phỏp ngu nhiờn n gin hoc h thng
chn mt s cm nht nh.
14
+

,* (!
/(!0

Chi phÝ cao h¬n (lËp danh s¸ch, ph©n tÇng, v.v.)

HiÖu qu¶ h¬n so víi mÉu côm.
*0

Chi phÝ thÊp h¬n: Không cần lập danh sách tất cả các đơn
vị cơ bản trong tổng thể (mà chỉ cần danh sách đơn vị cơ
bản trong các cụm được chọn)

HiÖu qu¶ thÊp h¬n.
15



Không thể tính được sai số do chọn mẫu => không thể áp dụng
phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu cho
tổng thể chung.
17


#123,445!

Dựa vào số l+ợng các nhóm nhỏ cần quan tâm nghiên
cứu và tỉ lệ các nhóm đó trong mẫu phải chọn.

Mẫu định mức gần giống nh+ mẫu phân tầng. Điểm
khác biệt cơ bản là ng+ời đ+ợc phỏng vấn không đ+ợc
chọn ngẫu nhiên.

67!#89,-:45!

Xác định tr+ớc mục đích muốn ng+ời đ+ợc PV trả lời,
sau đó tìm ng+ời đ+ợc phỏng vấn.

Gần giống mẫu định mức nh+ng không có thiết kế mẫu
chung cho phép biết đ+ợc bao nhiêu ng+ời của mỗi
nhóm cần cho nghiên cứu.
18


;,-:::45!

Sử dụng cho bất kỳ ng+ời nào gặp. Thuận tiện để thử bảng hỏi.

thức ưa nhìn” mà hoàn toàn dựa vào phán đoán để chọn
ra người cần phỏng vấn.
20
'

Chọn mẫu gần xác xuất (quasi-propbability
sampling)

Cố gắng áp dụng các nguyên tắc và thủ tục của chọn mẫu
xác xuất một cách tối đa nhưng vẫn phải bỏ qua một số
nguyên tắc nào đó (do hạn chế về thông tin, hay thời gian,
kinh phí ).

Cần có bằng chứng hay lý giải việc bỏ qua một số nguyên
tắc này không ảnh hưởng nhiều đến mục tiêu nghiên cứu.
21
)

Chọn mẫu gần xác xuất (quasi-propbability
sampling)

Ví dụ: Khung lấy mẫu có thể thiếu một tỷ lệ nhỏ đơn vị
mẫu; Không tính được xác suất được chọn cho một tỷ lệ
nhỏ đơn vị mẫu.

Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp này, nhất là khi
mục tiêu nghiên cứu là đánh giá mối quan hệ giữa các
biến số chứ không phải là ước lượng cho tổng thể.