Tài liệu tham khảo chuyên ngành quản trị Marketing - Nghiên cứu Marketing - Chương 3 - Chọn mẫu và các vấn đề có liên quan | TIẾN TRÌNH CHỌN MẪU CỠ MẪU PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU CHƯƠNG 3. CHỌN MẪU VÀ CÁC VẤN ĐỀ CÓ LIÊN QUAN 1. Đảm bảo tính ngẫu nhiên, đại diện, chính xác 2. Vấn đề chi phí và thời gian trong nghiên cứu 3. Thiệt hại về mẫu thử 4. Tính chính xác của khoa học xử lý thông tin với phương pháp suy luận xử lý thông tin Vì sao phải chọn mẫu định tổng thể trúc mẫu 3. Đơn vị lấy mẫu 6. Sơ đồ Chọn mẫu 7. Tiến hành Chọn mẫu 5. PP chọn mẫu 4. Cỡ mẫu 1. TIẾN TRÌNH CHỌN MẪU 2. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU 3 yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến cỡ mẫu Độ biến động của dữ liệu: V = p (1 – p) tỷ lệ thuận với cỡ mẫu (p là tỷ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu) đúng như mục tiêu chọn mẫu (0 p 1) Độ tin cậy liên hệ với giá trị Z (90%, 95%) Tỷ lệ sai số ước lượng MOE (nếu điều tra toàn bộ tổng thể thì MOE = 0) 2. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU Cỡ mẫu phụ thuộc vào tổng thể N: tổng thể e: sai số tối đa (e = 1- độ tin cậy) n: cỡ mẫu Các yếu tố ảnh hưởng đến cỡ mẫu Mục tiêu nghiên cứu Yêu cầu của dữ liệu phân tích Hạn chế về | TIẾN TRÌNH CHỌN MẪU CỠ MẪU PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU CHƯƠNG 3. CHỌN MẪU VÀ CÁC VẤN ĐỀ CÓ LIÊN QUAN 1. Đảm bảo tính ngẫu nhiên, đại diện, chính xác 2. Vấn đề chi phí và thời gian trong nghiên cứu 3. Thiệt hại về mẫu thử 4. Tính chính xác của khoa học xử lý thông tin với phương pháp suy luận xử lý thông tin Vì sao phải chọn mẫu định tổng thể trúc mẫu 3. Đơn vị lấy mẫu 6. Sơ đồ Chọn mẫu 7. Tiến hành Chọn mẫu 5. PP chọn mẫu 4. Cỡ mẫu 1. TIẾN TRÌNH CHỌN MẪU 2. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU 3 yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến cỡ mẫu Độ biến động của dữ liệu: V = p (1 – p) tỷ lệ thuận với cỡ mẫu (p là tỷ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu) đúng như mục tiêu chọn mẫu (0 p 1) Độ tin cậy liên hệ với giá trị Z (90%, 95%) Tỷ lệ sai số ước lượng MOE (nếu điều tra toàn bộ tổng thể thì MOE = 0) 2. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU Cỡ mẫu phụ thuộc vào tổng thể N: tổng thể e: sai số tối đa (e = 1- độ tin cậy) n: cỡ mẫu Các yếu tố ảnh hưởng đến cỡ mẫu Mục tiêu nghiên cứu Yêu cầu của dữ liệu phân tích Hạn chế về thời gian Hạn chế về chi phí Cỡ mẫu tương quan với độ lớn của tổng thể Cỡ mẫu khi chọn mẫu phi xác suất 3. PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU Chọn mẫu xác suất - ngẫu nhiên Chọn mẫu phi xác suất Save your forests !!! CHỌN MẪU XÁC SUẤT (NGẪU NHIÊN) Ngẫu nhiên đơn giản: + Rút thăm, thẻ ngẫu nhiên + Dùng bảng số ngẫu nhiên nếu tổng thể lớn + Dùng hàm @ Rand ( ) * N Ngẫu nhiên hệ thống: + Chọn ngẫu nhiên mẫu đầu tiên + Sau đó dùng bước nhảy (lặp đi lặp lại) căn cứ vào N và n k= N/n + Áp dụng tốt nếu danh sách tổng thể được xếp ngẫu nhiên (giảm sai lệch do tuần hoàn theo bước nhảy) Ngẫu nhiên phân tầng: + Phổ biến nhất vì tính chính xác &ì đại diện cao + Chia tổng thể ra từng nhóm nhỏ theo 1 tiêu thức nào đó gọi là tiêu thức phân tầng (thu nhập, giới tính, tuổi tác, TĐ VH, nhân khẩu.) + Chọn ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phân tầng theo tỉ lệ với độ lớn của nhóm + Quan trọng là chọn tiêu thức phân tầng phù hợp (trường hợp số liệu không có sẵn) Ngẫu nhiên theo vùng địa giới: Vùng 2 cấp Ở TP
