Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Bài 6: Phương pháp chọn mẫu và xác định cỡ mẫu

67 trang Đức Chiến 04/01/2024 260

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Bài 6: Phương pháp chọn mẫu và xác định cỡ mẫu", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

bai_giang_phuong_phap_nghien_cuu_kinh_te_bai_6_phuong_phap_c.pptx

Nội dung text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Bài 6: Phương pháp chọn mẫu và xác định cỡ mẫu

BÀI 6: PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ XÁC ĐỊNH CỠ MẪU TS. Trần Tiến Khai Khoa Kinh Tế Phát Triển Đại Học Kinh Tế TP.HCM
2 NỘI DUNG 1. Các khái niệm cơ bản 2. Thiết kế điều tra chọn mẫu 3. Phương pháp xác định cỡ mẫu 4. Thu thập dữ liệu sơ cấp
1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN
KHÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA 4 CHỌN MẪU Chọn mẫu là việc chọn một số đơn vị trong tổng thể (population), nhằm rút ra các kết luận về tổng thể đó. Một đơn vị của mẫu là một cá thể hoặc một thành viên mà chúng ta đo lường. Đây chính là đơn vị nghiên cứu. Một tổng thể là tập hợp của tất cả các đơn vị. Điều tra tổng thể (census) là việc đo lường tất cả các đơn vị có trong tổng thể. Danh sách tất cả các đơn vị có trong tổng thể để giúp chúng ta rút mẫu là Khung mẫu (sample frame).
KHÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA 5 CHỌN MẪU Chọn mẫu làm giảm chi phí nghiên cứu; Chọn mẫu đúng cách làm tăng độ chính xác của nghiên cứu; Tăng tốc độ thu thập thông tin dữ liệu; Có những tổng thể mà ta không thể nghiên cứu tổng thể.
6 MẪU NHƯ THẾ NÀO LÀ TỐT? Tính đúng đắn: mẫu phải đại diện cho tính chất của tổng thể tổng thể hoặc phần lớn các đơn vị có trong tổng thể; Tính chính xác: không thể có mẫu đại diện cho tổng thể ở tất cả mọi khía cạnh. Do đó, luôn có sai số sinh ra từ việc chọn mẫu (sampling error). Đo lường tính chính xác bằng chỉ tiêu thống kê sai số chuẩn (standard error of estimate).
2. THIẾT KẾ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU
CÁC CÂN NHẮC KHI LỰA 8 CHỌN THIẾT KẾ CHỌN MẪU Bản chất của Tổng thể:  Tổng thể xác định  Tổng thể xác định nhưng không có được khung mẫu  Tổng thể không xác định Tổng thể mục tiêu: gắn tổng thể với mục tiêu nghiên cứu Tổng thể nghiên cứu: chứa các đơn vị nghiên cứu nào?
CÁC CÂN NHẮC KHI LỰA 9 CHỌN THIẾT KẾ CHỌN MẪU Bản chất của Tổng thể: Phải hiểu rõ về các đặc điểm của tổng thể cần nghiên cứu Phải biết tổng thể bao gồm các đơn vị như thế nào (cá nhân, hộ gia đình, loại khác). Phải nắm rõ định hướng nghiên cứu như thế nào, dự định tiến hành và các điều kiện liên quan. Có thể có được Khung mẫu hay không?
CÁC CÂN NHẮC KHI LỰA 10 CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU TRA Các chỉ tiêu cần nghiên cứu:  Các chỉ tiêu mô tả các đặc điểm chung của tổng thể;  Các chỉ tiêu thể hiện các đặc điểm riêng mà ta quan tâm;  Nên lường trước các dạng dữ liệu của chỉ tiêu (danh nghĩa, thứ bậc, khoảng cách, tỷ số).  Nếu tổng thể bao gồm các nhóm phụ riêng biệt, nên định hướng xác định các dữ liệu danh nghĩa để chia nhóm theo tỷ lệ.
CÁC CÂN NHẮC KHI LỰA 11 CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU TRA Thiết kế điều tra xác suất hay phi xác suất?
CÁC CÂN NHẮC KHI LỰA 12 CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU TRA XÁC SUẤT PHI XÁC SUẤT Tổng thể xác định Tổng thể không xác định Biết quy mô của tổng thể (N) Không biết quy mô của tổng thể (N) Xác lập được khung mẫu Không có khung mẫu Tính được xác suất chọn mẫu (n/N) Không tính được xác suất chọn mẫu (n/N) Chọn mẫu nhằm rút ra kết quả để Không cần suy đoán cho tổng thể; phỏng đoán cho tổng thể Nghiên cứu có mục đích Chỉ lựa chọn đơn vị nghiên cứu từ Có thể lựa chọn một cách tùy ý khung mẫu Không thể tùy tiện thay thế đơn vị Có thể thay đổi nếu thấy phù hợp với nghiên cứu mục đích nghiên cứu Tiến trình chọn mẫu phải được tuân Có sự linh động trong chọn mẫu thủ nghiêm túc
CÁC BƯỚC CHỌN THIẾT KẾ 13 CHỌN MẪU Thang bậc câu hỏi quản lý – câu hỏi nghiên cứu Chọn kiểu chọn mẫu Xác định tổng thể Phi xác suất Xác suất liên quan Chọn kỹ thuật lấy mẫu Xác định các khung mẫu hiện có Không chấp nhận Đánh giá khung mẫu Chỉnh sửa hoặc xây dựng lại khung mẫu Chấp nhận Chọn khung mẫu Rút ra mẫu
CÁC THIẾT KẾ CHỌN MẪU 14 Các kiểu chọn mẫu (Types of ĐIỀU TRA sampling design) Chọn mẫu phi xác suất (non- Chọn mẫu xác suất (probability probability sampling) sampling) Chọn mẫu thuận tiện (convienience Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản sampling) (simple random sampling) Chọn mẫu phán đoán (judment Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) sampling) Chọn mẫu hạn ngạch (quota sampling) Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling) Chọn mẫu hạn ngạch theo tỷ lệ Chọn mẫu phân tầng theo tỷ lệ (propotionate quota sampling) (propotionate stratified sampling) Chọn mẫu hạn ngạch không theo tỷ lệ Chọn mẫu phân tầng không theo tỷ lệ (dispropotionate quota sampling) (dispropotionate stratified sampling) Chọn mẫu quả cầu tuyết (snowball Chọn mẫu phân nhóm (cluster sampling) sampling) Chọn mẫu nhiều giai đoạn (multistage sampling)
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 15 NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN Các nguyên tắc xác định:  Xác định xác suất chọn đơn vị: Xác suất chọn lựa = cỡ mẫu (n)/tổng thể (N) (%)  Lập danh sách (Khung mẫu).  Chọn ngẫu nhiên theo danh sách Dùng bảng ngẫu nhiên hoặc dùng lệnh Randbetween trong Excel Áp dụng: khi tổng thể tương đối đồng nhất; người nghiên cứu quan tâm đến đặc trưng chung của tổng thể
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 16 NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN Khung mẫu Mẫu n N
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 17 HỆ THỐNG Các nguyên tắc xác định:  Xác định bước nhảy k Bước nhảy = tổng thể (N)/cỡ mẫu (n)  Lập danh sách (Khung mẫu) chính xác, hoặc có số thứ tự.  Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu  Chọn các đơn vị kế tiếp bằng bước nhảy k Áp dụng: khi tổng thể tương đối đồng nhất; người nghiên cứu quan tâm đến đặc trưng chung của tổng thể
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 18 HỆ THỐNG Các lưu ý để tránh lệch mẫu (bias) :  Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu  Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu vài lần. Nếu thực hiện tốt, phương pháp này cho hiệu quả cao hơn phương pháp ngẫu nhiên đơn giản.
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 19 HỆ THỐNG Khung mẫu Mẫu n K=3 N
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 20 PHÂN TẦNG Hầu hết các tổng thể đều chứa đựng các nhóm phụ (tầng – strata). Áp dụng chọn mẫu phân tầng nhằm:  Tăng hiệu quả thống kê khi chọn mẫu  Có dữ liệu để phân tích từng nhóm phụ  Cho phép sử dụng các phân tích khá biệt nhau cho từng nhóm phụ khác nhau. Nếu phân tầng lý tưởng:  Nội bộ nhóm đồng nhất  Dị biệt giữa các nhóm
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 21 PHÂN TẦNG Tổng thể (N) Mẫu (n)
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 22 PHÂN TẦNG Theo tỷ lệ (proportionate) hay không theo tỷ lệ (disproportionate)?  Theo tỷ lệ: số mẫu của mỗi nhóm phụ sẽ được quyết định theo tỷ lệ của tổng thể của mỗi nhóm phụ so với tổng tổng thể.  Cách này lý tưởng vì: Có độ chính xác về thống kê cao; Dễ chọn mẫu; Có được trọng số.
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 23 PHÂN TẦNG Quá trình chọn mẫu phân tầng:  Chọn các biến (danh nghĩa) để chia nhóm, phân tầng.  Quyết định tỷ lệ của từng nhóm so với tổng thể chung.  Chọn cách lấy mẫu tỷ lệ hay không tỷ lệ.  Xác định các Khung mẫu riêng biệt cho từng nhóm phụ.  Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu.  Chọn đơn vị ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phụ (tầng).
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 24 PHÂN TẦNG Chú ý: cỡ mẫu tùy thuộc vào hai vấn đề:  Tổng mẫu cần là bao nhiêu?  Tổng mẫu sẽ được phân bố cho từng nhóm phụ như thế nào?
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 25 PHÂN NHÓM Chọn mẫu phân nhóm: chia tổng thể ra các nhóm mang tính đa dạng như tổng thể chung Nhiều nghiên cứu liên quan tới tổng thể được xác định theo khu vực địa lý hoặc địa giới hành chính. Cách chia nhóm này phù hợp với các nghiên cứu có tổng thể ở các cấp quốc gia, tỉnh, thành phố, hoặc như lãnh thổ nhỏ hơn.
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 26 PHÂN NHÓM Tổng thể X o Mẫu
CHỌN MẪU XÁC SUẤT: 27 PHÂN NHÓM Chọn mẫu phân tầng Chọn mẫu theo nhóm 1. Chia tổng thể thành một ít nhóm 1. Chia tổng thể thành nhiều nhóm phụ phụ -Mỗi nhóm phụ có nhiều đơn vị. -Mỗi nhóm phụ chứa ít đơn vị. -Chia nhóm phụ theo các biến quan -Chia nhóm phụ theo thuận tiện trọng. hoặc địa lý, khu vực. 2. Bảo đảm tính đồng nhất 2. Bảo đảm tính dị biệt heterogeneity homogeneity trong nội bộ từng nhóm. trong từng nhóm. 3. Bảo đảm tính dị biệt heterogeneity 3. Bảo đảm tính đồng nhất giữa các nhóm. homogeneity giữa các nhóm. 4. Chọn ngẫu nhiên các đơn vị trong 4. Chọn ngẫu nhiên vài nhóm phụ từng nhóm phụ. để nghiên cứu.
28 CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT • Khi chọn mẫu phi xác suất, không biết được xác suất để chọn một đơn vị nghiên cứu. • Là chọn mẫu có mục đích (purposive sampling). • Mẫu được chọn có xu hướng bị thiên lệch (bias). • Thường dùng bởi vì: • Phù hợp với việc chọn mẫu theo một mục đích nào đó. • Không cần xác định các chỉ số liên quan đến tổng thể, do đó không cần quan tâm nhiều đến tính đại diện. • Giảm thời gian và chi phí nghiên cứu. • Thuận tiện trên thực tế, nhất là khi ta không biết chính xác tổng thể và các đặc điểm của nó.
CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT: 29 KINH NGHIỆM/PHÁN ĐOÁN Chọn mẫu phán đoán (chọn mẫu theo kinh nghiệm): • Là một dạng chọn mẫu có mục đích (purposive sampling). • Người nghiên cứu chọn mẫu theo kinh nghiệm của mình, hoặc theo kinh nghiệm của người khác, để có mẫu thích hợp nhất giúp chỉ ra được thông tin cần thu thập. • Thường dùng khi: • người nghiên cứu muốn lựa chọn mẫu theo một tiêu chuẩn nào đó. • Nghiên cứu khám phá. • Nghiên cứu 1 mẫu lệch theo 1 hướng nào đó.
30 CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT Chọn mẫu theo sự thuận tiện • Việc chọn mẫu tùy thuộc vào cơ hội tiếp xúc đối tượng nghiên cứu của nhà nghiên cứu. Không có tiêu chuẩn cụ thể cho việc chọn mẫu thuận tiện. • Nguyên tắc: chọn bất kỳ đối tượng nào có thể được. • Thích hợp cho các nghiên cứu khám phá.
CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT: 31 HẠN NGẠCH Chọn mẫu theo hạn ngạch • Là dạng chọn mẫu có mục đích (theo tỷ lệ, không theo tỷ lệ) • Chọn mẫu dựa trên các nhóm phụ của tổng thể theo các tiêu chí cho trước. • Tăng tính đại diện, vì có thể mô tả được các nhóm phụ. Mỗi nhóm phụ phải thỏa mãn hai điều kiện:  có một phân phối trong tổng thể mà ta có thể phỏng đoán được;  Thích đáng với chủ đề nghiên cứu.
CHỌN MẪU PHI XÁC SUẤT: 32 GIỐNG NHAU; MỞ RỘNG, QUẢ CẦU TUYẾT Chọn mẫu quả cầu tuyết (matched/snowball sampling) Trong những nghiên cứu đánh giá tác động thường sử dụng kỹ thuật chọn mẫu giống nhau để làm cơ sở cho các phân tích. Nguyên tắc: chọn 1 đối tượng nghiên cứu. Yêu cầu đối tượng này chỉ ra các đối tượng tương tự khác để nghiên cứu. Số mẫu phát triển dần, đến khi đủ thông tin cho nghiên cứu thì dừng lại. A B C D E F
3. PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CỠ MẪU
34 XÁC ĐỊNH CỠ MẪU Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)? - Có hai câu chuyện không chính xác: - Mẫu phải lớn, nếu không sẽ không có tính đại diện; - Mẫu phải tương ứng với một tỷ lệ nào đó so với tổng thể. - Nếu lấy mẫu phi xác suất: xác định các nhóm phụ (subgroups), nguyên tắc lựa chọn, kinh phí có được. - Nếu lấy mẫu xác suất: cỡ mẫu tùy thuộc vào độ biến thiên của tổng thể và độ chính xác ta muốn có của kết quả.
35 Xác định cỡ mẫu Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)? - Các nguyên tắc xác định cỡ mẫu : - Tổng thể càng biến thiên nhiều thì số mẫu phải càng lớn để đạt tính chính xác; - Độ chính xác càng tăng thì số mẫu phải càng lớn. - Phạm vi sai số càng nhỏ thì số mẫu phải càng lớn. - Khi tổng thể có nhiều nhóm phụ, thì số mẫu phải lớn để mẫu của từng nhóm phụ phải đạt yêu cầu tối thiểu.
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 36 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Phỏng đoán khoảng tin cậy • Ta dùng khoảng tin cậy để phỏng đoán khoảng mà giá trị trung bình của tổng thể µ rơi vào • Dùng chỉ số thống kê sai số chuẩn standard error of the mean (σx hay là se). Với : – σx = sai số chuẩn. – σ = độ lệch chuẩn của tổng thể – n = cỡ mẫu
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 37 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể: • Trung bình của tổng thể, µ, có thể được ước lượng theo công thức sau: µ = xtb ± Z*se • Theo ví dụ trên: µ = xtb ± se = 3.0 ± Z*0.36 • Z = 1 cho mức tin cậy = 68% • Z = 1.96 cho mức tin cậy = 95% • Z = 3 cho mức tin cậy = 99%
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 38 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể: Theo ví dụ trên: µ = xtb ± se = 3.0 ± Z*0.36 Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình của tổng thể, µ, là: Ở mức tin cậy 68%: 2.64 – 3.36 (µ = 3.0 ± 0.36) Ở mức tin cậy 95%: 2.29 - 3.71 (µ = 3.0 ± 0.71) Ở mức tin cậy 99%: 1.92 - 4.08 (µ = 3.0 ± 1.08)
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 39 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Tính cỡ mẫu liên quan đến các giá trị Trung bình Cần các thông tin sau: Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó:  Mức tin cậy (confidence level) mà ta muốn có.  Độ lớn của khoảng tin cậy Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population).
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 40 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Ta có thể áp dụng công thức sau dựa trên độ lệch chuẩn và sai số chuẩn của tổng thể để tính cỡ mẫu: s x = n s n = x s2 n = x2
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 41 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu thu nhập của SV Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó:  Mức tin cậy (confidence level): 95% (Z=1.96)  Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0.25 (tr.đồng) = se*Z Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population): độ lệch chuẩn = 0.7 (tr.đồng) Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/1.96 = 0.127 cỡ mẫu n = 0.72/0.1272 = 30.38 = 30
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 42 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu thu nhập của SV • Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó: – Mức tin cậy (confidence level): 99% (Z=3.0) – Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0.25 (tr.đồng) = se*Z • Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population): độ lệch chuẩn = 0.7 (tr.đồng) • Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/3.0 = 0.083 • cỡ mẫu n = 0.72/0.0832 = 71,02 = 71
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 43 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu thu nhập của SV • Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó: – Mức tin cậy (confidence level): 95% (Z=1.96) – Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0.1 (tr.đồng) = se*Z • Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population): độ lệch chuẩn = 0.7 (tr.đồng) • Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.1/1.96 = 0.051 • cỡ mẫu n = 0.72/0.0512 = 188,38 = 188
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 44 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH • Phương sai của tổng thể và kích cỡ mẫu Phương sai (s2) càng lớn thì kích cỡ mẫu cũng phải càng lớn. Tuy nhiên, phương sai tổng thể không phải lúc nào cũng có sẵn ➔ có các giải pháp sau: – Sử dụng kết quả tính toán phương sai từ các nghiên cứu trước. – Tính phương sai dựa vào kết quả khảo sát thử nghiệm (pilot survey).
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 45 GIÁ TRỊ TỶ LỆ • Ta phải xác định tỷ lệ của tổng thể mà chúng có một thuộc tính cho trước, tỷ lệ này gọi là p. • q là tỷ lệ của tổng thể không có thuộc tính đó, tức là q = (1 – p) • Độ lệch chuẩn trong trường hợp này được xác định bằng tích số pq • Sai số chuẩn của trung bình được thay thế bằng sai số chuẩn của tỷ lệ, σp
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 46 GIÁ TRỊ TỶ LỆ Giả sử rằng từ một khảo sát sơ khởi, ta biết p = 30%. Ta quyết định ước lượng tỷ lệ thực đúng của tổng thể trong phạm vi sai số 10% (p = 0.30 ± 0.10). Giả sử là ta muốn đạt mức tin cậy 95%.
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 47 GIÁ TRỊ TỶ LỆ • Cách tính được thực hiện như sau: • Sai số mong muốn mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu) = ± 0,10 • Mức tin cậy 95% để ước lượng khoảng tin cậy mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu) → Z = 1,96 • Sai số ± 0,10 = 1,96 σp • σp= 0.051 = sai số chuẩn của tỷ lệ (= 0,10/1,96) • pq =Chỉ thị độ biến thiên của mẫu, được dùng như là một ước lượng của độ biến thiên của tổng thể • n= Cỡ mẫu
XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO 48 GIÁ TRỊ TỶ LỆ • Áp dụng công thức này với các giá trị trên, ta có: pq p = n pq n = 2  p 0.3x0.7 • = 81 n = (0.051)2
4. THU THẬP DỮ LIỆU
50 NGUỒN DỮ LIỆU Sơ cấp (primary data) Thứ cấp (secondary data) Tam cấp (tertiary sources)
51 NGUỒN DỮ LIỆU Các cấp độ của thông tin dữ liệu Dữ liệu sơ cấp (primary data):  Các kết quả nguyên thủy của các nghiên cứu hoặc các dữ liệu thô chưa được giải thích hoặc phát biểu đại diện cho một quan điểm hoặc vị trí chính thức nào đó.  Hầu hết có căn cứ đích xác vì chưa được lọc hoặc diễn giải bởi một người thứ hai.  Nguồn dữ liệu sơ cấp: thường là các số liệu ghi nhận trong nghiên cứu, các số liệu cá nhân, các bảng số liệu thô được mua, các bảng, biểu đồ số liệu thống kê.
52 NGUỒN DỮ LIỆU Dữ liệu sơ cấp  Do người nghiên cứu trực tiếp thu thập  Phù hợp với mục tiêu nghiên cứu  Có tính độc nhất
53 NGUỒN DỮ LIỆU Các cấp độ của thông tin dữ liệu Dữ liệu thứ cấp (secondary data):  Các thông tin diễn dịch, giải thích của các dữ liệu sơ cấp.  Hầu hết các dữ liệu tham khảo đều thuộc nhóm này. Dữ liệu tam cấp (tertiary sources):  Có thể là các thông tin diễn dịch, giải thích của các dữ liệu thứ cấp;  Thông thường là các chỉ mục (indexes), danh mục tài liệu tham khảo (bibliographies), và các nguồn trợ giúp tìm kiếm thông tin khác, ví dụ các trang Web tìm kiếm thông tin Internet (Internet search engine).
54 NGUỒN DỮ LIỆU Dữ liệu thứ cấp  Nguồn: các báo cáo của chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường . các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học;
55 NGUỒN DỮ LIỆU Dữ liệu thứ cấp  Nguồn: các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học; các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan;
56 NGUỒN DỮ LIỆU Dữ liệu thứ cấp  Nguồn: tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu; các bài báo cáo hay luận văn của các sinh viên khác (khóa trước) trong trường hoặc ở các trường khác.
57 NGUỒN DỮ LIỆU Dữ liệu thứ cấp  Ưu điểm: tiết kiệm tiền, thời gian  Nhược điểm khi sử dụng Mục tiêu Độ tin cậy
58 NGUỒN DỮ LIỆU Thu thập dữ liệu sơ cấp 1. Quan sát 2. Phỏng vấn 3. Điều tra sử dụng bảng câu hỏi (phiếu điều tra, questionnnaires)
59 DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH – ĐỊNH LƯỢNG Tính chất Định lượng Định tính Mục đích Mô tả sự kiện bằng những con Xác định ý nghĩ, quan điểm, cảm số xúc, xu hướng bằng lời Trình bày Quan điểm, ngôn ngữ của nhà Quan điểm, ngôn ngữ của người nghiên cứu được nghiên cứu Chọn mẫu Ngẫu nhiên hoặc ngẫu nhiên có Có mục đích phân tầng Câu hỏi Đóng, trắc nghiệm, câu trả lời Mở, câu trả lời tự do không định định sẵn. sẵn Phỏng vấn Cấu trúc. Bảng hỏi được sọan Bán cấu trúc. Bảng hỏi chỉ mang sẵn theo một cấu trúc cố định, tính chất gợi ý. Các câu hỏi được không thay đổi phát triển từ trả lời của người được phỏng vấn
60 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP 1. Quan sát ◦ Quan sát có tham dự (nhập vai) ◦ Quan sát không có tham dự (không nhập vai)  Những trở ngại : ◦ Đối tượng thay đổi hành vi ◦ Thiên lệch chủ quan ◦ Diễn giải khác nhau ◦ Quan sát phiến diện hoặc ghi chép thiếu.
61 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP 2. Phỏng vấn  Các dạng phỏng vấn: (1) không cấu trúc  Phỏng vấn sâu  Phỏng vấn nhóm  Phỏng vấn chuyên gia (2) cấu trúc  Sử dụng bảng hỏi/phiếu điều tra định sẵn (3) bán cấu trúc  Kết hợp không cấu trúc và cấu trúc
62 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Sử dụng bảng hỏi / phiếu điều tra  Câu hỏi đóng  Câu hỏi mở Các chú ý khi đặt câu hỏi  Ngắn gọn  Rõ ý, thống nhất cách hiểu giữa người hỏi và người trả lời  Một ý duy nhất  Phù hợp về trình độ, kiến thức và khả năng trả lời  Không gợi ý, định hướng cách trả lời  Không dựa trên các giả định
63 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Ưu nhược điểm của câu hỏi mở Cung cấp thông tin sâu, phong phú, nhưng khó xử lý thông tin và phân tích dữ liệu khó hơn. Tạo cho người trả lời sự tự do diễn đạt ý tưởng của họ. Dễ bị thiếu thông tin. Tránh được thiên lệch từ phía người người trả lời nhưng có thể bị thiên lệch từ người hỏi.
64 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Ưu nhược điểm của câu hỏi đóng  Thiếu thông tin sâu và ít có sự khác biệt.  Thiên lệch do các câu trả lời định sẵn (thiên lệch từ ý tưởng của người đặt câu hỏi).  Do câu trả lời định sẵn nên có thể không phản ánh đúng ý kiến của người được hỏi, trả lời thiếu động não.  Ưu điểm lớn nhất là thông tin dữ liệu thu thập được dễ dàng phân tích và xử lý
65 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Các bước thiết lập bảng hỏi 1. Xác định thật rõ mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và các giả thiết 2. Liệt kê tất cả các câu hỏi có thể có cho từng mục tiêu / câu hỏi nghiên cứu (so sánh với các biến số, thông tin dự kiến cần phải thu thập) 3. Liệu kê các thông tin, đo lường cần phải có cho từng mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu 4. Thiết lập câu hỏi cụ thể để có thể lấy được thông tin, đo lường
66 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Đánh giá bảng hỏi / phiếu điều tra  Có phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu hay không?  Có dễ hiểu hay không?  Có khả năng thu thập thông tin, dữ liệu hay không?  Có phù hợp cho việc nhập thông tin, dữ liệu vào máy tính để xử lý hay không? Phỏng vấn thử và điều chỉnh Phỏng vấn thực
TỔ CHỨC ĐIỀU TRA KHẢO 67 SÁT Tập huấn về nội dung và cách phỏng vấn cho điều tra viên Lập kế hoạch điều tra  Thời gian  Nhân lực  Kinh phí  Phương tiện  Liên hệ địa bàn  Người dẫn đường 