Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 6: Chọn mẫu nghiên cứu - Nguyễn Thị Mai Anh

Nội dung text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 6: Chọn mẫu nghiên cứu - Nguyễn Thị Mai Anh

1. BÀI 6 CHỌN MẪU NGHIÊN CỨU ▪ Các khái niệm ▪ Lý do chọn mẫu ▪ Các phương pháp chọn mẫu
2. CÁC KHÁI NIỆM ▪ Đơn vị (phần tử) NC (Population element) ▪ Là đối tượng chứa đựng những thông tin về vấn đề mà người NC quan tâm ▪ Có thể là những cá nhân, hộ gia đình, tổ chức ▪ Tổng thể nghiên cứu (population) ▪ Là tập hợp các đơn vị (phần tử) mà người NC cần tiếp cận để thu thập thông tin ▪ Xác định mức độ hài lòng của sinh viên tiến sĩ BK thì tổng thể NC sẽ là toàn bộ sinh viên đã và đang học TS tại trường ĐHBK
3. CÁC KHÁI NIỆM ▪ Mẫu ▪ Mẫu là các phần tử (đơn vị) được chọn ra từ tổng thể nhằm phục vụ cho NC ▪ Chọn mẫu ▪ Là việc chọn lọc ra một số phần tử của tổng thể nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu ▪ Khung lấy mẫu (sampling frame) ▪ Là cơ sở dữ liệu mà người NC chọn ra mẫu cho NC của mình ▪ VD: Danh bạ điện thoại; danh sách sinh viên; danh sách được công bố trên trang web
4. NGHIÊN CỨU TỔNG THỂ ▪ Số lượng tổng thể không lớn ▪ Tổng thể không đồng nhất ▪ Có đủ kinh phí và thời gian
5. LÝ DO CHỌN MẪU ▪ Số lượng tổng thể là lớn, việc điều tra đối với tổng thể là không thể do hạn chế về thời gian và kinh phí ▪ Tiết kiệm về chi phí ▪ Thời gian thu thập dữ liệu nhanh hơn ▪ Trong một số trường hợp phải chọn mẫu vì các phần tử được chọn sẽ bị phá hủy (chất lượng viên gạch – không thể chọn tổng mẫu được) ▪ Phần tử của tổng thể là đồng nhất hoặc có thể hình thành các nhóm có đặc điểm tương tự ▪ Trong nhiều trường hợp thì NC với mẫu là tốt hơn (giá trị đo đạc tốt hơn – internal validity; kiểm soát tốt hơn: phỏng vấn, giám sát, qui trình, ghi chép;)
6. KÍCH CỠ MẪU ▪ Phụ thuộc vào số lượng tổng thể ▪ Phụ thuộc vào sự khác biệt của các phần tử trong đám đông (phương sai) ▪ Kinh phí, tính chính xác của kết quả ▪ Theo qui luật ngón tay cái (kinh nghiệm) ▪ Cần ít nhất 30 phần tử trong mẫu để giá trị thống kê có ý nghĩa ▪ Nếu muốn quan sát sự khác biệt của các nhóm thì mỗi nhóm cần ít nhất 30 phần tử
7. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU ▪ Có hai nhóm phương pháp chọn mẫu ▪ Phương pháp chọn mẫu xác suất/ ngẫu nhiên (probability sampling) ▪ Phương pháp chọn mẫu phi xác suất (non- probability)
8. CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ▪ Mẫu được chọn theo một qui trình mà cho phép các phần tử của tổng thể có cùng cơ hội/xác suất tham gia vào mẫu ▪ Mỗi phần tử được chọn một cách khách quan, không phụ thuộc vào người nghiên cứu ▪ Yêu cầu: phải có trước danh sách tổng thể ▪ Mẫu có tính đại diện cao ▪ Có thể khó thực hiện, chi phí có thể cao
9. CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT ▪ Không cho phép các phần tử của tổng thể có cùng cơ hội tham gia vào mẫu ▪ Có sự can thiệp của người nghiên cứu ▪ Xác suất tham gia vào mẫu của một phần tử của tổng thể là không biết trước ▪ Về tính đại diện của mẫu: có thể đại diện rất tốt cho tổng thể, có thể hoàn toàn không đại diện ▪ Nhưng không phải là tồi mà ngược lại được sử dụng khá phổ biến trong NC
10. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ▪ Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) ▪ Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) ▪ Chọn mẫu phần tầng (stratified sampling) ▪ Chọn mẫu theo cụm/khối (cluster sampling) và chọn mẫu nhiều giai đoạn
11. CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN ▪ Là PP chọn mẫu trong đó mỗi phần tử của tổng thể được chọn với sự ngẫu nhiên như nhau hau nói cách khác là cơ hội được chọn vào mẫu là bằng nhau ▪ Phải có danh sách các phần tử của tổng thể cần NC; có thể là khung lấy mẫu; được sắp xếp theo một trật tự nào đó (abc, địa chỉ, ) ▪ Gán số thứ tự từ 1 đến hết cho các phần tử của tổng mẫu ▪ Chọn mẫu bằng nhiều cách như: bốc thăm (nếu ít), quay số, lấy hàm ngẫu nhiên từ máy tính (nếu nhiều)
12. CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN HỆ THỐNG ▪ Chuẩn bị danh sách chọn mẫu, xếp thứ tự theo một qui ước nào đó; đánh số thứ tự cho các đơn vị trong danh sách. Có tổng đơn vị trong danh sách là N ▪ Xác định cỡ mẫu muốn lấy (n) ▪ Chia N thành k nhóm theo công thứ (k=N/n); k được gọi là khoảng cách chọn mẫu ▪ Trong k đơn vị đầu tiên, ta chọn ngẫu nhiên ra 1 đơn vị (bốc thăm hay quay số ); đây sẽ là đơn vị mẫu đầu tiên ▪ Các đơn vị mẫu tiếp theo được lấy cách đơn vị này một khoảng là k; 2k; 3k
13. CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNG ▪ Sử dụng khi các phần tử khác nhau và có thể được chia thành các nhóm gọi là tầng hay lớp (strata) ▪ Các phần tử của các tầng này sẽ được chọn ngẫu nhiên đơn giản hay hệ thống
14. CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNG ▪ Điểm lưu ý đối với chọn mẫu phân tầng: ▪ Phân tầng theo đặc điểm gì? ▪ Đặc điểm phải liên quan đến nội dung NC ▪ Phân bổ số lượng mẫu vào các tầng như thế nào? ▪ Dùng phương pháp phân bổ mẫu theo tỉ lệ - cơ cấu mẫu theo cơ cấu của tổng thể ▪ Nếu qui mô mẫu không lớn lắm mà lại cần tách kết quả cho từng tầng thì có thể dùng phân bổ mẫu cho các tầng đều nhau để so sánh; còn đối với kết quả chung thì có thể sử dụng trọng số
15. VD - CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNG ▪ Tại một trường ĐH có 20.000 sinh viên ở 5 hệ đào tạo và cấp đào tạo khác nhau. Bộ phận kiểm định chất lượng tiến hành cuộc khảo sát về đánh giá về chất lượng và mức độ hài lòng của sinh viên. Số lượng mẫu dự định lấy là 1.000 (5% của tổng thể) ▪ Chọn mẫu phân tầng ▪ Phân bổ mẫu cho từng tầng theo tỉ lệ tổng thể ▪ Phân bổ mẫu đều và kết quả chung sẽ tính theo trọng số
16. PHÂN TẦNG THEO TỈ LỆ TỔNG THỂ Hệ/cấp đào tạo Số lượng sv % sinh viên Số lượng sv chọn vào mẫu của từng tầng Cử nhân hệ chính qui 10.000 50% 500 Cử nhân văn bằng 2.000 10% 100 hai Cử nhân chuyển đổi 2.000 10% 100 từ cao đẳng Cử nhân tại chức 5.000 25% 250 Cao học 1.000 5% 50 Tổng 20.000 100% 1.000
17. PHÂN BỔ MẪU ĐỀU CHO CÁC TẦNG Hệ/cấp đào tạo Số lượng % sinh viên Số lượng sv Trọng sv chọn vào mẫu số của từng tầng Cử nhân hệ 10.000 50% 200 2,50 chính qui Cử nhân văn 2.000 10% 200 0,50 bằng hai Cử nhân chuyển 2.000 10% 200 0,50 đổi từ cao đẳng Cử nhân tại chức 5.000 25% 200 1,25 Cao học 1.000 5% 200 0,25 Tổng 20.000 100% 1.000 5,00
18. CHỌN MẪU THEO KHỐI CỤM ▪ Tổng thể được chia thành nhiều khối (cluster) ▪ Mỗi khối được xem như một tổng thể con (quận, phường, khu phố, tổ ) ▪ Lấy ngẫu nhiên đơn giản m khối và khảo sát hết các phần tử lấy trong các khối mẫu đã được chọn ▪ Ưu điểm là không cần danh sách các phần tử ▪ VD: quận 3 có 14 phường, chọn được 2 phường mẫu và sau đó khảo sát hết các hộ trong 2 phường này ▪ Nhược điểm: ▪ Cỡ mẫu khảo sát thực tế có thể quá lớn và chi phí cao ▪ Các phần tử trong cùng một khối có khuynh hướng khá giống nhau nên không nhất thiết phải khảo sát hết
19. CHỌN MẪU NHIỀU GIAI ĐOẠN ▪ Chọn mẫu 2 giai đoạn ▪ Tổng thể được chia thành nhiều khối (cluster) (đơn vị mẫu bậc 1) ▪ Trong mỗi khối chỉ khảo sát một số đơn vị mà thôi (đơn vị mẫu bậc 2) ▪ Tương tự như vậy có thể chia thành 3 giai đoạn ▪ VD: Tổng thể NC là quận 3; trong quận 3 có 14 phường chia ra 700 tổ dân phố. ▪ Đơn vị mẫu bậc 1 có thể là phường hay tổ dân phố ▪ Trong mỗi phương hay tổ chọn các đơn vị mẫu bậc 2 là hộ gia đình. Danh sách khó lấy – lấy mẫu trên thực địa (5 nhà lấy 1)
20. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊN ▪ Chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling) ▪ Chọn mẫu định mức (quota sampling) ▪ Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling) ▪ Chọn mẫu theo mạng quan hệ (snowball sampling)
21. CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊN THUẬN TIỆN ▪ Có thể lấy mẫu thuận tiện bằng cách đến những nơi mà người NC nghĩ có nhiều khả năng gặp được đối tượng NC ▪ Những người không tới địa điểm đó trong khoảng thời gian đó sẽ không có cơ hội tham gia vào mẫu ▪ Không có nghĩa là chọn tùy tiện ▪ Một qui trình rõ ràng, cụ thể là quan trọng để loại trừ sai số ▪ Phỏng vấn chặn đón là phương pháp phỏng vấn hay được dùng với lấy mẫu thuận tiện ▪ Qui trình cụ thể: các điểm chặn đón, thời gian, thủ tục lựa chọn đối tượng tại điểm chặn đón ▪ Là phương pháp lấy mẫu phi xác suất, nhưng có thể cho kết quả đáng tin cậy nếu như có phương pháp lựa chọn phù hợp với mục tiêu nghiên cứu
22. CHỌN MẪU ĐỊNH MỨC ▪ Là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, có kèm theo chỉ tiêu số lượng theo một số tiêu thức nào đó: giới tính, độ tuổi, sản phẩm sử dụng ▪ Là phiên bản phi xác suất của phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên theo lớp.
23. CHỌN MẪU PHÁN ĐOÁN ▪ Nhà nghiên cứu quyết định sự thích hợp các đối tượng để mời tham gia vào mẫu ▪ Tính đại diện của mẫu khảo sát thực tế sẽ phụ thuộc nhiều vào kiến thức và kinh nghiệm của cả người nghiên cứu và cả của người thu thập dữ liệu
24. CHỌN MẪU THEO MẠNG ▪ Chọn phần tử đầu tiên theo cách thuận tiện ▪ Đề nghị phần tử này giới thiệu các phần tử khác có biết về chủ đề NC để phỏng vấn