Bài giảng Thống kê doanh nghiệp (2017): Phần 1 - TS. Vũ Trọng Phong có nội dung trình bày về các phương pháp trình bày số liệu thống kê; chỉ tiêu thống kê; thang đo trong thống kê; các mức độ của hiện tượng thống kê; khái niệm, ưu nhược điểm và phạm vi sử dụng điều tra chọn mẫu; tương quan và hồi quy; nhiệm vụ phương pháp hồi quy và tương quan;... Mời các bạn cùng tham khảo!
Điều tra chọn mẫu 3.1 Khái niệm, ƣu nhƣợc điểm và phạm vi sử dụng điều tra chọn mẫu
Điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên
3.2.1 Tổng thể chung và tổng thể mẫu
Từ khái niệm về điều tra chọn mẫu cho thấy có hai tổng thể là tổng thể chung và tổng thể mẫu
Tổng thể chung là tập hợp tất cả các đơn vị thuộc đối tượng điều tra, thường được ký hiệu là N Số lượng đơn vị trong tổng thể này được thể hiện bằng dãy số lượng biến.
Tổng thể mẫu là tập hợp các đơn vị được chọn từ tổng thể chung để tiến hành nghiên cứu Số lượng đơn vị trong tổng thể mẫu được ký hiệu là n, và thường được biểu diễn dưới dạng bản phân phối để thể hiện cấu trúc của nó.
Có hai cách chọn ngẫu nhiên số lƣợng n đơn vị của tổng thể mẫu:
Thứ nhất, chọn mẫu nhiều lần (chọn hoàn lại)
Chọn mẫu nhiều lần là quá trình trong đó mỗi đơn vị được chọn ra để đăng ký và sau đó được trả về tổng thể chung, do đó số lượng đơn vị trong tổng thể không thay đổi Trong quá trình này, xác suất được chọn của mỗi đơn vị trong tổng thể là như nhau.
Gọi K là số khả năng thiết lập đƣợc tổng thể mẫu thì số khả năng đó trong chọn nhiều lần đƣợc xác định theo công thức sau:
Thứ hai, chọn mẫu 1 lần (chọn không hoàn lại)
Chọn mẫu một lần có nghĩa là mỗi đơn vị được chọn sẽ được tách ra và không quay trở lại nhóm tổng thể, dẫn đến khả năng không thể chọn lại Do đó, xác suất được chọn của từng đơn vị không đồng đều.
Khi đó số khả năng thiết lập tổng thể mẫu đƣợc xác định theo công thức:
Với cả hai phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, số lượng mẫu có thể tạo ra là rất lớn Mẫu được lựa chọn để khảo sát chỉ là một trong số vô vàn mẫu có thể hình thành.
- ̅ - là bình quân, tỉ lệ, phương sai của tổng thể chung
Bình quân, tỷ lệ và phương sai của tổng thể mẫu thứ i (i=1,2,3,…Q) là những biến ngẫu nhiên Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khi kích thước mẫu n lớn hơn hoặc bằng 30, bình quân mẫu ̅ được coi là phân phối chuẩn.
- Kỳ vọng các bình quân mẫu: ̅ ̅
- Phương sai các bình quân mẫu: ̅ à ̅ ô à
- Kỳ vọng các tỉ lệ mẫu:
- Phương sai các tỉ lệ mẫu: à ô à
Nếu n < 30 thì ̅ đƣợc xem phân phối theo quy luật Student
3.2.2 Chọn mẫu với xác suất đều và xác suất không đều
Chọn mẫu với xác suất đều đảm bảo rằng mỗi đơn vị trong hiện tượng nghiên cứu đều có cơ hội được chọn như nhau, thể hiện tính bình đẳng trong ước lượng kết quả Kết quả thu được từ mẫu không phân biệt giữa các đơn vị, trong khi phương pháp chọn mẫu không đều thường không chú ý đến sự khác biệt giữa các đơn vị tổng thể Phương pháp này thường được áp dụng khi các đơn vị trong tổng thể tương đối đồng đều hoặc khi không biết trước sự khác biệt giữa các đơn vị điều tra.
Chọn mẫu với xác suất không đều cho phép các đơn vị được chọn vào mẫu với xác suất khác nhau, không nhất thiết phải bằng nhau Điều này có nghĩa là xác suất được chọn sẽ phụ thuộc vào vai trò của từng đơn vị trong nghiên cứu Mỗi đơn vị sẽ có một xác suất riêng biệt, gọi là xác suất bao hàm, để xác định khả năng được chọn vào mẫu.
Việc chọn mẫu với xác suất không đều gặp nhiều khó khăn và phức tạp do cần có dữ liệu tiêu nghiệm về quy mô và kích cỡ của từng đơn vị.
3.2.3 Sai số trong chọn mẫu
Sai số chọn mẫu là sự khác biệt giữa các chỉ tiêu được tính toán từ điều tra chọn mẫu và các chỉ tiêu tương ứng của tổng thể.
Các loại sai số a Sai số chọn mẫu:
Sai số chọn mẫu xảy ra khi chúng ta ước lượng các đặc trưng của tổng thể dựa trên thông tin thu thập từ một mẫu, dẫn đến sai sót do mẫu không đại diện cho toàn bộ tổng thể Sai số này có thể do hai yếu tố chính: thiết kế và thực hiện chọn mẫu, cùng với yếu tố ngẫu nhiên Mặc dù có thể hạn chế sai số bằng cách chú ý đến quy trình chọn mẫu, nhưng nó vẫn tồn tại và chỉ có thể giảm bớt bằng cách tăng kích thước mẫu.
Sai số phi chọn mẫu là loại sai số không liên quan đến phương pháp chọn mẫu được áp dụng Những điều kiện dẫn đến sai số phi chọn mẫu có thể bao gồm nhiều yếu tố khác nhau.
Sai số trong ghi chép có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân, bao gồm việc đơn vị điều tra không hiểu đúng nội dung câu hỏi, dẫn đến câu trả lời sai Ngoài ra, sai số cũng có thể phát sinh từ quá trình đo lường hoặc do lỗi ghi chép vô tình Trong một số trường hợp, sai số có thể là kết quả của việc cố ý ghi chép sai vì mục đích nhất định.
Nếu là sai số ngẫu nhiên thì các sai lệch trong khi lấy số liệu có thể bù trừ nhau Loại sai số này ít gây nguy hiểm
Sai số hệ thống là một loại sai số nghiêm trọng, và mức độ sai số gia tăng khi số lượng đơn vị điều tra tăng lên Nguyên nhân của sai số này có thể do dụng cụ đo lường không chính xác hoặc do việc ghi chép sai lệch Để giảm thiểu sai số ghi chép, cần chuẩn bị kỹ lưỡng cho quá trình điều tra, đảm bảo chất lượng của dụng cụ máy móc và nâng cao ý thức của người thực hiện điều tra.
- Sai số do mẫu được lấy từ một tổng thể không thích hợp
Sai số trong nghiên cứu có thể xảy ra do tỷ lệ không trả lời cao Việc thiếu câu trả lời là một vấn đề nghiêm trọng cần được khắc phục trong phương pháp chọn mẫu, vì nó dẫn đến kết quả điều tra bị sai lệch do thông tin không đầy đủ Điều này có thể khiến tổng thể phản hồi khác biệt đáng kể so với tổng thể mà thực sự muốn điều tra.
3.2.4 Sai số bình quân chọn mẫu và phạm vi sai số chọn mẫu