Câu Hỏi Ôn Tập Về Chọn Mẫu

Chọn mẫu xác suất (ngẫu nhiên) là gì?

• Phương pháp chọn mẫu mà tất cả các đơn vị trong tổng thể có cơ hội ngang nhau được chọn vào mẫu.

• Phương pháp chọn mẫu không yêu cầu danh sách tổng thể.

• Phương pháp chọn mẫu nhanh, ít tốn kém chi phí.

• Phương pháp chọn mẫu thuận tiện và dễ tiếp cận.

Hạn chế lớn nhất của chọn mẫu xác suất (ngẫu nhiên) là gì?

• Không đại diện cho tổng thể.

• Tốn nhiều thời gian, chi phí và nhân lực.

• Không đảm bảo tính khách quan.

• Không áp dụng được cho nghiên cứu thống kê.

Kỹ thuật nào sau đây không thuộc chọn mẫu ngẫu nhiên?

• Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

• Chọn mẫu phân tầng

• Chọn mẫu thuận tiện

• Chọn mẫu hệ thống

Chọn mẫu phi xác suất là gì?

• Tất cả đơn vị trong tổng thể đều có cơ hội ngang nhau để được chọn.

• Một số đơn vị trong tổng thể được chọn dựa trên sự thuận tiện hoặc chủ đích.

• Phải có danh sách cụ thể của tổng thể.

• Tốn kém nhiều thời gian và chi phí.

Ưu điểm của chọn mẫu phi xác suất là gì?

• Mẫu luôn đại diện cho tổng thể.

• Ít tốn thời gian, chi phí, nhân lực cho thu thập dữ liệu.

• Luôn đảm bảo tính khách quan tuyệt đối.

• Có khả năng khái quát hóa cao.

Kỹ thuật nào sau đây là chọn mẫu phi ngẫu nhiên?

• Chọn mẫu nhiều giai đoạn

• Chọn mẫu hệ thống

• Chọn mẫu thuận tiện

• Chọn mẫu phân tầng

Ví dụ "Chia DN FDI theo 3 nhóm quốc gia (Mỹ, Nhật, và các nước còn lại), sau đó chọn ngẫu nhiên 210 DN FDI cho mỗi nhóm" là minh họa cho phương pháp nào?

• Chọn mẫu thuận tiện

• Chọn mẫu phân tầng

• Chọn mẫu hệ thống

• Chọn mẫu phát triển mầm

pháp nào?

• Chọn mẫu thuận tiện

• Chọn mẫu phân tầng

• Chọn mẫu hệ thống

• Chọn mẫu phát triển mầm

Chọn mẫu theo định mức (quota sampling) thuộc loại nào?

• Chọn mẫu xác suất

• Chọn mẫu phi xác suất

• Chọn mẫu nhiều giai đoạn

• Chọn mẫu hệ thống

Đặc điểm nào sau đây đúng với chọn mẫu phát triển mầm (snowball sampling)?

• Chọn mẫu ngẫu nhiên dựa trên danh sách tổng thể.

• Bắt đầu từ một số phần tử, sau đó nhờ họ giới thiệu các phần tử khác.

• Lấy mẫu theo tỷ lệ định sẵn trong tổng thể.

• Chia tổng thể thành nhiều tầng rồi chọn ngẫu nhiên trong từng tầng.