Chọn mẫu trong nghiên cứu Marketing

CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU 01 QUY TRÌNH CHỌN MẪU 02 CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU 03 XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU 04 NỘI DUNG CHÍNH KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU Các khái niệm cơ bản về chọn mẫu ? Tổng thể là tập hợp các đơn vị hay phần tử thuộc hiện tượng nghiên cứu mà nhà nghiên cứu cần quan sát, thu thập và phân tích nhằm thỏa mãn mục đích và phạm vi nghiên cứu của mình Các đơn vị (hay phần tử) tạo thành tổng thể được gọi là đơn vị tổng thể Tổng thể ( Population) V.

CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU

MARKETING

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

Các khái niệm cơ bản về chọn mẫu ?

Tổng thể là tập hợp các đơn vị hay phần tử thuộc hiện

tượng nghiên cứu mà nhà nghiên cứu cần quan sát,

thu thập và phân tích nhằm thỏa mãn mục đích và

phạm vi nghiên cứu của mình Các đơn vị (hay phần

tử) tạo thành tổng thể được gọi là đơn vị tổng thể

Tổng thể ( Population)

Ví dụ chúng ta muốn nghiên cứu chi tiêu trung bình

của sinh viên trường Đại học Công nghiệp Hà Nội chi

cho việc học tập thì tổng thể sẽ là toàn bộ sinh viên

của trường ĐH Công nghiệp Hà Nội

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

Các khái niệm cơ bản về chọn mẫu ?

Là một tập hợp nhỏ những phần tử lấy ra từ một tổng

thể lớn, người ta sẽ nghiên cứu những mẫu đó để tìm

ta các đặc trưng của mẫu Các đặc trưng mẫu được sử

dụng để suy rộng ra các đặc trưng chung của tổng thể

do nó làm đại diện

Mẫu

Khung chọn mẫu là danh sách liệt kê dữ liệu cần thiết

của tất các các đơn vị hay phần tử của đám đông để

thực hiện việc chọn mẫu Xác định khung chọn mẫu là

khó khăn lớn nhất của nhà nghiên cứu trong chọn

mẫu

Khung chọn mẫu ?

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

Các khái niệm cơ bản về chọn mẫu ?

Lấy mẫu hay chọn mẫu là một công việc phải tiến hành

một cách khoa học, làm thế nào để mẫu được chọn có

đủ những tính chất điển hình của tổng thể Việc lấy

mẫu sai sẽ dẫn đến việc ta có những nhận định sai về

tổng thể mà ta nghiên cứu, hậu quả sẽ hết sức nguy

hại

Lấy mẫu hay chọn mẫu (sampling)

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

Quá trình chọn mẫu là gì?

Là việc tiến hành nghiên cứu, thu thập thông tin từ 1 bộ phận

thu nhỏ của mẫu tổng thể nghiên cứu, song lại có khả năng

suy rộng ra cho tổng thể đối tượng nghiên cứu, phù hợp với

các đặc trưng và cơ cấu của tổng thể

Lý do chọn mẫu nghiên cứu

Chọn mẫu giúp tiết kiệm chi phí

Chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gian

Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơn: (trong nghiên cứu có

2 loại sai số do chọn mẫu (SE) và sai số không do chọn mẫu (NE)

Nếu SE>NE -> Chọn mẫu cho kết quả chính xác hơn

Đảm bảo tính ngẫu nhiên, đại diện, chính xác

Bảo tồn sản phẩm trong kiểm nghiệm, đánh giá

KHÁI QUÁT VỀ CHỌN MẪU

Các yêu cầu khi chọn mẫu

Độ chính xác

Phù hợp với điều kiện nguồn lực

Phù hợp về thời gian

Những vấn đề phát sinh khi chọn mẫu

Sai số chọn mẫu: mẫu được lập không mang tính đại diện cao cho tổng thể Sai số thu thập dữ liệu:

Sai số do phần tử đại diện không hưởng ứng cuộc điều tra phỏng vấn

Sai số liên quan tới chọn lựa không đúng các phần tử đại diện

Sai số liên quan đến phần tử đại diện (trí nhớ kém, phỏng đoán không đúng )

Sai sót trong thu thập và đánh giá dữ liệu

Lựa chọn phương pháp lấy mẫu

Quyết định quy mô

của mẫu

Viết hướng dẫn cho việc xác định và lựa chọn các phần tử trong thực tế của

mẫu

QUY TRÌNH CHỌN MẪU

QUY TRÌNH CHỌN

MẪU

Là tập hợp tất cả các phần tử thuộc hiện tượng nghiên cứu cần được quan sát, thu thập và phân tích Hay nói cách khác, khi nghiên cứu một vấn đề, ta thường quan tâm vào một dấu hiệu cụ thể, các dấu hiệu này thể hiện trên

nhiều phần tử.

Bước 1: Xác định tổng thể nghiên cứu

QUY TRÌNH CHỌN MẪU Bước 2: Xác định khung chọn mẫu

Khung chọn mẫu là danh sách liệt kê dữ liệu cần thiết của tất cả các đơn vị hay phân tử của tổng thể để phục vụ cho việc lấy mẫu diện cho tổng thể cần nghiên

cứu thể Để có thông tin nhanh hơn và tiết kiệm hơn.

Xác định khung chọn mẫu là một công

việc khó khăn

Xác định khung chọn mẫu thông qua dữ

liệu thứ cấp hoặc tiến hành phỏng vấn

QUY TRÌNH CHỌN MẪU

Bước 3: Lựa chọn phương pháp lấy mẫu: Xác suất hoặc phi xác suất

Phi xác suất: là cách lấy mẫu trong đó các cá thể của mẫu được chọn không ngẫu nhiên hay

không có xác suất lựa chọn giống nhau Điều này thể hiện trong cách chọn mẫu như sau:

Các đơn vị mẫu được tự lựa chọn mà không có phương pháp

Các đơn vị mẫu rất dễ dàng đạt được hoặc dễ dàng tiếp cận

Các đơn vị mẫu được quan tâm bởi người nghiên cứu trong cách “điển hình” của quần thể mục tiêu

Các đơn vị mẫu được chọn mà không có sự thiết kế rõ ràng

Phương pháp chọn mẫu không có xác suất thường có độ tin cậy thấp

QUY TRÌNH CHỌN MẪU

Bước 3: Lựa chọn phương pháp lấy mẫu: Xác suất hoặc phi xác suất

Xác suất: Là cách lấy mẫu trong

đó việc chọn các cá thể của mẫu sao cho mỗi cá thể có cơ hội lựa chọn như nhau, nếu như có một

số cá thể có cơ hội xuất hiện nhiều

hơn thì sự lựa chọn không phải là

ngẫu nhiên

QUY TRÌNH CHỌN MẪU

Bước 4: Quyết định quy mô của mẫu

Trong nghiên cứu định lượng quy mô mẫu tối thiểu là

30 quan sát mới có thể áp dụng các công cụ thống kê

suy diễn hay kiểm định Quy mô mẫu cho các kiểm

định thống kê hoặc hàm thống kê có nhiều biến số

thường phải lớn hơn 100

Cần đáp ứng 2 yêu cầu

Đảm bảo sai số chọn mẫu nhỏ nhất

Chi phí thấp nhất

Bước 5: Viết hướng dẫn cho việc xác định và lựa chọn

các phần tử trong thực tế của mẫu

Lấy mẫu phân tầng

Chọn mẫu hệ thống Lấy mẫu tiện

Chọn mẫu ngẫu nhiên

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn

giản

Mỗi phần tử của tổng thể có một cơ hội như nhau

để trở thành một thành viên của mẫu

Các bước tiến hành

Xác định khung lấy mẫu

Liệt kê tất cả các phần tử chọn mẫu

Đánh số tất cả các phần tử

Lấy ngẫu nhiên các phần tử

Các hình thức chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: rút

thăm, quay số, tung đồng xu, dùng bảng số ngẫu

nhiên,

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Người nghiên cứu cần lập danh sách đối tượng khảo sát của tổng thể theo một trật tự nào đó như vần của tên, theo quy mô, hoặc theo địa chỉ,… Sau đó đánh số thứ tự các đối tượng trong danh sách, rồi dùng các phương pháp ngẫu nhiên như bốc thăm, dùng bảng số ngẫu nhiên, dùng hàm random của các phần mềm hỗ trợ như Excel để chọn ra các đối tượng cần khảo sát trong tổng thể Ví dụ, chúng ta cần nghiên cứu sự hài lòng của nhân viên trong một công ty Trong phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, giả sử nghiên cứu cần mẫu là 200 nhân viên trong tổng thể gồm 400 nhân viên Người nghiên cứu lập danh sách và đánh số thứ tự 400 nhân viên của công ty, sau đó dùng hàm random của Excel chọn ra ngẫu nhiên 200

trong số 400 nhân viên để khảo sát

Ví dụ

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn

giản

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Phương pháp này thường vận dụng khi các đơn vị của tổng thể chung nằm ở vị

trí địa lý gần nhau, các đơn vị đồng đều nhau về đặc điểm

Chi phí thiết lập một khung lấy mẫu lớn

Độ chính xác của dữ liệu tương đối thấp

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn

giản

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Chọn mẫu hệ thống

Mỗi phần tử của một tổng thể có một cơ hội được lựa chọn trở

thành thành viên của mẫu nhưng xác suất để được chọn

không

Các bước tiến hành

B1: Lập danh sách các phần tử của tổng thể mục tiêu

B2: Xác định khoảng lấy mẫu dựa trên hai chỉ tiêu: tổng số phần

tử trong danh sách và kích thước mẫu

d = N

n

Trong đó: N là tổng số phần tử trong danh sách

n kích thước mẫu

B3: Áp dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn lựa một phần

tử mẫu tử khoảng thứ nhất, xác định được phần tử thứ n trong khoảng đó

B4: Lựa chọn phần tử có thứ tự tương tự ở các khoảng lấy mẫu còn

lại cho đến khi chọn đủ số phần tử của mẫu

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Chọn mẫu hệ thống

Phạm vi sử dụng : có thể sử dụng cho tất cả các mẫu cần nghiên cứu.

Ưu điểm

Khắc phục được khả năng phân bố không đều của

phương pháp ngẫu nhiên đơn giản

Có thủ tục đơn giản

Rút ngắn được thời gian cũng như chi phí

Khi các đơn vị rải đều ra trong toàn bộ tổng thể thì tính

chất đại biểu của mẫu cao

Nhược điểm

Nếu khung mẫu được xếp theo chu kỳ và tần số của

nó trùng với bước nhảy thì mẫu sẽ bị chệch

Khó khăn khi lập dàn chọn mẫu trong trường hợp tổng thể lớn

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mấu phân tầng

Một mẫu ngẫu nhiên sẽ được lập dựa trên những nhóm nhỏ phản ánh những đặc điểm của tổng thể

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mấu phân tầng Một mẫu ngẫu nhiên sẽ được lập dựa trên những

nhóm nhỏ phản ánh những đặc điểm của tổng thểCác bước tiến hành

Sắp xếp các phần tử về các tầng tương ứng

Đánh số các phần tử trong mỗi tầng vừa được thiết lập

Quyết định kích thước mẫu (n)

Xác định số lượng phần

tử được chọn từ mỗi tầng

(ni =kích thước mẫu x pi)

Xác định tỷ lệ của mỗi tầng trong tổng thể (Pi)

Quyết định chọn mẫu phân tầng

có tỷ lệ hay không theo

tỷ lệ

Lựa chọn số phần tử ở

mỗi tầng theo phương

pháp ngẫu nhiên đơn

giản

Xác định số lượng phần tử được

chọn từ mỗi tầng(ni = kích thước mẫu/số lượng tầng

Mẫu phân tầng có tỷ lệ

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Phạm vi sử dụng : có thể sử dụng cho tất cả các mẫu cần nghiên

cứu hoặc chỉ ứng dụng khi tiêu thức phân tổ có cơ cấu tương đối ổn

định

Lấy mấu phân tầng

Ưu điểm:

Nhược điểm

Độ chính xác của dữ liệu tương đối thấp

Tiết kiệm thời gian, chi phí

Được áp dụng phổ biến

Không xác định số phần tử mẫu cần lấy là bao nhiêu

Mức độ đại biểu của các đơn vị mẫu được chọn trong

phương pháp này thường không cao bằng các phương

pháp chọn mẫu khác

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Chọn mẫu cả khối

Các đơn vị lấy mẫu ban đầu không phải là những phần tử cá nhân

mà là những khối lớn được lựa chọn một cách ngẫu nhiên

Các bước tiến hành

Tổng thể chung phần tử được chia thành các khối

Chọn ngẫu nhiên một số khối

Điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn

Phạm vi sử dụng : Thường dùng phương pháp này khi

không có sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng

thể cần nghiên cứu

Chọn mẫu cả khối

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Ưu điểm: Tiết kiệm thời gian, chi phí, được áp dụng

phổ biến

Nhược điểm : độ chính xác của dữ liệu tương đối

thấp, không xác định số phần tử mẫu cần lấy là bao

nhiêu Mức độ đại biểu của các đơn vị mẫu được chọn

trong phương pháp này thường không cao bằng các

phương pháp chọn mẫu khác

Ví dụ: Chọn mẫu điều tra cá nhân hộ gia đình

Bước 1: lựa chọn ngẫu nhiên một số huyện

Bước 2: các hộ gia đình được lựa chọn trong các

huyện vừa được chọn

Bước 3: Tất cả cá nhân từ hộ được chọn

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mẫu tiện lợi

Chọn mẫu thuận tiện là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra

có nhiều khả năng gặp được đối

tượng.

Thành viên mẫu được chọn một cách tiện lợi và kinh tếChỉ được áp dụng trong những trường hợp đặc biệtThích hợp trong nghiên cứu thăm dò, không phù hợp lắm trong nghiên cứu nhân quả, nghiên cứu mô tả

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mẫu tiện lợi

Ưu điểm: Chọn phần tử dựa trên sự thuận tiện, dễ

tiếp cận, dễ lấy thông tin, chi phí thấp

Nhược điểm : khó có thể đánh giá đầy đủ tính

đại diện của mẫu đã chọn

VD : Chẳng hạn nhân viên điều tra có thể chặn bất cứ

người nào mà họ gặp ở trung tâm thương mại, đường

phố, cửa hàng, để xin thực hiện cuộc phỏng vấn Nếu

người được phỏng vấn không đồng ý thì họ chuyển

sang đối tượng khác

viên được đưa ra dựa trên tính thuận tiện hoặc dựa vào chỉ tiêu

Chọn mẫu có chủ đích là phương pháp phổ biến nhất trong nghiên cứu định tính

Thành viên mẫu được chọn lựa dựa trên những đánh giá của người lập mẫu căn cứ vào một số đặc điểm nhất định

Phù hợp khi được sử dụng vào các giai đoạn đầu của nghiên cứu khám phá

Chỉ áp dụng khi các đặc tính của phần tử được chọn đã khá rõ ràng

Tính đại diện của mẫu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và sự hiểu biết của người tổ chức việc điều tra

và cả người đi thu thập dữ liệu

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN

MẪU

Lấy mẫu phần chia

Là phương pháp chọn mẫu trong đó nhà nghiên cứu xác định số lượng đối

tượng nghiên cứu cần có của mỗi nhóm và chọn đến khi đủ thì dừng lại

Các nhóm nhỏ khác nhau trong một tổng thể sẽ được

đại diện dựa trên những đặc điểm thích hợp để gia

tăng độ chính xác của mẫu

Ưu điểm

Thu thập thông tin nhanh

Chi phí thấp và tiện lợi

Nhược điểm: phần tử đại diện có thể được chọn lựa

theo định kiến của người nghiên cứu

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN

MẪU

Lấy mẫu phần chia

Nhà nghiên cứu yêu cầu các vấn viên đi phỏng vấn 800

người có tuổi trên 18 tại 1 thành phố Ta có chọn dựa theo

2 tiêu thức phân tổ như sau:

• Chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 18 đến

40.

• Chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 40 trở

lên.

Sau đó nhân viên điều tra có thể chọn những người gần

nhà hay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ nhanh

chóng hoàn thành công việc.

Ở trên là phân bổ theo tiêu thức: độ tuổi và giới tính Ta có

thể sử dụng nhiều tiêu thức hơn.

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mẫu ném tuyết

Là phương pháp chọn một nhóm người trả lời thứ nhất được chọn theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, nhưng những người trả lời sau là do nhóm thứ nhất giới thiệu

Bắt đầu từ một số lượng hạn chế các phần tử được chọn Các phần tử này được sử dụng để xác lập những thành viên của một tổng thể bằng sự truy nguyên

Thường được sử dụng khi khó xác định/khó tiếp cận các thành viên của tổng thể mong muốn Phù hợp cho các NC định tính

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

Lấy mẫu ném tuyết

Các bước tiến hành

Liên lạc với 1 hay 2 phần tử

Đề nghị các phần tử này xác định các phần tử tiếp theo

Đề nghị các phần tử mới này xác định các phần tử tiếp

theo ( và cứ thế)

Dừng lại khi không tìm thêm phần tử mới hay cỡ mẫu

đủ lớn để NC

Ưu điểm: tiết kiệm chi phí

Nhược điểm: xuất hiện những định kiến tăng sai số chọn

mẫu

SO SÁNH CHỌN MẪU THEO XÁC

SUẤT VÀ PHI XÁC SUẤT

Ưu điểm

Tính đại diện cao

Khái quát hóa cho tổng thể

Nhược điểm : Tốn kém thời gian và chi phí

Phạm vi sử dụng:

Nghiên cứu mô tả

Nghiên cứu định lượng

Ưu điểmTiết kiệm thời gianTiết kiệm chi phíNhược điểm : Tính đại diện thấp

Phạm vi sử dụng:

Nghiên cứu thăm dòNghiên cứu định tính

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU

1 Xác định kích thước mẫu trong trường hợp chọn mẫu ngẫu nhiên

Quy trình xác định kích thước mẫu (gồm 4 bước)

Xác định sai

số cho phép

(E)

Xác định mức tin cậy (Z)

Bước 1

Bước 2

Bước 3

Bước 4

Ước tính độ lệch tiêu chuẩn

của mẫu (S)Xác định kích thước

mẫu

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU

1 Xác định kích thước mẫu trong trường hợp chọn mẫu ngẫu nhiên

Quy trình xác định kích thước mẫu (gồm 4 bước)

Bước 1: Xác định sai số cho phép (E)

Là xác định độ lệch có thể chấp nhận được giữa giá

trị thực và giá trị đạt được qua điều tra chọn mẫu

Ví dụ 1: Điều tra thu nhập trung bình trên một địa bàn dân

cư, ta muốn rằng ước lượng về thu nhập trung bình của mẫu

sẽ nằm trong khoảng trên dưới 50.000 đồng so với trị số

trung bình thật của tổng thể nghiên cứu, khi đó E= ± 50.000

Ví dụ 2: Điều tra mức tiêu thụ trung bình về bia, ta muốn

rằng ước lượng về mức tiêu thụ trung bình về bia của mẫu

nằm trong khỏang trên dưới 5% hay 0,05 so với trị số trung

bình thật của tổng thể nghiên cứu, khi đó: E = ± 0,05

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU

1 Xác định kích thước mẫu trong trường hợp chọn mẫu ngẫu nhiên

Bước 2: Xác định mức tin cậy (Z)

Mức tin cậy được chọn thường là 99% hoặc 95% hoặc 90%

Trị số Z gắn với mức độ tin cậy

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU

1 Xác định kích thước mẫu trong trường hợp chọn mẫu ngẫu nhiên

Bước 3: Ước tính độ lệch tiêu chuẩn của mẫu (S)

Để ước tính độ lệch tiêu chuẩn cần phải thực hiện một cuộc nghiên cứu thí điểm

Thông thường ta không biết được phương sai tổng thể, do đó ta dùng 1 trong 3 cách sau

Dựa vào kết quả nghiên cứu tương tự trước đâyDựa vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể nghiên cứu để suy đoán

Điều tra thử một mẫu có cỡ mẫu 30 đơn vị để tính phương sai mẫu theo công thức:

2.z s

e

n =

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU

2 Xác định kích thước mẫu trong trường hợp chọn mẫu phi xác suất

Để xác định kích thước mẫu trong trường hợp này cần phải

cân nhắc một số điều sau đây

Đặc tính của những đối tượng nghiên cứu

Loại câu hỏi được sử dụng

Chi phí thu thập dữ liệu

Tính so sánh của các nhóm nhỏ trong mẫu