Chọn mẫu trong nghiên cứu Xã hội học

Tài liệu giới thiệu về cách chọn mẫu trong nghiên cứu của khoa học Xã hội nói chung và khoa học Xã hội học nói riêng

Chọn mẫu

Nguyễn Hữu Minh

Viện NC Gia đình và Giới

Sù cÇn thiÕt ph¶i chän mÉu

 Lý tưởng là có thể khảo sát toàn bộ những người có

C¸c kh¸i niÖm chñ yÕu (1)

C¸c kh¸i niÖm chñ yÕu (2)

 Độ tin cậy (mức ý nghĩa) & Khoảng tin cậy: kết quả

ước lượng của một chỉ báo nhất định từ mẫu là một

biến xác suất nên có khác biệt (sai số) nhất định so với giá trị thực tế của tổng thể Ví dụ, từ khảo sát mẫu, ta

kết luận “95% khả năng là tỷ lệ người thất nghiệp của

dân số mục tiêu nằm trong khoảng 12%  1.5%”

Trong trường hợp này, ước lượng mẫu là 12% với

mức ý nghĩa 95% và khoảng tin cậy là [10.5% -

13.5%]

C¸c kh¸i niÖm chñ yÕu (3)

 Sai số của một ước lượng từ khảo sát chọn mẫu là

tổng của sai số chọn mẫu (hay sai số ngẫu nhiên) và

sai số phi chọn mẫu

 Nếu là chọn mẫu xác suất thì có thể ước lượng được

sai số chọn mẫu

 Sai số phi chọn mẫu khá đa dạng, phức tạp và không

có công thức chung để ước lượng.

Các hình thức chọn mẫu

 Có nhiều loại thông tin khác nhau cần thu thập: thông

tin cá nhân, ý kiến của các chuyên gia, v.v.

 Có các hình thức chọn mẫu tương ứng: xác suất và phi xác suất.

 Mẫu xác suất: ngẫu nhiên đơn giản, ngẫu nhiên hệ

thống, phân tầng, cụm.

 Mẫu phi xác suất: định mức (quota), hướng đích

(purposive), thuận tiện (convenien ce), bóng tuyết

(snowball).

MÉu x¸c suÊt (1)

 Khái niệm: Là phương pháp chọn mẫu mà tất cả đơn vị nghiên

cứu cơ bản trong tổng thể có xác suất được chọn lớn hơn 0 và

xác suất đó phải tính được

 Một số nguyên tắc:

 Tổng thể nghiên cứu phải hữu hạn và xác định, tức là ta có thể đếm

và quan sát được.

 Mọi đơn vị mẫu của tổng thể phải được đưa vào khung lấy mẫu.

 Bảo đảm tính ”ngẫu nghiên” và ”đại diện” của việc lấy mẫu từ tổng

thể.

 Nếu xác suất chọn các đơn vị mẫu không bằng nhau, phải tiến hành

“cân bằng xác suất” (gia quyền) khi tính toán ra các số đo đặc trưng

cho tổng thể.

MÉu x¸c suÊt (2)

 Ưu điểm chính:

Có cơ sở khoa học vững chắc

Có thể dễ dàng suy rộng cho tổng thể với sai số xác định

Có thể thực hiện các phân tích định lượng với độ tin cậy

nhất định

 Hạn chế:

Phải tuân thủ nghiêm ngặt một số nguyên tắc

Cần có nhiều thông tin, thời gian, kinh phí hơn

Mẫu xác suất (3)

 Mẫu xác suất dựa trên việc chọn một số cho tr ớc các

đơn vị phân tích từ danh sách gọi là khung mẫu.

 Khung mẫu (sampling frame) thể hiện tổng thể mẫu

nghiên cứu Cần có một khung mẫu (hay tổng thể

mẫu) tốt nếu muốn có mẫu tốt

 Trong mẫu xác suất mỗi cá nhân có cùng cơ hội nh

các cá nhân khác đ ợc chọn.

 Chỳ ý đến kớch thước mẫu (cụng thức và bảng kớch

thước mẫu).

Mẫu xác suất (4)

 Mẫu ngẫu nhiên đơn giản

 Đánh số và chọn ngẫu nhiên (máy tính hoặc bảng số ngẫu nhiên).

 Tr ờng hợp ng ời đ ợc phỏng vấn không ở nhà.

 Chọn cú lặp lại: Khi một đơn vị được chọn vào mẫu xong, đơn vị

đú khụng bị loại khỏi danh sỏch chọn mẫu nờn vẫn cú thể được chọn trong cỏc lần chọn đơn vị tiếp theo.

 Chọn khụng lặp: Khi một đơn vị được chọn vào mẫu xong, đơn vị

đú bị loại khỏi danh sỏch chọn mẫu nờn khụng thể được chọn trong cỏc lần chọn đơn vị tiếp theo.

 Chọn mẫu ngẫu nhiờn trong khảo sỏt nghiờn cứu khoa học xó hội

thường là chọn khụng lặp

 Tớnh kớch thước mẫu: Xem cụng thức kốm theo.

MÉu x¸c suÊt (5)

 MÉu ngÉu nhiªn hÖ thèng

 Chän mÉu ngÉu nhiªn hÖ thèng lµ dÔ h¬n vµ tiÕt kiÖm

h¬n

 CÇn cã sè ® îc chän ban ®Çu vµ kho¶ng c¸ch mÉu

 Tính k= n/N

 Chọn số ngẫu nhiên bất kỳ a  k

 Chọn các phần tử thứ a, a+k, a+2k, , a+(n-1)k trong

khung lấy mẫu

 Khi k không phải là số nguyên => làm tròn k, nối danh

sách chọn mẫu thành 1 vòng tròn, thực hiện tương tự như trên cho đến khi chọn đủ n phần tử

Mẫu xác suất (6)

 Mẫu ngẫu nhiên phân tầng

 Mẫu ngẫu nhiên phân tầng bảo đảm rằng các nhóm dân

số chủ yếu đều có mặt trong mẫu

 Chia khung mẫu ra thành các tiểu khung mẫu dựa trên

một số biến độc lập chủ yếu Sau đó chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản/hệ thống từ mỗi một nhóm này

Mẫu xác suất (7)

 Mẫu cụm

Mẫu cụm là cách chọn mẫu khi không có danh sách mẫu

hoặc khung mẫu

Mẫu cụm dựa trên cơ sở vùng địa lý hoặc các tổ chức

Tổng thể được chia thành cỏc cụm tương đối giống nhau

Sử dụng phương phỏp ngẫu nhiờn đơn giản hoặc hệ thống

để chọn một số “cụm” nhất định

MÉu x¸c suÊt (8)

 So s¸nh mÉu côm vµ ph©n tÇng

Ph©n tÇng:

Chi phÝ cao h¬n (lËp danh s¸ch, ph©n tÇng, v.v.)

HiÖu qu¶ h¬n so víi mÉu côm.

MÉu côm:

Chi phÝ thÊp h¬n: Không cần lập danh sách tất cả các đơn

vị cơ bản trong tổng thể (mà chỉ cần danh sách đơn vị cơ

bản trong các cụm được chọn)

HiÖu qu¶ thÊp h¬n

MÉu phi x¸c suÊt (1)

 Chọn mẫu xác suất đảm bảo được tính chính xác và đại diện,

nhưng phải có khung mẫu (danh sách đầy đủ các thành viên của

tổng thể để từ đó chọn ra một mẫu).

 Tuy nhiên, trong nhiều truờng hợp chọn mẫu xác suất là điều

không thể được Những trường hợp sau đây thậm chí không nên

nghĩ đến việc chọn mẫu:

 Khi tổng thể nghiên cứu rất nhỏ, chọn mẫu là điều không cần thiết

 Khi hiện tượng mới xuất hiện và còn chưa rõ, chọn mẫu là không

phù hợp

 Khi dữ liệu dễ tiếp cận, cũng không cần phải chọn mẫu.

MÉu phi x¸c suÊt (2)

 Chọn mẫu phi xác suất là phương pháp chọn mẫu mà không

phải tất cả các đơn vị trong tổng thể đều có khả năng được

chọn vào mẫu nghiên cứu hoặc không thể tính xác xuất được

chọn cho tất cả các đơn vị trong tổng thể

 Ưu điểm: Đơn giản, dễ tiến hành; Cần ít thông tin, thời gian,

kinh phí

 Nhược điểm:

 Phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể của người

nghiên cứu => kết quả mang tính chủ quan của người nghiên cứu

 Không thể tính được sai số do chọn mẫu => không thể áp dụng

phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu cho

Mẫu phi xác suất (3)

 Mẫu định mức (quota sampling)

 Dựa vào số l ợng các nhóm nhỏ cần quan tâm nghiên cứu

và tỉ lệ các nhóm đó trong mẫu phải chọn

 Mẫu định mức gần giống nh mẫu phân tầng Điểm khác

biệt cơ bản là ng ời đ ợc phỏng vấn không đ ợc chọn ngẫu nhiên

 Mẫu h ớng đích (purposive sampling)

 Xác định tr ớc mục đích muốn ng ời đ ợc PV trả lời, sau

đó tìm ng ời đ ợc phỏng vấn

 Gần giống mẫu định mức nh ng không có thiết kế mẫu

chung cho phép biết đ ợc bao nhiêu ng ời của mỗi nhóm

Mẫu phi xác suất (4)

 Mẫu thuận tiện (convenience sampling)

 Sử dụng cho bất kỳ ng ời nào gặp Thuận tiện để thử bảng hỏi.

 Chỉ nờn sử dụng khi NC cú mục đớch khỏm phỏ hoặc khi cỏc biến

thể cụ thể trong tổng thể khụng cú/cú ớt tỏc động đến hiện tượng đang được nghiờn cứu.

 Nguy hiểm trong nhiều tình huống khác Ví dụ, hỏi sinh viên trong

th viện về những vấn đề xảy ra trong ký túc xá, mà không hỏi những sinh viên đang đánh bài trong quán cà phê.

 Mẫu quả bóng tuyết (snowball sampling)

 Chọn một hay vài nhân vật chủ yếu và yêu cầu họ giới thiệu tiếp.

 Đặc biệt hiệu quả trong tổng thể nghiên cứu nhỏ v đề tài nhạy à đề tài nhạy

cảm.

MÉu phi x¸c suÊt (5)

 Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling):

Phỏng vấn viên tự đưa ra phán đoán về đối tượng cần

chọn vào mẫu

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

Ví dụ: nhân viên phỏng vấn được yêu cầu tìm đến ký túc

xá đại học phỏng vấn những nữ sinh viên có hình thức

“ưa nhìn” => không có tiêu chuẩn cụ thể thế nào là “hình thức ưa nhìn” mà hoàn toàn dựa vào phán đoán để chọn

ra người cần phỏng vấn.

MÉu phi x¸c suÊt (6)

 Chọn mẫu gần xác xuất (quasi-propbability

sampling)

Cố gắng áp dụng các nguyên tắc và thủ tục của chọn mẫu

xác xuất một cách tối đa nhưng vẫn phải bỏ qua một số

nguyên tắc nào đó (do hạn chế về thông tin, hay thời gian, kinh phí )

Cần có bằng chứng hay lý giải việc bỏ qua một số nguyên tắc này không ảnh hưởng nhiều đến mục tiêu nghiên cứu

MÉu phi x¸c suÊt (7)

 Chọn mẫu gần xác xuất (quasi-propbability

sampling)

Ví dụ: Khung lấy mẫu có thể thiếu một tỷ lệ nhỏ đơn vị

mẫu; Không tính được xác suất được chọn cho một tỷ lệ

nhỏ đơn vị mẫu

Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp này, nhất là khi

mục tiêu nghiên cứu là đánh giá mối quan hệ giữa các

biến số chứ không phải là ước lượng cho tổng thể