Giáo dục học - Bài 6: Chọn mẫu nghiên cứu

Các khái niệmLý do chọn mẫuCác phương pháp chọn mẫuBÀI 6CHỌN MẪU NGHIÊN CỨUCÁC KHÁI NIỆMĐơn vị (phần tử) NC (Population element)Là đối tượng chứa đựng những thông tin về vấn đề mà người NC quan tâmCó 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 tinXác 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 ĐHBKCÁC KHÁI NIỆMMẫuMẫu là các phần tử (đơn vị) được chọn ra từ tổng thể nhằm phục vụ cho NCChọn mẫuLà việc chọn lọc ra một số phần tử của tổng thể nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứuKhung lấy mẫu (sampling frame)Là cơ sở dữ liệu mà người NC chọn ra mẫu cho NC của mìnhVD: Danh bạ điện thoại; danh sách sinh viên; danh sách được công bố trên trang web...NGHIÊN CỨU TỔNG THỂSố lượng tổng thể không lớnTổng thể không đồng nhấtCó đủ kinh phí và thời gianLÝ DO CHỌN MẪUSố lượng tổng thể là lớn, việc điều tra đối với tổng thể là không thể do hạn chế về thời gian và kinh phíTiết kiệm về chi phíThời gian thu thập dữ liệu nhanh hơnTrong 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 tựTrong 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;)KÍCH CỠ MẪUPhụ thuộc vào số lượng tổng thểPhụ thuộc vào sự khác biệt của các phần tử trong đám đông (phương sai)Kinh phí, tính chính xác của kết quảTheo qui luật ngón tay cái (kinh nghiệm)Cần ít nhất 30 phần tử trong mẫu để giá trị thống kê có ý nghĩaNếu muốn quan sát sự khác biệt của các nhóm thì mỗi nhóm cần ít nhất 30 phần tửCÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪUCó hai nhóm phương pháp chọn mẫuPhương pháp chọn mẫu xác suất/ ngẫu nhiên (probability sampling)Phương pháp chọn mẫu phi xác suất (non-probability)CHỌN MẪU NGẪU NHIÊNMẫu được chọn theo một qui trình mà cho phép các phần tử của tổng thể có cùng cơ hội/xác suất tham gia vào mẫuMỗi phần tử được chọn một cách khách quan, không phụ thuộc vào người nghiên cứuYêu cầu: phải có trước danh sách tổng thểMẫu có tính đại diện caoCó thể khó thực hiện, chi phí có thể caoCHỌN MẪU PHI XÁC SUẤTKhông cho phép các phần tử của tổng thể có cùng cơ hội tham gia vào mẫuCó sự can thiệp của người nghiên cứuXác suất tham gia vào mẫu của một phần tử của tổng thể là không biết trướcVề tính đại diện của mẫu: có thể đại diện rất tốt cho tổng thể, có thể hoàn toàn không đại diệnNhưng không phải là tồi mà ngược lại được sử dụng khá phổ biến trong NCCÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU NGẪU NHIÊNChọn 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 đoạnCHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢNLà 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 nhauPhải 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 mẫuChọn mẫu bằng nhiều cách như: bốc thăm (nếu ít), quay số, lấy hàm ngẫu nhiên từ máy tính (nếu nhiều)CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN HỆ THỐNGChuẩn 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 NXác định cỡ mẫu muốn lấy (n)Chia N thành k nhóm theo công thứ (k=N/n); k được gọi là khoảng cách chọn mẫuTrong 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 tiênCác đơn vị mẫu tiếp theo được lấy cách đơn vị này một khoảng là k; 2k; 3k...CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNGSử 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 thốngCHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNGĐiểm lưu ý đối với chọn mẫu phân tầng:Phân tầng theo đặc điểm gì?Đặc điểm phải liên quan đến nội dung NCPhân 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 thểNếu 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 sốVD - CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN PHÂN TẦNGTại 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 tầngPhân bổ mẫu cho từng tầng theo tỉ lệ tổng thểPhân bổ mẫu đều và kết quả chung sẽ tính theo trọng sốPHÂN TẦNG THEO TỈ LỆ TỔNG THỂHệ/cấp đào tạoSố lượng sv% sinh viênSố lượng sv chọn vào mẫu của từng tầngCử nhân hệ chính qui10.00050%500Cử nhân văn bằng hai2.00010%100Cử nhân chuyển đổi từ cao đẳng2.00010%100Cử nhân tại chức5.00025%250Cao học1.0005%50Tổng20.000100%1.000PHÂN BỔ MẪU ĐỀU CHO CÁC TẦNGHệ/cấp đào tạoSố lượng sv% sinh viênSố lượng sv chọn vào mẫu của từng tầngTrọng sốCử nhân hệ chính qui10.00050%2002,50Cử nhân văn bằng hai2.00010%2000,50Cử nhân chuyển đổi từ cao đẳng2.00010%2000,50Cử nhân tại chức5.00025%2001,25Cao học1.0005%2000,25Tổng20.000100%1.0005,00CHỌN MẪU THEO KHỐI CỤMTổng 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 chọnƯu điểm là không cần danh sách các phần tửVD: quận 3 có 14 phường, chọn được 2 phường mẫu và sau đó khảo sát hết các hộ trong 2 phường nàyNhược điểm:Cỡ mẫu khảo sát thực tế có thể quá lớn và chi phí caoCác phần tử trong cùng một khối có khuynh hướng khá giống nhau nên không nhất thiết phải khảo sát hếtCHỌN MẪU NHIỀU GIAI ĐOẠNChọn mẫu 2 giai đoạnTổng 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 phốTrong 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)CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊNChọn 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)CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊN THUẬN TIỆNCó thể lấy mẫu thuận tiện bằng cách đến những nơi mà người NC nghĩ có nhiều khả năng gặp được đối tượng NCNhững người không tới địa điểm đó trong khoảng thời gian đó sẽ không có cơ hội tham gia vào mẫuKhông có nghĩa là chọn tùy tiệnMột qui trình rõ ràng, cụ thể là quan trọng để loại trừ sai sốPhỏng vấn chặn đón là phương pháp phỏng vấn hay được dùng với lấy mẫu thuận tiệnQui trình cụ thể: các điểm chặn đón, thời gian, thủ tục lựa chọn đối tượng tại điểm chặn đónLà 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 cứuCHỌN MẪU ĐỊNH MỨCLà 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 dụngLà phiên bản phi xác suất của phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên theo lớp.CHỌN MẪU PHÁN ĐOÁNNhà nghiên cứu quyết định sự thích hợp các đối tượng để mời tham gia vào mẫuTính 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 liệuCHỌN MẪU THEO MẠNGChọn phần tử đầu tiên theo cách thuận tiệnĐề nghị phần tử này giới thiệu các phần tử khác có biết về chủ đề NC để phỏng vấnXIN CẢM ƠN!