Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp

CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU Nội dung  Chọn mẫu xác suất  Chọn mẫu phi xác suất Chọn mẫu (sampling)  Là trình lựa chọn phận tương đối nhỏ từ tổng thể với tích cách đại diện cho tổng thể cần nghiên cứu  Dựa kết thu từ mẫu, nhà nghiên cứu suy diễn rộng cho tổng thể Vì phải chọn mẫu?  Để có thông tin nhanh tiết kiệm Vd: muốn có số liệu thu nhập hộ gia đình Việt Nam nên điều tra toàn hay điều tra chọn mẫu?  Trường hợp tiến hành điều tra làm biến dạng hay phá hủy thuộc tính đơn vị Vd: thử độ bền vỏ xe sản xuất Vì phải chọn mẫu?  Trường hợp số đơn vị tượng vô hạn không xác định Vd: muốn có số liệu người bệnh cao huyết áp TPHCM  Khi muốn so sánh tượng với mà chưa có thông tin cụ thể muốn kiểm định giả thuyết đặt ra, người ta thường dùng điều tra chọn mẫu để thu thập liệu Vd: kiểm tra tác dụng loại thuốc điều trị tim mạch Một số khái niệm  Phần tử (element): đơn vị cần quan sát thu thập liệu (cá nhân, hộ gia đình, tổ chức,…)  Tổng thể nghiên cứu (study population): tập hợp phần tử mà thực tế nhận dạng lấy mẫu Ví dụ tổng thể nghiên cứu số hộ gia đình địa phương, số doanh nghiệp địa phương, số sinh viên trường đại học, số người tiêu dùng vùng  Khung mẫu (sampling frame): Danh sách đơn vị lấy mẫu có sẵn để phục vụ cho việc lấy mẫu Quá trình chọn mẫu B1: Định nghĩa tổng thể phần tử B2: Xác định khung lấy mẫu B3: Xác định kích thước mẫu B4: Xác định phương pháp chọn mẫu B5: Tiến hành lấy mẫu theo phương pháp chọn Chọn mẫu xác suất  Biết trước xác suất xuất phần tử vào mẫu  Quá trình chọn mẫu tuân theo quy luật toán, tự ý thay đổi  Các thông số mẫu dùng để ước lượng/kiểm nghiệm thông số tổng thể  Nhược điểm: ? Hạn chế (1) Trong nhiều trường hợp không mang tính khả thi có danh sách tất đối tượng liên hệ, nhà nghiên cứu không đủ thời gian để tiếp cận đối tượng họ phân tán nhiều địa bàn cách xa (2) Tốn nhiều thời gian công sức Chọn mẫu phi xác suất  Nhà nghiên cứu chọn phần tử vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên  Không biết xác suất xuất phần tử Chọn mẫu tùy thuộc vào nhà nghiên cứu Ví dụ đến siêu thị vấn bà nội trợ chi tiêu hàng ngày cho lương thực  Nhược điểm: ? 11/05/17 701014 chuong 35 5-  Giả sử trung bình tổng thể 660.89 Trung bình mẫu so với trung bình tổng thể có sai lệch không?  Trung bình bàn 1: 825.05  Trung bình bàn 2: 593.8  Trung bình bàn 3: 706.35  Trung bình bàn 4: 632.6  Trung bình thứ 5: 989.6 BÀI TẬP  Tổng thể có 111376 dân phân bố theo tuổi giới tính Hãy chọn mẫu 10% theo quota 11/05/17 701014 chuong 37 5- ƯỚC TÍNH CỠ MẪU  Số liệu cần thiết để ước tính cỡ mẫu: Xác suất sai sót lại I II, Độ dao động đo lường, Độ ảnh hưởng (hoặc sai số) ƯỚC TÍNH CỠ MẪU  Xác suất sai sót: thông thường nghiên cứu chấp nhận sai sót loại I 1% 5% xác suất sai sót loại II khoảng 0.1, 0.2 (hay power từ 0.8 đến 0.9)  Độ dao động độ lệch chuẩn σ (standard deviation) đo lường  Độ ảnh hưởng ∆, công trình nghiên cứu so sánh hai nhóm, độ khác biệt trung bình hai nhóm mà nhà nghiên cứu muốn phát Chẳng hạn nhà nghiên cứu giả thiết bệnh nhân điều trị thuốc A có áp suất máu giảm 10 mmHg so với nhóm giả dược Ở đây, 10 mmHg xem độ ảnh hưởng ƯỚC TÍNH CỠ MẪU  Xác suất sai sót: thông thường nghiên cứu chấp nhận sai sót loại I 1% 5% xác suất sai sót loại II khoảng 0.1, 0.2 (hay power từ 0.8 đến 0.9)  Độ dao động độ lệch chuẩn σ (standard deviation) đo lường  Độ ảnh hưởng ∆, công trình nghiên cứu so sánh hai nhóm, độ khác biệt trung bình hai nhóm mà nhà nghiên cứu muốn phát Chẳng hạn nhà nghiên cứu giả thiết bệnh nhân điều trị thuốc A có áp suất máu giảm 10 mmHg so với nhóm giả dược Ở đây, 10 mmHg xem độ ảnh hưởng Công thức Trường hợp nhóm đối tượng C n= (∆ / σ ) Trường hợp hai nhóm đối tượng 2C n= (∆ / σ ) Trong đó, số C xác định từ xác suất sai sót loại I II sau α 0.10 0.05 0.01 β = 0.20 (Power = 0.80) 6.15 7.85 13.33 β = 0.10 (Power = 0.90) 8.53 10.51 16.74 β = 0.05 (Power = 0.95) 10.79 13.00 19.84 Ví dụ 1: Thực hành Minitab: Stat\Power and Sample Size  Chúng ta muốn ước tính chiều cao đàn ông người Việt, chấp nhận sai số vòng cm (d = 1) với khoảng tin cậy 0.95 (tức α=0.05) power = 0.8 (hay β = 0.2) Các nghiên cứu trước cho biết độ lệch chuẩn chiều cao người Việt khoảng 4.6 cm Áp dụng công thức [1] để ước tính cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu: C 7.85 n= = = 166 2 (∆ / σ ) (1 / 4.6) Thực hành Một loại thuốc điều trị có khả tăng độ alkaline phosphatase bệnh nhân loãng xương Độ lệch chuẩn alkaline phosphatase 15 U/l Một nghiên cứu tiến hành quần thể bệnh nhân Việt Nam, nhà nghiên cứu muốn biết bệnh nhân cần tuyển để chứng minh thuốc tăng alkaline phosphatase từ 60 đến 65 U/l sau tháng điều trị, với sai số I α = 0.05 power = 0.8? Thực hành  Một nghiên cứu thiết kế để thử nghiệm thuốc alendronate việc điều trị loãng xương phụ nữ sau thời kì mãn kinh Có hai nhóm bệnh nhân tuyển: nhóm nhóm can thiệp (được điều trị alendronate), nhóm nhóm đối chứng (tức không điều trị) Tiêu chí để đánh giá hiệu thuốc mật độ xương (bone mineral density – BMD) Số liệu từ nghiên cứu dịch tễ học cho thấy giá trị trung bình BMD phụ nữ sau thời kì mãn kinh 0.80 g/cm2, với độ lệch chuẩn 0.12 g/cm2 Vấn đề đặt cần phải nghiên cứu đối tượng để “chứng minh” sau 12 tháng điều trị BMD nhóm tăng khoảng 5% so với nhóm 2? Đáp  Trong ví dụ này, tạm gọi trị số trung bình nhóm µ2 nhóm µ1, có: µ1 = 0.8*1.05 = 0.84 g/cm2 (tức tăng 5% so với nhóm 2), đó, ∆ = 0.84 – 0.80 = 0.04 g/cm2 Độ lệch chuẩn σ=0.12 g/cm2 Với power = 0.90 α = 0.05, cỡ mẫu cần thiết áp dụng theo công thức [2] 2C * 10.51 n= = = 189 2 (∆ / σ ) (0.04 / 0.12) Hỏi đáp 47 Anh chị tải phần mềm http://kinhteluongtdt.wordpress.com/ Anh chị tải phần mềm phamphuongloan.hcmc@gmail.com