PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÂM LÝ HỌC

1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÂM LÝ HỌC Phạm Thị Thủy Tiên T10/2019 Tien.phamthithuy2386@hoasen.edu.vn Bài 6: Chọn mẫu (Sampling) Tổng quan 1) Các vấn đề chọn mẫu • Tính khái quát, tính đại diện • Khoảng tin cậy, sai số biên • Sai số chọn mẫu sai số không chọn mẫu 2) Các khái niệm liên quan đến chọn mẫu • Phân phối xác suất phân phối chọn mẫu • Phân phối chuẩn Cách xác định cỡ mẫu 4) Các phương án chọn mẫu 3) • Chọn mẫu xác xuất • Chọn mẫu phi xác suất Tính khái quát tính đại diện 1) Tính khái quát (generalizability) – Mức độ mà kết nghiên cứu suy từ mẫu cho quần thể • Cịn gọi độ ngoại hiệu lực 2) Tính đại diện (representation) - Mức độ mà mẫu đại diện cho quần thể • Đặc điểm nhân học • Đặc điểm cá nhân • Đặc điểm cụ thể Mối đe dọa độ ngoại hiệu lực (threats to external validity) Tính khái quát (Generalizability) History threat kết nghiên cứu khơng thể khái qt hóa cho thời điểm khác Setting threat (artificiality) kết nghiên cứu khái qt hóa cho bối cảnh khác; mang tính giả tạo (artificiality) Selection threat sai lệch chọn mẫu Suy luận thống kê: Từ mẫu đến quần thể - Là tập hơp có N phần tử, mối quan tâm nhà nghiên cứu - Có nhiều biến ta không quan sát -Các thông số (parameter) như: μ – (population) mean σ –standard error β – regression coefficients -Là tập hợp n phần tử chọn ngẫu nhiên từ quần thể -Các biến giải thích biến kết quan sát -Các số thống kê (statistic) như: M - sample mean SD - standard deviation Inference – Suy luận Quần thể - Population Mẫu – Sample Một vài khái niệm Element Strata - Element/unit: đơn vị riêng lẻ quần thể (nhóm/ thành phố/ cá nhân/ quốc gia,…) - Stratum: Nhóm có đặc tính (v.d nam/nữ trường đại học, v.v…) - Census: tất thành viên quần thể thu thập thơng tin (v.d khảo sát quốc gia phủ) - Sampling frame: danh sách tất cá thể quần thể - liên lạc - ko có đủ tất thành tố quần thể Phân phối xác suất phân phối chọn mẫu Statistic Statistic Sample Sample Sample Population Sample Phân phối xác suất Probability distribution - Statistic (M, SD,…) Statistic Phân phối chọn mẫu - Sampling distribution - Parameter (μ, σ, …) Phân phối chuẩn (normal distribution) • Là dạng phân phối xác suất; phổ biến quan trọng khoa học tự nhiên xã hội • Hình dạng xác phân phối chuẩn định giá trị trung bình độ lệch chuẩn • Cho phép ta tính Đặc điểm quan trọng: phân bố xác suất • 68% quan sát nằm khoảng độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình giá trị quan sát mẫu • 95% quan sát nằm khoảng (probability distribution) • độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình 97% quan sát nằm khoảng độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình Ví dụ: Phân phối chuẩn IQ IQ Mean = 100 SD = 15 Chỉ có khoảng 2.1% dân số có IQ lớn 130 Khoảng 2/3 dân số có IQ từ 85 đến 115 10 Suy luận thống kê: Từ mẫu đến quần thể • Khi phân phối xác suất biến số tuân theo quy luật phân phối chuẩn phân phối chọn mẫu (sampling distribution) giá trị trung bình (và số thống kê khác) tuân theo luật phân phối chuẩn Normal probability distribution • Normal sampling distribution Trong trường hợp phân phối xác suất biến không phân phối chuẩn thì, theo định lý giới hạn trung tâm (Central limit theorem), ta biết rằng, cỡ mẫu tăng, phân phối chọn mẫu trở thành phân phối chuẩn 16 Chọn mẫu xác suất (probability sampling) Là phương án chọn mẫu cho: với thành tố quần thể, xác suất chọn cố định khác • Cần thiết phải có khung mẫu (sampling frame) để tính tốn xác suất chọn mẫu • Ưu điểm: • • Giảm thiểu mối đe dọa độ ngoại hiệu lực nghiên cứu • Giảm thiên kiến chọn mẫu (selection/ sampling biases) • Chọn mẫu thể tỉ lệ xuất quần thể • Mẫu chọn mang tính đại diện cho quần thể 17 Các phương án chọn mẫu xác suất • Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản • Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống • Chọn mẫu xác suất phức tạp • Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling) • Chọn mẫu chùm (multi-stage cluster sampling) 18 Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple random sampling) Xác suất chọn vào mẫu thành tố khung mẫu độc lập (independent and equal probability of being sampled) • Có thể dùng máy tính để tạo dãy số ngẫu nhiên • … 19 Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling) • Mục tiêu: lấy mẫu ngẫu nhiên • Chọn ngẫu nhiên thành tố khung mẫu • Sau lấy mẫu theo quy ước • Như vậy, thành tố có xác suất chọn, xác suất khơng cịn độc lập nữa! • Có thể dẫn tới sai lầm mẫu chọn không ngẫu nhiên! • Trừ ta khung mẫu xếp cách hoàn toàn ngẫu nhiên, khơng chọn mẫu hệ thống khơng cịn coi chọn mẫu xác suất -> non-probability sampling! 20 Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling) • Đầu tiên, ta phân chia quần thể thành nhóm với đặc tính tương đồng nhau gọi strata Sau đó, ta lấy mẫu ngẫu nhiên cho nhóm stratum Các phần tử chọn tập hợp thành mẫu cuối (final sample) 21 Chọn mẫu chùm Chọn mẫu theo giai đoạn cho cá thể chọn nằm gần cách tương đối mặt vị trí địa lý • Ví dụ: • • Khu vực sinh sống • Các quận huyện thành phố nước • Trường học • Lớp học Thường dùng điều tra khảo sát tính thực tế tính hiệu cao với chi phí tiết kiệm • Thường gồm nhiều giai đoạn (multi-stage cluster sampling) • 22 Chọn mẫu chùm (tt) 23 Phân tầng hay chùm? *Sự khác chọn mẫu chùm mẫu phân tầng -> Chọn mẫu phân tầng ta sử dụng tất nhóm quần thể Trong đó, chọn mẫu chùm sử dụng mẫu định chùm quần thể 24 25 Chọn mẫu phi xác suất Không theo ngun tắc chọn mẫu ngẫu nhiên • Có ích ta xác định quần thể khung mẫu • Có kỹ thuật phổ biến: • • Chọn mẫu tiện lợi (convenience sampling) • Chọn mẫu lan tỏa (snowball sampling) • Chọn mẫu theo mục đích (purposive sampling) • Chọn mẫu theo quota (quota sampling) 26 Chọn mẫu tiện lợi Convenience sampling • Là dạng đơn giản chọn mẫu phi xác suất • Sai lầm chọn lựa -> Không thể khái quát hóa • Nhưng dùng thường xun • • Khi quần thể mang tính tồn thể (universal) • Khơng thể xác định khung mẫu • Chí phí hội • Khi câu hỏi nghiên cứu tìm quan hệ nhân (chú trọng internal validity) 27 Chọn mẫu lan tỏa Snowball sampling, loại cụ thể chọn mẫu tiện lợi • Tuyển dụng số người tham gia -> người giới thiệu thêm người tham gia khác -> tiếp tục đến đủ số lượng mẫu • Có ích trường hợp quần thể khó tiếp cận, thuộc nhóm kín, v.v… • Có tất nhược điểm chọn mẫu tiện lợi • 28 Chọn mẫu theo mục đích • Purposive sample, tập hợp (subset) không mang tính đại diện quần thể, hình thành để phục vụ mục tiêu nghiên cứu cụ thể • Các thành tố chọn lựa có đặc trưng điển hình mà nhà nghiên cứu quan tâm • Thường dùng nghiên cứu định tính • Có nhược điểm chọn mẫu phi xác suất khác 29 Chọn mẫu theo quota Quota sampling • Tương tự với chọn mẫu phân tầng • Khác nhau: • • Chọn mẫu phân tầng: nhóm/ strata -> chọn mẫu ngẫu nhiên từ strata • Chọn mẫu theo quota: phân nhóm -> chọn mẫu tiện lợi từ nhóm Có nhược điểm chọn mẫu phi xác suất khác • Nếu khái qt hóa phải cẩn thận! • 30 Thực hành Bài tập tổng hợp: câu hỏi nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, loại hiệu lực mối đe doạ độ hiệu lực nghiên cứu SV mang theo file mềm tờ tập tổng hợp để làm lớp