Phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu định tính

Có hai loại phương pháp lấy mẫu chính, phương pháp chọn mẫu xác suất trong đó các đối tượng trong quần thể mục tiêu đều có cơ hội được chọn trong mẫu như nhau, và phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tập hợp mẫu được chọn trong một quy trình phi hệ thống.

Nghiên cứu lâm sàng thường liên quan đến những bệnh nhân mắc một bệnh hoặc một tình trạng nào đó. Tính tổng quát của các kết quả nghiên cứu lâm sàng dựa trên nhiều yếu tố liên quan đến giá trị bên trong và bên ngoài của các phương pháp nghiên cứu. Vấn đề phương pháp luận chính ảnh hưởng đến tính tổng quát của các kết quả nghiên cứu lâm sàng là phương pháp lấy mẫu.

Trong nghiên cứu lâm sàng, định nghĩa quần thể là một nhóm người có chung một đặc điểm hoặc một tình trạng bệnh, thường là bệnh. Nếu chúng ta đang thực hiện một nghiên cứu trên những bệnh nhân bị đột quỵ do thiếu máu cục bộ thì sẽ rất khó để bao gồm toàn bộ uần thể đột quỵ do thiếu máu cục bộ trên toàn thế giới. Rất khó để xác định vị trí của toàn bộ dân cư ở khắp mọi nơi và để có thể tiếp cận với tất cả các tầng lớp dân cư. Do đó, cách tiếp cận thực tế trong nghiên cứu lâm sàng là một phần của quần thể này, được gọi là “quần thể mẫu”. Toàn bộ quần thể đôi khi được gọi là “quần thể mục tiêu” trong khi quần thể mẫu được gọi là “quần thể nghiên cứu. Khi thực hiện một nghiên cứu, chúng ta nên coi mẫu là đại diện cho quần thể mục tiêu, càng nhiều càng tốt, với ít sai số nhất có thể và không có sự thay thế hoặc không đầy đủ.

Các loại lấy mẫu

Có hai loại phương pháp lấy mẫu chính: [1] phương pháp chọn mẫu xác suất trong đó tất cả các đối tượng trong quần thể mục tiêu đều có cơ hội được chọn trong mẫu như nhau; và [2] phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tập hợp mẫu được chọn trong một quy trình phi hệ thống không đảm bảo cơ hội như nhau cho mỗi đối tượng trong tổng thể mục tiêu. Các mẫu được chọn bằng cách sử dụng phương pháp lấy mẫu xác suất là các mẫu đại diện hơn cho quần thể mục tiêu.

Phương pháp lấy mẫu xác suất

Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Phương pháp này được sử dụng khi toàn bộ quần thể có thể tiếp cận được và các điều tra viên có danh sách tất cả các đối tượng trong nhóm đối tượng này. Danh sách tất cả các đối tượng trong tổng thể này được gọi là "khung lấy mẫu". Từ danh sách này, chúng tôi rút ra một mẫu ngẫu nhiên theo phương pháp xổ số hoặc sử dụng danh sách ngẫu nhiên do máy tính tạo ra.

Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Phương pháp này là một sửa đổi của lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, do đó, nó yêu cầu điều kiện của khung lấy mẫu cũng có sẵn. Tuy nhiên, trong phương pháp này, toàn bộ quần thể được chia thành các tầng lớp hoặc phân nhóm đồng nhất theo yếu tố nhân khẩu học [ví dụ: giới tính, tuổi tác, tôn giáo, trình độ kinh tế xã hội, giáo dục hoặc chẩn đoán, v.v.]. Sau đó, các nhà nghiên cứu chọn rút một mẫu ngẫu nhiên từ các tầng khác nhau. Ưu điểm của phương pháp này là: [1] nó cho phép các nhà nghiên cứu thu được kích thước ảnh hưởng từ mỗi tầng riêng biệt, như thể đó là một nghiên cứu khác. Do đó, sự khác biệt giữa các nhóm trở nên rõ ràng và [2] nó cho phép lấy mẫu từ các nhóm quần thể thiểu số / ít được đại diện. Nếu các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, thì quần thể thiểu số cũng sẽ không có đại diện trong mẫu. Đơn giản, vì phương pháp ngẫu nhiên đơn giản thường đại diện cho toàn bộ tổng thể mục tiêu. Trong trường hợp này, các nhà điều tra có thể sử dụng tốt hơn mẫu ngẫu nhiên phân tầng để thu được các mẫu đầy đủ từ tất cả các tầng trong quần thể.

Lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống [lấy mẫu theo khoảng thời gian]

Trong phương pháp này, các điều tra viên lựa chọn các đối tượng đưa vào mẫu dựa trên một quy tắc có hệ thống, sử dụng một khoảng thời gian cố định. Ví dụ: Nếu quy tắc là bao gồm bệnh nhân cuối cùng từ mỗi 5 bệnh nhân. Chúng tôi sẽ bao gồm những bệnh nhân có những con số này [5, 10, 15, 20, 25, ... vv.]. Trong một số tình huống, không cần thiết phải có khung lấy mẫu nếu có một bệnh viện hoặc trung tâm cụ thể mà bệnh nhân đến khám thường xuyên. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu có thể bắt đầu ngẫu nhiên và sau đó chọn các bệnh nhân tiếp theo một cách hệ thống bằng cách sử dụng một khoảng thời gian cố định.

Lấy mẫu theo cụm [lấy mẫu nhiều tầng]

Nó được sử dụng khi việc tạo khung lấy mẫu là gần như không thể do quy mô quần thể lớn. Trong phương pháp này, quần thể được chia theo vị trí địa lý thành các cụm. Một danh sách tất cả các cụm được lập và các nhà điều tra rút ra một số lượng ngẫu nhiên các cụm để đưa vào. Sau đó, họ liệt kê tất cả các cá nhân trong các cụm này và chạy một lượt lựa chọn ngẫu nhiên khác để có được một mẫu ngẫu nhiên cuối cùng chính xác như lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Phương pháp này được gọi là nhiều giai đoạn bởi vì việc lựa chọn được thực hiện với hai giai đoạn: đầu tiên là lựa chọn các cụm đủ điều kiện, sau đó, chọn mẫu từ các cá thể của các cụm này. Một ví dụ cho điều này, nếu chúng tôi đang thực hiện một dự án nghiên cứu về học sinh tiểu học. Sẽ rất khó để có được danh sách tất cả học sinh tiểu học trên cả nước.

Phương pháp lấy mẫu phi xác suất

Lấy mẫu thuận tiện

Mặc dù là phương pháp chọn mẫu phi xác suất nhưng đây là phương pháp được áp dụng nhiều nhất và được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu lâm sàng. Trong phương pháp này, các nhà điều tra ghi danh các đối tượng tùy theo tính sẵn có và khả năng tiếp cận của họ. Do đó, phương pháp này nhanh chóng, ít tốn kém và tiện lợi. Nó được gọi là lấy mẫu thuận tiện khi nhà nghiên cứu lựa chọn các phần tử mẫu theo khả năng tiếp cận thuận tiện và gần gũi của chúng. Ví dụ: giả sử rằng chúng tôi sẽ thực hiện một nghiên cứu thuần tập trên bệnh nhân bị nhiễm vi rút Viêm gan C [HCV]. Mẫu tiện lợi ở đây sẽ được giới hạn trong nhóm đối tượng có thể tiếp cận được đối với nhóm nghiên cứu. Đối tượng có thể tiếp cận được là những bệnh nhân HCV đang điều trị tại Bệnh viện A và Bệnh viện B. Do đó, trong thời gian nghiên cứu, tất cả bệnh nhân đến khám tại hai bệnh viện này và đáp ứng đủ điều kiện sẽ được đưa vào nghiên cứu này.

Lấy mẫu theo phán đoán

Trong phương pháp này, các đối tượng được lựa chọn theo sự lựa chọn của các điều tra viên. Nhà nghiên cứu giả định các đặc điểm cụ thể cho mẫu [ví dụ tỷ lệ nam / nữ = 2/1] và do đó, họ đánh giá mẫu phù hợp để đại diện cho quần thể. Phương pháp này bị chỉ trích rộng rãi do khả năng sai lệch bởi phán đoán của điều tra viên.

Chọn mẫu bóng tuyết

Phương pháp này được sử dụng khi quần thể không thể được định vị ở một nơi cụ thể và do đó, việc tiếp cận quần thể này là khác nhau. Trong phương pháp này, điều tra viên yêu cầu mỗi đối tượng cho phép tiếp cận với các đồng nghiệp từ cùng một quần thể. Tình trạng này thường xảy ra trong nghiên cứu khoa học xã hội, chẳng hạn, nếu chúng ta thực hiện một cuộc khảo sát về trẻ em lang thang, sẽ không có danh sách trẻ em lang thang cơ nhỡ và rất khó để xác định quần thể này ở một nơi, ví dụ như trường học / bệnh viện. Tại đây, các điều tra viên sẽ giao bản khảo sát cho một đứa trẻ sau đó yêu cầu nó đưa chúng cho đồng nghiệp của mình hoặc giao bản khảo sát cho họ

[Last Updated On: 25/06/2021 By Lytuong.net]

Xác định mẫu khảo sát; quy trình chọn mẫu; Phương pháp chọn mẫu; tính đại diện của mẫu.

Tìm hiểu Mẫu và tổng thể

Tổng thể hay còn gọi là đám đông nghiên cứu là tập hợp tất cả phần tử được định nghĩa là thuộc phạm vi nghiên cứu.

Tổng thể nghiên cứu là tập hợp các phần tử mà thực tế có thể nhận dạng và lấy mẫu. Mẫu nghiên cứu là một phần của tổng thể được lựa chọn để thu thập dữ liệu.

Đơn vị lấy mẫu là một hay một nhóm các phần tử để từ đó thực hiện việc lấy mẫu trong mỗi giai đoạn của quá trình chọn mẫu.

Phần tử là đơn vị mà nhà nghiên cứu cần quan sát và thu thập dữ liệu [cá nhân, hộ gia đình, tổ chức,…].

Khung mẫu là danh sách các đơn vị lấy mẫu có sẵn để phục vụ cho việc lấy mẫu.

Quy trình chọn mẫu

Bước 1. Định nghĩa tổng thể và phần tử.

Bước 2. Xác định khung lấy mẫu.

Bước 3. Xác định kích thước mẫu.

Bước 4. Xác định phương pháp chọn mẫu.

Bước 5. Tiến hành lấy mẫu theo phương pháp đã chọn.

Các phương pháp chọn mẫu cơ bản

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Đây là phương pháp mà mỗi đối tượng trong tổng thể được gán một con số, sau đó các con số được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Thông thường các nhà nghiên cứu có thể dùng bảng ngẫu nhiên để chọn phần tử cho mẫu.

• Ưu điểm: Đơn giản nếu có một khung mẫu đầy đủ.
• Nhược điểm: Khó khả thi khi tổng thể lớn.

Ví dụ 1. Chọn 100 sinh viên trong 1000 sinh viên.

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có hệ thống

Theo phương pháp này, toàn thể đối tượng trong tổng thể được liệt kê theo thứ tự định trước. Sau đó tùy vào quy mô mẫu và tổng thể mà quyết định khoảng cách các đối được được lựa chọn. Đây là phương pháp sử dụng phổ biến hơn phương pháp ngẫu nhiên đơn giản.

• Ưu điểm: không cần khung mẫu hoàn chỉnh.
• Nhược điểm: Mẫu sẽ bị lệch khi khung mẫu xếp theo chu kỳ và tần số bằng với bước nhảy.

Ví dụ 2. Dựa vào danh sách bầu cử tại một thành phố, ta có danh sách theo thứ tự vần của tên chủ hộ, bao gồm 240000 hộ. Ta muốn chọn ra một mẫu có 2000 hộ. Vậy khoảng cách chọn là: k= 240000/2000 = 120, có nghĩa là cứ cách 120 hộ thì ta chọn một hộ vào mẫu.

Phương pháp chọn mẫu phân tầng

Khi mẫu tương đối nhỏ, việc lựa chọn ngẫu nhiên theo hai phương pháp trên có thể dẫn tới một số đối tượng có tỷ lệ quá cao hoặc quá thấp trong mẫu. Phương pháp chọn mẫu phân tầng giúp giải quyết vấn đề này. Theo phương pháp này, các đối tượng được chia theo nhóm. Sau đó đối được được chọn ngẫu nhiên trong từng nhóm theo tỷ tệ tương ứng với tổng thể.

• Phân tầng ngẫu nhiên theo tỷ lệ: Số phần tử trong mỗi tầng tỷ lệ với quy mô – của mỗi tầng trong tổng thể.
• Phân tầng ngẫu nhiên không theo tỷ lệ: Sử dụng khi độ phân tán các phần tử trong mỗi tầng khác nhau đáng kể. Số phần tử trong mỗi tầng được chọn phụ thuộc vào độ phân tán của biến quan sát trong các tầng.

Ví dụ 3. Một tòa soạn báo muốn tiến hành nghiên cứu trên một mẫu 1000 doanh nghiệp trên cả nước về sự quan tâm của họ đối với tờ báo nhằm tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo trên báo. Tòa soạn có thể căn cứ vào các tiêu thức: vùng địa lý [miền Bắc, miền Trung, miền Nam]; hình thức sở hữu [quốc doanh, ngoài quốc doanh, công ty 100% vốn nước ngoài,…] để quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu.

Phương pháp chọn mẫu theo khu vực

Trong trường hợp mà các nhóm nghiên cứu không có khả năng di chuyển quá nhiều để phỏng vấn đối tượng, họ có thể áp dụng phương pháp chọn mẫu theo khu vực. Phương pháp này không lựa chọn các đối tượng mà lựa chọn một cách ngẫu nhiên khu vực, sau đó phỏng vấn toàn bộ đối tượng trong khu vực.

Ví dụ 4. Tổng thể chung là sinh viên của một trường đại học. Khi đó ta sẽ lập danh sách các lớp chứ không lập danh sách sinh viên, sau đó chọn ra các lớp để điều tra.

Phương pháp chọn mẫu thuận tiện

Nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được. Nói cách khác, hình thức chọn mẫu này dựa trên sự thuận tiện hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng khảo sát.

Ví dụ 5. Chọn mẫu n = 100 doanh nghiệp bất động sản ở Thành Phố Hồ Chí Minh.

Bất kỳ doanh nghiệp nào ở Thành Phố Hồ Chí Minh thuộc bất động sản và đồng ý tham gia vào mẫu đều có thể được chọn.

Phương pháp chọn mẫu phán đoán

Phương pháp chọn mẫu theo phán đoán là phương pháp mà người phỏng vấn là người tự đưa ra phán đoán về đối tượng cần chọn vào mẫu. Như vậy tính đại diện của mẫu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và sự hiểu biết của người tổ chức việc điều tra và cả người đi thu thập dữ liệu.

Ví dụ 6. Nhân viên phỏng vấn được yêu cầu đến các trung tâm thương mại chọn các phụ nữ ăn mặc sang trọng để phỏng vấn. Như vậy không có tiêu chuẩn cụ thể “thế nào là sang trọng” mà hoàn toàn dựa vào phán đoán để chọn ra người cần phỏng vấn.

Phương pháp chọn mẫu theo lớp

• Dựa vào một số thuộc tính kiểm soát xác định một số phần tử sao cho chúng đảm bảo tỷ lệ của tổng thể và các đặc trưng kiểm soát.
• Sử dụng phổ biến nhất trong thực tiễn nghiên cứu.
• Có thể dùng một hoặc nhiều thuộc tính kiểm soát như tuổi, giới tính, thu nhập, loại hình doanh nghiệp,…

Ví dụ 7. Chọn 200 hộ trong 1000 hộ ở các huyện như sau

Bảng: Thống kê lấy mẫu theo lớp.

Tính đại diện của mẫu

Quy mô mẫu

Quy mô mẫu càng lớn thì tính đại diện càng cao, nếu các điều kiện khác không đổi. Quy mô mẫu quá nhỏ thì không thể đại diện cho tổng thể. Trong nghiên cứu định lượng quy mô mẫu tối thiểu là 30 quan sát mới có thể áp dụng các công cụ thống kê suy diễn hay kiểm định. Quy mô mẫu cho các kiểm định thống kê hoặc hàm thống kê có nhiều biến số thường phải lớn hơn 100. Tuy nhiên, quy mô mẫu là điều kiện cần, không phải là điều kiện quyết định nhất tới tính đại diện của mẫu. Quy mô lấy mẫu nó phụ thuộc vào số lượng biến, nó phụ thuộc vào phương pháp phân tích,…

Quy trình và phương pháp chọn mẫu

Khi quy mô mẫu đã đảm bảo tương đối phù hợp với các phân tích thống kê [hơn 100 quan sát]. Quy trình chọn mẫu trở thành yếu tố có tính chất quyết định tới đại diện cho mẫu. Trong điều kiện có thể, nhóm nghiên cứu nên áp dụng các phương pháp và quy trình chọn mẫu chuẩn mực ở trên.

Xác định cỡ mẫu

• 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?
• Một cách đơn giản và dễ nhất là dựa vào các nghiên cứu có cùng nội dung đã được thực hiện trước đó để lấy mẫu.
• Có thể hỏi ý kiến các chuyên gia, những người có kinh nghiệm thực hiện các dự án điều tra khảo sát.
• Có thể tính toán theo công thức tính mẫu.
• Với trường hợp cỡ mẫu lớn và không biết tổng thể.

Trong đó:

• n : là cỡ mẫu [quy mô mẫu],
• C : Giá trị tới hạn tương ứng với độ tin cậy lựa chọn,
• f : Tỷ lệ mẫu [là ước tính tỷ lệ % của tổng thể], thường là tỷ lệ ước tính là 50%,
• ε : Sai số cho phép [±3%, ±4%, ±5%…].

Ví dụ 8. Tính cỡ mẫu của một cuộc bầu cử với độ tin cậy là 95%, sai số cho phép là 5%, tỷ lệ ước lượng là 0,5

Với độ tin cậy 95% thì giá trị tới hạn là C = 1,96 . Cỡ mẫu là

Nếu biết số lượng đơn vị trong tổng thể là N, tỷ lệ tổng thể là p, sai số cho phép là K thì cỡ mẫu được tính theo công thức

Nếu tổng thể nhỏ và biết được tổng thể thì dùng công thức sau:

Với n là cỡ mẫu, N là số lượng tổng thể, e là sai số tiêu chuẩn

Ví dụ 9. Tính cỡ mẫu của một cuộc điều tra với tổng thể là N = 2000 , độ chính xác là 95%, sai số tiêu chuẩn là 5%. Cỡ mẫu sẽ được tính là:

Xem các bài viết về phương pháp khảo sát: