Cách tính mẫu trong nghiên cứu khoa học
|
 Theo Yates và cộng sự (2003), điều tra chọn mẫu được thể hiện theo sơ đồ sau: Để kiểm định lý thuyết, các giả thuyết khoa học, việc chọn mẫu là khâu quyết định chất lượng của nghiên cứu. Mục đích của nghiên cứu là tìm hiểu đặc điểm của đám đông (tổng thể) nghiên cứu. Tuy nhiên, không thể thu thập dữ liệu của toàn bộ đám đông vì:
Theo Smith (1993), việc điều tra chọn mẫu là loại điều tra không toàn bộ. Trong đó, người ta chọn một số đủ lớn đơn vị đại diện trong toàn bộ các đơn vị của tổng thể chung để điều tra rồi dùng kết quả thu thập tính toán, suy rộng thành các đặc điểm của toàn bộ tổng thể chung. 2.Kích thước mẫuKích thước mẫu là một vấn đề được các nhà nghiên cứu quan tâm vì nó liên quan trực tiếp đến độ tin cậy của các tham số thống kê. Mỗi phương pháp phân tích thống kê đòi hỏi kích thước mẫu khác nhau. Ngay nay, để tính kích thước mẫu cho các phương pháp phân tích thống kê, các nhà nghiên cứu thường dựa vào các công thức kinh nghiệm.
Trong đó: n: số lượng mẫu cần xác định (sample size) Z: Giá trị bảng phân phối Z dựa vào độ tin cậy lựa chọn. Thông thường, chọn độ tin cậy là 95%, giá trị Z = 1.96. Đảm bảo n ước lượng có độ lớn an toàn nhất, chọn p = 0.5 e: sai số cho phép . Có thể lựa chọn e = ± 0.01 (1%), ± 0.05 (5%), ± 0.1 (10%).
Trong đó: n: số lượng mẫu cần xác định (sample size) N: Số lượng tổng thể e: sai số cho phép. Có thể lựa chọn e = ± 0.01 (1%), ± 0.05 (5%), ± 0.1 (10%). Cỡ mẫu càng lớn sai số mẫu càng nhỏ. Tùy vào điều kiện thời gian và nguồn lực, nhà nghiên cứu có thể quyết định sai số mình chọn. Tuy nhiên, cho phép sai số tối đa là 10%.
Theo Hair và cộng sự (2006) cỡ mẫu được xác định được dựa vào: (i) mức tối thiểu và (ii) số lượng biến đưa vào phân tích của mô hình. Mức tối thiểu (min) = 50 Tỷ lệ của số quan sát so với 1 biến phân tích (k) là : 5/1 hoặc 10/1 Nếu mô hình có m thang đom Pj biến quan sát. Cỡ mẫu được xác định Ví dụ: Nếu mô hình có 6 thang đo, mỗi thang đo đo có 5 biến quan sát, chọn k = 10/1 Ta có: Đối với dạng số liệu chéo (số liệu điều tra). Kích thước mẫu n > 50 + k.p Trong đó: P: số biến độc lập của mô hình K = 5 quan sát/1 biến hoặc 10/1 Ví dụ: Mô hình có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Với k = 5; n > 50 + 6*5 =80. 3.Phương pháp chọn mẫuTheo Cochran (1977), có 2 phương pháp chọn mẫu (sampling method): (1) Theo xác suất và (2) Phi xác suất. Phương pháp chọn mẫu xác suất (ngẫu nhiên) có các kỹ thuật lấy mẫu: (i) ngẫu nhiên giản đơn, (ii) ngẫu nhiên hệ thống, (iii) chọn mẫu phân tầng và (iv) chọn mẫu nhiều giai đoạn. Đối với phương pháp chọn mẫu phi xác suất (phi ngẫu nhiên), kỹ thuật lấy mẫu bao gồm:
Tham khảo: Nguyễn Đình Thọ (2011), Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính. Đinh Phi Hổ, Võ Văn Nhị, Trần Phước (2018), Nghiên cứu định lượng trong kế toán – kiểm toán, NXB Tài chính.
Chia sẻ bài viết bài trên: Trong nghiên cứu thực nghiệm, do điều kiện về nhân lực, tài lực và trí lực nên chỉ khảo sát trên một mẫu nhỏ - hay còn gọi là mẫu đại diện, sau đó rút ra kết luận cho tổng thể. Một câu hỏi luôn đặt ra với nhà nghiên cứu là cần phải điều tra bao nhiêu đơn vị mẫu để nó đại diện và có thể suy rộng cho tổng thể, để phân tích có ý nghĩa và kết quả nghiên cứu có giá trị về mặt khoa học?
Nghiên cứu mẫu là sử dụng dữ liệu/ thông tin của một số ít
tiếp cận được để nói về số đông mà không thể tiếp cận hết. Mẫu của một quần thể
phải suy ra được những thông tin hữu ích về quần thể đó, mẫu phải đảm bảo có được
những biến thiên cơ bản giữa các cá thể như ở quần thể. Chọn mẫu không đủ hoặc không đại diện là một trong những sai số cần tránh trong nghiên cứu khoa học.
Cỡ/số lượng mẫu phụ thuộc vào phương pháp chọn mẫu và cơ bản
là phụ thuộc vào mục tiêu, tính chất của cuộc nghiên cứu. Nghiên cứu nhận thức
của người nghiện ma túy về sử dụng chung bơm kim tiêm, không thể chọn quần thể
người dân bất kì, chúng ta cũng không thể lập được danh sách “cứng” những người
bị nghiện ma túy, do đó với nghiên cứu này thì phải cách chọn mẫu đặc thù.
- n: số đối tượng cần nghiên cứu - z21-a/2: Hệ số tin cậy . Với nếu độ tin cậy (a) 95% thì z21-a/2 = 1,962 , 99% thì z=2,58, 90% thì z=1,65 - p: là ước tính tỷ lệ % xảy ra của tổng thể (dựa vào một nghiên cứu trước đó) thông thường thì p/q=50%/50% - e: Sai số tương đối/tiêu chuẩn, (±3%, ±4%, ±5%...) Ví dụ: Tính cỡ mẫu cho nghiên cứu bệnh nhân cao tuổi bị mắc bệnh quanh răng, với độ tin cậy là 95%, sai số cho phép nằm trong khoảng +-5%, với tỷ lệ p là 50%, cỡ mẫu là:
- n: số đối tượng cần nghiên cứu Ví dụ: Nghiên cứu số người có vệ sinh răng miệng buổi tối trước khi đi ngủ tại thị trấn Yên Sơn. Biết rằng số dân cư ở thị trấn là 3000 người, sai số tiêu chuẩn là 0,3%. Áp vào công thức, cỡ mẫu được tính là: 811 Cỡ mẫu của một nghiên cứu còn phụ thuộc vào phương pháp chọn mẫu nghiên cứu là phân tầng, phân cụm, ngẫu nhiên, hệ thống hay tính chất chọn mẫu là ngẫu nhiên hay chủ đích. Công thức tính cỡ mẫu cho xác định một trị số trung bình - ᵟ : độ lệch chuẩn (Standard Deviation)
- d : độ chính xác tuyệt đối mong muốn (confident limit
around the point estimate). Ví dụ trị số Huyết áp 110 mmHg, độ chính xác mong
muốn ±10 – khoảng dao động 100 – 120mmHg - Z(1-α/2) Z score tương ứng với mức ý nghĩa thống kê mong muốn, thường lấy 95% - 95% CI, 2-side test Z = 1.9
Công thức cỡ mẫu cho
so sánh hai tỷ lệ
- n2: cỡ mẫu nhóm 2 - Z(1-α/2) : Z score tương ứng với mức ý nghĩa thống kê mong muốn, thường lấy 95% - 95% CI, 2-side test Z = 1.96 - Z 1 - β : Z score tương ứng với lực mẫu, với lực mẫu Beta = 80%, Z = 0.83- r = tỷ lệ cỡ mẫu nhóm 2/nhóm 1 - p1 = tỷ lệ ước tính nhóm 1 và q1 = 1-p1 - p2 = tỷ lệ ước tính nhóm 2 và q2 = 1-p2 Công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu Trong một nghiên cứu nếu dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến thì cỡ mẫu phải đạt được tối thiểu theo cách tính dưới đây thì phân tích mới có độ tin cậy: . Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: n=5*m (m: số lượng câu hỏi trong bảng, ko bao gồm những câu hỏi về cá nhân) . Đối với phân tích hồi quy đa biến: n=50+8*m (m: số nhân tố độc lập) Số lượng mẫu của một nghiên cứu Số lượng mẫu của một nghiên cứu còn phụ thuộc vào phương pháp chọn mẫu. Số lượng mẫu ở các công thức trên là xác định đối với nghiên cứu dựa trên phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản một giai đoạn. Tuy nhiên, đối với hầu hết các nghiên cứu trên thực tế, thường phải chọn mẫu nhiều giai đoạn, do đó cần phải hiệu chỉnh thiết kế để đạt được ý nghĩa thống kê. Các công thức tính cỡ mẫu được sử dụng trong bối cảnh nào còn phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu và phương pháp chọn mẫu. Trước khi tính cỡ mẫu, chúng ta cần cân nhắc tính toán dựa trên nhiều yếu tố, từ xác định loại số liệu, hình thức nghiên cứu, phương pháp lựa chọn mẫu khảo sát để xác định công thức tính và chỉ số hiệu ứng thiết kế cho phù hợp. Mẫu chỉ thực sự có ý nghĩa thông kê và suy rộng được cho tổng thể khi sử dụng đúng công thức chọn mẫu phù hợp. Có thể bạn quan tâm > Dịch vụ Nhập số liệu Có thể bạn quan tâm > Dịch vụ Xử lý số liệu |
