Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 - TS. Phạm Thành Thái

Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng cung cấp cho người học những kiến thức như: 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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 - TS. Phạm Thành Thái 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 Tăng kích thước mẫu 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 18. Steve 35. Fred 1. Chia đám đông cho qui 2. Bill 19. Sam 36. Mike 3. Harriet 20. Marvin 37. Doug mô mẫu mong muốn: 4. Leni 21. Ed. T. 38. Ed M. 5. Micah 22. Jerry 39. Tom VD: 50/10 = 5 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 2. Chọn điểm xuất phát: 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan 8. Joan 25. Misty 42. Peggy VD, 43 = Heather 9. Jim 26. Cindy 43. Heather 10. Terrill 27. Sy 44. Debbie 3. Sau đó chọn thành viên 11. Susie 28. Phyll ...