Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng

Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng nhằm giúp học viên hiểu được lý do chọn mẫu, hiểu rõ các phương pháp chọn mẫu và trường hợp sử dụng, phân biệt 4 loại thang đo lường cơ bản.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kỹ thuật thu thập thông tin định lượng KỸ THUẬT THU THẬPTHÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG 1 MỤC TIÊU Hiểu được lý do chọn mẫu Hiểu rõ các phương pháp chọn mẫu và trường hợp sử dụng Phân biệt 4 loại thang đo lường cơ bản 2 CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU VỀ LƯỢNG Lý do chọn mẫu:a. Ràng buộc về thời gianb. Ràng buộc về chi phíc. Yêu cầu về tính chính xác: - Thiếu chính xác nếu tiến hành toàn bộ đám đông - Việc kiểm tra toàn bộ sẽ không thực hiện được. 3QUI TRÌNH CHỌN MẪU Xác định tổng thể nghiên cứu Thiết lập khung của tổng thể đó Xác định kích thước mẫu Chọn phương pháp lấy phần tử của mẫu Xác suất  Phi xác suấtViết các chỉ dẫn để nhận ra và chọn các phần tử thật của mẫu CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU Phương pháp xác suấtª Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (straight random sampling): mỗi 1 phần tử có cùng một cơ hội được chọn vào mẫu: p = n/N với N: đám đông, n: mẫu. - Lập danh sách chọn mẫu - Xáo trộn danh sách để đảm bảo tính ngẫu nhiên, đánh số thứ tự lại - Dùng bảng số ngẫu nhiên để chọn. 5 Phương pháp xác suấtª Lấy mẫu theo phương pháp hệ thống (systematic sampling): là chọn các đơn vị mẫu trong 1 khung khổ chọn mẫu theo một quảng cách nhất định nào đó.  Chọn điểm xuất phát & tính theo bước nhảy N/n. VD: Chọn mẫu có n = 200 từ N = 4000 bước nhảy N/n = 4000/200 = 20. Phần tử đầu tiên là 1 số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến N/n Phần tử thứ hai = phần tử đầu tiên + N/n Phần tử cuối cùng = phần tử đầu tiên + N/n  (n-1) 6 Phương pháp xác suấtª Lấy mẫu ngẫu nhiên có phân tầng (stratified sampling): Xác định tiêu thức phân tầng và chia đám đông thành vài tầng (nhóm). Các phần tử trong cùng 1 tầng có tính đồng nhất. Sau đó chọn các phần tử 1 cách ngẫu nhiên trong từng tầng. ª Phân tầng theo tỉ lệ: khi biết tỉ lệ phân tầng trong thực tế  Xác định tổng thể nghiên cứu và tỉ lệ phân tầng.  Dựa vào qui mô mẫu chọn số lượng của từng tầng — Chọn các phần tử ngẫu nhiên cho đủ số lượng từng tầng 7Phương pháp xác suấtª Lấy mẫu ngẫu nhiên có phân tầng ° Phân tầng không theo tỉ lệ: không biết trước tỉ lệ phân tầng, hoặc 1 phân tầng có tỉ lệ quá nhỏ trong tổng thể.  Xác định tổng thể nghiên cứu  Ước lượng sơ bộ tỉ lệ phân tầng  Lần lượt điều chỉnh cho phù hợp 8VD: So sánh số tiền chi tiêu cho nước giải khát giữa sinh viên và giáo viên trong trường ĐHTM. Trường có 6000 SV và 500 GV. Phân tầng theo tỉ lệ:Tổng thể: 6500; Tỉ lệ phân tầng: 8/ 92Nếu mẫu = 200  GV: 16 ; SV: 184Chọn phần tử ngẫu nhiên trong tầngpGV = 16/500 ; pSV = 184/6000 VD: So sánh số tiền chi tiêu cho nước giải khát giữa sinh viên và giáo viên trong trường ĐHTM. Trường có 6000 SV và 500 GV. Phân tầng không theo tỉ lệ: Nhóm giáo viên có quá ít  điều chỉnh tỉ lệ cho hợp lý: 20/80 Nếu mẫu = 200  GV: ; SV: 40 160 Chọn phần tử ngẫu nhiên trong tầng pGV = ; pSV = 40/500 160/6000 Phương pháp xác suấtª Lấy mẫu theo cụm (cluster sampling): Chia đám đông thành nhiều cụm nhỏ. Mỗi cụm nhỏ được chọn theo một số tiêu thức. Các phần tử trong cùng 1 cụm có tính không đồng nhất. Sau đó chọn ngẫu nhiên các phần tử trong các cụm.VD: Lấy mẫu gồm 300 sinh viên ở các trường đại học và cao đẳng. Ta có danh sách của các trường đại học và cao đẳng trong nước (150 trường). Chọn ra 15 trường (15 nhóm) theo điều kiện về qui mô đào tạo, lĩnh vực đào tạo. Sau đó chọn ngẫu nhiên 20 sinh viên trong mỗi trường để phỏng vấn. 11 SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU XÁC SUẤT Loaïi Moâ taû Thuaän lôïi Baát lôïiNgaãu nhieân ñôngiaûnHeä thoángPhaân taàngNhoùm (cuïm) 12 Phương pháp phi xác suấtª Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling): Nhà nghiên cứu tự do lựa chọn bất cứ đối tượng nào mà họ tìm thấy. Phương pháp dễ thực hiện và ít tốn kém nhất. Để tránh sai lệch phải chọn tại 1 địa điểm & thời gian nhất định. Phùø hợp cho nghiên cứu khám phá.ª Lấy mẫu phán đoán (judgment sampling): dựa vào phán đoán chủ quan của nhà nghiên cứu theo mục đích nghiên cứu. Phù hợp cho nghiên cứu khám ...