Mẫu hệ thống là loại mẫu đã được đơn giản hóa trong cách chọn, trong đó chỉ có phần tử đầu tiên được chọn ngẫu nhiên, sau đó dựa trên danh sách đã được đánh số của tổng thể để chọn ra các phần tử tiếp theo vào mẫu theo một thủ tục nào đó.
Ví dụTa có một danh sách gồm N=500 khách hàng, ta cần chọn ngẫu nhiên n=30 khách hàng. Đầu tiên ta chọn ngẫu nhiên một phần tử chẳng
hạn 13, ta có N
n ≈16.66667sau đó ta sẽ lấy luôn một dãy cách nhau 16 đơn vị, vậy ta được mẫu là những thứ tự sau trong danh sách:
13 29 45 61 77 93 109 125 141 157 173 189 205 221 237 253 269285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477 285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477
Nhược điểmdễ mắc sai số hệ thông khi danh sách của tổng thể không được sắp xếp một cách ngẫu nhiên mà lại theo một trật tự chủ quan nào đó. Cách chọn mẫu này thường được dùng ở cấp độ chọn mẫu cuối khi
. . . . . .
Các phương pháp chọn mẫu Mẫu hệ thống
Mẫu hệ thống
Mẫu hệ thống là loại mẫu đã được đơn giản hóa trong cách chọn, trong đó chỉ có phần tử đầu tiên được chọn ngẫu nhiên, sau đó dựa trên danh sách đã được đánh số của tổng thể để chọn ra các phần tử tiếp theo vào mẫu theo một thủ tục nào đó.
Ví dụTa có một danh sách gồm N=500 khách hàng, ta cần chọn ngẫu nhiên n=30 khách hàng. Đầu tiên ta chọn ngẫu nhiên một phần tử chẳng hạn 13, ta có N
n ≈16.66667sau đó ta sẽ lấy luôn một dãy cách nhau 16 đơn vị, vậy ta được mẫu là những thứ tự sau trong danh sách:
13 29 45 61 77 93 109 125 141 157 173 189 205 221 237 253 269285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477 285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477
Nhược điểmdễ mắc sai số hệ thông khi danh sách của tổng thể không được sắp xếp một cách ngẫu nhiên mà lại theo một trật tự chủ quan nào đó. Cách chọn mẫu này thường được dùng ở cấp độ chọn mẫu cuối khi tổng thể tương đối thuần nhất.
Mẫu hệ thống
Mẫu hệ thống là loại mẫu đã được đơn giản hóa trong cách chọn, trong đó chỉ có phần tử đầu tiên được chọn ngẫu nhiên, sau đó dựa trên danh sách đã được đánh số của tổng thể để chọn ra các phần tử tiếp theo vào mẫu theo một thủ tục nào đó.
Ví dụTa có một danh sách gồm N=500 khách hàng, ta cần chọn ngẫu nhiên n=30 khách hàng. Đầu tiên ta chọn ngẫu nhiên một phần tử chẳng hạn 13, ta có N
n ≈16.66667sau đó ta sẽ lấy luôn một dãy cách nhau 16 đơn vị, vậy ta được mẫu là những thứ tự sau trong danh sách:
13 29 45 61 77 93 109 125 141 157 173 189 205 221 237 253 269285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477 285 301 317 333 349 365 381 397 413 429 445 461 477
Nhược điểmdễ mắc sai số hệ thông khi danh sách của tổng thể không được sắp xếp một cách ngẫu nhiên mà lại theo một trật tự chủ quan nào đó. Cách chọn mẫu này thường được dùng ở cấp độ chọn mẫu cuối khi
. . . . . .
Các phương pháp chọn mẫu Mẫu chùm
Nội dung trình bày
. . .1 Xác định dữ liệu cần thu thập . . .2 Dữ liệu sơ cấp và thứ cấp . . .3 Các phương pháp chọn mẫu
Mẫu ngẫu nhiên Mẫu giản đơn Mẫu hệ thống
Mẫu chùm
Mẫu phân tổ Mẫu nhiều cấp
Mẫu chùm
Trước tiên tổng thể điều tra được phân làm nhiều chùm theo nguyên tắc: Mỗi phần tử của tổng thể được phân vào một chùm,
Mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể.
Phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô. Sau đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.
Nhược điểmsai số chọn mẫu có thể cao hơn phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn với cùng kích thước mẫu, song nó vẫn được sử dụng cho đỡ tốn kém chi phí và thích hợp với việc nghiên cứu theo nhiều dấu hiệu cùng một lúc.
. . . . . .
Các phương pháp chọn mẫu Mẫu chùm
Mẫu chùm
Trước tiên tổng thể điều tra được phân làm nhiều chùm theo nguyên tắc: Mỗi phần tử của tổng thể được phân vào một chùm,
Mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể.
Phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô. Sau đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.
Nhược điểmsai số chọn mẫu có thể cao hơn phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn với cùng kích thước mẫu, song nó vẫn được sử dụng cho đỡ tốn kém chi phí và thích hợp với việc nghiên cứu theo nhiều dấu hiệu cùng một lúc.
Mẫu chùm
Trước tiên tổng thể điều tra được phân làm nhiều chùm theo nguyên tắc: Mỗi phần tử của tổng thể được phân vào một chùm,
Mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể.
Phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô.
Sau đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.
Nhược điểmsai số chọn mẫu có thể cao hơn phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn với cùng kích thước mẫu, song nó vẫn được sử dụng cho đỡ tốn kém chi phí và thích hợp với việc nghiên cứu theo nhiều dấu hiệu cùng một lúc.
. . . . . .
Các phương pháp chọn mẫu Mẫu chùm
Mẫu chùm
Trước tiên tổng thể điều tra được phân làm nhiều chùm theo nguyên tắc: Mỗi phần tử của tổng thể được phân vào một chùm,
Mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể.
Phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô. Sau đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.
Nhược điểmsai số chọn mẫu có thể cao hơn phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn với cùng kích thước mẫu, song nó vẫn được sử dụng cho đỡ tốn kém chi phí và thích hợp với việc nghiên cứu theo nhiều dấu hiệu cùng một lúc.
Mẫu chùm
Trước tiên tổng thể điều tra được phân làm nhiều chùm theo nguyên tắc: Mỗi phần tử của tổng thể được phân vào một chùm,
Mỗi chùm cố gắng chứa nhiều phần tử khác nhau về dấu hiệu nghiên cứu, sao cho nó có độ phân tán cao như của tổng thể.
Phân chia sao cho các chùm tương đối đồng đều nhau về quy mô. Sau đó các chùm được chọn một cách ngẫu nhiên và tất cả các phần tử của chùm đó đều được chọn vào mẫu.
Nhược điểmsai số chọn mẫu có thể cao hơn phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn với cùng kích thước mẫu, song nó vẫn được sử dụng cho đỡ tốn kém chi phí và thích hợp với việc nghiên cứu theo nhiều dấu hiệu cùng một lúc.
. . . . . .
Các phương pháp chọn mẫu Mẫu phân tổ
Nội dung trình bày
. . .1 Xác định dữ liệu cần thu thập . . .2 Dữ liệu sơ cấp và thứ cấp . . .3 Các phương pháp chọn mẫu
Mẫu ngẫu nhiên Mẫu giản đơn Mẫu hệ thống Mẫu chùm
Mẫu phân tổ