XSTK Ứng Dụng Trong Kinh Tế - TLU and maths ď Chuong2_HO

.3 Một số cách chọn mẫu Trần Minh Nguyệt ĐH THĂNG LONG Xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội Tháng 8 năm 2014 2 / 16 Xác định dữ liệu cần thu thập Xác định dữ liệu cần thu thập

Trang 1

.

Chương 2: THU THẬP DỮ LIỆU

Trần Minh Nguyệt

Đại học THĂNG LONG

Tháng 8 năm 2014

Trần Minh Nguyệt (ĐH THĂNG LONG) Xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội Tháng 8 năm 2014 1 / 16

Nội dung

.1 Xác định dữ liệu cần thu thập

.2 Dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp

.3 Một số cách chọn mẫu

Xác định dữ liệu cần thu thập Xác định dữ liệu cần thu thập

Khi thu thập dữ liệu cần xác định rõ:

Dữ liệu nào cần thu thập;

Thứ tự ưu tiên các dữ liệu;

Phạm vi, giới hạn dữ liệu cần thu thập

Trang 2

.

Dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu thu thập từ những nguồn sẵn có, thường là những dữ liệu đã qua tổng hợp, xử lý

Dữ liệu thứ cấp có ưu điểm là thu thập nhanh, ít tốn kém chi phí Tuy nhiên, đôi khi dữ liệu thức cấp ít chi tiết và không đáp ứng đúng nhu cầu nghiên cứu

Nguồn cung cấp dữ liệu thức cấp: Nội bộ, cơ quan thống kê nhà nước, cơ quan chính phủ, báo, tạp chí,

Dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu thu thập trực tiếp, ban đầu từ đối tượng nghiên cứu

Dữ liệu sơ cấp rất chi tiết và đáp ứng tốt nhu cầu nghiên cứu

Tuy nhiên, khi thu thập dữ liệu sơ cấp phải tốn kém thời gian và chi phí khá nhiều

Nguồn cung cấp dữ liệu sơ cấp:

Trong nghiên cứu thử nghiệm, người nghiên cứu đo đạc và thu thập dữ liệu trên các kết quả của thử nghiệm

Trong nghiên cứu quan sát, dữ liệu có thể thu thập được từ nhiều nguồn: cá nhân, gia đình, cơ quan, tổ chức, bằng các hình thức phỏng vấn trực tiếp, qua thư, điện thoại,

Một số cách chọn mẫu Mẫu ngẫu nhiên

Chọn mẫu ngẫu nhiên là quá trình lựa chọn sao cho mỗi đơn vị tổng thể có cơ hội được chọn vào mẫu như nhau

Để một mẫu đại diện được cho tổng thể thì mẫu phải được chọn ngẫu nhiên từ tổng thể

Trong các phần sau này, mỗi mẫu được chọn ra đều giả sử có được từ một quá trình chọn mẫu ngẫu nhiên

Trang 3

.

Chọn mẫu có hoàn lại và không hoàn lại

Chọn mẫu có hoàn lại là cách chọn mẫu mà mỗi đơn vị tổng thể

được chọn ra lại trả lại tổng thể

Chọn mẫu không hoàn lại là cách chọn mẫu mà mỗi đơn vị tổng

thể được chọn ra không được đặt trả lại tổng thể

Một số cách chọn mẫu Chọn mẫu có hoàn lại và không hoàn lại

Hãy xét xem trong các ví dụ sau là chọn mẫu có hoàn lại hay không hòan lại:

Chọn ngẫu nhiên 5 sinh viên từ một lớp học có 80 sinh viên

Chọn lần lượt 3 quả bóng từ một hộp chứa 10 quả bóng biết rằng mỗi lần lấy ra một bóng sau đó lại trả lại vào hộp

Chọn 5 người từ 10 người để làm 5 công việc biết rằng một người có thể làm nhiều việc

Chọn ngẫu nhiên 6 quân bài từ một bộ bài gồm 52 quân

Một số cách chọn mẫu Một số cách chọn mẫu ngẫu nhiên

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản;

Chọn mẫu hệ thống;

Chọn mẫu theo khối/cụm và chọn mẫu nhiều giai đoạn;

Chọn mẫu phân tầng

Trang 4

.

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Để chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, ta phải tạo một danh sách các phần tử

của tổng thể được đánh số từ1 đến N.

Nếu số phần tử của tổng thể N nhỏ (vài chục hoặc vài trăm) ta có

mảnh giấy, gập lại, trộn đều, rồi từ đó lấy ra số thăm bằng số phần tử

của mẫu cần chọn ta sẽ được một mẫu ngẫu nhiên cần chọn

Nếu số phần tử của tổng thể lớn (vài trăm vài nghìn và hơn nữa) ta

dùng bảng số ngẫu nhiên hoặc sinh số ngẫu nhiên từ các phần mềm

Một số cách chọn mẫu

Ví dụ

Chọn ngẫu nhiên 3 sinh viên đại diện cho lớp đi dự đại hội từ 10 sinh viên

tiêu biểu sau:

Một số cách chọn mẫu Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản bằng R

Lệnh sample(x, size, replace = FALSE) để chọn mẫu ngẫu nhiên

trong R Trong đó:

? Dùng phần mềm R chọn ngẫu nhiên 3 sinh viên từ 10 bạn trên

Trang 5

.

Lấy mẫu hệ thống

Trong trường hợp mẫu cần lấy có số phần tử lớn thì việc chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản sẽ trở nên nặng nề, thay vào đó người ta sử dụng cách lấy mẫu theo hệ thống Các bước thực hiện như sau:

Lập một danh sách các phần tử của tổng thể, đánh số từ 1 đến N Xác định cỡ mẫu cần lấy, ví dụ gồm n quan sát.

Chia tổng thể thành k nhóm theo công thức k= N

n (nếu k không phải

số nguyên dương thì được làm tròn đến số nguyên dương gần nhất)

Trong k đơn vị đầu tiên chọn ra một phần tử, đây cũng chính là đơn

vị mẫu đầu tiên, các đơn vị mẫu tiếp theo được lấy cách đơn vị này

một khoảng là k, 2k, 3k,

Nếu hết danh sách N đơn vị mà chưa đủ n phần tử trong mẫu ta quay trở lại đầu danh sách với quy ước N + 1 = 1, N + 2 = 2,

Một số cách chọn mẫu

Ví dụ:

Với N = 57, n = 10, lấy k = 6.

Giả sử số đầu tiên được chọn là2 thì các phần tử tiếp theo là:

8, 14, 20, 26, 32, 38, 44, 50, 56

Nếu số đầu tiên được chọn là 6 thì các phần tử tiếp theo của mẫu là:

12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 52, 1(= 57 + 1)

Một số cách chọn mẫu Chọn mẫu theo cả khối/cụm và chọn mẫu nhiều giai đoạn

Chọn mẫu theo khối/cụm là cách chọn mẫu bằng cách chia tổng thể thành nhiều khối, mỗi khối xem như một tổng thể con, lấy ngẫu nhiên đơn giản ra m khối, sau đó khảo sát hết các đối tượng trong các khối mẫu đã được lấy ra

Khi các khối được chọn ra quá lớn hoặc các phần tử trong cùng khối

có khuynh hướng giống nhau nên không nhất thiết phải khảo sát hết

cả khối mà chỉ khảo sát một số đơn vị trong khối này mà thôi Cách chọn mẫu này được gọi là chọn mẫu theo nhiều giai đoạn

Trang 6

.

Chọn mẫu phân tầng

Chọn mẫu phân tầng được sử dụng khi các đơn vị tổng thể quá khác nhau

về tính chất liên quan đến vấn đề nghiên cứu và khảo sát Theo phương pháp này tổng thể nghiên cứu được chia thành các tầng lớp, sao cho các đối tượng tổng thể ta quan tâm thuộc cùng một tầng càng ít khác nhau càng tốt Sau đó các đơn vị mẫu được chọn từ các tầng này theo các phương pháp lấy mẫu thông thường như lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay lấy mẫu hệ thống

Định dạng
Số trang	6
Dung lượng	123,38 KB