›
›

Bài giảng Nghiên cứu marketing. Lý thuyết và ứng dụng - Bài 4: Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng - Phạm Thành Thái

Download
CHƯƠNG 4  
CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU  
ĐỊNH LƯỢNG  
Phạm Thành Thái  
Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang  
NỘI DUNG CHÍNH  
Lý do phải chọn mẫu  
Sai số trong chọn mẫu  
Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  
Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất  
Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất  
Quy trình chọn mẫu  
2
Lý do phải chọn mẫu  
Chọn mẫu giúp tiết kiệm chi phí  
Chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gian  
Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơn  
Có thể phá hủy phần tử  
3
Chọn mẫu và sai số  
Sai số do chọn mẫu (SE- Sampling Error):  
- Là sai số gây ra do chọn mẫu để thu thập dữ liệu  
- Sai số do chọn mẫu luôn luôn xuất hiện nếu việc  
chọn mẫu cho nghiên cứu được thực hiện.  
- Kích thước mẫu càng tăng thì sai số do chọn mẫu  
càng giảm, và khi kích thước mẫu tiến đến kích  
thước của tổng thể thì sai số này tiến đến không.  
4
Chọn mẫu và sai số  
Sai số không do chọn mẫu (NE - Non-  
sampling Error):  
- Là các sai số còn lại, phát sinh trong quá trình thu  
thập dữ liệu, ví dụ như các sai số xảy ra trong quá  
trình phỏng vấn, hiệu chỉnh, nhập dữ liệu.  
- Các sai số này càng tăng khi kích thước mẫu  
càng lớn  
5
Chọn mẫu và sai số  
Mối quan hệ giữa n và sai số trong chọn mẫu  
Sai số do  
Sai số không do  
chọn mẫu - SE chọn mẫu - NE  
SE  
NE  
SE  
NE  
n → N  
SE → 0  
NE → max  
Nguồn: Dựa theo Joselyn, trong Nguyễn Đình Thọ, 2011  
6
Các khái niệm cơ bản  
trong chọn mẫu  
Tổng thể (Population): Tập hợp tất cả các  
phần tử mà chúng ta quan tâm trong một  
nghiên cứu cụ thể.  
Mẫu (sample): Là tập con của tổng thể.  
Mục đích của suy luận thống kê là để thu  
được những thông tin về tổng thể từ những  
thông tin được chứa đựng trong mẫu.  
7
Các khái niệm cơ bản  
trong chọn mẫu  
Phần tử (element): là đối tượng cần thu thập dữ liệu – đơn  
vị nghiên cứu.  
Đơn vị mẫu (sampling unit): Chia tổng thể nghiên cứu ra  
thành nhiều nhóm có những đặc tính cần thiết cho việc chọn  
mẫu. Những nhóm có được sau quá trình chia nhỏ của tổng  
thể được gọi đơn vị mẫu. Như vậy, đơn vị cuối cùng có thể  
chia nhỏ được của mẫu chính là phần tử mẫu.  
Khung mẫu (sampling frame): là danh sách liệt kê dữ liệu  
cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử mẫu của tổng thể  
để thực hiện công việc chọn mẫu.  
8
Các phương pháp chọn mẫu  
Chọn mẫu xác suất: khả năng lựa chọn bất  
kỳ phần tử nào của tổng thể như nhau.  
Chọn mẫu phi xác suất: khả năng lựa chọn  
bất kỳ phần tử nào của tổng thể không được  
biết trước.  
9
Các phương pháp chọn mẫu  
theo xác suất  
Ngẫu nhiên đơn giản  
Hệ thống  
Ngẫu nhiên phân tầng  
Theo nhóm  
10  
Các phương pháp chọn mẫu  
theo xác suất  
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple  
random sampling):  
- Mỗi thành viên của tổng thể có cùng cơ hội  
được chọn độc lập như nhau  
- Mẫu là đại diện tiêu biểu nhất của tổng thể  
11  
Dùng SPSS để chọn mẫu ngẫu nhiên  
1. Mở data file ra  
2. Bấm Data > Select Cases  
3. Chọn Random sample of Cases  
4. Bấm Sample Button  
5. Xác định qui mô mẫu  
a. Bấm Continue  
b. Bấm OK (trong bảng  
dialog box tiếp theo)  
12  
Chọn mẫu hệ thống (Systematic  
Sampling)  
1. Jane  
2. Bill  
3. Harriet  
4. Leni  
5. Micah  
6. Sara  
7. Terri  
8. Joan  
9. Jim  
10. Terrill  
11. Susie  
12. Nona  
13. Doug  
18. Steve  
19. Sam  
35. Fred  
36. Mike  
1. Chia đám đông cho qui  
mô mẫu mong muốn:  
20. Marvin  
21. Ed. T.  
22. Jerry  
23. Chitra  
24. Clenna  
25. Misty  
26. Cindy  
27. Sy  
37. Doug  
38. Ed M.  
39. Tom  
40. Mike G.  
41. Nathan  
42. Peggy  
43. Heather  
44. Debbie  
45. Cheryl  
46. Wes  
VD: 50/10 = 5  
2. Chọn điểm xuất phát:  
VD, 43 = Heather  
3. Sau đó chọn thành viên  
thứ 5 từ điểm xuất phát và  
lần lượt như vậy cho đến  
khi hoàn tất danh sách  
đám đông  
28. Phyllis  
29. Jerry  
30. Harry  
47. Genna  
48. Ellie  
14. John S. 31. Dana  
15. Bruce A. 32. Bruce M. 49. Alex  
16. Larry  
17. Bob  
33. Daphne  
34. Phil  
50. John D.  
13  
Chọn mẫu theo phương pháp  
phân tầng (Stratified sampling)  
Mục tiêu của chọn mẫu là tìm ra nhóm tiêu biểu cho tổng  
thể  
Nhưng giả định rằng:  
- Thành viên của tổng thể khác biệt nhau 1 cách hệ  
thống dựa theo một số tính chất nào đó  
- Và tính chất đó có liên quan đến các yếu tố đang  
nghiên cứu?  
Lúc đó chọn mẫu theo phân tầng là một giải pháp  
Nguyên tắc phân nhóm: Cùng nhóm đồng nhất, khác  
nhóm dị biệt.  
14  
Chọn mẫu theo phương pháp  
phân tầng (Stratified sampling)  
Tính chất quan tâm được xác định (VD: giới tính)  
Phần tử của tổng thể được liệt kê riêng biệt theo  
cách phân loại giới tính (VD: Nam và nữ)  
Tỉ lệ đại diện cho mỗi phân loại trong tổng thể được  
xác định (VD: 40% là nữ và 60% là nam)  
Mẫu ngẫu nhiên được chọn phản ánh tỉ lệ đã được  
xác định nêu trên (VD: 8 nữ & 12 nam cho qui mô  
mẫu là 20)  
15  
Chọn mẫu theo phương pháp  
phân tầng (Stratified sampling)  
Phân loại dựa trên nhiều hơn 1 nhân tố  
Địa điểm  
Thu nhập  
TB  
Tổng số  
Thấp  
Cao  
Nông thôn  
Thành thị  
Tổng số  
1200  
(120)  
2800  
(280)  
4000  
(400)  
1200  
(120)  
2800  
(280)  
4000  
(400)  
600  
(60)  
3000  
(300)  
7000  
1400  
(140)  
2000  
(200)  
(700)  
10000  
(1000)  
Tỷ lệ phân bổ đều cho mỗi nhóm là 10%  
16  
Chọn mẫu theo nhóm (cluster  
sampling)  
Chia tổng thể ra thành nhiều nhóm nhỏ - đơn vị  
chọn mẫu.  
Nguyên tắc: Cùng nhóm dị biệt, khác nhóm đồng  
nhất.  
Dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản  
hay hệ thống để chọn ngẫu nhiên một số nhóm.  
Chọn mẫu theo nhóm một bước  
Chọn mẫu theo nhóm hai bước,…  
17  
Các phương pháp chọn mẫu  
phi xác suất  
Chọn mẫu thuận tiện (Convenience sampling)  
Chọn mẫu phán đoán (Judgment sampling)  
Chọn mẫu phát triển mầm (Snowball  
sampling)  
Chọn mẫu theo định mức (Quota sampling)  
18  
Chọn mẫu thuận tiện  
(Convenience sampling)  
Nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử chọn  
mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là  
nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử  
nào mà họ có thể tiếp cận được.  
Dễ thực hiện  
Không ngẫu nhiên  
Không có tính đại diện cao  
19  
Chọn mẫu phán đoán  
(Judgment sampling)  
Nhà nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp  
của các phần tử để mời họ tham gia vào mẫu  
Tính đại diện của mẫu sẽ phụ thuộc vào kiến  
thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu.  
20  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 26 trang Thùy Anh 9900 Free
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Nghiên cứu marketing. Lý thuyết và ứng dụng - Bài 4: Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng - Phạm Thành Thái", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_nghien_cuu_marketing_ly_thuyet_va_ung_dung_bai_4_c.pdf