Phương pháp nghiên cứu khoa học Tập 1 Phần 2

CÁC CHỨC NĂNG CỦA NHỮNG THANG ðIỂM THÁI ðỘ Một nhà nghiên cứu dùng một bản câu hỏi hay một bản danh sách phỏng vấn ñể ñiều tra thái ñộ người trả lời về một vấn ñề nào ñó trong nghiên cứ

CHƯƠNG 10 THU THẬP SỐ LIỆU DÙNG CÁC THANG ðIỂM THÁI ðỘ

10.1 CÁC CHỨC NĂNG CỦA NHỮNG THANG ðIỂM THÁI ðỘ

Một nhà nghiên cứu dùng một bản câu hỏi hay một bản danh sách phỏng vấn ñể ñiều tra thái ñộ người trả lời về một vấn ñề nào ñó trong nghiên cứu môi trường sinh thái nhân văn, có thể dùng một loạt các câu hỏi hoặc câu phát biểu chọn một ðể làm vậy, ta phải xây dựng hoặc lựa chọn các câu hỏi hoặc câu trả lời phản ánh vấn ñề ñang quan tâm Người trả lời ñược yêu cầu chỉ ra mức ñộ ñồng ý / không ñồng ý hoặc hài lòng/không hài lòng bằng cách chọn mục trả lời hoặc một số trong một thang ñiểm bằng số thích hợp

Một vấn ñề có nhiều khía cạnh Ví dụ: thái ñộ của cộng ñồng với việc cung cấp một dịch vụ cụ thể nào ñó bao gồm thái ñộ của họ với nhu cầu của dịch vụ, cách phân phối, vị trí của nó, trang thiết bị cung cấp cho người dùng, cách hành xử, năng lực của nhân viên, tác dụng và hiệu quả của dịch

vụ vv Các ví dụ khác tương tự như thái ñộ của nhân viên với việc quản lý trong tổ chức của họ, thái ñộ của nhân viên với việc dôi thừa và ñiều chuyển công việc, thái ñộ của y tá với cheat và hấp hối, thái ñộ của người tiêu dùng với một sản phẩm cụ thể, thái ñộ của sinh viên với một giảng viên, thái ñộ của nhân viên với một kế hoạch chiến lược của tổ chức của họ có thể phân tích theo cùng một cách

Người trả lời có thể có các thái ñộ khác nhau ñối với các vấn ñề khác nhau Nghiên cứu viên, khi xác ñịnh chắc chắn các thái ñộ theo cách thông thường, cấu trúc câu hỏi ñược thiết kế ñể tìm hiểu thái ñộ của người trả lời ñối với tất cả các khía cạnh này một cách riêng biệt trên một thang ñiểm phân theo loại hoặc theo số Giới hạn chính của phương pháp này là rất khó rút ra kế luận về thái ñộ chung của người trả lời từ các phản hồi Ví dụ, giả

sử bạn muốn tìm hiểu thái ựộ của các sinh viên về một giảng viên nào ựó

Có rất nhiều khắa cạnh về giảng dạy: nội dung bài giảng; cách tổ chức các học cụ; khả năng của giảng viên trong các học liệu dùng giao tiếp; bài và cách trình bày; hiểu biết vấn ựề; trách nhiệm; ựúng giờ; vv Với các khắa cạnh khác nhau, sinh viên có thể có các ựánh giá khác nhau đó là, một giảng viên có thể ựược sinh viên ựánh giá rất cao về hiểu biết và khả năng

về chuyên môn của cô giáo nhưng lại không cho là người truyền ựạt tốt Hơn nữa, sinh viên có thể có những quan ựiểm rất khác nhau về cùng một khắa cạnh trong việc giảng dạy của một giáo viên nào ựó Một số sinh viên cho rằng giảng viên là người truyền ựạt tốt và số khác thì lại không cho như thế Vấn ựề chắnh là làm sao ta có thể tìm ra thái ựộ ỘchungỢ của sinh viên

về giảng viên? Làm sao ta có thể kết hợp các phản hồi từ những khắa cạnh khác nhau của một vấn ựề ựể ựưa ra một chỉ số phản ảnh một thái ựộ chung

về vấn ựề ựó? Các thang ựánh giá thái ựộ ựóng một vai trò quan trọng ựể vượt qua khó khăn này

Các thang ựánh giá thái ựộ ựo lường cường ựộ của thái ựộ từ những người trả lời về các khắa cạnh khác nhau của một tình huống hay một vấn ựề

và cung cấp các kỹ thuật ựể kết hợp các thái ựộ về những khắa cạnh khác nhau thành một chỉ số chung điều này giảm rủi ro của một việc người trả lời bày tỏ quan ựiểm lại bị ảnh hưởng của quan ựiểm từ một hoặc hai khắa cạnh của tình huống hay vấn ựề này

10.2 CÁC KHÓ KHĂN TRONG VIỆC PHÁT TRIỂN THANG đÁNH GIÁ THÁI đỘ

Có ba khó khăn chắnh trong việc phát triển thang ựánh giá thái ựộ:

1 Ta phải ựề cập ựến những khắa cạnh nào của vấn ựề hay tình huống khi tìm cách ước lượng một thái ựộ? Vắ dụ, trong các vắ dụ nêu trên, khắa cạnh nào của việc giảng dạy nên ựược nêu lên trong một thang ựánh giá thái

ựộ sinh viên với giảng viên của họ?

2 Chúng ta phải theo quy trình nào ựể kết hợp các khắa cạnh khác nhau nhằm có một cái nhìn tổng quát?

3 Làm sao ta có thể ñảm bảo rằng một thang ñánh giá nào ñó có thể thực sự ño lường ñược cái cần ño?

Vấn ñề ñầu tiên và cực kỳ quan trọng vì nó quyết ñịnh vấn ñề thứ ba: Phạm vi mà một nhận ñịnh phản ánh ñược vấn ñề chính phụ thuộc chủ yếu vào giá trị của một thang ñánh giá Bạn có thể giải quyết vấn ñề thứ ba bằng cách ñảm bảo nhận ñịnh của bạn về các khía cạnh khác nhau có một mối liên hệ hợp lý với vấn ñề chính ñang nghiên cứu Liên hệ càng lớn, giá trị càng cao Các thang ñánh giá khác nhau (Likert, Thurstone, Guttman) cung cấp câu trả lời cho khó khăn thứ hai Nó hướng dẫn bạn quá trình kếp hợp các thái ñộ ñối với những khía cạnh khác nhau của một vấn ñề thông qua ñộ khó của từng quy trình, thay ñổi tuỳ từng thang ñánh giá Ví dụ, thang ñánh giá Guttman khó làm hơn thang ñáng giá Likert nhiều

10.3 CÁC LOẠI THANG ðÁNH GIÁ THÁI ðỘ

Có ba loại thang ñánh giá thái ñộ chính:

1 Thang ñánh giá tổng hay còn ñược gọi là thang ñánh giá Likert;

2 Thang ñánh giá các khoảng tương ñương hay còn ñược gọi là thang ñánh giá Thurstone

3 Thang ñánh giá tích lũy hay còn ñược gọi là thang ñánh giá Guttman

10.3.1 Thang ñánh giá tổng (hay thang ñánh giá Likert)

Thang ñánh giá tổng, ñược biết nhiều hơn dưới tên thang ñánh giá Likert, dễ làm nhất Thang ñánh giá này dựa trên giả ñịnh mỗi nhận ñịnh / khoản trong thang ñánh giá có một “giá trị thái ñộ”, “quan trọng” hoặc

“trọng lượng” tương ñương phản ánh thái ñộ về vấn ñề ñang hỏi Giả ñịnh này cũng là giới hạn chính của thang ñáng giá này vì các nhận ñịnh trên một thang ñánh giá hiếm khi có giá trị tương ñương Ví dụ, trong ví dụ của hình 10.1 và 10.2, “hiểu biết vấn ñề” thì không quan trọng về mặt mức ñộ mà nó thể hiện thái ñộ của sinh viên với một càn bộ chuyên trách môi trường “ñã

làm ựược nhiều thứỢ hay Ộmột số nhân viên thắch, một số khôngỢ, nhưng trong thang ựáng giá Likert, mỗi mức ựược coi như có cùng Ộtrọng lượngỢ Một nhân viên có thể không băn khoăn việc liệu một cán bộ quản lý môi trường làm ựược nhiều thứ không, mà quan tâm hơn ựến Ộhiểu biết vấn ựềỢ,

Ộ giao tiếp tốtỢ và Ộbiết cách làm việcỢ

Không ựồng ý

Rất không ựồng ý

1 Hiểu rõ vấn ựề

2 Không hăng hái công tác

3 Quan taâm ựến mọi người

4 đòi hỏi vô lắ

Cán bộ quản lý môi trường 7 6 5 4 3 2 1

3 Không quan tâm nhân viên 7 6 5 4 3 2 1

Hình 10.2 Ví dụ thang ñánh giá bằng số có 7 ñiểm

Việc ghi nhớ rằng thang ñánh giá Likert không ước lượng bản chất thái

ñộ là rất quan trọng Nó giúp ñặt những phản hồi khác nhau trong mối liên hệ lẫn nhau theo cường ñộ của thái ñộ của họ ñối với một vấn ñề: Nó chỉ ra cường

ñộ của một quan ñiểm phản hồi trong mối liên hệ với một cái khác

10.3.2 Các cân nhắc trong việc xây dựng một thang ñánh giá Likert

Có nhiều vấn ñề cần cân nhắc khi xây dựng thang ñánh giá Likert ðầu tiên, hãy quyết ñịnh liệu thái ñộ ñược ta ước lượng ñược xếp vào loại một, hai hay ba hướng (ñó là, liệu bạn muốn xếp vào các vị trí tích cực, tiêu cực, trung tính trong dân số nghiên cứu) có chú ý ñến thái ñộ của họ với vấn

ñề ñang nghiên cứu Kế ñó, liệu bạn muốn dùng cách phân chia theo số thứ

tự hay theo loại Nó tùy thuộc vào việc bạn ựoán xem dân số ựang nghiên cứu tự mình trình bày tốt hơn theo cách phân chia theo số thứ tự hay theo loại Quyết ựịnh số ựiểm hay số lượng các loại trong một phân chia theo loại tùy vào việc bạn muốn ước lượng cường ựộ của thái ựộ ựang hỏi và khả năng phân biệt của ựối tượng quần chúng ựược hỏi tinh tế ựến mức nào Hình 10.1 cho thấy một cách phân chia theo chủ loại có 5 ựiểm và 3 hướng

và Hình 10.2 minh họa cách phân chia theo số thứ tự có 7 ựiểm và một hướng đôi khi, nghiên cứu viên phát triển những nhận ựịnh phản ánh quan ựiểm về một vấn ựề theo những mức ựộ khác nhau (Hình 10.3) Trong vắ dụ này, một người trả lời ựược yêu cầu chọn lựa nhận ựịnh nào mô tả tốt nhất

các thái ựộ khác nhau ựối với vấn ựề

10.3.3 Quy trình thực hiện một thang ựánh giá Likert

a Tắnh toán các tỷ lệ ựiểm thái ựộ

Giả sử bạn ựang phát triển một bản câu hỏi / bản danh sách phỏng vấn

ựể ước lượng thái ựộ của một lớp học về giảng viên của họ Như vậy, giả sử bạn quyết ựịnh dùng thang ựánh giá thái ựộ theo loại với năm loại (cũng có thể dùng một số lớn hơn hay một số nhỏ hơn)

Cán bộ quản lý môi trường: SA A U D SD

5 Giao tiếp kém (-)

6 Biết cách truyền ñạt ý tưởng công việc (+)

7 Có thể giải thích vấn ñề khó bằng từ ñơn giản (+)

Hình 10.4: Cho ñiểm các câu tích cực và tiêu cực

Trong ví dụ trên, câu số 1 là một nhận ñịnh tích cực, do vậy, nếu một người trả lời ñánh vào “rất ñồng ý”, ta giả thiết rằng người ñó ta có một thái

ñộ tích cực về vấn ñề này hơn người ñánh dấu vào “ñồng ý”, vv Do vậy, người ñánh dấu vào “rất ñồng ý” có thái ñộ tích cực nhất cho với tất cả những người có câu trả lời khác Do ñó, người này có số ñiểm cao nhất, 5,

vì chỉ có 5 loại trả lời Nếu có bốn loại trả lời, bạn có thể ấn ñịnh ñiểm 4 Thật sự rằng, ta có thể ấn ñịnh bất kỳ số ñiểm nào miễn là cường ñộ của mô hình trả lời ñược phản ánh trong ñiểm và ñiểm cao nhất ñược ấn ñịnh cho trả lời có cường ñộ cao nhất

b Lập quy trình

Bước 1 Tạo lập hoặc cấu trúc các nhận ñịnh phản ánh thái ñộ về vấn ñề

chính ñang hỏi Các nhận ñịnh phải ñược diễn ñạt ñể phản ánh

thái ñộ tích cực và tiêu cực với vấn ñề, ñó là, chúng ủng hộ, cũng như chống lại vấn ñề (Nếu thang ñánh giá một chiều, bạn chỉ cần các nhận ñịnh tích cực) Chắc chắn rằng các nhận ñịnh phải có liên kế hợp lý với vấn ñề chính Bạn cũng cần quyết ñịnh liệu bạn muốn người ta trả lời theo thang ñáng giá theo số thức tự hay theo loại

Bước 2 Dùng các nhận ñịnh này với một ít người

Bước 3 Phân tích các phản hồi bằng cách ấn ñịnh trọng số – một giá trị số

– cho các phản hồi Các giá trị số này ñược ấn ñịnh khác nhau tùy theo các nhận ñịnh tích cực và tiêu cực Với một nhận ñịnh tích cực, phản hồi có thái ñộ thuận lợi nhất có ñiểm cao nhất Ví dụ: Trong một thang ñánh giá có 5 ñiểm hay 5 loại, 5 ñược ấn ñịnh cho thái ñộ thuận lợi nhất và 1 cho phản hồi có thái ñộ ít thuận lợi nhất Ngược lại, một người rất ñồng ý với một nhận ñịnh tiêu cực

sẽ ñược cho ñiểm ngược lại, ví dụ 1 ñược ấn ñịnh cho phản hồi

mà người trả lời rất ñồng ý với một nhận ñịnh tiêu cực và 5 cho trả lời mà cô/anh ta rất phản ñối

Bước 4 Tính toán ñiểm thái ñộ của từng phản hồi bằng cách thêm vào

những giá trị số học ñược ấn ñịnh ở bước 3 cho các phản hồi do cô/anh ta ñưa ra cho từng nhận ñịnh

Bước 5 So sánh các ñiểm của tất cả các phản hồi cho mỗi mục ñể nhận ra

những mục không thể tách bạch Những nhận ñịnh không thể tách bạch không giúp bạn phân biệt những phản hồi theo thái ñộ vì phần lớn trả lời chúng giống nhau (xem sách viết chuyên về ước lượng thái ñộ)

Bước 6 Loại bỏ những mục không thể tách bạch

Bước 7 Cấu trúc một bản phỏng vấn, bản danh sách trả lời bằng tập hợp

các nhận ñịnh / mục ñược chọn lọc

Hình 10.5 Quy trình xây dựng thang ñánh giá Likert

Nhận ñịnh số 2 là một nhận ñịnh tiêu cực Trong trường hợp một người ñánh dấu vào “rất không ñồng ý” có thái ñộ tích cực nhất với mục này, do ñó, ñược ấn ñịnh ñiểm cao nhất, 5 Mặt khác, một người trả lời ñánh dấu vào “rất ñồng ý” có thái ñộ ít tích cực nhất với mục này và do ñó ñược

ấn ñịnh ñiểm thấp nhất, 1 Ta cũng theo hệ thống cho ñiểm như thế ở những nhận ñịnh khác

Lưu ý câu 9, luôn có những người thích một giảng viên nào ñó và một

số thì không, do vậy, loại nhận ñịnh này trung tính Không có lý do gì ñể gộp chung nó vì mọi người thường trả lời giống nhau

ðể minh họa cách tính toán ñiểm thái ñộ cá nhân, chúng ta lấy ví dụ hai phản hồi ñánh dấu các nhận ñịnh khác nhau mà ta ñại diện trong ví dụ này bằng # và @ (xem hình 10.6)

Cán bộ quản lý môi trường: SA A U D SD

6 Biết cách truyền ñạt ý tưởng (+) @ #

7 Có thể giải thích vấn ñề khó bằng từ ñơn giản

Tính toán trên ñiểm thái ñộ

Phản hồi @ = 5 + 5 + 4 + 5 + 4 + 5 + 5 + 2 + 2 + 5 + = 42 Phản hồi # = 1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 3 + 4 + 2 + 2 + 1 + = 19 Phân tích cho rằng, nói chung, phản hồi @ có thái ñộ tích cực “hơn” với giảng viên là phản hồi # Bạn không thể nói rằng thái ñộ của phản hồi @ tích cực gấp ñôi (42/19 = 2.21) so với phản hồi # ðiểm thái ñộ chỉ ñặt những phản hồi vào vị trí tương ñối với một cái khác Nhớ rằng thang ñánh giá Likert không ước lượng thực chất thái ñộ mà giúp bạn phân loại một nhóm các cá nhân từ trên xuống hay từ dưới lên về thái ñộ của họ ñối với vấn ñề ñang hỏi

10.3.4 Thang ñánh giá có khoảng tương ñương (hay Thurstone)

ðể vượt qua khó khăn của thang ñánh giá Likert, thang ñánh giá Thurstone tính toán một “trọng số” hay một “giá trị thái ñộ” cho từng nhận ñịnh Trọng số (tương ñương với giá trị median) cho mỗi nhận ñịnh ñược tính toán dựa trên cơ sở ñánh giá ñược ấn ñịnh bởi một hội ñồng Từng nhận ñịnh có câu trả lời ñồng ý (cho trả lời khẳng ñịnh) ñược cho một ñiểm thái

ñộ tương ñương với “giá trị thái ñộ” của nhận ñịnh này Quá trình cấu trúc thang ñánh giá Thurstone như sau:

Bước 1 Tạo lập hoặc cấu trúc các nhận ñịnh phản ánh thái ñộ về vấn ñề

ñang hỏi

Bước 2 Chọn hội ñồng am hiểu lĩnh vực mà ta cần khảo sát thái ñộ

Bước 3 Gởi những nhận ñịnh cho hội ñồng này, yêu cầu ñánh giá ñộ quan

trọng của nhận ñịnh phản ánh thái ñộ với vấn ñề ñang ñược nghiên cứu Yêu cầu họ phân loại từng nhận ñịnh cho một thang ñánh giá 11 ñiểm

Bước 4 Dựa trên ñánh giá của hội ñồng, tính toán giá trị median của ñánh

giá cho từng mục

Bước 5 Nếu ñánh giá của hội ñồng rải ñều trên thang ñánh giá, ñiều này

cho thấy ngay cả giữa các chuyên gia cũng không có sự nhất trí về mức ñộ mà nhận ñịnh phản ánh thái ñộ với vấn ñề ñang nghi vấn Loại bỏ những nhận ñịnh như vậy

Bước 6 Từ những nhận ñịnh còn lại, chọn những mục phản ánh tốt nhất

thái ñộ với các khía cạnh khác nhau của vấn ñề

Bước 7 Xây dựng một bản câu hỏi / bản danh sách phỏng vấn bao gồm

những mục ñược chọn lựa

Hình 10.7 Quy trình xây dựng một thang ñánh giá Thurstone

Ưu ñiểm chính của thang ñánh giá này là, ñộ quan trọng của từng nhận ñịnh ñược hội ñồng quyết ñịnh, nó phản ánh “tuyệt ñối” hơn là thái ñộ tương ñối của người trả lời Do vậy, thang ñánh giá này có khả năng chỉ rõ cường ñộ của thái ñộ và bất kỳ sự sự thay ñổi nào trong cường ñộ mà nghiên cứu này tái tạo lại Mặt khác, khó xây dựng thang ñánh giá này và chỉ trích chủ yếu là hội ñồng và người trả lời có thể ước ñịnh tầm quan trọng của một nhận ñịnh cụ thể nào ñó khác nhau, và do vậy sẽ không phản ánh ñược thái

ñộ người trả lời

10.3.5 Thang ñánh giá tích lũy (hay thang ñánh giá Guttman)

Thang ñánh giá Guttman là một trong những thang ñánh giá khó xây dựng nhất và do vậy ít dùng nhất Thang ñánh giá này không mấy liên quan ñến những người mới nghiên cứu vậy nên, không ñược thảo luận trong quyển sách này ðể biết thêm thông tin về thang ñánh giá này, xin tham khảo những sách chuyên về các thang ñánh giá

10.3.6 Mối liên hệ giữa thang ñánh giá thái ñộ và thang ñánh giá

ước lượng

Các thang ñánh giá thái ñộ khác nhau sử dụng những thang ñánh giá ước lượng khác nhau Việc biết ñược thang ñánh giá thái ñộ nào thuộc về thang ñánh giá ước lượng nào thì rất quan trọng vì nó giúp cho bạn diễn

dịch được số điểm của người trả lời Bảng 10.1 cho thấy quan hệ của các

thang đánh giá thái độ với các thang đánh giá ước lượng

Bảng 10.1 Mối liên hệ thang đánh giá thái độ và thang đánh giá ước lượng

Thang đánh giá thái độ Thang đánh giá ước lượng

Thangđ đánh giá Likert Thang đánh giá theo số thứ tự Thang đánh giá Thurstone Thang đánh giá khoảng cách

Thang đánh giá Guttman Thang đánh giá tỷ lệ

TIỂU KẾT

Thang đánh giá thái độ để ước lượng các thái độ về một vấn đề nào

đĩ Ưu điểm của nĩ là tìm khả năng cĩ thể kết hợp các thái độ đối với những khía cạnh khác nhau của vấn đề và cung cấp một chỉ số phản ánh được thái độ tổng quát Cĩ những khĩ khăn khi phát triển một thang đánh giá thái độ Các khía cạnh nào nên được đề cập khi ước lượng các thái độ về một vấn đề nào đĩ? Làm sao những phản hồi từ một người trả lời ta cĩ thể kết hợp để xác định một thái độ tổng quát? Làm sao ta cĩ thể chắn chắn phát triển một thang đánh giá thực sự ước lượng được thái độ đối với vấn đề đang nghi vấn

Cĩ ba loại thang đánh giá để ước lượng thái độ: thang đánh giá Likert, Thurstone và Guttman Thang đánh giá Likert phổ biến nhất vì nĩ dễ xây dựng Giả định chủ yếu của thang đánh giá là mỗi nhận định đều “quan trọng như nhau” Sự “quan trọng” của từng mục trong thang đánh giá Thurstone được một hội đồng xác định Sắp xếp các nhận định theo một thức tự tích lũy hồn hảo là khĩ khăn chủ yếu của việc phát triển thang đánh giá Guttman

CHƯƠNG 11 THIẾT LẬP ðỘ TIN CẬY VÀ GIÁ TRỊ

CỦA MỘT CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU QUẢN TRỊ MÔI TRƯỜNG

11.1 GIỚI THIỆU

Sau khi phỏng vấn, các câu trả lời là nền tảng cho những tìm kiếm và kết luận của bạn Những câu hỏi này tạo thành “ñầu vào” cho những kết luận của bạn (“ñầu ra”) “ðầu vào” này trải qua một chuỗi các bước - chọn mẫu, thu thập thông tin, xử lý số liệu, áp dụng các quy trình thống kê và viết báo cáo – và cách thực hiện tất cà những việc này có thể ảnh hưởng ñến tính chính xác và chất lượng các kết luận của bạn Vì vậy khi nghiên cứu viên ñịnh xác minh (và vì người ñọc có câu hỏi) chất lượng của kết quả, ñó là, tìm cách xác minh giá trị Vì sự thiếu chính xác có thể xảy ra trong bất kỳ giai ñoạn nào của một nghiên cứu, khái niệm giá trị có thể áp dụng cho toàn

bộ hay bất kỳ bước nào của quá trình nghiên cứu Chúng ta có thể nói về giá trị của một ñề cương nghiên cứu, chiến lược lấy mẫu ñược dùng, kết luận rút ra, các quy trình thống kê hay quy trình ước lượng ñược dùng Nói rộng

ra, có hai viễn cảnh cho giá trị

1 ðiều tra nghiên cứu này ñang ñược cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu có ñược thực hiện không?

2 Nếu có, liệu nó có ñang cung cấp cho các câu trả lời này bằng cách dùng những phương pháp và quy trình thích hợp không?

Trong chương này, chúng ta quan tâm ñến khái niệm của giá trị khi ñược dùng trong các quy trình ước lượng

11.2 KHÁI NIỆM GIÁ TRỊ

ðể xem xét khái niệm giá trị, chúng ta hãy xem một ví dụ rất ñơn giản Giả sử bạn xây dựng một nghiên cứu ñể xác ñịnh nhu cầu vệ sinh môi trường của một cộng ñồng

Muốn vậy, bạn phải phát triển một bảng phỏng vấn Phần lớn các câu hỏi trong bảng phỏng vấn có liên quan ñến thái ñộ của cộng ñồng nghiên cứu với các dịch vụ vệ sinh môi trường mà họ ñược cung cấp Lưu ý rằng mục tiêu của bạn là tìm hiểu nhu cầu môi trường xanh sạch nhưng bảng phỏng vấn thì tìm hiểu về thái ñộ của người trả lời về các dịch vụ môi trường, do ñó, công cụ này không ước lượng cái mà nó ñược thiết kế ra ñể ước lượng Tác giả tình cờ bắt gặp vài ví dụ tương tự trong sinh viên và những nghiên cứu viên có kỹ năng kém

Vì thế, về mặt quy trình ước lượng, giá trị là khả năng của một công

cụ ñể ước lượng cái mà công cụ ñó ñược thiết kế ra ñể ño “Giá trị ñược ñịnh nghĩa là mức ñộ ñể nghiên cứu viên ño lường cái anh ta ñịnh ño” (Smith, 1991; 106) Theo Kerlinger: “ðịnh nghĩa thông thường nhất của giá trị ñược cô ñọng lại bằng một câu hỏi: “Có phải chúng ta ñang ño lường cái

mà chúng ta ñịnh ño không?” (1973; 457) Babbie viết “… giá trị phản ánh mức ñộ mà một sự ño lường bằng kinh nghiệm có thể phản ánh thỏa ñáng ý nghĩa ñích thực của ý tưởng ñang ñược quan tâm (1990:133) Những ñịnh nghĩa này làm nảy sinh một vài câu hỏi:

Ai quyết ñịnh công cụ ñang ño lường ñang sử dụng?

Làm sao xác ñịnh ñược công cụ ñang dùng là phù hợp?

Hiển nhiên rằng, trả lời cho cho hỏi ñầu chính là người thiết kế ra cuộc nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực ñó Câu hỏi thứ hai cực

kỳ quan trọng Dựa vào ñâu mà nghiên cứu viên hoặc chuyên gia có thể phán xét? Trong khoa học quản lý môi trường nói riêng và khoa học xã hội nói chung, có vẻ như có hai cách tiếp cận việc xác ñịnh giá trị của một công

cụ nghiên cứu: logic và bằng chứng thống kê Việc xác ñịnh giá trị thông qua logic ngụ ý rằng, việc chứng minh tính ñúng ñắn của từng câu hỏi có liên quan ñến mục tiêu của nghiên cứu trong khi các quá trình thống kê cung cấp các bằng chứng không thể bác bỏ ñược bằng cách tính toán hệ số tương quan giữa câu hỏi và các biến số kết quả Việc xác ñịnh mối liên hệ hợp lý giữa các câu hỏi và mục ñích vừa dễ vừa khó Nó dễ cảm nhận vì rằng tự

bạn dễ nhìn thấy một mối liên hệ nào ñó, và khó vì phán xét của bạn có thể thiếu sự ủng hộ của các chuyên gia và bằng chứng thống kê ñể thuyết phục người khác Xác ñịnh mối liên hệ hợp lý giữa các câu hỏi và mục tiêu thì dễ hơn khi câu hỏi liên quan ñến những vấn ñề rõ ràng Ví dụ, tương ñối dễ xác ñịnh giá trị của các câu hỏi nếu bạn muốn tìm hiểu về tuổi, thu nhập, chiều cao hay cân nặng, nhưng việc xác ñịnh liệu một loạt các câu hỏi hiệu quả của một chương trình, thái ñộ của một nhóm người ñối với một vấn ñề nào

ñó, hay mức ñộ hài lòng của một nhóm người tiêu dùng ñối với dịch vụ do một tổ chức nào ñó cung cấp thì khó hơn nhiều Khi có những khái niệm ít

cụ thể hơn, như ñộ hữu hiệu, thái ñộ, sự thỏa mãn, bạn cần hỏi vài câu hỏi

ñể bao trùm các khía cạnh khác nhau vấn ñề của khái niệm và chứng minh rằng các câu ñược hỏi thật sự ño lường nó Trong trường hợp này, giá trị khó xác ñịnh hơn

Xin nhớ rằng, khái niệm giá trị chuẩn xác chỉ thích hợp với một công

cụ cụ thể nào ñó và nó là một trạng thái lý tưởng mà những nhà nghiên cứu nhắm ñạt tới

11.3 CÁC LOẠI GIÁ TRỊ

Có ba loại giá trị:

1 Giá trị bề mặt và nội dung;

2 Giá trị dự báo và ñồng quy;

3 Giá trị cấu trúc

11.3.1 Giá trị bề mặt và giá trị nội dung

Nhận xét rằng một công cụ ñang ño lường cái mà nó ñịnh làm, ñầu tiên, phải dựa trên mối liên hệ logic giữa các câu hỏi và các mục tiêu của nghiên cứu Vì thế, một trong những ưu ñiểm chính của loại giá trị này là nó

dễ dùng Từng câu hỏi hay ñề mục trong thang ñánh giá phải có mối liên hệ hợp lý với một mục tiêu nào ñó Việc xác ñịnh mối liên hệ này ñược gọi là

giá trị bề mặt Việc các câu hỏi hay ñề mục toàn bộ vấn ñề hay thái ñộ ñang

ước lượng cũng quan trọng tương đương Việc đánh giá các mục của cơng

cụ theo khía cạnh này được gọi là giá trị nội dung Thêm nữa, sự bao trùm

của vấn đề hay thái độ này phải cân bằng, đĩ là, từng khía cạnh nên cĩ được trình bày đầy đủ và giống nhau trong các câu hỏi hay các mục Giá trị nội dung được xét đốn trên cơ sở phạm vi mà những nhận định hay câu hỏi đại diện vấn đề được ước lượng, khi được xét đốn bởi những nhà nghiên cứu

và các chuyên gia trong lĩnh vực này Dù dễ đưa ra lý lẽ hợp lý để xác định giá trị, vẫn cĩ vài khĩ khăn cụ thể:

1 Sự suy đốn dựa trên logic khách quan, do đĩ, ta khơng thể rút ra các kết luận rõ ràng Những người khác nhau cĩ những quan điểm khác nhau về giá trị nội dung và bề mặt của một cơng cụ

2 Phạm vi mà các câu hỏi phản ánh mục tiêu của một nghiên cứu cĩ thể khác nhau Nếu nhà nghiên cứu thay thế một câu hỏi này bằng một câu hỏi khác, độ vững chắc của mối liên hệ cĩ thể bị thay đổi Do vậy, giá trị hay hồn cảnh của nĩ cĩ thể thay đổi theo các câu hỏi được lựa chọn cho một cơng cụ nào đĩ

11.3.2 Giá trị dự báo và giá trị đồng quy

“Trong trường hợp khi một thang đánh giá được phát triển như một chỉ số của một số tiêu chuẩn quan sát, giá trị của thang đánh giá cĩ thể được điều tra bằng cách xem xét một chỉ số hoạt động tốt như thế nào” (Moser và Kalton, 1971) Giả sử bạn đang phát triển một cơng cụ để xác định sự thích hợp của các ứng cử viên cho một vị trí nghề nghiệp Giá trị của cơng cụ cĩ thể được xác định bằng cách so sánh nĩ với một hình thức đánh giá khác, ví

dụ, bằng một nhà tâm lý học, hoặc với một quan sát trong tương lai các ứng

cử viên này làm cơng việc tốt như thế nào Nếu cả hai đánh giá tương tự nhau, cơng cụ được dùng để đánh giá cĩ thể được cho rằng cĩ giá trị cao

hơn Những cách đánh giá này xác định hai loại giá trị: dự báo và giá trị đồng quy

Giá trị dự báo được quyết định bởi mức độ một cơng cụ dự báo kết quả nào đĩ

Giá trị ựồng quy ựược ựánh giá bởi việc công cụ ựó so sánh với một hình thức ựánh giá khác ựã ựồng thời làm tốt như thế nào

ỘCó thể diễn ựạt có giá trị dự báo dưới dạng hệ số tương quan giữa tình huống ựược dự báo và các tiêu chuẩn Một hệ số như vậy ựược gọi là

hệ số giá trịỢ (Burns, 1994)

11.3.3 Giá trị cấu trúc

Giá trị cấu trúc là một kỹ thuật tinh tế hơn ựể xác ựịnh giá trị của một công cụ Nó dựa trên các quy trình thống kê Nó ựược ựịnh rõ bằng cách xác ựịnh chắc chắn ựóng góp của từng cấu trúc ựến biến tổng quan sát ựược của một hiện tượng

Giả sử rằng bạn quan tâm ựến việc thực hiện một nghiên cứu ựể tìm ra mức ựộ thỏa mãn công việc giữa nhân viên và các tổ chức Bạn xem xét tình trạng, bản chất công việc, tiền công như là ba yếu tố quan trọng nhất chỉ thị

sự thỏa mãn trong công việc Từ ựó, bạn thiết lập các câu hỏi nhằm xác ựịnh chắc chắn, cân nhắc ựến tầm quan trọng của từng yếu tố ựến sự thỏa mãn trong công việc ựó Sau khi thử trước hoặc phân tắch số liệu, bạn dùng các quy trình thống kê ựể xác ựịnh ựóng góp của từng cấu trúc (hiện trạng chất thải, sức chịu tải ô nhiễm, bản chất thành phần môi trường, khả năng tự làm sạch ) ựến biến tổng (mức ựộ thỏa mãn chọn phương pháp xử lý hay quản

lý chất thải) đóng góp của từng yếu tố ựến biến tổng là một chỉ số về mức

ựộ giá trị của công cụ Biến này càng nhận ựược nhiều sự ựóng góp của các cấu trúc, thì giá trị này của công cụ càng cao

Một trong những bất lợi chắnh của giá trị cấu trúc là người nghiên cứu phải biết các quy trình thống kê toán học phù hợp và cần thiết (xem phần sau)

11.4 KHÁI NIỆM VỀ đỘ TIN CẬY CỦA CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU

Chúng ta sử dụng Ộựộ tin cậyỢ rất thường xuyên trong cuộc sống Khi chúng ta nói người này ựáng tin, chúng ta hàm ý gì? Chúng ta hàm ý là

người đĩ cĩ thể trơng cậy được, nhất quán, cĩ thể đốn trước được, khơng

dễ thay đổi và trung thực

Khái niệm độ tin cậy cĩ liên quan đến cơng cụ nghiên cứu cĩ nghĩa tương tự: nếu một cơng cụ nghiên cứu nhất quán và ổn định, và do vậy, cĩ thể dự đốn được và chính xác, ta nĩi nĩ đáng tin Mức độ thích hợp và ổn định của cơng cụ càng lớn, nĩ càng cĩ độ tin cậy cao Do đĩ, “một thang

đánh giá hay một phép thử đáng tin đến phạm vi mà việc lặp lại đo lường

ở cùng một điều kiện khơng đổi, sẽ cho cùng một kết quả” (Moser và

Kalton, 1989: 353)

Khái niệm độ tin cậy cùa một cơng cụ nghiên cứu cĩ thể được nhìn từ

hai khía cạnh: ðộ tin cậy được đến đâu và độ khơng thể tin cậy được đến

đâu?

Khía cạnh đầu nhắm tới khả năng của một cơng cụ để thu được những đo lường nhất quán Khi bạn thu thập cùng một bộ thơng tin hơn một lần, sử dụng cùng cơng cụ, ra cùng kết quả, dưới cùng điều kiện như nhau, cơng cụ này được coi là đáng tin cậy Khía cạnh thứ hai nhắm tới mức độ khơng nhất quán trong việc đo lường do một cơng cụ thực hiện, đĩ là, mức

độ sai biệt trong việc đo lường khi bạn thu thập cùng một tập số liệu hơn một lần, dùng cùng cơng cụ trong cùng những điều kiện tương tự Vì thế, mức độ khơng nhất quán trong các đo lường khác nhau là một chỉ số mức khơng chính xác “Sai lầm” này phản ánh sự khơng đáng tin cậy của một cơng cụ Do vậy, khả năng tin cậy là sự đúng đắn hay độ chính xác trong việc đo lường do một cơng cụ nghiên cứu thực hiện Mức độ “sai lầm” trong việc đo lường càng thấp, khả năng tin cậy càng cao

Chúng ta hãy lấy một ví dụ, giả sử bạn phát triển một bản câu hỏi để xác định chắc chắn nạn xả rác trong một cộng đồng nào đĩ Bạn dùng bản câu hỏi này và nhận thấy nạn xả rác phổ biến ở mức độ, ví dụ, là năm phần trăm tổng số gia đình Nếu bạn làm như vậy với một cuộc điều tra khác dùng cùng một bản câu hỏi, trên cùng một dân số dưới cùng một điều kiện, và khám phá

ra mức độ xả rác trong cộng đồng ấy, ví dụ, mười lăm phần trăm, bản câu hỏi

ñó không thể ñưa ra một kết quả có thể so sánh ñược, ñiều ñó có nghĩa là nó không ñáng tin Sự khác biệt giữa hai tập kết quả càng ít, khả năng tin cậy của công cụ càng cao Một số ví dụ khác, bạn phân tích hàm lượng kim loại nặng trong môi trường nước bằng phương pháp “kích hoạt nơtron, sau 3 lần phân tích cùng một mẫu nước nhưng sai số lớn hơn 7%, ta nói phương pháp này không ñáng tin cậy

11.5 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ðẾN KHẢ NĂNG TIN CẬY CỦA MỘT CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU

Trong các môn quản lý môi trường cũng như sinh thái nhân văn khó

có thể có một công cụ nghiên cứu có ñộ tin cậy 100 phần trăm, không chỉ do trên thực tế không có một công cụ ño có ñộ chính xác tuyệt ñối như vậy, mà còn do nghiên cứu của bạn khó có khả năng khống chế các yếu tố môi trường ngoại cảnh ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy Một vài trong các yếu tố

Tâm trạng người trả lời – một sự thay ñổi trong tâm trạng người trả lời khi trả lời các câu hỏi có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy của công

cụ ñó

Bản chất của giao tiếp – trong một tình huống phỏng vấn, giao tiếp giữa người ñược phỏng vấn và phỏng vấn viên có thể ảnh hưởng rất lớn ñến phản hồi Trong suốt quá trình lập lại phỏng vấn, các câu trả lời ñưa ra có

thể khác nhau do sự thay ñổi trong giao tiếp, mà nó có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy

Ảnh hưởng hồi quy của một công cụ – khi một công cụ nghiên cứu ñược dùng ñể ño lường các thái ñộ ñối với một vấn ñề, một số người trả lời, sau khi bộc lộ quan ñiểm của mình, có thể cảm thấy mình quá tiêu cực hoặc quá tích cực ñối với vấn ñề ñó Lần thứ hai, họ có thể biểu ñạt quan ñiểm của mình khác ñi, làm ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy

11.6 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ðỊNH KHẢ NĂNG TIN CẬY CỦA MỘT CÔNG CỤ

Có một số cách xác ñịnh khả năng tin cậy của một công cụ Các quy trình khác nhau này có thể ñược phân làm hai nhóm:

1 Các quy trình nhất quán bên ngoài

2 Các quy trình nhất quán bên trong

11.6.1 Các quy trình nhất quán bên ngoài

Các quy trình nhất quán bên ngoài so sánh các kết quả thử tích lũy với nhau như một cách thức xác ñịnh khả năng tin cậy của một ño lường Hai phương pháp ñó như sau:

Thử/thử lại – ñây là một phương pháp thường ñược dùng ñể xác ñịnh khả năng tin cậy của một công cụ nghiên cứu Trong phép thử / thử lại (phép thử có thể lập lại), một công cụ ñược dùng một lần, và lần nữa, ở các ñiều kiện giống nhau hoặc tương tự Tỷ số giữa các ñiểm số của thử và thử lại (hoặc tất cả sự phát hiện khác, ví dụ, sự phổ biến của nạn xả rác nơi công cộng, một bệnh môi trường hoặc một tỷ lệ bệnh do ngộ ñộc môi trường) là chỉ số của khả năng tin cậy của công cụ ñó Giá trị của tỷ số càng lớn, khả năng tin cậy của công cụ càng cao

Phương trình:

do vậy, tránh các khó khăn nảy sinh, khi ta dùng các công cụ khác

Nhược ñiểm chính là một người trả lời có thể nhớ lại những trả lời mà người phỏng vấn ñã ñưa ra ở lần ñầu, mà nó có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy của công cụ Khi một công cụ tác ñộng trở lại bản chất (khi công cụ chỉ cho người trả lời về cái người nghiên cứu ñang tìm kiếm), phương pháp này sẽ không cung cấp một sự ñánh giá chính xác về khả năng tin cậy của

nó Một cách vượt qua trở ngại này là tăng quãng thời gian giữa hai lần thử, nhưng ñiều này có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy vì những lý do khác, như sự chín chắn của người trả lời, việc khó có thể có những ñiều kiện tương tự như những ñiều khiển khi ta thực hiện cuộc phỏng vấn ñầu

Các dạng song song của cùng phép thử – trong quy trình này, người nghiên cứu xây dựng hai công cụ ñể ño lường cùng một hiện tượng Hai công cụ này ñược áp dụng cho hai nhóm quần thể nghiên cứu tương tự Các kết quả thu ñược từ một phép thử có thể ñem so sánh với những gì thu ñược

từ cái còn lại Nếu chúng tương tự nhau, ta cho rằng các công cụ này ñáng tin cậy

Ưu ñiểm chính của quy trình này là chúng ta không chịu ñựng những vần ñề do việc gợi nhớ lại ñã thấy trong trong quy trình thử/thử lại Ngoài

ra, ta không yêu cầu một quãng thời gian giữa hai lần thử Nhược ñiểm là

người nghiên cứu cần xây dựng hai công cụ, thay vì một Hơn nữa, rất khó xây dựng hai công cụ có thể so sánh ñược sự ño lường của chúng ở cùng một hiện tượng Cũng khó tương tự ñể có khả năng so sánh ñược hai nhóm dân cư và hai ñiều kiện thực hiện phép thử Ví dụ, cùng phân tích hàm lượng KLN trong ñất ta có thể dùng phương pháp quang phổ hấp thu nguyên tử ñồng thời với phương pháp “Kích hoạt nơtron” Kết quả 2 phương pháp phân tích có thể giống nhau nhưng có thể khác nhau ðiều ñó rất khó so sánh Cho nên khi có số liệu phân tích người ta luôn luôn ghi chú: theo phương pháp nào!

11.6.2 Các quy trình nhất quán bên trong

Ý tưởng phía sau của các quy trình nhất quán bên trong là các mục ño lường cùng một hiện tượng sẽ cho các kết quả tương tự Phương pháp sau thường ñược dùng ñể ước lượng khả năng tin cậy của một công cụ

Kỹ thuật cắt ñôi – kỹ thuật này ñược thiết kế ñể làm tương quan phân nửa của các mục với phân nửa còn lại và nó thích hợp cho các công cụ

ño lường thái ñộ cho một vấn ñề hay hiện tượng Các câu hỏi hoặc nhận ñịnh ñược chia ñôi theo cách ñể bất kỳ hai câu hỏi hoặc nhận ñịnh ñể ño lường cùng một khía cạnh thành hai nửa khác nhau Các ñiểm có ñược bằng cách làm hai nửa này tương quan với nhau Khả năng tin cậy ñược tính toán bằng cách dùng “tương quan moment sản phẩm” giữa số ñiểm thu ñược từ hai nửa này Vì tương quan moment sản phẩm ñược tính toán chỉ dựa trên một nửa công cụ, ñể ñánh giá khả năng tin cậy của toàn bộ, nó cần phải ñược chỉnh sửa Nó ñược biết như khả năng tin cậy ñược tăng cường Khả năng tin cậy ñược tăng cường cho toàn bộ công cụ ñược tính toán bằng một công thức ñược gọi là công thức Spearman-Brown (Sẽ ñược giới thiệu kỹ hơn ở tập 2)

TIỀU KẾT

Khái niệm giá trị ñề cập ñến chất lượng và có thể ñược áp dụng cho bất kỳ khía cạnh nào của quá trình nghiên cứu ðối với các quá trình ước

lượng, nĩ liên quan đến việc liệu cơng cụ nghiên cứu cĩ đo lường cái mà nĩ tạo ra để đo Cĩ hai cách tiếp cận được dùng để xác định giá trị của một cơng cụ: xác định mối liên hệ logic giữa các mục tiêu của nghiên cứu và các câu hỏi được dùng trong một cơng cụ, và việc dùng các phân tích thống kê

để chúng minh mối liên hệ này Cĩ ba loại giá trị: bề mặt và nội dung, đồng quy và dự đốn, và giá trị cấu trúc

Khả năng tin cậy của một cơng cụ đề cập đến khả năng tạo ra các đo lường nhất quán ở những điều kiện giống hoặc tương tự nhau cho cùng đối tượng quần thể nghiên cứu và thu được các kết quả tương tự, chúng ta nĩi rằng cơng cụ này “đáng tin” Các kết quả càng tương tự nhau, khả năng tin cậy càng lớn Chúng ta cĩ thể nhìn khả năng tin cậy từ hai phía: khả năng tin cậy (mức độ chính xác) và khả năng khơng thể tin cậy (mức độ khơng chính xác) Trong nghiên cứu đầu trọc quản lý mơi trường, sự mơ hồ trong

từ ngữ của các câu hỏi, thay đổi hồn cảnh thu thập số liệu, tâm trạng người trả lời khi cung cấp thơng tin, bản chất của giao tiếp giữa phỏng vấn viên và người được phỏng vấn, và ảnh hưởng thối bộ của một cơng cụ, là những yếu tố cĩ thể ảnh hưởng đến khả năng tin cậy của một cơng cụ nghiên cứu

Cĩ những quy trình nhất quán bên ngồi và bên trong để xác định khả năng tin cậy Thử/ thử lại và các thể song song của cùng một phép thử là hai quy trình xác định khả năng tin cậy bên ngồi của mọt cơng cụ, trong khi kỹ thuật cắt nửa được phân loại về các quy trình nhất quán bên trong

Câu hỏi:

1 Giả thiết là gì?

2 Các chức năng của một giả thiết là gì?

3 ðặc điểm của một giả thiết là gì?

4 Cĩ bao nhiêu loại giả thiết? nĩi rõ từng loại giả thiết?

5 Sai sĩt trong việc kiểm tra một giả thiết là gì?

6 Mối quan hệ giữa giả thiết và khoa học là gì?

7 Cách đặt một giả thiết là gì?

8 Tiêu chuẩn chủ đạo trong một giả thiết nghiên cứu là gì?

9 Phán đốn trong giả thiết nghiên cứu khoa học cần phải đảm bảo yêu cầu gì?

10 Phán đốn trong giả thiết nghiên cứu khoa học chia làm mấy loại? Tài liệu tham khảo:

1. VŨ CAO ðÀM, 2003, Phương Pháp Luận Nghiên Cứu Khoa Học,

Nhà xuất bản KH & KT Hà Nội

2. NGUYỄN NGỌC KIỂNG, 1996, Thống kê học trong nghiên cứu khoa học, NXB Giáo Dục

3. NGUYỄN VĂN LÊ, 2001, Phương pháp luận nghiên cứu khoa học,

NXB Giáo Dục

4. TRUNG NGUYÊN, 2005, Phương Pháp Luận Nghiên Cứu Khoa Học (Cẩm nang hướng dẫn từng bước dành cho người bắt đầu) Nhà

xuất bản Lao động - Xã hội Hà Nội

5. NGUYỄN THANH PHƯƠNG, 2000, Bài giảng mơn phương pháp nghiên cứu khoa học, ðại Học Cần Thơ

6. PGS.TS Nguyễn Bảo Vệ, ThS Nguyễn Huy Tài, Giáo trình phương pháp nghiên cứu khoa học – ðại học Cần Thơ

7. DƯƠNG THIỆU TỐNG, 2002, Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Giáo Dục và Tâm Lý, Nhà xuất bản ðại Học Quốc Gia TP Hồ

Chí Minh Hồ Chí Minh

CHƯƠNG 12 LẤY MẪU

12.1 KHÁI NIỆM LẤY MẪU

Chúng ta lấy một ví dụ đơn giản để giải thích khái niệm lấy mẫu Giả

sử bạn muốn ước lượng chiều cao trung bình của một luống ngơ Cĩ hai cách làm điều đĩ Phương pháp thứ nhất là bạn đo tất cả các cây ngơ trong luống đĩ cộng lại, rồi chia cho số lượng cây ngơ trong luống đĩ (định nghĩa trung bình) Phương pháp thứ hai là chọn một số cây đại diện, đo, cộng lại, rồi chia cho số cây đã đo, cĩ thể cho phép bạn dự đốn chiều cao trung bình của cây ngơ trên cả luống Ví dụ khác: giả sử bạn muốn biết thu nhập trung bình của các gia đình trong một thành phố Bạn cĩ thể theo các quy trình nêu trên, nhưng hãy tưởng tượng cơng sức và nguồn lực cần tiết

để đi đến từng gia đình trong thành phố tìm hiểu thu nhập của họ! Bạn cĩ thể theo cách thứ hai, bằng cách chọn vài gia đình để làm nền cho yêu cầu của mình và sau đĩ lập một dự đốn cho thu nhập trung bình của các gia đình trong thành phố Một ví dụ nữa là kết quả một cuộc bầu cử: kết quả sẽ được quyết định sau khi bỏ phiếu vào ngày bầu cử, nhưng người ta thường

dự đốn kết quả dựa trên những cuộc thăm dị ý kiến Những thăm dị dựa trên một nhĩm người rất nhỏ được hỏi về ưu tiên bỏ phiếu của họ Dựa trên những kết quả này, người ta đưa ra dự đốn về kết quả

Do vậy, lấy mẫu là một quá trình chọn lựa một (hoặc một vài) mẫu từ một tập hợp lớn hơn (Dân số lấy mẫu) để tạo ra những dự đốn hay dự báo

về một sự thật, tình trạng hay kết quả của tập hợp lớn hơn đĩ Một mẫu là một tập hợp con của quần thể nghiên cứu mà bạn quan tâm

Hình 12.1 Khái niệm lấy mẫu

Quá trình chọn mẫu đại diện từ tồn bộ quần thể cĩ những ưu và nhược điểm Ưu điểm là nĩ tiết kiệm thời gian cũng như các nguồn lực tài chính và nhân sự Tuy thế, nhược điểm là bạn khơng tìm được số liệu thực

tế về các đặt điểm của mà bạn quan tâm, mà chỉ cĩ thể dự đốn hoặc dự báo chúng Do đĩ, cĩ thể tồn tại sai lầm trong dự đốn của bạn

Do vậy, lấy mẫu là một sự đánh đổi giữa được và mất Trong khi về một mặt nào đĩ, bạn tiết kiệm được thời gian và nguồn lực, bạn cĩ thể làm tổn hại đến mức độ chính xác của những cái bạn tìm được Thơng qua việc lấy mẫu, bạn khơng chỉ đánh giá được tình huống thực tế phổ biến trong tồn bộ quần thể từ mẫu được rút ra Nếu bạn xác định chắc chắn phần thơng tin từ dân số mẫu tổng cộng và nếu phương pháp điều tra của bạn là đúng, những cái bạn tìm được sẽ khá đúng Tuy vậy, nếu bạn chọn mẫu và dùng nĩ như cơ sở để từ đĩ đánh giá tình trạng trong tồn bộ quần thể, cĩ khả năng cĩ sai lầm

12.2 HỆ THỐNG THUẬT NGỮ TRONG VIỆC LẤY MẪU

Một lần nữa, chúng ta hãy xem xét lại các ví dụ được dùng ở trên Mục tiêu của chúng ta là tìm ra chiều cao trung bình của cây ngơ trong

Mẫu Dân số lấy mẫu

Tìm ra thống kê mẫu

luống, thu nhập trung bình của các gia đình sống trong thành phố, kết quả bầu cử cĩ thể xảy ra của một tỉnh hay một quốc gia cụ thể nào đĩ Giả sử rằng, chúng ta chọn phương pháp thứ hai, đĩ là, chúng ta chọn lựa một số cây đại diện hay khu vực bầu cử, để đạt được các mục tiêu trên

Quần thể nghiên cứu–luống ngơ /thành phố/khu vực bầu cử để từ

đĩ, bạn cĩ thể chọn ra một số cây ngơ/gia đình/cử tri để làm mẫu đủ đại diện cho cả quần thể nghiên cứu đĩ

Mẫu – nhĩm nhỏ cây ngơ, gia đình, hoặc cử tri để từ đĩ bạn thu lượm thơng tin tạo nên dự đốn về tuổi trung bình, thu nhập trung bình hay kết quả bầu cử

Kích thước mẫu – Số lượng cây ngơ, gia đình, cử tri để bạn thu thập thơng tin từ đĩ

Kiểu lấy hay chiến lược lấy mẫu - cách chúng ta chọn cây, gia đình, hay cử tri

ðơn vị mẫu – từng cây, gia đình hay cử tri tạo nền tảng cho việc chọn mẫu

Khung của mẫu – một danh sánh nhận diện từng cây, gia đình hay

cử tri

Thống kê mẫu – những cái bạn tìm được trên cơ sở thơng tin thu được

từ những người trả lời (mẫu) ví dụ, chiều cao trung bình cây ngơ (tính tốn từ thơng tin thu được từ những cây ngơ được đo); thu nhập trung bình của các gia đình trong thành phố (tính tốn từ thơng tin thu được từ những gia đình tham gia vào nghiên cứu của bạn) và kết quả bầu cử kỳ vọng (từ những phản hồi thu được từ những người được hỏi) Thống kê mẫu là cơ sở để dự báo mức phổ biến của một tính chất nào đĩ trong quần thể nghiên cứu

Các thơng số hay trung bình quần thể – những đặc điểm quần thể bạn muốn điều tra, là chiều cao cây ngơ, thu nhập trung bình của các gia đình sống trong một thành phố, và kết quả kỳ vọng của cuộc bầu cử

12.3 NGUYÊN TẮC LẤY MẪU

Cĩ ba nguyên tắc cơ bản trong lý thuyết lấy mẫu ðể giải thích rõ những nguyên tắc này, chúng ta lấy một ví dụ rất đơn giản Giả sử cĩ 4 điểm lấy mẫu ơ nhiễm nước sơng Sài gịn: A, B, C và D A 180mg BOD/l , B:

200, C: 230 và D: 250 Khi bạn biết được độ ơ nhiễm BOD của từng điểm

lấy mẫu, bạn cĩ thể tìm ra (tính tốn ra) độ ơ nhiễm trung bình của dịng

sơng Sài Gịn bằng cách cộng 180+200+230+250 và chia cho 4 Ta cĩ độ ơ nhiễm trung bình của A, B, C và D là 215 mg BOD/l

Bây giờ giả sử chúng ta muốn chọn ra một mẫu gồm hai điểm lấy mẫu

để đưa ra một dự đốn về ơ nhiễm trung bình của bốn điểm Nếu theo lý thuyết xác suất, chúng ta cĩ 6 tổ hợp của hai phần tử: A và B; A và C; A và D; B và C; B và D và C và D Chúng ta lấy từng cặp này ra để tính trung bình mẫu:

và được gọi là sai lầm mẫu Một lần nữa, độ lớn của sai lầm mẫu thay đổi

đáng kể Chúng ta hãy lưu tâm đến khác biệt trong thống kê mẫu và trung bình quần thể cho từng cái của sáu ví dụ này

Bảng 12.1 Sai biệt giữa các thống kê mẫu và trung bình quần thể nghiên

cứu

Mẫu

Trung bình mẫu (Thống kê mẫu) (1)

Trung bình quần thể (Thông số quần thể)

(2)

Khác biệt giữa (1) và (2)

Phân tích này gợi ý một nguyên tắc rất quan trọng trong việc lấy mẫu

Nguyên tắc một – Trong phần lớn các trường hợp khi ta thực hiện

việc lấy mẫu, có sự khác biệt giữa thống kê mẫu và trung bình thực của quần thể nghiên cứu mà nó có thể là do việc chọn lựa các phần tử của mẫu

ðể hiểu nguyên tắc thứ hai, chúng ta hãy tiếp tục ví dụ trên nhưng thay mẫu gồm hai phần tử bằng mẫu chứa ba phần tử Ta có thể rút ra bốn tổ hợp:

Bảng 12.2 Sai biệt giữa các thống kê mẫu và trung bình quần thể

nghiên cứu

Mẫu Trung bình mẫu

(1)

Trung bình quần thể nghiên cứu (2)

Khác biệt giữa (1) và (2)

Nguyên tắc hai – Kích cỡ mẫu càng lớn, độ chính xác cho dự đốn

của trung bình dân số càng cao

Nguyên tắc thứ ba của việc lấy mẫu đặc biệt quan trọng vì nĩ là cơ

sở cho một số chiến lược lấy mẫu ðể hiểu rõ nguyên tắc này, chúng ta hãy cùng tiếp tục ví dụ trên nhưng dùng số liệu hơi khác đi một chút Giả

sử mức độ ơ nhiễm của bốn vị trí này khác nhau đánh kể: A = 180

B = 260 C = 320 và D = 400 Nĩi cách khác, chúng ta hình dung một dân

số, nơi mà mức độ ơ nhiễm một khúc sơng chúng làm ta quan tâm – khác nhau đáng kể

Chúng ta thực hiện cùng một quy trình, chọn mẫu cĩ hai ví trí và sau

đĩ là mẫu cĩ ba ví trí Nếu chúng ta thực hiện cùng quy trình đã mơ tả ở trên, chúng ta sẽ nhận thấy sự khác biệt về ơ nhiễm trung bình trong trường

hợp mẫu có hai ñiểm lấy, biến thiên giữa –70 và +70mg/l BOD, và trong trường hợp mẫu có ba phần tử, biến thiên giữa –36,7 và +36,7 Trong cả hai trường hợp, ñoạn sai biệt ñều lớn hơn những tính toán trước ñây ðiều này

là do sự sai biệt lớn hơn về ñộ ô nhiễm giữa 4 vị trí khác nhau Hay nói cách khác, dân số mẫu có sự không ñồng nhất lớn hơn về ñộ ô nhiễm

Nguyên tắc ba – với một kích cỡ mẫu cho trước, sự sai biệt trong

một biến số ñược nghiên cứu trong tập hợp càng lớn, thì sự khác biệt giữa thống kê mẫu và trung bình thật sự của tập hợp càng lớn

Việc nhớ những nguyên tắc này rất quan trọng khi bạn ñang quyết ñịnh kích cỡ mẫu cần thiết cho một mức chính xác cụ thể, và cho một chiến lược lấy mẫu thích hợp nhất cho nghiên cứu của mình

12.4 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ðẾN NHỮNG KẾT LUẬN RÚT

RA TỪ MẪU

Những nguyên tắc trên gợi ý rằng có hai yếu tố ảnh hưởng ñến ñộ tin cậy của các kết luận rút ra từ một mẫu nào ñó

1. Kích cỡ mẫu – những cái tìm ñược dựa trên những mẫu lớn hơn có

ñộ tin cậy cao hơn khi dựa trên các mẫu nhỏ Một quy tắc là khi kích cỡ mẫu càng lớn, ñộ chính xác càng cao

2. Quy mô của biến số mẫu – sự biến thiên của ñặc tính ñang nghiên

cứu trong tập hợp càng lớn, tính không chắc chắn càng cao (theo từ chuyên môn, với một kích cỡ mẫu cho trước, trong các ước lượng của bạn, ñộ lệch chuẩn càng lớn, sai số chuẩn càng cao) Nếu một tập hợp ñồng nhất về ñặc tính ñược nghiên cứu, một mẫu nhỏ cũng có thể cho ước lượng khá tốt, nhưng nếu nó không ñồng nhất (CV lớn), ñể có cùng một ñộ chính xác như vậy, bạn cần chọn mẫu có kích thước lớn hơn ðương nhiên, nếu mọi phần

tử trong tập hợp giống nhau, thì việc chọn lực, ngay cả chỉ một phần tử thôi cũng sẽ cho ra ước lượng hòn toàn chính xác Nguyên tắc: với kích cỡ mẫu cho trước, ñộ biến thiên của của ñặc ñiểm ñang ñược nghiên cứu trong tập hợp càng cao, tính không chắc chắn càng lớn

12.5 CÁC MỤC TIÊU TRONG VIỆC CHỌN MẪU

Trong việc chọn mẫu, hãy luôn cố gắng:

ðạt ñộ chính xác cao nhất trong các ước lượng của bạn với một kích cỡ mẫu cho trước

Tránh ñịnh kiến trong việc chọn mẫu

ðịnh kiến trong việc chọn mẫu có thể có nếu:

+ Lấy mẫu bằng một phương pháp ngẫu nhiên nào ñó, ví dụ, nếu sự chọn lựa bị ảnh hưởng cố ý hay vô thức của chọn lựa của con người

+ Khung của mẫu – danh sách, danh mục hoặc các ghi chép tập hợp quần thể khác – ñược dùng như nền tảng của việc chọn lựa, không bao hàm quần thể mẫu một cách chính xác và ñầy ñủ

+ Một bộ phận của quần thể mẫu không thể tìm ra hoặc từ chối cộng tác

12.6 CÁC HÌNH THỨC LẤY MẪU

Các chiến lược lấy mẫu có thể ñược phân loại thành 3 nhóm khác nhau:

Các kiểu lấy mẫu xác suất ngẫu nhiên;

Các kiểu lấy mẫu xác suất không ngẫu nhiên; và

Các kiểu lấy mẫu “hỗn hợp”

ðể hiểu rõ các kiểu này, ta sẽ thảo luận từng cái riêng biệt

12.7 CÁC KIỂU LẤY MẪU XÁC SUẤT NGẪU NHIÊN

Với kiểu lấy mẫu ñược gọi là mẫu xác suất hay ngẫu nhiên, mỗi phần

tử trong tập hợp ñều có cơ hội tương ñương và ñộc lập nhau trong quá trình

sự chọn lựa ðiều ñó nói rằng xác suất lựa chọn của mỗi phần tử trong tập hợp là giống nhau, có nghĩa là, việc chọn lựa một phần tử trong mẫu không

bị ảnh hưởng bởi các cân nhắc khác như sự ưa thích cá nhân Khái niệm

ñộc lập có nghĩa rằng, việc chọn lựa một phần tử này không tùy thuộc vào việc chọn lựa phần tử khác trong việc lấy mẫu: sự lựa chọn hay từ chối của một phần tử không bị ảnh hưởng bởi việc gộp vào hay bị loại trừ của một cái khác ðể giải thích khái niệm này, chúng ta hãy quay về ví dụ về lớp học

Giả sử có 80 sinh viên trong lớp Giả thiết rằng 20 trong số họ từ chối tham gia nghiên cứu Bạn muốn toàn bộ tập hợp 80 sinh viên trong nghiên cứu của bạn nhưng 20 từ chối tham dự, bạn chỉ có thể sử dụng một mẫu 60

20 sinh viên từ chối tham gia có thể có tình cảm mạnh mẽ với các vấn ñề bạn ñang khảo sát, nhưng những gì bạn tìm ñược không phản ánh quan ñiểm của họ Việc loại họ ra khỏi nghiên cứu của bạn có nghĩa rằng từng người trong 80 sinh viên không có ñược cơ hội ñược lựa chọn như nhau Do vậy, mẫu của bạn không ñai diện cho toàn bộ lớp

Cũng có thể áp dụng tương tự cho một cộng ñồng Trong một cộng ñồng, ngoài việc từ chối tham gia, chúng ta giả sử rằng bạn không thể ñịnh danh tất cả cư dân số trong cộng ñồng Nếu một phần lớn cư dân không thể ñược bao gồm trong tập hợp mẫu bởi vì họ không thể nhận dạng ñược hoặc

từ chối tham gia, thì bất kỳ mẫu nào ñược rút ra cũng sẽ không cho từng phần tử trong dân số mẫu một cơ hội tương ñương nhau trong việc ñược lựa chọn trong mẫu ñó Do vậy, mẫu ñịnh lấy sẽ không ñại diện cho toàn bộ cộng ñồng

ðể hiểu rõ khái niệm về cơ hội ñộc lập trong việc chọn lựa, chúng ta hãy giả sử rằng ta ñang ñiều tra ñề tài môi trường nhân văn Trong quá trình lấy mẫu có năm sinh viên trong lớp là bạn rất thân Nếu một trong số họ ñược lựa chọn nhưng từ chối tham gia vì bốn người còn lại không ñược lựa chọn, và do ñó, bạn bị ép buộc phải chọn cả năm hoặc không có ai cả thì mẫu của bạn sẽ không ñược coi là một mẫu ñộc lập vì việc lựa chọn một người này tùy thuộc vào sự lựa chọn những người khác Việc tương tự cũng

có thể xảy ra trong một cộng ñồng khi một nhóm nhỏ nói rằng hoặc tất cả bọn họ hoặc không một ai trong họ sẽ tham gia vào nghiên cứu Trong

trường hợp này, bạn bị buộc phải bao gồm hoặc loại bỏ một phần của dân số mẫu, mẫu này không ñược xem là ñộc lập và do vậy, không ñại diện cho dân số ñược lấy mẫu

Một mẫu có thể ñược xem là một mẫu xác suất (ngẫu nhiên) và do thế, ñại diện cho dân số ñang ñược nghiên cứu khi thỏa mãn cả hai ñiều kiện này Nếu không, có thể có ñịnh kiến ñịnh kiến trong nghiên cứu

Có hai ưu ñiểm của mẫu xác xuất ngẫu nhiên:

Vì nó ñại diện cho toàn bộ dân số mẫu, các suy luận rút ra từ những mẫu như vậy có thể ñược tổng quát hóa cho toàn bộ tập hợp ñược lấy mẫu

Vài phép thử thống kê dựa trên lý thuyết xác suất chỉ có thể ñược dùng cho số liệu ñược thu thập từ các mẫu ngẫu nhiên

12.8 CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MỘT MẪU NGẪU NHIÊN

Trong các phương pháp mà bạn có thể dùng ñể chọn lựa một mẫu ngẫu nhiên, có ba cách thường dùng nhất, ñó là:

Rút thăm – nếu tập hợp gốc của bạn nhỏ, một cách dễ là bằng cách dùng các mảnh giấy rời, ñánh số cho từng phần tử, cho tất cả mảnh giấy vào trong một hộp, ñoạn nhặt chúng lên từng miếng một mà không nhìn Cho ñến khi số mảnh giấy tương ñương với kích cỡ mẫu bạn quy ñịnh trước Phương pháp này ñược dùng trong xổ số

Các chương trình máy tính

Bản các số ngẫu nhiên – phần lớn các sách về phương pháp luận nghiên cứu và xác suất bao giờ cũng có một bảng các số ñược tạo ngẫu nhiên trong phần phụ lục (ví dụ, xem bảng 12.3) Bạn có thể dùng các bản

ñó theo quy trình ñược mô tả trong bảng này Quy trình chọn lựa mẫu bằng cách dùng một bảng các số ngẫu nhiên như sau:

Bước 1: Xác ñịnh tổng số các phần tử trong mẫu cần nghiên cứu, ví

dụ, 50, 100, 430, 795, 1265 Tổng số các phần tử trong tập hợp nghiên cứu

có thể lên ựến bốn chữ số hay hơn (nếu tập hợp gốc là 9 hoặc ắt hơn, nó là một chữ số; nếu tập hợp gốc là 99 hoặc ắt hơn, nó là hai chữ sốẦ)

Bước 2: đánh số mỗi phần tử bắt ựầu từ 1

Bước 3: Nếu bảng các số ngẫu nhiên ựược hơn một trang giấy, chọn

trang bắt ựều bằng cách ngẫu nhiên Một lần nữa, với cách ngẫu nhiên, ta chọn một dòng hay cột nào ựó làm ựiểm bắt ựầu và bắt nguồn từ ựó theo hướng ựịnh sẵn

Bước 4: Căn cứ theo số lượng chữ số của tập hợp gốc, chọn ngẫu

nhiên cùng số lượng cột hoặc dòng của các chữ số từ bảng này

Bước 5: Quyết ựịnh kắch cỡ mẫu

Bước 6: Chọn số lượng phần tử yêu cầu cho mẫu của bạn từ bản này

Nếu bạn tình cờ chọn một số hai lần, hãy bỏ nó ựi và di chuyển ựến cái kế bên điều này có thể xảy ra vì bảng các số ngẫu nhiên ựược tạo thành bằng cách lấy mẫu thay thế

Bảng 12.3 Chọn mẫu bằng cách dùng bảng các số ngẫu nhiên

Giả sử bạn chọn cột số thứ chín và ba chữ số sau cùng của cột này (ñược gạch dưới) Giả thiết rằng bạn chọn 10 phần trăm của tập hợp gốc cho mẫu của mình (25 phần tử) Chúng ta hãy ñi tới những số ñược gạch dưới trong cột thứ chín Số ñầu tiên là 049 thấp hơn 256 (tổng dân số), do ñó phần tử thứ 49 là một phần trong mẫu của bạn Số thứ hai, 319, nhiều hơn tổng số các phần tử trong tập hợp của bạn (256), do ñó, bạn không thể chấp nhận phần tử thứ 319 trong mẫu Cùng áp dụng như thế cho phần tử tiếp theo, 758, và cho năm phần tử kế tiếp nữa, 589, 507, 483, 487 và 540 Sau

540 là 232, và vì con số này nằm trong khung của mẫu, ñó có thể ñược chấp nhận như một phần của mẫu Tương tự thế, nếu bạn theo xuống cùng ba chữ

số trong cùng cột ñó, bạn chọn ra 052, 029, 065, 246, 161 trước khi bạn ñi ñến số 029 lần nữa, vì phần tử thứ 29 ñã ñược chọn rồi, hãy ñi ñến số kế tiếp

và cứ như vậy cho ñến khi chọn xong 25 phần tử Một khi bạn ñã ñi ñến

(Nguồn: Rohlf và Sokal, Các bảng thống kê, 1969, p.153)

cuối cột, bạn có thể di chuyển ñến cột kế tiếp hoặc chọn lựa ngẫu nhiên một cái khác ñể bắt ñầu quá trình chọn lựa Ví dụ, 25 phần tử sau ñược chọn từ các cột thứ chin, mười và nhì trong bảng 12.3

Bảng 12.4 Các phần tử ñược chọn bằng cách dùng bảng các số ngẫu nhiên

@ mẫu chọn từ cột thứ 2 (Nguồn: Rohlf và Sokal, 1969)

Có thể tìm thấy vài chương trình máy tính ñược dùng chọn mẫu cần thiết

12.9 SỬ DỤNG CÁC HỆ THỐNG KHÁC ðỂ CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN

Có hai cách chọn mẫu ngẫu nhiên là chọn mẫu không thay thế và chọn mẫu có thay thế

Giả sử bạn muốn chọn một mẫu 20 sinh viên từ tổng số 80, ta chọn sinh viên ñầu tiên ra khỏi lớp, thì xác suất ñể chọn sinh viên ñó là 1/80 Khi

bạn chọn sinh viên thứ nhì, chỉ có 79 còn lại trong lớp và xác suất chọn sinh viên thứ nhì này không phải là 1/80 mà 1/79 Xác suất ñể lựa chọn sinh viên tiếp theo là 1/78 Theo thời gian, bạn chọn ñược sinh viên thứ 20, xác suất

cho việc chọn anh hoặc cô ta là 1/61 Cách lấy mẫu này là lấy mẫu không thay thế Nhưng nó ngược lại ñịnh nghĩa cơ bản về sự ngẫu nhiên hóa: mỗi

phần tử ñều có cơ hội ñược chọn lựa tương ñương và ñộc lập nhau Ở hệ

thống thứ hai, ñược gọi là lấy mẫu có thay thế, phần tử ñược chọn lựa ñược

thay thế trong tập hợp nguồn, và nếu nó ñược chọn lại lần nữa, người ta bỏ

nó ñi và chọn cái kế tiếp Nếu tập hợp nguồn lớn, xác suất chọn lại cùng một phần tử là rất nhỏ

12.10 KIỂU LẤY MẪU XÁC SUẤT / NGẪU NHIÊN ðẶC TRƯNG

Có ba kiểu lấy mẫu ngẫu nhiên thường dùng

Lấy mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên (SRS) – ðây là phương pháp

chọn mẫu xác suất thường dùng nhất Theo ñịnh nghĩa của sự ngẫu nhiên hóa, bởi từng phần tử trong tập hợp ñều có một cơ hội ñược chọn lựa tương ñương và ñộc lập nhau, một mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên ñược chọn theo quy trình sau:

Bước 1: ðịnh danh các phần tử hoặc các ñơn vị lấy mẫu trong tập hợp

bằng một con số

Bước 2: Quyết ñịnh kích cỡ mẫu (n)

Bước 3: Chọn (n) bằng cách dùng cách rút thăm ngẫu nhiên, bảng các

số ngẫu nhiên hay một chương trình máy tính

ðể minh họa, chúng ta hãy lấy ví dụ về lớp học Có 80 sinh viên trong lớp, nên bước ñầu tiên là ñánh số từng sinh viên từ 1 ñến 80 Giả sử bạn quyết ñịnh chọn một mẫu có 20 phần tử bằng cách dùng phương pháp lấy mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên Ta dùng rút thăm ngẫu nhiên, bảng các số ngẫu nhiên hoặc chương trình máy tính ñể chọn ra 20 sinh viên 20 sinh viên này

sẽ là cơ sở của nghiên cứu của bạn

Lấy mẫu ngẫu nhiên theo loại – như đã nĩi, độ chính xác của các

dự đốn của bạn phụ thuộc phần lớn vào mức độ khả năng biến thiên hay sự khơng đồng nhất của các đặc điểm trong tập hợp nghiên cứu mà chúng tương quan chặt chẽ với đặc điểm bạn đang cố gắng xác định (nguyên tắc ba) Do vậy, với một kích cỡ mẫu cho trước, nếu bằng cách nào đĩ, sự bất đồng nhất trong tập hợp giảm bớt, ta sẽ cĩ những dự đốn với độ chính xác cao hơn Lấy mẫu ngẫu nhiên theo loại dựa trên lập luận này

Trong lấy mẫu ngẫu nhiên theo loại, người nghiên cứu cố gắng phân loại tập hợp theo cách mà tập hợp trong cùng một phân lớp sẽ đồng nhất về đặc điểm mà dựa vào đĩ ta phân loại Một điểm rất quan trọng là những đặc điểm được chọn làm cơ sở để phân loại cĩ thể định dạng dễ dàng trong tập hợp đĩ Ví dụ, để phân loại dân số dựa tên giới tính hơn là trên tuổi, thu nhập hoặc thái độ Việc các đặc điểm là cơ sở cho việc phân loại cĩ liên quan đến biến chính mà người nghiên cứu đang khảo sát cũng rất quan trọng Một khi tập hợp mẫu được phân chia thành các nhĩm khơng trùng lắp, nhà nghiên cứu chọn một số lượng các phần tử yêu cầu từ mỗi phân lớp bằng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên hồn tồn

Cĩ hai kiểu lấy mẫu theo loại: lấy mẫu theo loại theo tỷ lệ và khơng theo tỷ lệ

- Với lấy mẫu theo loại theo tỷ lệ, số lượng phần tử từ mỗi phân lớp cĩ liên quan từng tỷ lệ của nĩ trong tập hợp gốc được chọn, trong khi

- Phương pháp lấy mẫu theo loại khơng theo tỷ lệ, ta khơng cân nhắc tới kích cỡ của phân lớp

Quy trình cho việc chọn mẫu theo loại được trình bày theo giản đồ trong bảng 12.5

Bước 1: ðịnh danh tất cả các phần tử hoặc các đơn vị lấy mẫu trong tập hợp được lấy mẫu

Bước 2: Xác định các phân lớp khác nhau (k) mà ta muốn phân loại tập hợp vào đĩ