Dịch vụ phân tích dữ liệu: Bí quyết chọn mẫu xác suất

Bạn có biết rằng việc chọn mẫu là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu vì ảnh hưởng trực tiếp đến tính đại diện cho nhóm? Mẫu mà bạn chọn càng đại diện cho nhóm, số liệu khảo sát càng có giá trị và độ tin cậy của nghiên cứu càng cao. Vậy cách chọn mẫu xác suất là gì và những ưu, nhược điểm của từng phương pháp như thế nào? Hãy cùng Izumi.Edu.VN khám phá chi tiết trong bài viết này nhé!

Có thể bạn quan tâm

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling)

Đây là một phương pháp chọn mẫu đơn giản và công bằng, trong đó, mọi đối tượng trong tổng thể đều có cơ hội được chọn vào mẫu với cùng một xác suất.

Bạn đang xem: Dịch vụ phân tích dữ liệu: Bí quyết chọn mẫu xác suất

Hình 1. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Ví dụ: Nếu muốn chọn ngẫu nhiên 300 sinh viên trong số 3.000 sinh viên tại trường Đại học X, mỗi sinh viên sẽ có xác suất 10% được chọn vào mẫu. Cách thực hiện như sau:

Bước 1: Lập khung mẫu chứa tất cả sinh viên của trường Đại học X.
Bước 2: Chọn mẫu ngẫu nhiên bằng các cách thức như tung đồng xu, tung xúc xắc, bốc thăm, sử dụng phần mềm máy tính để chọn.

Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic random sampling)

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống là phương pháp chọn mẫu sắp xếp, trong đó tất cả đối tượng trong tổng thể được liệt kê theo thứ tự định trước và sau đó chọn các mẫu dựa trên quy mô mẫu và tổng thể.

Hình 2. Lấy mẫu hệ thống

Cách chọn mẫu: Chia tổng thể thành n nhóm, trong đó mỗi nhóm gồm k đối tượng. Sau đó, áp dụng khoảng cách lấy mẫu k = N/n để tạo thành các nhóm mẫu.

Ví dụ: Nếu muốn chọn 5 khách hàng từ một nhóm 20 khách hàng, ta thực hiện như sau:

Tính khoảng cách mẫu: k = 20/5 = 4
Chọn ngẫu nhiên một giá trị r: 1 <= r <= 4. Ví dụ chọn r = 3
Những khách hàng được chọn vào mẫu nghiên cứu sẽ có số thứ tự trong khung mẫu là:
- Khách hàng thứ nhất: số thứ tự là 3
- Khách hàng thứ hai: số thứ tự là 3 + 1(4) = 7
- Khách hàng thứ ba: số thứ tự là 3 + 2(4) = 11
- Khách hàng thứ tư: số thứ tự là 3 + 3(4) = 15
- Khách hàng thứ năm: số thứ tự là 3 + 4(4) = 19

Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling)

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng được thực hiện bằng cách chia tổng thể thành các nhóm riêng biệt gọi là tầng (ví dụ: giới tính, độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, …). Đặc điểm của phương pháp chọn mẫu này là trong từng tầng, tiêu chí nghiên cứu tương đối đồng nhất, còn giữa các tầng có sự khác biệt. Sau khi đã phân tầng, ta có thể áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống để chọn đối tượng của từng tầng vào nghiên cứu.

Hình 3. Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Chọn mẫu ngẫu nhiên cụm (cluster sampling)

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên cụm là phương pháp chọn mẫu mà ta lựa chọn ngẫu nhiên các nhóm cá thể (ví dụ trong cùng làng, xã, trường học, khoa phòng, bệnh viện, …) từ nhiều cụm trong tổng thể nghiên cứu. Trong trường hợp này, đơn vị mẫu là các cụm chứ không phải là các cá thể. Cách thực hiện:

Bước 1: Xác định các cụm thích hợp.
Bước 2: Lập danh sách tất cả các cụm, chọn ngẫu nhiên một số cụm vào mẫu. Có hai cách chọn mẫu theo ý tưởng của người nghiên cứu:
- Cách 1: Tất cả các cá thể trong các cụm đã chọn vào nghiên cứu.
- Cách 2: Liệt kê danh sách các cá thể trong các cụm đã chọn, sau đó áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn hoặc ngẫu nhiên hệ thống trong mỗi cụm để chọn cá thể vào mẫu.

Hình 4. Chọn mẫu ngẫu nhiên cụm

Chọn mẫu nhiều bậc (multistage sampling)

Chọn mẫu nhiều bậc là sự kết hợp của nhiều phương pháp chọn mẫu với nhau. Phương pháp này thích hợp cho những nghiên cứu với tổng thể phức tạp và có tính ứng dụng cao.

Hình 5. Chọn mẫu nhiều bậc

Ví dụ: Trong việc nghiên cứu 1.000 hộ nông dân trồng lúa ở tỉnh X, ta có thể lựa chọn như sau:

Chọn 5 huyện trong tỉnh X.
Trong mỗi huyện đã chọn, chọn 4 xã.
Tại mỗi xã đã chọn, chọn 5 ấp.
Với mỗi ấp, chọn 10 hộ nông dân.

Sau đó, tiến hành nghiên cứu dựa trên số mẫu thu được.

Ưu, nhược điểm của các cách chọn mẫu xác suất

Phương pháp chọn mẫu	Ưu điểm	Nhược điểm
Ngẫu nhiên đơn giản	Dễ thực hiện, tính khách quan cao. Có thể lồng ghép vào các phương pháp chọn mẫu xác suất phức tạp khác.	Cần có danh sách của các đơn vị mẫu. Không dùng được cho mẫu lớn hoặc dao động.
Chọn mẫu hệ thống	Nhanh, dễ thực hiện. Độ chính xác cao, chọn đối tượng theo mục đích điều tra. Tính đại diện cao hơn.	Có thể bị trùng lặp, mẫu thiếu tính đại diện.
Chọn mẫu phân tầng	Độ chính xác cao. Tính đại diện cao hơn và dễ quản lý so với mẫu ngẫu nhiên đơn giản.	Cần thiết lập khung mẫu cho từng tầng, khó thực hiện trong thực tế.
Chọn mẫu theo cụm	Áp dụng cho phạm vi rộng lớn, độ phân tán cao. Dễ chọn và chi phí rẻ hơn.	Tổng thể phải lớn. Đối với cùng cỡ mẫu, tính đại diện hoặc tính chính xác thấp hơn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
Chọn mẫu nhiều bậc	Hiệu quả trong thu thập dữ liệu sơ cấp. Hiệu quả về chi phí và thời gian. Mức độ linh hoạt cao.	Mức độ chủ quan cao. Kết quả nghiên cứu không bao giờ có thể đại diện 100%. Thông tin cấp nhóm là bắt buộc.

Lưu ý:

Dữ liệu sơ cấp: là những dữ liệu không có sẵn, được người nghiên cứu thu thập.
Dữ liệu thức cấp: là dữ liệu được thu thập dựa trên các tư liệu có sẵn.

Vậy là bạn đã biết những bí quyết chọn mẫu xác suất của các phương pháp khác nhau. Đừng quên, nếu bạn cần hỗ trợ xử lý, phân tích dữ liệu, hãy gửi thông tin qua form bên dưới. Chúng tôi sẽ liên hệ và phúc đáp trong thời gian sớm nhất.

Nguồn: https://izumi.edu.vn/
Danh mục: Biểu mẫu