Theo Yamane Taro (1967), chọn mẫu điều tra cho ước lượng tổng thể được xác định tùy thuộc vào mấy trường hợp?

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tuy nhiên, không biết được tổng thể các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Chọn độ tin cậy 95%, p=0,5; sai số 5%, cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 1.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 5%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 1.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 1%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Chọn độ tin cậy 95%, p=0,5; sai số 10%, cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tuy nhiên, không biết được tổng thể các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Chọn độ tin cậy 95%, p=0,5; sai số 1%, cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 170.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 1%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 170.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 5%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 170.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 10%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 2.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 10%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 2.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 5%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Xác định cỡ mẫu trong trường hợp nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP.HCM. Tổng thể 2.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa; sai số 1%. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Theo Hair và cộng sự (2006), cỡ mẫu được xác định dựa vào:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Theo Hair và cộng sự (2006), mức tối thiểu của mẫu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Mô hình có 9 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến quan sát, nếu chọn k = 5/1. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Mô hình có 9 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến quan sát, nếu chọn k = 10/1. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Mô hình có 8 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến quan sát, nếu chọn k = 10/1. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Mô hình có 8 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến quan sát, nếu chọn k = 5/1. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá. Mô hình có 5 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến quan sát, nếu chọn k = 5/1. Cỡ mẫu tối thiểu là:

Cỡ mẫu được xác định:

Cỡ mẫu được xác định:

ối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chuỗi thời gian (số liệu thống kê theo năm). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chuỗi thời gian (số liệu thống kê theo năm). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chuỗi thời gian (số liệu thống kê theo năm). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu được xác định:

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu được xác định:

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu được xác định:

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, k=5/1:

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, k=10/1:

Đối với mô hình hồi quy. Khi dữ liệu là dạng số liệu chéo (Số liệu điều tra). Cỡ mẫu tối thiểu là bao nhiêu nếu mô hình có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, k=10/1:

Theo Cochran (1977), có mấy phương pháp chọn mẫu (Sampling method):

……….. là phương pháp chọn mẫu đảm bảo các đơn vị của tổng thể được chọn vào mẫu khả năng xuất hiện đều như nhau.

Chọn mẫu xác suất hoặc ngẫu nhiên

Phương pháp chọn mẫu nào tốn kém nhiều thời gian, chi phí, nhân lực cho việc thu thập dữ liệu hơn?

Các kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên bao gồm:

Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể với một trật tự nào đó (Lập danh sách với thứ tự ABC của tên, hoặc địa chỉ). Tiến hành đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách, rút thăm ngẫu nhiên lấy ra cho đủ n phần tử. Là kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên nào?

Tương tự chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản nhưng cho bước nhảy k (k = 5/10/15/20 …). Đầu tiên chọn ngẫu nhiên 1 đơn vị trong danh sách; các phần tử tiếp theo được lấy cách phần tử này 1 khoảng là k, 2k, 3k,… cứ như thế cho đến khi chọn đủ số đơn vị của mẫu. Là kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên nào?

Trước tiên phân chia tổng thể thành các tổ theo 1 tiêu thức hay nhiều tiêu thức có liên quan đến mục đích nghiên cứu (như phân tổ các doanh nghiệp theo vùng, theo khu vực, theo loại hình, theo quy mô). Chọn n quan sát theo từng tổ. Dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay chọn mẫu hệ thống để chọn ra các đơn vị của mẫu cho từng tổ. Là kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên nào?

Kỹ thuật chọn mẫu này thường áp dụng đối với tổng thể có quy mô lớn và địa bàn nghiên cứu rộng.Trước tiên phân chia tổng thể thành các đơn vị cấp I. Chọn các đơn vị mẫu cấp I. Phân chia mỗi đơn vị mẫu cấp I thành các đơn vị cấp II. Chọn các đơn vị mẫu cấp II. Trong mỗi cấp có thể áp dụng các kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc chọn mẫu hệ thống. Là kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên nào?

………. là phương pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu.

Chọn mẫu phi xác suất hay chọn mẫu phi ngẫu nhiên

Mẫu chưa đại diện cho tổng thể và thường thích hợp với nghiên cứu có giới hạn về thời gian và nguồn lực tài chính đó là hạn chế của phương pháp chọn mẫu nào?

Các kỹ thuật chọn mẫu phi ngẫu nhiên bao gồm:

Chọn mẫu thuận tiện là kỹ thuật chọn mẫu?

Chọn mẫu theo phát triển mầm là kỹ thuật chọn mẫu?

Chọn mẫu định mức là kỹ thuật chọn mẫu?

Chọn mẫu phân tầng là kỹ thuật chọn mẫu?

Chọn mẫu phân tầng là kỹ thuật chọn mẫu?

Chọn mẫu nhiều giai đoạn là kỹ thuật chọn mẫu?

Nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được, lấy đủ số quan sát theo kích thước mẫu mà nghiên cứu cần. Là kỹ thuật chọn mẫu nào?

Phân chia kích thước mẫu nghiên cứu với tỷ lệ nào đó, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện cho đủ số quan sát cần thiết. Là kỹ thuật chọn mẫu nào?

Chọn một số phần tử biết được địa chỉ, sau đó thông qua những phần tử này hỏi ý kiến họ để giới thiệu các phần tử khác cho mẫu. Là kỹ thuật chọn mẫu nào?

Sử dụng kiểm định Chi bình phương (Chi-square test) khi hai yếu tố nghiên cứu là biến gì?

Nếu kết quả kiểm định Chi bình phương có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì kết luận như thế nào?

Trong nghiên cứu về đặc điểm của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM, giả thuyết được hình thành:

H0: Giới tính và trình độ chuyên môn của lãnh đạo bộ phận kế toán trong các DNNVV ở TP.HCM không có liên hệ với nhau.

H1: Giới tính và trình độ chuyên môn của lãnh đạo bộ phận kế toán trong các DNNVV ở TP.HCM có liên hệ với nhau.

Nếu kết quả kiểm định Chi bình phương có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì kết luận như thế nào?

Trong nghiên cứu về đặc điểm của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM, giả thuyết được hình thành:

H0: Giới tính và trình độ chuyên môn của lãnh đạo bộ phận kế toán trong các DNNVV ở TP.HCM không có liên hệ với nhau.

H1: Giới tính và trình độ chuyên môn của lãnh đạo bộ phận kế toán trong các DNNVV ở TP.HCM có liên hệ với nhau.

Nếu kết quả kiểm định Chi bình phương có mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,1 thì kết luận như thế nào?

Số thứ tự quan sát từ 1 đến 150 cho biết dữ liệu nghiên cứu có bao nhiêu quan sát?

Theo Kendall và Stuart (1979), sử dụng kiểm định t (t-test for independent samples) khi hai yếu tố nghiên cứu là biến gì?

Kết quả của kiểm định hay phân tích nào cho biết sự khác biệt có ý nghĩa của hai trung bình tổng thể.

Kết quả của kiểm định hay phân tích nào cho biết có hay không có mối liên hệ giữa hai biến trong tổng thể.

Kết quả của kiểm định hay phân tích nào cho biết giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào các nhóm độc lập có thật sự khác nhau hay không.

Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene>0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần nào?

Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene≤0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần nào?

Khi ở kiểm định t có Sig. ≤ 0,05, Anh (Chị) kết luận như thế nào?

Theo Kendall và Stuart (1979), sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One-way analysis of variance – One – way ANOVA) khi hai yếu tố nghiên cứu là?

phân tích phương sai một yếu tố cũng chính là sự mở rộng của kiểm định nào?