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 hợp thực tập của sinh viên với những đối tượng dễ gặp hàng ngày để phỏng vấn hoặc ví dụ khi đứng ở trước một trung tâm mua sắm và trao bảng câu hỏi cho khách hàng hoặc phỏng vấn khi họ bước vào trung tâm mua sắm.

Đây là mẫu phi xác suất vì bạn bỏ qua những khách hàng tại các trung tâm mua sắm khác. Các ý kiến nhận được từ mẫu này có thể phản ánh những đặc điểm đặc trưng của trung tâm mua sắm này, chẳng hạn như phương châm kinh doanh của trung tâm (ví dụ, chỉ hướng đến những khách hàng trung lưu) hoặc vị trí của trung tâm (ví dụ, gần một trường đại học sẽ thu hút nhiều sinh viên), do đó không thể đại diện cho ý kiến của toàn thể người mua sắm.

Mẫu này không có tính chính xác nhưng có thể tiết kiếm được thời gian và tiền bạc

2)    Chọn mẫu phân suất, chọn mẫu định ngạch (quota sampling);

Trong kỹ thuật này, khách thể nghiên cứu được phân chia thành nhiều nhóm nhỏ (giống như trong lấy mẫu phân tầng) và sau đó một số lượng không ngẫu nhiên sẽ được chọn từ mỗi nhóm nhỏ để đáp ứng một định mức được xác định trước.

Trong chọn mẫu định mức tỷ lệ (proportional quota sampling), tỷ lệ số người được chọn trong mỗi nhóm phải phù hợp với cấu trúc của khách thể nghiên cứu. Ví dụ, nếu dân số Mỹ bao gồm 70% người da trắng, 15% người Mỹ gốc Tây Ban Nha, 13% người Mỹ gốc Phi; bạn muốn hiểu quan điểm bầu cử của họ trong một mẫu của 98 người, bạn có thể đứng bên ngoài một trung tâm mua sắm và đề nghị mọi người bỏ phiếu quan điểm của họ. Bạn sẽ phải dừng việc lấy phiếu của người gốc Tây Ban Nha khi bạn đã có 15 phản hồi (hoặc dừng lấy phiếu người gốc Phi khi bạn đã có 13 phản hồi), để các thành phần dân tộc trong mẫu phù hợp với tỉ lệ dân số Mỹ nói chung.

Chọn mẫu định mức phi tỷ lệ (non-proportional quota sampling) không bị hạn chế bởi yêu cầu phải đạt được một tỷ lệ đại diện nào đó, nhưng có thể phải đạt được một số lượng tối thiểu trong mỗi nhóm. Trong trường hợp này, bạn có thể quyết định có 50 người trả lời từ mỗi nhóm trong ba nhóm dân tộc (người da trắng, người Mỹ gốc Tây Ban Nha và người Mỹ gốc Phi) và bạn dừng lại khi đạt đến định mức của bạn cho mỗi phân nhóm. Không một loại lấy mẫu định mức nào là có thể đại diện của toàn dân số Mỹ, bởi vì tùy thuộc vào nơi nghiên cứu được thực hiện (ví dụ tại một trung tâm mua sắm ở New York hay Kansas) kết quả có thể hoàn toàn khác nhau. Kỹ thuật lấy mẫu định mức có tính đại diện thấp, nhưng có thể hữu ích bởi nó cho phép nắm bắt được ý kiến của các nhóm nhỏ.

Ở cách chọn mẫu này người nghiên cứu cố gắng tránh các định kiến trong việc chọn lựa các đối tượng và bảo đảm cho mẫu càng có tính cách tượng trưng và tổng quát càng tốt. Điểm hạn chế ở cách chọn mẫu này là người phỏng vấn thường chọn những đối tượng ít trở ngại, chọn những người quen biết và đôi lúc có thành kiến với một tầng lớp xã hội nào đó.

3)    Chọn mẫu theo các chiều kích (dimensional sampling):

Kỹ thuật này là một biến thể của kỹ thuật chọn mẫu phân suất nhưng mang hình thức nhiều chiều. Vấn đề là cụ thể hoá tất cả những chiều kích cần nghiên cứu trong dân số và cố gắng bảo đảm mỗi sự phối hợp các chiều kích này đều được tượng trưng trong mẫu nghiên cứu. Kỹ thuật này thường được áp dụng với những mẫu nghiên cứu nhỏ, với chủ đích muốn đi sâu vào chi tiết trong mỗi trường hợp. Với một mẫu nhỏ quá người ta sợ rằng sẽ có những yếu tố cần nghiên cứu không được tượng trưng, do đó phương pháp chọn mẫu theo chiều kích này là để tránh khuyết điểm trên.

Nhà nghiên cứu tính đến một số đặc điểm, ví dụ: giới tính, độ tuổi, thu nhập, nơi cư trú và học vấn. Nhà nghiên cứu phải đảm bảo rằng có ít nhất một người trong nghiên cứu đại diện cho mỗi đặc điểm đã chọn. Ví dụ: trong số 10 người, nhà nghiên cứu đảm bảo rằng họ đã phỏng vấn 2 người thuộc một giới tính nhất định, 2 người thuộc nhóm tuổi nhất định và 2 người có thu nhập từ £ 25000 đến £ 30000.

4)    Chọn mẫu theo mục đích, dựa trên sự phán đoán (purposive hay judgmental samping)

Khác với mẫu phân suất, trong kỹ thuật chọn mẫu này người nghiên cứu không cần thiết phải chọn các tỉ lệ theo các phân lớp, cũng không phải chọn theo sự tiện lợi như trong việc chọn mẫu tình cờ, mà dựa trên sự phán đoán của người nghiên cứu để tìm những người trả lời nào đáp ứng nhất những mục tiêu của cuộc nghiên cứu, những người nào có thể cung cấp nhiều thông tin nhất cho vấn đề cần tìm hiểu.

Ưu điểm của kỹ thuật này là người nghiên cứu có thể chọn những người trả lời dựa trên những kỹ năng nghiên cứu và trên hiểu biết của mình. Một đặc trưng khách của kỹ thuật này là tìm ra những trường hợp đặc biệt (những trường hợp lệch lạc) hơn là tìm ra những mẫu người trả lời bình thường và để tìm xem cái gì đã làm cho họ tách khỏi những chuẩn mực đã được qui định.

5)    Chọn mẫu tích luỹ (snowball sampling):

Trong chọn mẫu quả cầu tuyết, bạn bắt đầu bằng cách nhận diện một vài người phù hợp với các tiêu chí để tiếp cận cho nghiên cứu của bạn và sau đó đề nghị họ giới thiệu những người khác mà họ biết sẽ đáp ứng các tiêu chí lựa chọn. Mặc dù kỹ thuật này thường được xem là cách chọn mẫu không có tính xác suất, nhưng cũng có nhừng nhà nghiên cứu sử dụng thêm cách rút thăm ở mỗi giai đoạn hoặc sử dụng thêm kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên ở mỗi giai đoạn để tăng cường độ tin cậy của mẫu.

Ví dụ nếu bạn muốn khảo sát quản trị mạng máy tính, ban đầu bạn chỉ biết một hoặc hai chuyên gia quản trị mạng, sau khi thu nhận thông tin từ họ, bạn có thể đề nghị họ giới thiệu những người khác cũng làm quản trị mạng. Mặc dù phương pháp này hầu như không dẫn đến mẫu có tính đại diện, nhưng đôi khi nó có thể là cách duy nhất để tiếp cận với những khách thể nghiên cứu khó tiếp cận hoặc khi không có khung lấy mẫu nào sẵn có.

6)    Chọn mẫu chuyên gia (expert sampling):

Đây là một kỹ thuật mà người được lựa chọn một cách không ngẫu nhiên dựa trên chuyên môn của họ về lĩnh vực đang nghiên cứu. Ví dụ, để hiểu về tác động của một chính sách mới của chính phủ như Đạo luật Sarbanes-Oxley[1] người nghiên cứu có thể lấy mẫu một nhóm kế toán, những người quen thuộc với lĩnh vực này.

Ưu điểm của phương pháp này là ở chỗ các chuyên gia có hiểu biết sâu rộng hơn về vấn đề nghiên cứu, nên ý kiến từ mẫu của các chuyên gia đáng tin cậy hơn mẫu bao gồm cả những người không có chuyên môn. Tuy vậy, những phát hiện từ mẫu sẽ không khái quát hóa cho toàn bộ quần thể nói chung.

 

 

 

 

 

                                                                 

---

[1] Đạo luật Sarbanes-Oxley còn được biết với tên Đạo luật Sarbox, là một trong những luật căn bản của nghề kế toán, kiểm toán, được ban hành tại Hoa Kỳ năm 2002. Mục tiêu chính của Đạo luật này nhằm bảo vệ lợi ích của các nhà đầu tư vào các công ty đại chúng bằng cách buộc các công ty này phải cải thiện sự đảm bảo và tin tưởng vào các báo cáo, các thông tin tài chính công khai (theo Wikipedia - N.D)