Lý do cần chọn mẫu

Kỹ thuật chọn mẫu

Kích thước mẫu

Phân tích kết quả mẫu

Vì số lượng tổng thể quá lớn, tốn nhiều thời gian và chi phí

Vì chọn mẫu dễ dàng hơn

Vì tổng thể luôn đồng nhất

Vì chọn mẫu không cần kết luận đại diện

Vì mẫu được chọn ngẫu nhiên nên phản ánh đặc điểm của tổng thể, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà vẫn đảm bảo kết luận có tính đại diện.

Vì chọn mẫu chỉ cần lấy một phần nhỏ mà không cần quan tâm đến tổng thể.

Vì chọn mẫu giúp loại bỏ các yếu tố không mong muốn trong tổng thể.

Vì mẫu luôn giống hệt tổng thể nên không cần kiểm tra lại.

Quá trình chọn ra một phần đại diện từ tổng thể để quan sát và suy ra kết luận.

Quá trình thu thập toàn bộ dữ liệu từ tổng thể.

Quá trình loại bỏ các phần không cần thiết trong tổng thể.

Quá trình phân tích dữ liệu mà không cần chọn mẫu.

5 bước

3 bước

4 bước

6 bước

Xác định tổng thể mục tiêu

Chọn khung mẫu

Chọn kỹ thuật chọn mẫu

Thu thập dữ liệu

Bước 4: Xác định cỡ mẫu

Bước 2: Chọn khung mẫu

Bước 1: Xác định tổng thể mục tiêu

Bước 5: Thu thập dữ liệu

Tổng thể đã xác định nhưng chưa có danh sách cụ thể để chọn mẫu

Tổng thể đã xác định và có danh sách cụ thể

Tổng thể không xác định

Tổng thể đã xác định và đã chọn mẫu

Vì xác định tổng thể mục tiêu giúp đảm bảo mẫu đại diện cho đối tượng nghiên cứu và các kết quả có thể suy ra cho tổng thể.

Vì xác định tổng thể mục tiêu giúp tiết kiệm thời gian thu thập dữ liệu.

Vì xác định tổng thể mục tiêu giúp giảm chi phí nghiên cứu.

Vì xác định tổng thể mục tiêu giúp chọn kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp.

Danh sách tất cả các đơn vị có trong tổng thể để giúp rút mẫu

Một phương pháp phân tích dữ liệu

Một loại mẫu phi xác suất

Một bảng thống kê kết quả nghiên cứu

Khả năng lựa chọn bất kỳ đơn vị nào của tổng thể như nhau

Chỉ chọn các đơn vị có đặc điểm nổi bật

Không có cơ hội được chọn ngang bằng nhau

Chỉ chọn các đơn vị thuận tiện

Mỗi đơn vị nghiên cứu rút ra từ tổng thể không có cơ hội được chọn ngang bằng nhau

Tất cả các đơn vị đều có cơ hội như nhau

Chỉ chọn các đơn vị theo hệ thống

Chỉ chọn các đơn vị theo phân tầng

Chọn mẫu xác suất và chọn mẫu phi xác suất

Chọn mẫu hệ thống và chọn mẫu phân tầng

Chọn mẫu thuận tiện và chọn mẫu hạn ngạch

Chọn mẫu phân cụm và chọn mẫu cầu tuyết

Chọn mẫu hệ thống dựa trên một quy tắc cố định, còn chọn mẫu phân tầng chia tổng thể thành các nhóm trước khi chọn mẫu

Chọn mẫu hệ thống chỉ chọn các đơn vị thuận tiện, còn chọn mẫu phân tầng chọn ngẫu nhiên

Chọn mẫu hệ thống chọn theo cảm tính, còn chọn mẫu phân tầng chọn theo thứ tự

Chọn mẫu hệ thống và chọn mẫu phân tầng đều chọn theo ngẫu nhiên mà không cần phân nhóm

Là phương pháp chọn mẫu trong đó tất cả các đơn vị trong tổng thể có cùng cơ hội để được chọn vào mẫu.

Là phương pháp chọn mẫu dựa trên ý kiến chuyên gia.

Là phương pháp chọn mẫu theo thứ tự thời gian.

Là phương pháp chọn mẫu dựa trên vị trí địa lý.

Khi tổng thể có thể chia thành các nhóm phụ khác nhau có đặc điểm tương đồng.

Khi tổng thể chỉ có một nhóm duy nhất.

Khi không có dữ liệu về các nhóm phụ.

Khi tổng thể không thể phân chia theo bất kỳ tiêu chí nào.

Tăng hiệu quả thống kê khi chọn mẫu.

Giảm số lượng mẫu cần thiết.

Loại bỏ hoàn toàn sai số trong nghiên cứu.

Đảm bảo tất cả các nhóm đều có số lượng mẫu bằng nhau.

Đánh số tất cả các cá nhân từ 1 đến 1000, sau đó sử dụng công cụ tạo số ngẫu nhiên để chọn ra 100 số khác nhau.

Chọn 100 người đầu tiên trong danh sách.

Chọn 100 người có điểm số cao nhất.

Chọn 100 người theo thứ tự bảng chữ cái.

Khu vực địa lý hoặc địa giới hành chính

Độ tuổi của đối tượng nghiên cứu

Sở thích cá nhân của người nghiên cứu

Số lượng mẫu cần khảo sát

Xác định tổng thể

Chia tổng thể thành các cụm

Chọn ngẫu nhiên các cụm

Thu thập dữ liệu từ các cụm

Nghiên cứu có tổng thể ở các cấp quốc gia, tỉnh, thành phố

Nghiên cứu về sở thích cá nhân

Nghiên cứu về các sản phẩm công nghệ mới

Nghiên cứu về lịch sử văn hóa

Xác định tổng thể → Chia tổng thể thành các cụm → Chọn ngẫu nhiên các cụm và thu thập dữ liệu

Chia tổng thể thành các cụm → Xác định tổng thể → Chọn ngẫu nhiên các cụm và thu thập dữ liệu

Chọn ngẫu nhiên các cụm → Xác định tổng thể → Chia tổng thể thành các cụm

Thu thập dữ liệu → Chia tổng thể thành các cụm → Xác định tổng thể

Vì tổng thể lớn và phân bố theo địa lý, giúp tiết kiệm chi phí và thời gian khảo sát

Vì dễ dàng xác định sở thích cá nhân

Vì có thể khảo sát toàn bộ tổng thể một cách nhanh chóng

Vì không cần phải chọn mẫu ngẫu nhiên

Bước nhảy k = tổng thể (N)/cỡ mẫu (n)

Bước nhảy k = cỡ mẫu (n)/tổng thể (N)

Bước nhảy k = tổng thể (N) + cỡ mẫu (n)

Bước nhảy k = tổng thể (N) x cỡ mẫu (n)

Phi xác suất

Xác suất

Hệ thống

Phân tầng

Nên thực hiện rất cẩn thận, thu thập dữ liệu cẩu thả có thể gây ra vấn đề nghiêm trọng

Có thể thu thập dữ liệu một cách tùy ý mà không cần kiểm tra

Không cần quan tâm đến chất lượng dữ liệu

Chỉ cần lấy mẫu từ bất kỳ nguồn nào

Kinh nghiệm của mình hoặc của người khác

Số lượng mẫu lớn

Chọn ngẫu nhiên hoàn toàn

Chỉ dựa vào lý thuyết

Ưu điểm: Dễ thực hiện, tiết kiệm thời gian; Nhược điểm: Có thể gây ra sai lệch dữ liệu nếu không cẩn thận

Ưu điểm: Đảm bảo tính đại diện cao; Nhược điểm: Tốn nhiều chi phí

Ưu điểm: Đảm bảo tính ngẫu nhiên; Nhược điểm: Khó thực hiện

Ưu điểm: Dễ kiểm soát chất lượng; Nhược điểm: Không tiết kiệm thời gian

Người tham gia được chọn ngẫu nhiên từ tổng thể trong cả hai phương pháp

Người tham gia không được chọn ngẫu nhiên từ tổng thể trong lấy mẫu hạn ngạch

Người tham gia được chọn theo ý muốn của nhà nghiên cứu trong lấy mẫu phân tầng

Người tham gia chỉ được chọn từ một nhóm tuổi nhất định

Chọn ngẫu nhiên nhiều đối tượng nghiên cứu cùng lúc

Chọn 1 đối tượng nghiên cứu, đối tượng này chỉ ra các đối tượng tương tự khác để nghiên cứu

Chọn đối tượng nghiên cứu theo nhóm tuổi

Chọn đối tượng nghiên cứu theo giới tính

Khi hết đối tượng nghiên cứu

Khi đủ thông tin cho nghiên cứu

Khi đạt số lượng mẫu tối đa

Khi hết thời gian nghiên cứu

Lấy mẫu hệ thống

Lấy mẫu phân tầng

Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Lấy mẫu cụm

Vì lấy mẫu hạn ngạch cần đảm bảo số lượng mẫu theo từng nhóm nhất định, không quan tâm đến tính ngẫu nhiên

Vì lấy mẫu phân tầng cần đảm bảo tính đại diện và ngẫu nhiên cho từng tầng trong tổng thể

Vì lấy mẫu hạn ngạch dễ thực hiện hơn lấy mẫu phân tầng

Cả A và B đều đúng

Thuận tiện, ít tốn thời gian và chi phí

Thể hiện được tính chất của tổng thể nghiên cứu

Tốn nhiều thời gian và chi phí

Áp dụng cho các nghiên cứu quy mô lớn

Tốn nhiều thời gian và chi phí

Thuận tiện, ít tốn thời gian và chi phí

Không thể hiện được tính chất của tổng thể nghiên cứu

Áp dụng cho các nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu sơ bộ, khám phá, các nghiên cứu không quá phức tạp

Nghiên cứu chính thức, các nghiên cứu quy mô lớn

Nghiên cứu định lượng quy mô lớn

Nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng

Sử dụng thông tin quy mô tổng thể để tính toán cỡ mẫu

Ước lượng quy mô tổng thể bằng phương pháp ngẫu nhiên

Không cần xác định cỡ mẫu

Sử dụng công thức Cochran để tính cỡ mẫu

Khi không biết quy mô tổng thể hoặc quy mô tổng thể chưa được cập nhật

Khi đã biết chính xác quy mô tổng thể

Khi nghiên cứu định tính

Khi nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng

1,96

2,58

1,64

2,00

Sử dụng công thức $$n = \frac{Z^2}{4e^2}$$ , trong đó Z là mức tin cậy, e là sai số cho phép

Sử dụng công thức n = Z / e, trong đó Z là mức tin cậy, e là sai số cho phép

Sử dụng công thức $$n = \frac{2Z}{e^2}$$ , trong đó Z là mức tin cậy, e là sai số cho phép

Sử dụng công thức $$n = Z^2 * e^2$$ , trong đó Z là mức tin cậy, e là sai số cho phép

Tổng thể

Sai số cho phép

Số mẫu

Số lượng đối tượng khảo sát

Lỗi lấy mẫu và không lấy mẫu

Tăng số lượng mẫu

Giảm sai số cho phép

Tăng kích thước tổng thể

Lỗi lấy mẫu

Lỗi thống kê

Lỗi phân tích

Lỗi tổng thể

Vì luôn có một số lỗi lấy mẫu

Vì tổng thể quá nhỏ

Vì sai số cho phép bằng 0

Vì không có đối tượng khảo sát

Sự thiên bias làm kết quả không đại diện cho tổng thể; giải pháp là chọn mẫu ngẫu nhiên.

Sự thiên bias làm tăng kích thước mẫu; giải pháp là giảm số lượng mẫu.

Sự thiên bias làm giảm sai số cho phép; giải pháp là tăng sai số cho phép.

Sự thiên bias làm tăng số lượng đối tượng khảo sát; giải pháp là giảm số lượng khảo sát.

Khi tất cả các đơn vị của tổng thể đều có cơ hội được chọn như nhau

Khi một số đơn vị của tổng thể không có khả năng được chọn như những đơn vị khác

Khi mẫu được thu thập từ toàn bộ tổng thể

Khi không có đơn vị nào bị loại trừ khỏi mẫu

Vì các phản hồi luôn đại diện cho tổng thể

Vì các đối tượng khảo sát có thể có ý kiến mạnh mẽ tích cực hoặc tiêu cực, ảnh hưởng đến khảo sát

Vì tất cả mọi người đều trả lời khảo sát một cách trung lập

Vì khảo sát không cần phản hồi để có kết quả chính xác

Làm tăng độ chính xác của khảo sát

Có thể gây ra sự thiên vị, làm cho kết quả không phản ánh đúng tổng thể

Không ảnh hưởng gì đến kết quả khảo sát

Giúp khảo sát nhanh hơn

Sampling Techniques của Cochran, W. G.

Statistics của Yamane, T.

Probability Theory của Kolmogorov

Data Analysis của Smith, J.