Tính đúng đắn: mẫu phải đại diện cho tính
chất của tổng thể tổng thể hoặc phần lớn các đơn vị có trong tổng thể;
Tính chính xác: không thể có mẫu đại diện cho tổng thể ở tất cả mọi khía cạnh. Do đó, luôn
có sai số sinh ra từ việc chọn mẫu (sampling
error).
Đo lường tính chính xác bằng chỉ tiêu thống kê sai số chuẩn (standard error of estimate).
60 trang |
Chia sẻ: Thục Anh | Ngày: 19/05/2022 | Lượt xem: 285 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang nội dung tài liệu Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 4: Thu thập thông tin - Hoàng Thanh Liêm, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
BÀI 4. THU THẬP THÔNG TIN
PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP
2
Tài liệu tham khảo và học tập
1
Trần Tiến Khai (2012) phương pháp nghiên cứu K inh tế, kiến thức cơ bản, NXB Lao động .
Giáo trình: Vũ Cao Đàm (2018) phương pháp luận nghiên cứu khoa học (tài liệu học tập chính)
Bài giảng Trần Tiến Khai (2013), Khoa KTPT- ĐH Mở TP.HCM.
2
3
N ỘI
DUNG
1. Các khái niệm c ơ bản
2. Thiết kế điều t r a ch ọ n mẫu
3. Phư ơ ng pháp xác định cỡ m ẫu
4. Thu thập dữ l i ệu sơ cấp
1. K HÁI
NIỆM
VỀ
ĐIỀU TRA
CHỌN
MẪU
Chọn mẫu là việc
chọn một số đơn vị trong tổng thể
(population), nhằm rút ra các kết luận về tổng thể
đó.
Một đơn vị của mẫu là một cá thể hoặc một thành
mà chúng ta đo lường. Đây chính là đơn vị nghiên
viên
cứu .
Một tổng thể là tập hợp của tất cả các đơn vị.
Điều t r a t ổ ng thể (cen s us) là v i ệc đo lườ n g t ấ t cả các đơn vị có t r ong tổng thể.
Danh sách tất cả các đơn vị có trong tổng thể để giúp
chúng ta rút mẫu là Khung mẫu ( sample frame) .
K HÁI
NIỆM
VỀ
ĐIỀU TRA
CHỌN
MẪU
Chọn mẫu làm
giảm chi phí nghiên cứu;
Chọn mẫu đúng cách làm tăng độ chính xác
của nghiên cứu;
Tăng tốc độ thu thập thông tin dữ liệu;
Có những tổng thể mà ta không thể nghiên cứu tổng thể.
M ẪU
LÀ TỐT ?
NHƯ THẾ
NÀO
Tính đúng đắn: mẫu phải đại diện cho tính
chất của tổng thể tổng thể hoặc phần lớn các đơn vị có trong tổng thể;
Tí n h chí n h xác: k h ô n g thể có mẫu đại diện cho t ổ ng thể ở tất cả mọi k h ía cạnh. Do đ ó , lu ô n
có sai số sinh ra từ việc chọn mẫu (sampling
error).
Đo lườ n g tí n h chí n h xác bằ n g chỉ tiêu th ố ng kê sai s ố chuẩn (sta n dard er r or of estimate).
C ÁC
CÂN NHẮC
KHI
LỰA
MẪU
CHỌN THIẾT
KẾ
CHỌN
Bản chất của T ổ ng thể:
Tổng thể x ác định
Tổng thể xác định nhưng không có
khung mẫu
Tổng thể không xác định
được
Tổng thể mục tiêu: gắn tổng thể với mục
tiêu nghiên cứu
Tổ n g thể nghiên c ứ u: chứa các đơn vị
nghiên cứu nào?
C ÁC
CÂN NHẮC
KHI
LỰA
MẪU
CHỌN
THIẾT
KẾ
CHỌN
Bản chất của Tổng thể:
Phải hiểu rõ về các đặc điểm của tổng thể
cần nghiên cứu
Phải biết tổng thể bao gồm các đơn vị như thế nào (cá nhân, hộ gia đình, loại khác).
Phải nắm rõ định hướng nghiên cứu như
thế nào, dự định tiến hành và các điều kiện
liên quan.
Có thể có được Khung mẫu hay không?
C ÁC CÂN
NHẮC
KHI
LỰA
TRA
CHỌN
THIẾT
KẾ
ĐIỀU
Các
chỉ tiêu cần nghiên cứu:
Các chỉ tiêu mô tả các đặc điểm chung của tổng thể;
Các chỉ tiêu thể hiện các đặc điểm riêng mà
ta quan tâm;
Nên lường trước các dạng d ữ liệu của c hỉ tiêu (danh n g hĩa, thứ bậ c , khoảng cá c h, tỷ số).
Nếu tổng thể bao gồm các nhóm phụ riêng biệt, nên định hướng xác định các dữ liệu danh nghĩa để chia nhóm theo tỷ lệ.
C ÁC CÂN
NHẮC
KHI
LỰA
TRA
CHỌN
THIẾT KẾ
ĐIỀU
Thiết kế điều t r a xác suất h a y phi xác
suất?
C ÁC CÂN
NHẮC
KHI
LỰA
TRA
CHỌN
THIẾT
KẾ
ĐIỀU
XÁC SUẤT
PHI XÁC SUẤT
Tổng thể xác định
Tổng thể không xác định
Biết quy mô của tổng thể (N)
Không biết quy mô của tổng thể (N)
Xác lập được khung mẫu
Không có khung mẫu
Tính được xác suất chọn mẫu (n/N)
Không tính được xác suất chọn mẫu
(n/N)
Chọn mẫu nhằm rút ra kết quả để phỏng đoán cho tổng thể
Không cần suy đoán cho tổng thể; Nghiên cứu có mục đích
Chỉ lựa chọn đơn vị nghiên cứu từ khung mẫu
Có thể lựa chọn một cách tùy ý
Không thể tùy tiện thay thế đơn vị nghiên cứu
Có thể thay đổi nếu thấy phù hợp với mục đích nghiên cứu
Tiến trình chọn mẫu phải được tuân
thủ nghiêm túc
Có sự linh động trong chọn mẫu
C ÁC
BƯỚC
CHỌN
THIẾT
KẾ
CHỌN
MẪU
Thang bậc câu hỏi quản lý
– câu hỏi nghiên cứu
Không chấp nhận
Chấp nhận
Rút ra mẫu
Chọn khung mẫu
Đánh giá khung mẫu
Chỉnh sửa hoặc xây
dựng lại khung mẫu
Xác đ ịnh c ác k h un g m ẫu h iện c ó
Chọn kỹ thuật lấy mẫu
Xác định tổng thể
liên quan
Chọn kiểu chọn mẫu
Ph i x ác su ấ t Xác su ấ t
C ÁC
THIẾT
KẾ
CHỌN MẪU
ĐIỀU
TRA
Chọn mẫu nhiều giai đoạn
(multistage sampling)
Chọn mẫu phân nhóm (cluster
sampling)
(snowball
sampling)
Chọn mẫu phân tầng không theo tỷ lệ
(dispropotionate stratified sampling)
không theo tỷ lệ
ota sampling)
lệ
ng)
a sampling)
ạch theo tỷ lệ
a sampling)
Chọn mẫu phân tầng (stratified
sampling)
Chọn mẫu phân tầng theo tỷ
(propotionate stratified sampli
judment
Chọn mẫu hệ thống (systematic
sampling)
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản
(simple random sampling)
onvienience
Chọn mẫu xác suất (probability
sampling)
Chọn mẫu phi xác suất (non- probability sampling)
Chọn mẫu thuận tiện (c
sampling)
Chọn mẫu phán đoán (
sampling)
Chọn mẫu hạn ngạch (quot
Chọn mẫu hạn ng
(propotionate quot
Chọn mẫu hạn ngạch
(dispropotionate qu
Chọn mẫu quả cầu tuyết
Các kiểu chọn mẫu (Types of
sampling design)
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
NGẪU NHIÊN
ĐƠN
GIẢN
Các nguyên tắc xác định:
Xác định x á c s uất chọn đơn
vị:
Xác s uất chọn lựa = cỡ mẫu (n)/t ổ ng
thể (N) (%)
Lập da n h s á ch (K h u n g mẫ u ).
C h ọn n g ẫu nh i ên theo danh s ách
D ù ng bả n g n g ẫu n h iên h o ặc d ù ng lệnh
Randbetween trong Excel
Áp dụ n g: khi tổ n g thể t ư ơng đối đồ n g n h ất; n g ười n g hiên cứu q uan tâm đến đặc trưng chu n g của t ổ n g thể
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
NGẪU
NHIÊN
ĐƠN
GIẢN
Khung
mẫu
Mẫu
n
N
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
HỆ
THỐNG
Các nguyên tắc xác định:
Xác định bước nhảy k
B ư ớc nhảy = t ổ ng thể ( N ) /cỡ mẫu (n)
Lập danh sách (Khung mẫu) chính xác, hoặc có
số thứ tự.
Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu
Chọn các đơn vị kế tiếp bằng bước nhảy k
dụng: khi tổng thể tương đối đồng
Áp
nhất; người nghiên cứu quan tâm đến
đặc trưng chung của tổng thể
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
HỆ
THỐNG
Các lưu ý để tránh
lệch mẫu (bias) :
T rộn n g ẫu n h iên da n h sách t r o n g
Khung mẫu
Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu vài lần.
N ế u thực hiện t ố t, p h ươ n g p h áp này c ho hiệu q u ả c ao h ơ n p h ươ n g p h áp n g ẫu n h iên đơn giả n .
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHÂN
TẦNG
Hầu hết các tổng thể đều chứa đựng các nhóm
phụ (tầng – strata).
Áp dụng chọn mẫu phân tầng nhằm:
Tăng hiệu quả thống kê khi chọn mẫu
Có dữ liệu để phân tích từng nhóm phụ
Cho phép s ử dụng các phân tích khá biệt nhau cho từng nhóm phụ khác nhau.
phân tầng lý tưởng:
Nội bộ nhóm đồng nhất
Dị biệt giữa các nhóm
Nếu
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHÂN
TẦNG
Theo tỷ lệ (proportionate) hay không theo tỷ lệ (disproportionate)?
T h eo tỷ l ệ : số mẫu của m ỗ i n h óm p h ụ sẽ đư ợ c q u yết đị n h theo tỷ lệ c ủa t ổ ng
thể của mỗi nhóm phụ
thể.
so
với tổng tổng
Cách
này lý tưởng vì:
Có độ chính xác
cao;
Dễ chọn mẫu;
về
thống kê
Có được trọng số.
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHÂN
TẦNG
Quá
trình chọn mẫu
phân tầng:
Chọn các biến (danh nghĩa) để chia nhóm,
phân tầng.
Quyết định tỷ lệ của từng nhóm so với tổng thể chung.
Chọn cách lấy mẫu tỷ lệ hay không t ỷ lệ.
Xác định các Khung mẫu riêng biệt cho
từng nhóm phụ.
Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu.
Chọn đơn vị ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phụ (tầng).
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHÂN
TẦNG
Chú ý: cỡ mẫu tùy thuộc vào
đề:
hai vấn
T ổ ng mẫu
Tổ n g mẫu
nhóm phụ
cần là bao nhiêu?
sẽ được phân bố cho từng
như thế nào?
C HỌN
SUẤT :
NHÓM
MẪU
XÁC
PHÂN
Chọn mẫu phân
nhóm: chia tổng thể ra
các
thể
nhóm mang
chung
tính đa
dạng
như
tổng
Nhiều
nghiên cứu liên
quan
tới
tổng
thể
địa
được xác định theo khu
giới hành chính.
vực địa lý hoặc
Cách
chia nhóm
này
phù hợp
với
các
gia,
nhỏ
nghiên cứu có tổng thể
ở các cấp quốc
tỉnh,
hơn.
thành
phố,
hoặc
như
lãnh
thổ
C HỌN
SUẤT :
NHÓM
MẪU
XÁC
PHÂN
Ch ọ n m ẫ u phân t ầ ng
Ch ọ n m ẫ u theo nhóm
1. Chia t ổ ng th ể thành m ộ t ít nhóm ph ụ
- M ỗ i nhóm ph ụ có nhi ề u đ ơ n v ị .
- Chia nhóm ph ụ theo các bi ế n quan
tr ọ ng.
1. C h ia t ổ ng t h ể t h ành nhi ề u n hóm ph ụ
- M ỗ i nhóm ph ụ ch ứ a ít đ ơ n v ị .
- Chia nhóm ph ụ theo thu ậ n ti ệ n ho ặ c
đ ị a lý, khu v ự c.
2. B ả o đ ả m tính đ ồ ng nh ấ t
homogeneity trong n ộ i b ộ t ừ ng nhóm.
2. B ả o đ ả m tính d ị bi ệ t heterogeneity
trong t ừ ng nhóm.
3. B ả o đ ả m tính d ị bi ệ t heterogeneity
gi ữ a các nhóm.
3. B ả o đ ả m tính đ ồ ng nh ấ t
homogeneity gi ữ a các nhóm.
4. Ch ọ n ng ẫ u nhiên các đ ơ n v ị trong t ừ ng nhóm ph ụ .
4. Ch ọ n ng ẫ u nhiên vài nhóm ph ụ đ ể
nghiên c ứ u.
C HỌN MẪU
PHI XÁC
SUẤT
Khi chọn mẫu phi xác suất, không biết được xác suất
để chọn một đơn vị nghiên cứu.
Là chọn mẫu có mục đích (pu r posi v e s amp l in g ). M ẫ u được chọn có xu hướ n g bị thiên lệch (b i a s ).
•
•
•
Thường
dùng bởi vì:
hợp với việc chọn mẫu theo một mục đích đ ó .
•
Phù
nào
•
Không cần xác định các chỉ số liên quan đến tổng
thể, do đó không cần q u an t â m nh i ều đến tính đ ại d i ện.
Giảm thời gian và chi phí nghiên cứu.
Thuận tiện trên thực tế, nhất là khi ta không biết chính xác tổng thể và các đặc điểm của nó.
•
•
•
C HỌN
SUẤT :
ĐOÁN
MẪU
PHI
XÁC
KINH NGHIỆM / PHÁN
Chọn m ẫ u phán đoán (chọn m ẫ u ngh i ệ m ):
theo kinh
Là một dạng chọn mẫu có mục đích (purposive sampling).
Người nghiên cứu chọn mẫu theo kinh nghiệm của
m ì nh, hoặc theo ki n h n g h iệm của n g ười khác, để có
mẫu thích hợp nhất giúp chỉ ra được thông tin cần
thu thập.
Thường dùng khi:
•
•
•
n g ười n g hiên cứu muốn lựa chọn mẫu theo m ộ t tiêu chuẩn nào đ ó .
Nghiên cứu khám phá.
Nghiên cứu 1 mẫu lệch theo 1 hướng nào đó.
•
•
•
C HỌN
MẪU
PHI
XÁC
SUẤT
Chọn mẫu theo sự thuận tiện
• Việc chọn mẫu tùy thuộc vào cơ hội tiếp xúc đối tượng nghiên cứu của nhà nghiên cứu. Không có tiêu chuẩn cụ thể cho việc chọn mẫu thuận tiện.
• Ngu y ên tắc: chọn bất kỳ đối tượ n g nào có thể đư ợ c.
• Thích hợp cho các nghiên cứu khám phá.
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHI
HẠN
NGẠCH
Chọn mẫu theo hạn ngạch
Là dạng chọn mẫu có mục đích (theo tỷ lệ,
không theo tỷ lệ)
Chọn mẫu dựa trên các nhóm phụ của tổng thể theo các tiêu chí cho trước.
Tăng tính đại diện, vì có thể mô tả được các
nhóm phụ.
Mỗi nhóm phụ phải thỏa mãn hai điều kiện:
có một p h ân p h ối t r ong tổng thể mà ta có thể
phỏng đoán được;
Thích đ á ng với chủ đề ng h iên cứu.
•
•
•
C HỌN
XÁC SUẤT :
MẪU
PHI
GIỐNG NHAU ;
MỞ RỘNG ,
QUẢ
CẦU
TUYẾT
Chọn mẫu quả cầu tuyết (matched/snowball
sampling)
Trong những nghiên cứu đánh giá tác động thường sử dụng kỹ thuật chọn mẫu giống nhau để làm cơ sở cho các phân tích.
N g uyên tắc: chọn 1 đ ố i t ượng n g hiên cứu. Yêu cầu đ ố i t ư ợng này chỉ r a các đ ố i t ượng t ư ơng tự khác để n g hiên cứu.
Số mẫu phát triển dần, đến khi đủ thông tin cho nghiên cứu thì dừng lại.
A
B
C
D
E
F
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)?
Có hai câu chuyện không chính xác:
-
Mẫu phải lớn, nếu không sẽ không có tính
đại diện;
Mẫu phải tương ứng với một tỷ lệ nào đó so
-
-
với tổng
Nếu lấy mẫu (subg r ou p s), được.
Nếu lấy mẫu
thể.
phi xác suất: xác định các nh ó m phụ ngu y ên tắc lựa c h ọn, kinh phí có
-
xác suất: cỡ mẫu tùy thuộc vào độ
-
biến thiên của tổng thể và độ chính xác ta muốn
có của kết quả.
Xác định
cỡ
mẫu
C húng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)?
-
Các
-
nguyên tắc xác định cỡ mẫu :
T ổng thể càng biến thiên nhiều thì số mẫu phải
càng lớn để đạt tính chính xác;
Độ chính xác càng tăng thì số mẫu phải càng lớn.
Phạm vi sai số càng nhỏ thì s ố mẫu phải càng l ớ n .
Khi tổng thể có nhiều nhóm phụ, thì số mẫu phải
lớn để mẫu của từng nhóm phụ phải đạt yêu cầu
tối thiểu.
-
-
-
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ TRUNG
Phỏng đoán khoảng tin cậy
Ta dùng khoảng tin cậy để phỏng đoán
giá trị trung bình của tổng thể µ rơi vào
khoảng mà
•
Dùng chỉ số thống kê sai số chuẩn standard error
of the mean (σ x hay là se ). Với :
•
σ x = sai số chuẩn.
σ = độ lệch chuẩn của tổng thể n = cỡ mẫu
–
–
–
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ TRUNG
Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể:
Trung bình của tổng thể, µ, có thể được
theo công thức sau:
ước
lượng
•
µ =
x tb
± Z*se
Theo ví dụ trên:
•
µ =
x tb
± se = 3.0 ± Z*0.36
Z
Z Z
=
=
=
1 cho mức tin
1.96 cho mức
3 cho mức tin
cậy = 68%
tin cậy = 95%
cậy = 99%
•
•
•
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ TRUNG
Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể:
Theo ví dụ trên:
µ =
x tb
± se = 3.0 ± Z*0.36
Khoảng tin c ậy cho giá t rị trung bình c ủa
µ, là:
tổng thể,
Ở
Ở
Ở
mức
mức mức
tin
tin tin
cậy
cậy cậy
68%:
95%:
99%:
2.64
2.29
1.92
– 3.36 (µ = 3.0 ± 0.36)
- 3.71 (µ = 3.0 ± 0.71)
- 4.08 (µ = 3.0 ± 1.08)
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ
TRUNG
Tính cỡ mẫu liên quan đến các giá trị
bình
Cần các thông tin sau:
Trung
Độ c hính x ác mong muốn và làm sao lượng h ó a
nó:
Mức tin cậy ( c o nfid e nce le v el) mà ta m uốn
có.
Độ lớn của k ho ả ng tin cậy
Độ b iến thiên kỳ vọng t r ong tổ n g thể (expe c ted
dispersion in the population) .
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ
TRUNG
T a có thể áp dụ n g c ông th ứ c s a u dự a t r ên độ
lệch chuẩn
và sai số chuẩn của
s
tổng
thể
để
tính
cỡ
mẫu:
x
n
s
n
x
s 2
n
x 2
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ TRỊ
TRUNG
Ví
dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu thu nhập của SV
Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa
nó:
Mức tin cậy ( c o nfid e nce le v el): 95% (Z = 1.96)
Độ lớn của kh o ảng tin cậy ± 0.25
se*Z
Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể
dispersion in the population): độ lệch
0.7 (tr.đồng)
(tr.đồng) =
(expected
chuẩn =
Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/1.96 = 0.127
cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.127 2 = 30.38 = 30
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ TRUNG
Ví
dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu
nhập của SV
thu
Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa
nó:
– Mức tin cậy ( confi d ence le v el): 99% (Z = 3.0)
– Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0.25 (t r . đ ồng) =
se*Z
Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected
dispersion in the population): độ lệch chuẩn =
0.7 (tr.đồng)
Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/3.0 = 0.083
cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.083 2 = 71,02 = 71
•
•
•
•
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ TRUNG
Ví
dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu
nhập của SV
thu
Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa
nó:
– Mức tin cậy ( confi d ence le v el): 9 5% (Z = 1.96)
– Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0 . 1 (t r . đ ồng) = s e*Z
Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected
dispersion in the population): độ lệch chuẩn =
0.7 (tr.đồng)
Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.1/1.96 = 0.051
cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.051 2 = 188,38 = 188
•
•
•
•
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
BÌNH
GIÁ
TRỊ
TRUNG
Ph ương sai của tổng thể
Phương sai (s 2 ) c àng lớn phải cà n g l ớn.
và kích cỡ mẫu
thì kích cỡ mẫu cũng
•
Tuy nhiên, phương sai tổng thể không phải lúc
nào cũng có sẵn có các giải pháp sau:
Sử dụng kết quả tính toán phương sai từ các
nghiên cứu trước.
Tính phương sai dựa vào kết quả khảo sát thử
nghiệm (pilot survey).
–
–
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
MẪU
THEO
GIÁ TRỊ
TỶ
LỆ
định tỷ lệ của tổng thể mà
chúng có
là p .
Ta phải xác
•
một thuộc tính cho trước, tỷ lệ này gọi
q là tỷ lệ của
tổng thể không có thuộc tính đó,
– p )
•
tức là q
Độ lệch
= (1
chuẩn trong trường hợp này được xác
•
định bằng tích số pq
S ai số ch u ẩn của trung bình được th a y thế bằng sai số ch u ẩn c ủa tỷ lệ, σ p
•
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
GIÁ
MẪU
TRỊ
THEO
TỶ
LỆ
từ một khảo sát sơ khởi, ta biết p =
Giả sử rằng
30%.
T a quy ế t định ước l ư ợng tỷ lệ thực đúng của tổ n g
thể trong phạm vi sai số 10% ( p = 0.30 ± 0.10).
Giả sử là ta muốn đạt mức tin c ậ y 95%.
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
GIÁ
MẪU THEO
TRỊ
TỶ
LỆ
Cách tính được thực hiện như sau:
Sai số mong muốn mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu) = ± 0,10
Mức tin cậy 95% để ước lượng khoảng tin cậy mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu)
Z = 1,96
Sai số ± 0,10 = 1,96 σ p
σ p = 0.051 = sai số chuẩn của tỷ lệ (= 0,10/1,96)
pq =Chỉ thị độ biến thiên của mẫu, được dùng như là
một ước lượng của độ biến thiên của tổng thể
n= Cỡ mẫu
•
•
•
•
•
•
•
X ÁC
ĐỊNH
CỠ
GIÁ
MẪU
TRỊ
THEO
TỶ
LỆ
Áp dụng
có:
công thức này với
các
giá
trị
trên,
ta
•
p
pq
n
pq
n
2
p
0.3 x 0.7
n
= 81
•
(0.051) 2
4. THU THẬP DỮ LIỆU
Nguồn dữ liệu
Sơ cấp ( p rimary data)
T h ứ cấp (seco n dary d ata)
T am cấp ( t ertiary sou r ce s )
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Các cấp độ của thông tin dữ liệu
Dữ
liệu sơ cấp (primary data):
Các kết quả nguyên thủy của các nghiên cứu
hoặc các dữ liệu thô chưa được giải thích hoặc
phát biểu đại diện cho một quan điểm hoặc vị trí
chính thức nào đó.
H ầ u hết có căn cứ đích xác vì chưa được lọc h o ặ c
diễn giải bởi một người thứ hai.
Nguồn dữ liệu sơ cấp: thường là các số liệu ghi
nhận trong nghiên cứu, các số liệu cá nhân, các
bảng số liệu thô được mua, các bảng, biểu đồ số
liệu thống kê.
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Dữ liệu sơ cấp
Do n g ười n g hiên cứu trực tiếp thu thập
Phù hợp với mục tiêu n g hiên cứu
Có tính độc n hất
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Các cấp độ của thông tin dữ liệu
D ữ liệu thứ cấp ( s e c o ndary d ata ) :
Các t hô n g ti n d i ễn dị c h, gi ả i t h í c h c ủa
các dữ liệu sơ cấp.
H ầ u hết cá c d ữ li ệu t ham kh ả o đều th u ộc n h óm nà y .
Dữ liệu tam cấp ( t e rtiary sources ) :
C ó thể là các thông tin diễn dịch, giải thích của các dữ liệu
thứ cấp;
Thông thường là các chỉ mục (indexes), danh mục tài liệu
tham khảo (bibliographies), và các nguồn trợ giúp tìm
kiếm thông tin khác, ví dụ các trang Web tìm kiếm thông
tin Internet (Internet search engine).
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Dữ liệu thứ cấp
Nguồn:
các b á o cáo của c hính phủ, bộ ngàn h , số
liệu của các cơ quan thống kê
dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường.
các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học;
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Dữ liệu thứ cấp
Nguồn:
các báo cáo nghiên cứu viện, trường đại học;
của cơ quan,
các bài viết đă n g trên báo hoặc các
tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp
chí mang tính hàn lâm có liên quan;
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Dữ liệu thứ cấp
Nguồn:
tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu;
các bài báo c áo h a y luận văn c ủa các sinh viên khác ( kh ó a trước) t r ong trườ n g h o ặc ở các trườ n g k h ác.
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Dữ liệu thứ cấp
Ưu điểm: tiết kiệm
Nhược điểm khi sử
Mục tiêu
Độ tin c ậy
tiền,
thời
gian
dụng
N GUỒN
DỮ
LIỆU
Thu thập dữ liệu
1. Quan sát
2. Phỏng vấn
sơ cấp
3. Điều t r a sử dụng bảng câu
hỏi
(phiếu điều tra, questionnnaires)
D Ữ
TÍNH –
LIỆU
ĐỊNH
ĐỊNH
LƯỢNG
Tính chất
Định lượng
Định tính
Mục đích
Mô tả sự kiện bằng những con
số
Xác định ý nghĩ, quan điểm, cảm
xúc, xu hướng bằng lời
Trình bày
Quan điểm, ngôn ngữ của nhà
nghiên cứu
Quan điểm, ngôn ngữ của người
được nghiên cứu
Chọn mẫu
Ngẫu nhiên hoặc ngẫu nhiên có
phân tầng
Có mục đích
Câu hỏi
Đóng, trắc nghiệm, câu trả lời
định sẵn.
Mở, câu trả lời tự do không định
sẵn
Phỏng vấn
Cấu trúc. Bảng hỏi được sọan
sẵn theo một cấu trúc cố định,
không thay đổi
Bán cấu trúc. Bảng hỏi chỉ mang
tính chất gợi ý. Các câu hỏi được
phát triển từ trả lời của người
được phỏng vấn
T HU
THẬP
DỮ
LIỆU
SƠ
CẤP
1. Quan sát
Quan sát có tham dự (nhập vai)
Quan sát không có tham dự (không
◦
◦
nhập
vai)
Những trở ngại :
Đối tượng thay đổi hành vi
Thiên lệch chủ quan
Diễn giải khác nhau
Quan sát phiến diện hoặc ghi chép thiếu.
◦
◦
◦
◦
T HU
THẬP
DỮ
LIỆU
SƠ
CẤP
2. Phỏng vấn
Các dạng p h ỏng
vấn:
( 1)
không cấu trúc
Phỏng vấn sâu
Phỏng vấn nhóm
Phỏng vấn chuyên gia
cấu trúc
Sử dụng bảng hỏi/phiếu điều tra định sẵn
bán cấu trúc
( 2)
( 3)
Kết hợp k h ô n g cấu t rúc và cấu trúc
T HU
THẬP
DỮ
LIỆU
SƠ
CẤP
Sử dụng bảng hỏi / phiếu
điều
tra
Câu hỏi đóng
Câu hỏi mở
Các chú ý khi đặt câu hỏi
Ngắn gọn
Rõ ý, thống nhất cách
người trả lời
Một ý duy nhất
hiểu
giữa
người
hỏi và
Phù hợp về trình độ, kiến thức và khả năng
trả lời
Không gợi ý, định hướng cách trả lời
Không dựa trên các giả định
T HU
THẬP
DỮ LIỆU
SƠ
CẤP
Ưu nhược đ i ểm c ủa c âu hỏi đóng
Thiếu thông tin s âu và ít có s ự khác b iệt.
Thiên lệch do các câu trả lời đ ịnh s ẵ n (thiên lệch
từ ý tưởng của người đặt câu hỏi).
Do câu trả lời đ ịnh s ẵ n nên có thể không p h ản
ánh đúng ý kiến của người được hỏi, trả lời thiếu động não.
Ưu điểm lớn nhất là thông tin d ữ l iệu t hu thập
được dễ dàng phân tích và xử lý
T HU THẬP
DỮ
LIỆU
SƠ
CẤP
Các bước thiết lập b ảng hỏi
1 Xác định thật rõ mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và các giả thiết
2 . Liệt kê tất cả c ác câu hỏi có thể có cho từng
mục
biến
3 . Liệu
tiêu / câu hỏi nghiên cứu (so sánh với các
số, thông tin dự kiến cần phải thu thập)
kê các thông tin, đo lường cần phải có
cho từng mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu
4 . Thiết lập c â u hỏi cụ thể để có thể lấy được
thông tin, đo lường
T HU
THẬP DỮ
LIỆU
SƠ
CẤP
Đánh giá b ảng hỏi / phi ế u điều t r a
Có phù hợp với mục tiêu nghiên nghiên cứu hay không?
Có dễ hiểu h a y kh ô ng?
Có khả năng thu thập th ô ng tin,
không?
cứu, câu hỏi
dữ liệu hay
Có phù hợp cho việc nhập thông tin, dữ liệu
vào máy tính để xử lý hay không?
Phỏng vấn thử và đ iều chỉnh
Phỏng vấn thực
T Ổ
CHỨC
ĐIỀU
TRA
KHẢO
SÁT
Tập huấn về nội dung
điều tra viên
Lập kế hoạch điều tra
Thời gian
Nhân lực
Kinh phí
Phương t iện
Liên hệ địa bàn
Ngư ờ i dẫn đường
...
và
cách
phỏng
vấn
cho
Các file đính kèm theo tài liệu này:
bai_giang_phuong_phap_nghien_cuu_khoa_hoc_bai_4_thu_thap_tho.pptx