Marketing bán hàng - Phương pháp chọn mẫu
Nếu giới hạn sai số được chỉ rõ, thì chúng ta có thể sử
dụng công thức khoảng tin cậy để tính toán cỡ mẫu.
Ví dụ, chúng ta đang kiểm tra tỉ lệ sinh viên ĐHAG
thích tham gia các câu lạc bộ học thuật. Nghiên cứu
trước đây cho thấy 20% sinh viên thích các câu lạc bộ
học thuật. Cỡ mẫu bao nhiêu để cho phép khoảng tin
cậy 95% với giới hạn sai số 5%?
60 trang |
Chia sẻ: nhung.12 | Lượt xem: 1784 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Marketing bán hàng - Phương pháp chọn mẫu, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Phương pháp chọn mẫu
Hôm nay
Khái niệm
Các vấn đề cần giải quyết đối với một cuộc
điều tra mẫu
Quy trình chọn mẫu
Sai số trong điều tra chọn mẫu
Chọn mẫu trực tuyến
Tại sao phải chọn
mẫu nghiên cứu?
Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu
Tổng thể (Population): thị trường nhà nghiên cứu
cần nghiên cứu để thỏa mãn mục đích và phạm vi
nghiên cứu của mình. Ký hiệu: N
Ví dụ: Điều tra nhu cầu tiêu thụ bia 333 của người
tiêu dùng tại TP. Long Xuyên có độ tuổi từ 18-45
Tổng thể: NTD tại TP. Long Xuyên từ 18 - 45 tuổi
Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu
Phần tử (Element): đối tượng cần thu thập
thông tin, là đơn vị nhỏ nhất của đám đông, đơn
vị cuối cùng của quá trình chọn mẫu
Ví dụ: Những thành viên tại TP. Long Xuyên có
độ tuổi từ 18 – 45 là phần tử
Đơn vị (sampling Units): đám đông được
chia thành nhiều nhóm, mỗi nhóm được gọi là
đơn vị chọn mẫu
Ví dụ: Các quận, huyện, hộ gia đình là đơn vị mẫu
Hộ gia đình: tập hợp các thành viên cùng ăn
chung và sống chung trong một nhà
Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu
Khung chọn mẫu (Sampling Frame): danh sách
liệt kê thông tin cần thiết của tất cả các đơn vị và phần
tử của đám đông để thực hiện việc chọn mẫu
Ví dụ:
Tổng thể là sinh viên: khung chọn mẫu là danh sách
lớp
Điều tra hộ gia đình ở các TP lớn thì khung chọn mẫu
là danh bạ điện thoại
Điều tra đối tượng kinh doanh mua bán thì khung
chọn mẫu có thể là danh sách nộp thuế ở chi cục,
phòng thuế
Nhược điểm: khi một thị trường mà thông tin thứ cấp
về dân số chưa hoàn chỉnh thì việc xác định khung
chọn mẫu rất khó khăn và tốn kém
Hiệu quả chọn mẫu
Hiệu quả thống kê của một mẫu được đo lường
dựa vào sai lệch chuẩn của ước lượng. Một mẫu có
hiệu quả thống kê cao hơn mẫu khác khi cùng
một kích thước nó có sai lệch chuẩn nhỏ hơn.
Hiệu quả kinh tế của một mẫu được đo lường dựa
vào chi phí thu thập thông tin của mẫu với độ
chính xác mong muốn của nó
Các vấn đề cần giải quyết đối với một cuộc điều tra mẫu
Vấn đề 1: Những thông tin gì cần tìm hiểu và
nghiên cứu?
Vấn đề 2: Tổng thể nào là phù hợp?
Vấn đề 3: Việc lấy mẫu được thực hiện như thế
nào?
Vấn đề 4: Thông tin được thu thập như thế nào?
Vấn đề 5: Việc suy luận các đặc trưng của mẫu
thành các đặc trưng của tổng thể được thực hiện
ra sao?
Vấn đề 6: Có thể kết luận gì đối với tổng thể?
Vấn đề 1
Điểm khởi đầu và động lực của quá trình nghiên
cứu
Nếu thông tin đã có sẵn hoặc khó có khả năng
thu thập thì không tiến hành quá trình chọn mẫu
Xác định rõ vấn đề quan tâm ngay từ khi bắt đầu
quá trình chọn mẫu
Đặt trọng tâm khai thác thông tin ở những vấn đề
chính
Vấn đề 2
Đơn vị
tổng thể
Thời gian
lấy mẫu
Đơn vị
mẫu
Phạm vi
lấy mẫu
Điều tra nhu cầu dầu gội trên địa bàn TP. Long Xuyên
Tất cả NTD nữ từ 18 tuổi trở
lên
Tất cả NTD nữ sống trong
hộ gia đình
Đang sống trên địa bàn TP.
Long Xuyên
Từ 4/2009 – 7/2009
Vấn đề 2
Thực tế có sự sai biệt giữa tổng thể và tổng thể
điều tra (tổng thể thực)
Tổng thể điều tra là tập hợp các đơn vị, phần tử
mà từ đó có một số mẫu điều tra thực sự
Tổng thể thực đôi khi không thể xác định
Xác định đơn vị mẫu giúp chỉ rõ đơn vị nhỏ nhất
mà mẫu sẽ được chọn. Đơn vị mẫu có thể một hay
nhiều phần tử: khu phố, công ty, hộ gia đình hay
từng cá nhân
Tổng thể điều tra < Tổng thể
Vấn đề 3
Không có phương pháp tốt nhất trong việc
chọn đơn vị mẫu
Tùy thuộc vào vấn đề nghiên cứu, đặc tính
của tổng thể và điều kiện của người nghiên
cứu, số lượng đơn vị trong mẫu
Cỡ mẫu tùy thuộc chủ yếu vào yêu cầu về
độ chính xác của suy luận thống kê và điều
kiện tài chính của cuộc điều tra
Vấn đề 4
Tỷ lệ nhận câu trả lời: tỷ lệ trả lời càng cao
càng tốt
Sự chính xác và thành thật của câu trả lời.
Vấn đề 5
Hiểu rõ bản chất của vấn đề nghiên cứu để sử
dụng đúng phương pháp suy luận
Phương pháp xử lý thông tin sai sẽ làm một trong
những nguồn dẫn đến sai lầm trong kết luận
nghiên cứu
Vấn đề 6
Kết luận có làm thỏa mãn các yêu cầu đặt ra khi
bắt đầu nghiên cứu?
Các kết quả nghiên cứu được tóm lược và trình
bày thông qua biểu bảng, đồ thị, sơ đồ thông tin,
hoặc báo cáo bằng văn bản
Quy trình chọn mẫu
1. Xác định thị trường nghiên cứu (tổng thể - N)
2. Xác định khung chọn mẫu
3. Xác định phương pháp chọn mẫu
4. Xác định cỡ mẫu (n)
5. Thiết lập sơ đồ và kế hoạch lấy mẫu
6. Tiến trình chọn mẫu ngoài thực địa
Xác
định
tổng
thể N
Xác định thị trường nghiên cứu
Được tiến hành khi thiết kế nghiên cứu
Ví dụ:
Tìm hiểu thái độ, thói quen tiêu dùng của NTD tại Tp.
Long Xuyên về đầu gội đầu có độ tuổi từ 18 -35
thị trường nghiên cứu: tất cả người tiêu dùng dầu gội
đầu tại Tp. Long Xuyên có độ tuổi từ 18 đến 35.
Xác
định
tổng
thể N
Xác
định
khung
chọn
mẫu
Xác định khung chọn mẫu
Khung chọn mẫu là danh sách liệt kê người tiêu
dùng tại Tp. Long Xuyên có độ tuổi từ 18 đến 35
cùng các dữ liệu cá nhân cần thiết cho việc chọn
mẫu như: họ tên, địa chỉ, độ tuổi.
Xác
định
tổng
thể N
Xác
định
khung
chọn
mẫu
Xác
định
PP
chọn
mẫu
Phương pháp chọn mẫu
Chọn mẫu xác
suất
• Ngẫu nhiên đơn
giản
• Hệ thống
• Phân tầng
• Theo nhóm
Phương pháp
chọn mẫu
Chọn mẫu phi
xác suất
• Thuận tiện
• Phán đoán
• Phát triển mầm
• Quota
So sánh hai phương pháp chọn mẫu
Xác suất Phi xác suất
Tính đại diện cao
Tổng quát hóa cho
đám đông
Ưu
điểm
Tiết kiệm được thời
gian và chi phí
Tốn kém thời gian và
chi phí
Nhược
điểm
Tính đại diện thấp
không tổng quát
Nghiên cứu mô tả và
nhân quả
Phạm vi
sử
dụng
Nghiên cứu khám
phá
Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất
Ngẫu
nhiên
đơn
giản
Hệ
thống
Phân
tầng
Theo
nhóm
•Thiết lập
khung chọn
mẫu (danh
sách)
• Đánh số trên
thẻ, phiếu rồi
rút thăm ngẫu
nhiên
• Sử dụng hàm
ngẫu nhiên
@Rand()*N
• Mẫu đầu tiên
được chọn ngẫu
nhiên, 4
• Các mẫu tiếp
theo sử dụng
bước nhảy
N=2000,
n=200
k=N/n=10
• Mẫu tiếp
14(4+10),
24(14+10)
•Chia đám đông
ra thành nhiều
tầng gồm nhiều
nhóm nhỏ
•Cùng nhóm
đồng nhất, khác
nhóm dị biệt
•Tính tỉ lệ của
từng nhóm
• Ưu: tính đại
diện cao
•Nhược:khó khăn
• Tổng thể quá
lớn, địa bàn rộng
•Chia đám đông
ra thành nhiều
nhóm nhỏ
• Cùng nhóm dị
biệt, khác nhóm
đồng nhất
• Tiếp tục chia
các nhóm thành
từng nhóm nhỏ
• Chọn nhóm
Ngẫu nhiên đơn giản Simple Random Sampling (SRS)
Mỗi đơn vị mẫu có cơ hội bằng nhau để được chọn vào mẫu
Tạo ra những số ngẫu nhiên bằng cách bốc thăm hoặc sử dụng
bảng tính Excel
Ưu điểm: tính đại diện cao và kết quả không chệch
Nhược điểm: tất cả các đơn vị mẫu cần được xác định
Tên STT
Nguyệt 1
Quang 2
Hằng 3
Nga 4
Tính 5
Khang 200
Ngẫu nhiên hệ thống (Systematic Random Sampling)
Ưu điểm: nhanh hơn và dễ hơn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn
giản
Nhược điểm: có thể có mẫu ẩn trong dữ liệu, có thể làm sai
lệch kết quả nghiên cứu nhiều hơn
Tên STT
Nguyệt 1
Quang 2
Hằng 3
Nga 4
Tính 5
Khang 200
Chọn mẫu phân tầng (Stratified Sampling)
Chọn mẫu phân tầng theo tỉ lệ:
Xác định danh sách tổng thể
Các tiêu thức phân tầng phổ biến: tuổi tác, giới tính, thu nhập,
trình độ chuyên môn, vùng dân cư, sở thích
Chia tổng thể thành nhiều nhóm nhỏ; các phần tử trong mỗi
nhóm nhỏ là đồng nhất, các phần tử giữa các nhóm có sự khác
nhau đáng kể
Chọn ngẫu nhiên các đơn vị từ mỗi tầng. Cỡ mẫu từ mỗi tầng
phụ thuộc vào kích cỡ của tầng tương quan với tổng thể mục
tiêu
Ưu điểm: mẫu được chọn có tính đại diện cao, giảm đáng kể
sai số trong nghiên cứu, tiết kiệm chi phí và thời gian.
Nhược điểm: lựa chọn tiêu thức phân tầng khó khăn và phức
tạp vì phải phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và đảm bảo có đầy
đủ dữ liệu thứ cấp để dễ phân tầng.
Ví dụ
Chọn mẫu 100 sinh viên Kinh tế để lấy ý kiến về
cách tổ chức phục vụ phòng máy tính.
Tầng Số lượng
Khóa 12 30
Khóa 13 25
Khóa 14 20
Khóa 15 25
Tầng Số lượng
Khóa 12 300
Khóa 13 250
Khóa 14 200
Khóa 15 250
Chọn mẫu phân tầng
Phân tầng không theo tỉ lệ:
Tương tự như phương pháp phân tầng theo tỉ lệ.
Khác nhau là cỡ mẫu từ mỗi tầng độc lập với
kích thước của tầng tương quan với kích thước
tổng thể
Tầng Số lượng
Khóa 12 40
Khóa 13 35
Khóa 14 15
Khóa 15 10
Chọn mẫu theo cụm, nhóm (cluster sampling)
Chọn mẫu nhóm 1 bước:
Chia tổng thể thành những nhóm nhỏ đại diện, và tiến hành
điều tra (census) trên một nhóm.
Sử dụng nghiên cứu trước hoặc dữ liệu thứ cấp để xác định
những nhân tố nhóm.
Ưu điểm: hiệu quả chi phí
Nhược điểm: một nhóm không thể mang tính đại diện cho
tổng thể
4 tỉnh
m= 20 huyện
M=12 tỉnh
Chọn mẫu theo nhóm
Chọn mẫu nhóm 2 bước
Chia tổng thể thành nhiều nhóm nhỏ đại diện (M nhóm)và
chọn một vài nhóm nhỏ (m nhóm) một cách ngẫu nhiên.
Chọn ngẫu nhiên các đơn vị trong mỗi nhóm nhỏ đó.
4 tỉnh
m= 20 huyện
M=12 tỉnh
Chọn ngẫu
nhiên 10
huyện
Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất
Thuận
tiện
Phán
đoán
Phát
triển
mầm
Quota
• Chọn phần tử
nào dễ dàng tiếp
cận
• Ưu:thuận lợi
chọn đáp viên, tiết
kiệm thời gian, chi
phí
• Nhược: tính đại
diện không cao,
chỉ thích hợp
nghiên cứu khám
phá
• Nhà nghiên cứu
tự phán đoán sự
thích hợp của các
phần tử để mời họ
tham gia vào mẫu
• Chọn mẫu nhanh
nhưng sai số khá
lớn, tính đại diện
phụ thuộc vào
kiến thức và kinh
nghiệm của nhà
nghiên cứu
• Chọn ngẫu
nhiên một số
phần tử cho mẫu
• Phần tử ban đầu
giới thiệu các
phần tử khác cho
mẫu
• Ưu điểm: tiết
kiệm được thời
gian
• Nhược: sai số
lớn
• Dựa vào đặc
tính kiểm soát
xác định trong
đám đông để
chọn số phần tử
cho mẫu sao cho
chúng có cùng tỉ
lệ của đám đông
• Phương pháp
phổ biến nhất
trong nghiên cứu
Marketing
Chọn mẫu quota
Một thuộc tính kiểm soát
Độ tuổi Tổng cộng
20-30(30%) 31 – 40 (40%) 41 – 50 (30%) n
30 40 30 100
Chọn mẫu theo quota
Hai thuộc tính kiểm soát
Độ tuổi
Giới tính Tổng cộng
Nam (50%) Nữ (50%)
(độ tuổi)
20-30 (30%)
31-40 (30%)
41-50 (40%)
Tổng cộng
(giới tính)
50 50 n= 100
15
15
15
15
30
30
20 20 40
Chọn mẫu theo quota
Ba thuộc tính kiểm soát
Độ tuổi Giới
tính
Thu nhập Tỉ lệ trong mẫu Số phần tử
20-30
20-30
20-30
20-30
20-30
20-30
31-40
31-40
.......
41-50
Nam
Nam
Nam
Nữ
Nữ
Nữ
Nam
Nam
........
Nữ
Cao
TB
Thấp
Cao
TB
Thấp
Cao
TB
......
Thấp
(30%)(50%)(20%)=3%
(30%)(50%)(50%)=7.5%
(30%)(50%)(30%)=4.5%
(30%)(50%)(20%)=3%
(30%)(50%)(50%)=7.5%
(30%)((50%)(30%)=4.5%
(30%)(50%)(20%)=3%
(30%)(50%)(50%)=7.5%
.......
(40%)(50%)(30%)=6%
6
15
9
6
15
9
6
15
.....
12
Tổng n=200
Xác
định
tổng
thể N
Xác
định
khung
chọn
mẫu
Xác
định
PP
chọn
mẫu
Xác
định
cỡ
mẫu
Xác định cỡ mẫu
Cách tiếp cận tùy ý (quy tắc theo kinh nghiệm)
Ví dụ: mẫu cần 5% của tổng thể
Cách tiếp cận theo quy ước (các nghiên cứu
trước)
Cách tiếp cận dựa trên chi phí và lợi ích (tất cả
những gì mà bạn có thể có khả năng chi trả)
Cách tiếp cận dựa trên phân tích thống kê
(những đòi hỏi phân tích thống kê)
Cách tiếp cận dựa vào khoảng tin cậy (The
confidence interval approach)
Xác định cỡ mẫu
Để xác định kích thước mẫu, ta phải xác định:
Khoảng dao động e của thông số đám đông và thông số
mẫu
Mức tin cậy
Một số định nghĩa
Thông số (parameter): đặc điểm mô tả một
tổng thể được gọi là một thông số (ví dụ:
trung bình tổng thể).
Thống kê (statistic): một đặc điểm mô tả một
mẫu được gọi là thống kê (ví dụ: trung bình
mẫu).
Cách tiếp cận khoảng tin cậy
Ví dụ: một mẫu 100 sinh viên được chọn để đo
lường tuổi trung bình của sinh viên đại học An Giang
Trung bình mẫu (sample mean) = 20.0
Trung bình tổng thể (population mean) = 21.5
Sai số mẫu (sampling error) = 1.5
Một mẫu gồm 10o gia đình được chọn để đo lường số
trẻ em trung bình của mỗi gia đình ở An Giang
Trung bình mẫu: 2.05
Trung bình tổng thể = ?
Độ tin cậy (trung bình)
Điểm ước lượng (point of estimate): một số
liệu thống kê ước lượng giá trị của một thông
số
Khoảng tin cậy (Confidence intervals): ước
lượng điểm cộng/ trừ một giới hạn sai số
Một số định nghĩa
Giới hạn sai số (margin of error): sư khác biệt
giữa thống kê mẫu và thông số mẫu.
Khoảng tin cậy (Confidence interval): một dãy
giá trị mà trong đó các tham số của tổng thể như
số trung bình ((), tỉ lệ (p) và phương sai ((2) cần
được ước lượng nằm trong khoảng này, giả định
rằng độ tin cậy đã biết.
Độ tin cậy (Confidence level): xác suất mà
khoảng tin cậy bao gồm thông số tổng thể.
Khoảng tin cậy (trung bình)
Giới hạn sai bị ảnh hưởng bởi
Độ tin cậy (α)
Độ lệch chuẩn tổng thể được ước lượng (σ)
Cỡ mẫu (n)
• Để đạt độ tin cậy 90%, z value = 1.65
• Để đạt độ tin cậy 95%, z value = 1.96
• Để đạt độ tin cậy 99%, z value = 2.58
Khoảng tin cậy (trung bình)
Tuổi trung bình của người dân ở An Giang là bao nhiêu?
Cỡ mẫu =100
Trung bình mẫu = 35.0
Độ lệch chuẩn tổng thể được ước lượng = 12
Khoảng tin cậy 95%= 35 +/- 1.96*[12 /sqrt(100)]
= 35 +/- 1.96* 1.2
= 35 +/- 2.35
= 32.7 – 37.4
Sử dụng khoảng tin cậy (TB) để tính cỡ mẫu
Nếu giới hạn sai số được cụ thể, chúng ta có thể sử dụng
công thức khoảng tin cậy để tính cỡ mẫu.
Ví dụ, chúng ta đang kiểm tra thời gian trung bình các sinh
viên ĐH An Giang dành cho Facebook mỗi ngày. Độ lệch
chuẩn được biết là 5 giờ. Cỡ mẫu là bao nhiêu để cho phép
95% khoảng tin cậy với giới hạn sai số là 1 giờ?
n = [1.96 x 5 /1]2 = 96.04 = 97
Khoảng tin cậy (tỉ lệ)
Tỉ lệ các hộ gia đình ở TP. HCM có ít nhất 1 chiếc ô tô là
bao nhiêu?
Cỡ mẫu = 200
Tỉ lệ mẫu = 76%
Tỉ lệ tổng thể = ?
Khoảng tin cậy (tỉ lệ)
Khoảng tin cậy =
* Nếu cỡ mẫu nhỏ hơn 5% tổng thể, và np (1-p) >= 10, thì
phân phối của tỉ lệ mẫu là xấp xỉ chuẩn.
Tỉ lệ các hộ gia đình ở TP. HCM có ít nhất 1 chiếc ô tô là
bao nhiêu?
Cỡ mẫu = 200
Tỉ lệ mẫu = 76%
Khoảng tin cậy 95%=76%+/-1.96* sqrt [(76%*24%)/(200)]
= 76% +/- 8.98%
= 70.1% – 81.9%
Sử dụng khoảng tin cậy (tỉ lệ) để tính cỡ mẫu
Nếu giới hạn sai số được chỉ rõ, thì chúng ta có thể sử
dụng công thức khoảng tin cậy để tính toán cỡ mẫu.
Ví dụ, chúng ta đang kiểm tra tỉ lệ sinh viên ĐHAG
thích tham gia các câu lạc bộ học thuật. Nghiên cứu
trước đây cho thấy 20% sinh viên thích các câu lạc bộ
học thuật. Cỡ mẫu bao nhiêu để cho phép khoảng tin
cậy 95% với giới hạn sai số 5%?
n = 20% * (1-20%) * (1.96/5%)2 = 245.9 = 246
Cỡ mẫu và Tổng thể hạn chế nhỏ
Nếu một tổng thể nhỏ tương đối với cỡ mẫu được
tính, một hệ số hiệu chỉnh nên được sử dụng để xác
định cỡ mẫu.
Một tổng thể được xem là nhỏ nếu cỡ mẫu lớn hơn
5% của tổng thể.
Hệ số hiệu chỉnh = sqrt [(N-n) / (N-1)]
N: kích thước tổng thể mục tiêu
n: cỡ mẫu được sử dụng công thức cơ mẫu
Xác
định
tổng
thể N
Xác
định
khung
chọn
mẫu
Xác
định
PP
chọn
mẫu
Xác
định cỡ
mẫu
Thiết
lập sơ
đồ và
kế
hoạch
lấy mẫu
Thiết lập sơ đồ và kế hoạch lấy mẫu
Vẽ sơ đồ địa bàn nghiên cứu để thực hiện các vị
trí của các đơn vị mẫu ngoài thực địa (mapping)
Xác định cụ thể các nội dung, công việc cần tiến
hành khi lấy mẫu: số lượng, thời gian tiến hành
và kết thúc, dự trù kinh phí cho từng công việc,
thực hiện, phân công nhân sự
Xác
định
tổng thể
N
Xác
định
khung
chọn
mẫu
Xác
định PP
chọn
mẫu
Xác
định cỡ
mẫu
Thiết
lập sơ
đồ và kế
hoạch
lấy mẫu
Tiến
hành
chọn
mẫu
ngoài
thực địa
Tiến hành chọn mẫu
Triển khai chọn mẫu theo phương pháp và các
nội dung đã hoạch định
Theo dõi kiểm tra tiến độ thực hiện để đôn đốc và
hỗ trợ những khó khăn, biến cố đột xuất xảy ra
trong quá trình thực hiện
Sai số trong điều tra chọn mẫu
Sai số do chọn mẫu
(Sampling error)
• Không biết chính xác
giá trị các tham số của
tổng thể như giá trị
trung bình hoặc tỷ lệ.
-- tất cả các giá trị
ước lượng từ mẫu cho
tổng thể đều không
tránh khỏi sai số. Do
thông tin thu thập được
chỉ trên một bộ phận
của tổng thể
Sai số không do
chọn mẫu (Nonsampling
error)
• Các mẫu được lấy ra
từ tổng thể không
thích hợp
• Sự thiếu chính xác và
trung thực trong các
câu trả lời.
• Tỷ lệ không trả lời
quá cao.
Nguồn sai số tiềm năng
•Thông tin thay thế
•Đo lường sai
•Xác định tổng thể
sai
Sai số do trả lời
Sai số không do
trả lời
Sai số do chọn mẫu
ngẫu nhiên
Sai số không do
chọn mẫu
Tổng sai số
Sai số do nhà
nghiên cứu
Sai số do người
phỏng vấn
•Chọn đáp viên
•Đặt câu hỏi
•Ghi chép sai
•Hành động gian dối
Sai số do đáp viên
•Không có khả năng
trả lời chính xác
•Không hài lòng
trả lời
Chọn mẫu trực tuyến (Online sampling techniques)
1. Chọn mẫu ngẫu nhiên trực tuyến (Random
Online Sampling
2. Chọn mẫu trực tuyến mời gọi (Invitation
Online Sampling)
3. Chọn mẫu nhóm tham chiếu trực tuyến
(Online Panel Sampling)
4. Những phương pháp chọn mẫu trực tuyến
khác
Chọn mẫu ngẫu nhiên trực tuyến
Chọn ngẫu nhiên những người vào trang web
Tổng thể: những người truy cập trang web
mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
Nếu chương trình chọn mẫu bắt đầu một cách
ngẫu nhiên và đưa vào khoảng nhảy chọn mẫu
hệ thống.
Chương trình chọn mẫu xem những người truy
cậy trang web như những tầng lớp chọn mẫu
phân tầng.
Chọn mẫu trực tuyến mời gọi
Những người trả lời tiềm năng được mời gọi điền
vào bảng câu hỏi trên trang web cụ thể.
Phải thiết lập mối quan hệ với người trả lời tiềm
năng, có khả năng tham gia khảo sát bằng thư
điện tử.
Có thể chọn mẫu xác suất hay phi xác suất tùy
thuộc vào nhóm đại diện thực sự của tổng thể.
Chọn mẫu nhóm tham chiếu trực tuyến
Được thiết lập bởi công ty nghiên cứu marketing với mục
đích thực hiện những cuộc thăm dò trực tuyến với những
mẫu đại diện.
Không phải là những mẫu xác suất nhưng tỉ lệ trả lời cao,
đảm bảo mẫu cuối cùng đúng cho tổng thể mục tiêu của
nhà nghiên cứu
Công ty nhóm tham chiếu có vài ngàn cá nhân đại diện
cho một khu vực địa lý rộng lớn nhà nghiên cứu có thể
xác định các tham số mẫu như đại diện về đặc điểm địa
lý, thu nhập, giáo dục, gia đình
Công ty nhóm tham chiếu gởi email đến nhóm tham
chiếu phù hợp với tham số mẫu được quy định bởi nhà
nghiên cứu.
Những phương pháp lấy mẫu trực tuyến
khác
Cần phân tích những đặc điểm về cách thức lựa
chọn những người trả lời tiềm năng.
Ví dụ: một người trả lời có thể được yêu cầu
chuyển tiếp bảng câu hỏi cho bạn bè (lấy mẫu
tham khảo).
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- nghiencuumarketing_chuong5_9488.pdf