Bài giảng Bài 2: Thu thập dữ liệu

Bài giảng Bài 2: Thu thập dữ liệu cung cấp cho các bạn những kiến thức về khái niệm cơ bản trong chọn mẫu; quy trình chọn mẫu; xác định đám đông nghiên cứu; xác định khung mẫu; xác định kích thước mẫu; công thức tính cỡ mẫu; thu thập dữ liệu sơ cấp bằng bảng câu hỏi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Bài 2: Thu thập dữ liệu BÀI 2: THU THẬP DỮ LIỆU1 Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Đám đông (population): là tập hợp tất cả các đối tượng nghiên cứu mà nhà nghiên cứu cần nghiên cứu để thỏa mãn mục đích và phạm vi nghiên cứu của mình  Đám đông nghiên cứu (study population). Trong thực tiễn, thường ta không biết chính xác các phần tử của đám đông. Quy mô của đám đông mà ta có thể có được để thực hiện nghiên cứu gọi là đám đông nghiên cứu  Phần tử (element): là đối tượng cần thu thập dữ liệu, thường gọi là đối tượng nghiên cứu. Là đơn vị nhỏ nhất của đám đông và là đơn vị cuối cùng của quá trình chọn mẫu. Số lượng phần tử trong đám đông thường ký hiệu là N, và của mẫu là n  Đơn vị (sampling unit): Những nhóm có được sau quá trình chia nhỏ đám đông được gọi là các đơn vị mẫu. Đơn vị cuối cùng có thể chia nhỏ được của mẫu chính là phần tử mẫu.2 Ví dụ: chia tỉnh/tp, quận, huyện, phường/xã, hộ gia đình Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Khung mẫu (sampling frame): là danh sách liệt kê dữ liệu cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử của đám đông để thực hiện công việc chọn mẫu  Hiệu quả chọn mẫu (sampling efficiency) – Hiệu quả thống kê  sai số chuẩn nhỏ hơn (khi 2 mẫu cùng kích thước) – Hiệu quả kinh tế  chi phí thu thập dữ liệu của mẫu với một độ chính xác mong muốn nào đó3 Quy trình chọn mẫu  Xác định đám đông nghiên cứu  Xác định khung mẫu  Xác định kích thước mẫu  Chọn phương pháp chọn mẫu  Tiến hành chọn4 Xác định đám đông nghiên cứu  Là khâu đầu tiên trong quá trình  Việc xác định đã được tiến hành khi thiết kế nghiên cứu, vì họ đã xác định đối tượng cần thu thập dữ liệu, đối tượng có nguồn dữ liệu cần thiết5 Xác định khung mẫu  Ví dụ: xác định khung mẫu là danh sách liệt kê các người tiêu dùng bia tại TPHCM có độ tuổi từ 18-45 bao gồm: họ tên, địa chỉ, độ tuổi…  Để có thể xác định và tiếp cận được họ nhằm thu thập dữ liệu  Khi nguồn dữ liệu thứ cấp để xác định khung mẫu chưa có, xác định được khung mẫu cũng cũng khó khăn và tốn kém6 Xác định kích thước mẫu Làm thế nào để xác định cỡ mẫu?  Một cách đơn giản và dễ nhất là dựa vào các nghiên cứu có cùng nội dung đã được thực hiện trước đó để lấy mẫu.  Có thể hỏi ý kiến các chuyên gia, những người có kinh nghiệm thực hiện các dự án điều tra khảo sát.  Có thể tính toán theo công thức tính mẫu.7 Công thức tính cỡ mẫu  Trường hợp tổng thể lớn và không biết tổng thể. 2 z (p.q) n= 2  Trong e đó: n = là cỡ mẫu z = giá trị phân vị chuẩn p = là ước tính tỷ lệ % của tổng thể q = 1-p (thường tỷ lệ p và q được ước tính 50% và 50% đó là khả năng lớn nhất có thể xảy ra của tổng thể)8 e = sai số cho phép (±3%, ±4%, ±5%...) Ví dụ  Tính cỡ mẫu của một cuộc trưng cầu ý kiến trước một cuộc bầu cử với độ tin cậy là 95%. sai số cho phép là nằm trong khoảng +5%. Giả định p*q lớn nhất có thể xảy ra là 0.5*0.5.  Cỡ mẫu sẽ được tính là:9  Trường hợp tổng thể lớn và biết tổng thể. 2 1 1 N 1 1 k n N N P.Q z1 / 2 Trong đó:  N = số lượng đơn vị trong tổng thể.  P = tỷ lệ tổng thể.  Q = 1-P,10  k = sai số cho phép.  Trường hợp tổng thể nhỏ và biết được tổng thể  Trong đó: n là cỡ mẫu, N là số lượng tổng thể, e là sai số chuẩn11 Ví dụ  Tính cỡ mẫu của một cuộc điều tra với Tổng thể là N = 2000, độ chính xác là 95%, sai số tiêu chuân là +- 5%. -- cỡ mẫu sẽ được tính là:12Bảng cỡ mẫu Bảng 1. Cỡ mẫu với sai số cho phép là ±3%, ±5%, ±7% và ±10% Độ tin cậy là 95% và P=0.5. Cỡ của Cỡ mẫu(n) với sai số cho phép : tổng thể ±3% ±5% ±7% ±10% 500 * 222 145 83 600 * 240 152 86 700 * 255 158 88 800 * 267 163 89 900 * 277 166 90 1,000 * 286 169 9113 2,000 714 333 185 95 Bảng cỡ mẫu (tiếp) Bảng 1. Cỡ mẫu với sai số cho phép là ±3%, ±5%, ±7% và ±10% Độ tin cậy là 95% và P=0.5. Cỡ của tổng Cỡ mẫu(n) với sai số cho phép : thể ±3% ±5% ±7% ±10% 3,000 811 353 191 97 4,000 ...