Bài đăng

CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT

  Bên cạnh những phương pháp chọn mẫu xác suất, ta còn có thể sử dụng các phương pháp chọn mẫu phi xác suất (non-probability sampling). Phương pháp này thường được sử dụng trong các cuộc nghiên cứu định tính, có quy mô nhỏ. Điểm hạn chế của phương pháp này là -         Người nghiên cứu không thể cho rằng đối tượng nghiên cứu tổng quát hoá những kết luận nghiên cứu ra khỏi phạm vi đã chọn lựa. -         Không thể tính được chính xác độ sai lệch của mẫu. Bên cạnh đó cũng có ưu điểm là ít phức tạp, ít tốn kém, tiện lợi, nhanh gọn và có thể gặp lại, bổ sung cuộc nghiên cứu dễ dàng hơn phương pháp chọn mẫu xác suất. Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất 1)     Chọn mẫu thuận tiện (convience, accidental sampling): Còn được gọi là lấy mẫu tình cờ, mẫu cơ hội; ở cách chọn mẫu này, người nghiên cứu có thể chọn những người gần gũi, thích hợp để hỏi, cách chọn mẫu này thường gặp ở những trường ...

CHỌN MẪU XÁC SUẤT NHƯ THẾ NÀO ?

  CHỌN MẪU XÁC SUẤT NHƯ THẾ NÀO ? Nếu ở phần trước chúng ta đã biết tại sao phải chọn mẫu , sự hiệu quả của việc chọn mẫu trong nghiên cứu thì hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu hai phương pháp chọn mẫu tổng quát: chọn mẫu có tính xác suất (probability sampling) và chọn mẫu không có tính xác suất (non-probability sampling) Mẫu xác suất là gì? Chọn mẫu theo phương pháp xác suất có nghĩa chọn lựa hoàn toàn do sự ngẫu nhiên của việc rút thăm định đoạt và do đó không có thiên lệch do ý định chủ quan của con người. Ngẫu nhiên ở đây không có tính cách tình cờ. Một mẫu xác suất là mẫu trong đó có thể biết tính xác suất của việc chọn lựa từng trường hợp. Các loại mẫu xác suất 1)     Mẫu ngẫu nhiên (random sampling): Đây là loại mẫu xác suất thường gặp nhất, trong loại mẫu ngẫu nhiên mỗi một đơn vị trong toàn dân số đều có cơ hội ngang nhau để được chọn vào mẫu. Trong quá trình chọn mẫu ngẫu nhiên, người ta thường chỉ định mỗi trường hợp bằng một con số để sau đó có thể...

TẠI SAO PHẢI CHỌN MẪU ?

  TẠI SAO PHẢI CHỌN MẪU ? Ở bài trước chúng ta đã nhắc đến khái niệm tổng thể, mẫu trong nghiên cứu nhưng lúc nào nghiên cứu tổng thế, lúc nào chọn mẫu, có các khả năng chọn lựa nào khác thì sẽ được nhắc đến trong bài viết hôm nay: Trước hết, tuỳ theo trường hợp cụ thể, ba khả năng có thể xảy ra trong nghiên cứu như sau: 1)     Nghiên cứu toàn thể dân số (population) Có thể nghiên cứu toàn thể dân số khi phân tích các hiện tượng vĩ mô của một xã hội dựa trên các dữ liệu thống kê (như các tỉ lệ về trình độ học vấn, lợi tức của một xã hội. Hay như trường hợp E.Durkheim, ông đã thu thập các dữ liệu về tỷ suất tự tử của một số nước ở châu Âu vào thời ông ta). Trong trường hợp này người nghiên cứu quan tâm đến các dữ liệu thống kê vĩ mô, chứ không tìm hiểu các thông tin chính xác liên quan đến ứng xử của các đơn vị tạo nên dân số này. Và ngược lại, người ta cũng có thể nghiên cứu toàn bộ dân số, khi nghiên cứu một tập hợp có qui mô nhỏ (ví dụ như sinh viên trong m...

CRONBACH’S ALPHA LÀ GÌ?

Hình ảnh
  CRONBACH’S ALPHA LÀ GÌ? Trong nghiên cứu định lượng, các bạn đã nghe nhiều đến khái niệm Cronbach’s Alpha, vậy về bản chất Cronbach’s Alpha là gì? Vai trò và cách kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha như thế nào?... Tất cả sẽ được giải đáp ở bài viết sau đây Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi qua sát đo lường) mà phải sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn. Do vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1,x2,x3,x4,.. là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố. Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến ...