Quản trị kinh doanh - Chương 6: Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng

CHƯƠNG 6 CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ThS. Nguyễn Tiến Dũng Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý Website: https://sites.google.com/site/nguyentiendungbkhn Email: [email protected] Các nội dung chính 6.1 Giới thiệu chung 6.2 Xác định kích thước mẫu 6.3 Các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên 6.4 Các phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 2 6.1 Giới thiệu chung ● Tính cần thiết của việc chọn mẫu ● Tiết kiệm chi phí ● Tiết kiệm thời gian ● Có thể cho kết quả chính xác hơn là nghiên cứu trên toàn bộ tổng thể. ● Các thuật ngữ về chọn mẫu ● Quy trình chọn mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 3 Các thuật ngữ về chọn mẫu ● Tổng thể lý thuyết / Tổng thể mục tiêu (theoretical population) ● Tập hợp các cá nhân hay tổ chức mà người NC cần lấy thông tin từ họ (đối tượng lấy thông tin) ● Người có thông tin về vấn đề NC ● Tổng thể NC (study population) ● Tổng thể lý thuyết ● Những người có mặt tại thời điểm NC, có thể tiếp cận được để lấy thông tin ● Khung chọn mẫu (sampling frame) ● CSDL về tổng thể mà dựa vào đó người nghiên cứu chọn ra mẫu nghiên cứu ● Mẫu (a sample) ● Một phần của tổng thể thể được chọn ra để phục vụ cho việc lấy thông tin NC © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 4 Hiệu quả chọn mẫu ● Hiệu quả thống kê ● Sai số của ước lượng, tức là sự chênh lệch giữa trung bình mẫu (cái thực đo được) và trung bình tổng thể (cái cần đo) ● Càng nhỏ càng tốt ● Hiệu quả kinh tế ● Chi phí / Sai số của ước lượng ● Càng nhỏ càng tốt © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 5 Quy trình chọn mẫu Xác định tổng thể mục tiêu Xác định khung chọn mẫu Xác định kích thước mẫu Lựa chọn phương pháp chọn mẫu Xây dựng quy trình lựa chọn cụ thể © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 6 6.2 Xác định kích thước mẫu ● Xác định kích thước mẫu theo chi phí của nghiên cứu ● Xác định kích thước mẫu theo độ chính xác cần đạt © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 7 Xác định kích thước mẫu theo chi phí của nghiên cứu ● n – Kích thước mẫu ● TB (Total Budget) – tổng chi phí (ngân quỹ) nghiên cứu ● AC – chi phí bình quân để phỏng vấn 1 người TB n AC  © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 8 Xác định kích thước mẫu theo độ chính xác cần đạt ● n - kích thước mẫu ● z – biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn (normal) ● s – độ lệch chuẩn ● e – biên độ sai lệch (margin of error) 2 /2 z s n e       © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 9 Hai nhóm phương pháp chọn mẫu ● Các phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên / phi xác suất (non-probability sampling methods): ● Mẫu được chọn theo những quy trình cụ thể, nhưng không đảm bảo cơ hội tham gia vào mẫu của các phần tử trong tổng thể là như nhau ● Các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên (probability sampling methods): ● Mẫu được chọn theo những quy trình cụ thể sao cho các phần tử của tổng thể có cùng cơ hội tham gia vào mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 10 6.3 Các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên ● Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản ● Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống ● Phương pháp chọn mẫu phân tầng (phân lớp) ● Phương pháp chọn mẫu theo cụm © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 11 Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản ● (Simple random sampling technique) ● Danh sách các phần tử của tổng thể ● Các phần tử được chọn ngẫu nhiên từ danh sách mà khoảng cách giữa số thứ tự của các phần tử trong danh sách tổng thể không nhất thiết phải bằng nhau. ● Kỹ thuật chọn ● Tra bảng số ngẫu nhiên (a table of random numbers) ● Khởi tạo số ngẫu nhiên trên máy tính (Excel, SPSS hoặc phần mềm khác) ● Rút thăm ngẫu nhiên © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 12 Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống ● (Systematic sampling technique) ● Phương pháp chọn mẫu trong đó các phần tử của mẫu được chọn một cách ngẫu nhiên từ danh sách các phần tử của tổng thể mà khoảng cách giữa số thứ tự của các phần tử được chọn là bằng nhau. ● Ưu điểm: dễ thực hiện trên máy tính, với DS tổng thể lớn ● Nhược điểm: có thể gặp sai lệch (bias) lớn khi DS tổng thể có đặc điểm mang tính chu kỳ với độ dài bằng bước nhảy © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 13 Phương pháp chọn mẫu phân tầng ● (Stratified sampling technique) ● Phương pháp chọn mẫu trong đó tổng thể được chia thành nhiều nhóm nhỏ, gọi là các tầng hay các lớp (strata) và sau đó các phần tử sẽ được chọn ngẫu nhiên trong từng tầng. ● Các tầng được chia thoả mãn điều kiện là các tầng khác nhau thì khác nhau còn các phần tử trong mỗi tầng thì tương tự nhau. Mỗi tầng như vậy cũng có thể được chia nhỏ hơn nữa thành các tầng con. ● Trong mỗi tầng hoặc tầng con, các phần tử sẽ được chọn theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc ngẫu nhiên hệ thống. ● Phương pháp chọn mẫu phân tầng có thể thực hiện theo kiểu: ● Chọn mẫu tỉ lệ: tỉ lệ rút mẫu trong các tầng là bằng nhau ● Chọn mẫu không tỉ lệ: tỉ lệ rút mẫu trong các tầng là khác nhau. Mục đích là kiểu chọn mẫu này là muốn có sự chú trọng nhiều hơn vào một số tầng hơn là một số tầng khác. © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 14 Phương pháp chọn mẫu theo cụm ● (Cluster sampling technique) ● Tổng thể chia thành các cụm/khối ● Lấy ngẫu nhiên một số cụm ● Trong mỗi cụm, có thể lấy ngẫu nhiên một số cụm con (cụm nhỏ hơn) ● Trong mỗi cụm (cụm con), lấy ngẫu nhiên một số phần tử © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 15 6.4 Các phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên PP chọn mẫu Định nghĩa Thuận tiện (Convenience sampling) Mẫu được chọn theo một quy trình xác định, cụ thể, nhưng thuận tiện cho người NC Định mức (Quota sampling) PP chọn mẫu thuận tiện + khống chế số lượng các phần tử trong mẫu theo một số tiêu chí Bằng phán đoán (Judgmental sampling) Phán đoán xem ai có khả năng có thông tin để tiếp cận phỏng vấn Tích lũy nhanh (Snowball sampling) Nhờ người đã được hỏi giới thiệu người tiếp theo ● Ưu điểm ● Dễ thực hiện ● Giảm chi phí và thời gian thu thập dữ liệu ● Nhược điểm ● Tính đại diện của mẫu thấp -> khả năng suy rộng kết quả cho tổng thể bị hạn chế © Nguyễn Tiến Dũng Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh 16