Phƣơng phỏp nghiờn cứu

1.3.1. Phƣơng phỏp nghiờn cứu

a, Phương phỏp nghiờn cứu dọc (phư ng phỏp nghi n cứu cỏ th )

Ch n một s đ i tượng cựng tuổi và theo dừi đo cỏc k ch thước từng năm một của cỏc đ i tượng ấy.

+ Ưu đi m:

- S đ i tượng đo cú th t h n so với phư ng phỏp nghi n cứu điều tra cắt ngang.

- Theo dừi được sự phỏt tri n của c th , từ đ c th đưa đặc đi m của quy luật phỏt tri n cỏ th .

- ho phộp đỏnh giỏ t c độ tăng trưởng trong quỏ trỡnh lớn và phỏt tri n. + Nhược đi m:

- Thời gian nghiờn cứu dài.

b, Phương phỏp điều tra cắt ngang (phư ng phỏp nghi n cứu tổng quỏt)

Phư ng phỏp nà người ta tiến hành đo hàng o t cựng một c cỏc đ i tượng ở cỏc ứa tuổi khỏc nhau rồi sau đ sắp xếp theo từng ứa tuổi và t nh cỏc đặc trưng th ng k k ch thước từng ứa tuổi.

+ Ưu đi m:

- Thực hiện nhanh, khụng c n đợi thời gian theo dừi. - Độ tin cậy cao

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

- S đ i tượng nghiờn cứu c n phải nhiều đ cỏc nhận xột th ng k đủ tin cậy.

Trong nghi n cứu nh n trắc h c ma mặc thường sử dụng phư ng phỏp điều tra cắt, do phư ng phỏp nà o i trừ được sự ảnh hưởng của cỏc điều kiện x hội đ i với sự tha đổi h nh thỏi c th người. Trong uận văn, tụi ựa ch n phư ng phỏp nghi n cứu à phư ng phỏp điều tra cắt ngang v những ưu đi m của phư ng phỏp này.

1.3.2. Phƣơng phỏp chọn mẫu

Mẫu là một tập hợp mẫu, g i tắt là mẫu. Mẫu đ i diện cho toàn bộ đ i tượng cựng lo i dựng trong nghiờn cứu g i à đỏm đụng.

Việc ch n mẫu nghiờn cứu quyết định đến hiệu quả của cụng trỡnh nghiờn cứu. Do vậy phải ch n mẫu sao cho đảm bảo được t nh đ i diện của nú, do vậy, mẫu được ch n phải tuõn theo nguyờn tắc sau [18]:

+ Cỏc số đo cú thể tin cậy được và cú thể so sỏnh được với nhau: Mu n vậ th cỏc m c đo phải ch nh xỏc. ựng một k ch thước phải đo cựng một dụng cụ và dụng cụ phải ch nh xỏc tới mức c n thiết. Mỗi s đo phải được thực hiện một cỏch cẩn thận, ch nh xỏc và do một người nắm chắc kỹ thuật và c kinh nghiệm thực hiện.

+ Đối tượng đo phải tương đối thuần nhất

Mức độ thu n nhất tu theo t nh h nh nghi n cứu. Nh m đ i tượng được đo càng thu n nhất, nếu càng đảm bảo những điều kiện sau đ :

- hủng tộc

- ựng điều kiện x hội, hoàn cảnh địa và nghề nghiệp.

- ựng giới t nh: ỏc s đo ở nam và nữ khỏc nhau. V vậ phải tỏch ri ng nam giới và nữ giới.

- ựng tuổi: Đ i với tuổi trưởng thành, vấn đề th ng k ri ng từng tuổi gi p ta r t ra được nhiều vấn đề bổ ch, nhất à khi nghi n cứu h nh thỏi h c th ng k so sỏnh cỏc ứa tuổi. Vấn đề cựng tuổi phải hi u theo một cỏch tư ng đ i.

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

+ Số đối tượng đo phải đ tới một mức tối thiểu: Đ khi t nh cỏc đặc trưng th ng k khụng bị ảnh hưởng bởi một vài trị s cỏc cỏ th đặc biệt trong nh m được đo. V dụ khi t nh chiều trung b nh của một nh m nào đ , ta càng c nhiều khả năng đ t được con s trung b nh thật sự của nh m nếu s cỏ th ta ấ ra ở nh m đ đo càng nhiều. Tu nhi n, tr n thực tế khụng phải bất cứ đ i với một nh m đ i tượng nào cũng phải đo hết cỏc cỏ th của nh m. Như vậ , thực tế khụng àm được và cũng khụng c n thiết. V vậ tu theo từng nh m, ta c th ch n một s cỏ th đủ c n thiết đ đ t được một khoảng tin cậ nhất định.

Cú hai nhúm phư ng phỏp ch n mẫu: Ch n mẫu xỏc suất và ch n mẫu khụng xỏc suất.

1. Chọn ngẫu nhiờn xỏc suất: h n mẫu ngẫu nhi n (ha ch n mẫu xỏc

suất) à phư ng phỏp ch n mẫu mà khả năng được ch n vào tổng th mẫu của tất cả cỏc đ n vị của tổng th đều như nhau. Đ à phư ng phỏp t t nhất đ ta c th ch n ra một mẫu c khả năng đ i bi u cho tổng th . V c th t nh được sai s do ch n mẫu, nhờ đ ta c th ỏp dụng được cỏc phư ng phỏp ước ượng th ng k , ki m định giả thu ết th ng k trong xử dữ iệu đ su rộng kết quả tr n mẫu cho tổng th chung

Tu nhi n ta kh ỏp dụng phư ng phỏp nà khi khụng xỏc định được danh sỏch cụ th của tổng th chung, t n kộm nhiều thời gian, chi ph , nh n ực cho việc thu thập dữ iệu khi đ i tượng ph n tỏn tr n nhiều địa bàn cỏch xa nhau,…

* Chọn ngẫu nhiờn đơn:

Trước ti n đỏnh s tất cả N đ i tượng theo s thứ tự từ 1 đến N. Đ ch n một mẫu c n đ i tượng từ một khung mẫu cú n đ i tượng, ta cú th ch n cỏc cỏch như: r t thăm, qua s , dựng bảng s ngẫu nhi n, hoặc dựng mỏ t nh đ ch n ra từng đ n vị trong tổng th chung vào mẫu. Trong phư ng phỏp này mỗi đ n vị ch n mẫu mang s thứ tự tư ng ứng với một s ngẫu nhiờn sẽ được ch n. Mỗi l n ch n, mỗi đ i tượng chưa được ch n trước đ đều c c hội được ch n bằng nhau. Thường vận dụng ch n mẫu ngẫu nhi n đ n khi cỏc đ n vị của tổng th chung khụng phõn

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

b quỏ rộng về mặt địa , cỏc đ n vị khỏ đồng đều nhau về đặc đi m đang nghi n cứu.

+ Ưu đi m: Đ n giản. + Nhược đi m:

- Phải đỏnh s thứ tự của mẫu, thời gian và kinh phớ cao nếu N lớn. - Đặc trưng nh m c th bị b sút.

- Mẫu được ch n cú th bị ph n tỏn, do đ việc thu thập dữ liệu sẽ khú khăn.

* Chọn ngẫu nhiờn hệ thống:

Trước tiờn lập danh sỏch cỏc đ n vị của tổng th chung theo một trật tự quy ước nào đ , sau đ đỏnh s thứ tự cỏc đ n vị trong danh sỏch. Đ u tiờn ch n ngẫu nhiờn một đ n vị trong danh sỏch, sau đ cứ cỏch đều k đ n vị l i ch n ra một đ n vị vào mẫu,…cứ như thế cho đến khi ch n đủ s đ n vị của mẫu.

+ Ưu đi m: t nh đ i diện mẫu cao h n mẫu ngẫu nhi n đ n v những đ n vị ch n mẫu được rải đều trong khung mẫu.

+ Nhược đi m: Khụng thớch hợp khi khảo sỏt cỏc đặc trưng c t nh chu k .

* Chọn mẫu ngẫu nhiờn phõn tầng:

Trước tiờn phõn chia tổng th thành cỏc tổ theo 1 tiờu thức hay nhiều tiờu thức c i n quan đến mục đ ch nghi n cứu. Sau đ trong từng tổ, dựng cỏch ch n mẫu ngẫu nhi n đ n giản hay ch n mẫu hệ th ng đ ch n ra cỏc đ n vị của mẫu. Đ i với ch n mẫu phõn t ng, s đ n vị ch n ra ở mỗi tổ cú th tuõn theo t lệ s đ n vị tổ đ chiếm trong tổng th , hoặc cú th khụng tuõn theo t lệ.

+ Ưu đi m:

- T o ra trong mỗi t ng cú một sự đồng nhất về yếu t được ch n đ phõn t ng, do đ sẽ giảm sự chờnh lệch giữa cỏc cỏ thế.

- Quỏ trỡnh thu thập s liệu thường dễ h n so với mẫu ngẫu nhi n đ n.

- Mẫu đ t được từ mỗi t ng c t nh đ i diện và khỏi quỏt hoỏ cho từng t ng đ .

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

- Kết quả nghiờn cứu sẽ c độ chớnh xỏc cao nếu tớnh th ng nhất về yếu t được ch n đ phõn t ng là cao trong mỗi t ng, là thấp giữa cỏc t ng.

+ Nhược đi m: khú thực hiện. vỡ danh sỏch cỏc cỏ th trong mỗi t ng phải được liệt kờ và gắn s ngẫu nhiờn.

* Mẫu chựm:

Là mẫu đ t được bởi việc lựa ch n ngẫu nhiờn cỏc nhúm cỏ th được g i là chựm từ nhiều chựm trong một qu n th nghiờn cứu. Trong trường hợp nà đ n vị mẫu là cỏc chựm chứ khụng phải là cỏc cỏ th .

ỏc bước:

- Xỏc định cỏc chựm thớch hợp.

- Lờn danh sỏch tất cả cỏc chựm và ch n xỏc suất một s chựm vào mẫu. - Liệt kờ danh sỏch cỏc cỏ th trong cỏc chựm đ ch n, sau đ ỏp dụng cỏch ch n mẫu ngẫu nhi n đ n trong mỗi chựm đ ch n cỏc cỏ th vào mẫu.

+ Ưu đi m:

- Thường được ỏp dụng cho cỏc nghiờn cứu điều tra trong một ph m vi rộng lớn, độ phõn tỏn cao.

- Sự lựa ch n thường dễ h n, chi ph rẻ h n. + Nhược đi m:

- Tớnh chớnh xỏc thấp. - Chi phớ cao

- Phõn tớch s liệu từ mẫu chựm thường phức t p

- Việc lựa ch n s chựm vào mẫu kh khăn, nhất là khi c chựm khụng đều nhau.

2. Chọn mẫu khụng xỏc suất: à phư ng phỏp ch n mẫu mà cỏc đ n vị

trong tổng th chung khụng c khả năng ngang nhau đ được ch n vào mẫu nghi n cứu. Việc ch n mẫu phi xỏc suất hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hi u biết về tổng th của người nghi n cứu n n kết quả điều tra thường mang t nh chủ quan của người nghi n cứu. Mặt khỏc, ta khụng th t nh được sai s do ch n mẫu, do đ khụng th ỏp dụng phư ng phỏp ước ượng th ng k đ su rộng kết quả tr n

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

mẫu cho tổng th chung.

ỏc phư ng phỏp ch n mẫu phi xỏc suất: - Ch n mẫu tiếp liền nhau

- Ch n mẫu tiện ớch - Ch n mẫu suy xột

1.3.3. Phƣơng phỏp xử lý số liệu

Sử dụng phư ng phỏp th ng kờ sinh h c. Đ xõy dựng hệ th ng c s phục vụ cho thiết kế may cụng nghiệp, phải xỏc định cỏc đặc trưng th ng kờ của kớch thước. Cỏc đặc trưng th ng k c bản được tớnh bằng ph n mềm SPSS 18 và ph n mềm Excel.

- Khoảng phõn phối.

Khoảng phõn ph i là khoảng cỏch giữa trị s cực ti u (min) và trị s cực đ i (max) của một phõn ph i thực nghiệm. Khoảng phõn ph i càng lớn th độ tản m n càng lớn.

- Số cực tiểu (Min): là s nh nhất trong dóy phõn ph i.

- Số cực đại (Max): là s lớn nhất trong dóy phõn ph i.

- Giỏ trị trung bỡnh cộng :

S trung bỡnh cộng là một đặc trưng bi u hiện khu nh hướng trung tõm của sự phõn ph i. Nú là một đ i ượng phổ biến nhất, đi n hỡnh nhất trong bất k một th ng kờ nào.

G i X là s trung bỡnh cộng; n là tổng s cỏc s đo trong một phõn ph i thực nghiệm; x1, x2, x3…xn là trị s của từng s đo; f1, f2, f3…fn là t n suất của cỏc s đo cú trị s x1, x2, x3…xn, thỡ s trung bỡnh cộng X bằng tổng s cỏc trị s của cỏc s đo chia cho tổng s cỏc s đo n.

n x f n x f x f x f x f X     n n   i i  1 1 2 2 3 3 ...

Trong đ : xi: là trị s của từng s đo fi: là t n s của trị s đo n: là tổng s cỏc s đo

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

n= f1+f2+f3+…+fn

- Số trung tõm hay số trung vị (Me)

S trung vị là s cú trị s ở giữa dóy s , sau khi sắp xếp cỏc biến s hoặc cỏc hàng biến s theo trị s tăng d n hay giảm d n.

Nếu dóy phõn ph i gồm một s lẻ (n = 2k+1) giỏ trị thỡ con s ở vị trớ thứ k+1 là s trung vị. Nếu dóy phõn ph i gồm một s chẵn (n = 2k) giỏ trị thỡ s trung vị sẽ nằm giữa khoảng giỏ trị của con s thứ k và k+1.

Cụng thức: f x n K Me            2 - Số trội (Mo):

Mode là giỏ trị trung tõm xả ra thường xuyờn nhất, là lo i chứa s l n quan sỏt được lớn nhất và cú t n s xuất hiện lớn nhất, được xỏc định bởi cụng thức sau:

             f f f f f x Mo Mo K Mo 2 1 1 2  - Độ lệch chuẩn ( )

Độ lệch chuẩn à đặc trưng th ng kờ hay dựng nhất đ đỏnh giỏ độ tản m n của phõn ph i thực nghiệm, cho biết mức độ phõn tỏn của cỏc giỏ trị xi so với s trung bỡnh. Cụng thức:                n i X x fi* 2  với n > 30 - Hệ số biến sai ( CV) (1.2) (1.3) (1.4)

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

Là t lệ % giữa độ lệch tiờu chuẩn  và s trung bỡnh cộng.

Cụng thức:

 X

CV 100* /

CV khụng phụ thuộc vào đ n vị đo và trị s của X và núi lờn giỏ trị tư ng đ i của độ lệch tiờu chuẩn so với s trung bỡnh cộng. Vỡ vậy, hệ s biến sai cho phộp ta cú th so sỏnh mức độ tản m n của hai phõn ph i thực nghiệm cú s trung bỡnh cộng khỏc nhau và đ n vị đo khỏc nhau.

- Hệ số bất đối xứng (SK) Hệ s bất đ i xứng (SK) th hiện mức độ bất đ i xứng của đồ thị. Cụng thức:   3  n X x SK  i  - Hệ số nhọn (KU)

Th hiện độ nh n của đồ thị phõn ph i của dóy s so với đường cong phõn ph i chuẩn Cụng thức :   3 4 4      n X x KU i

- Số lạc: S l c: được coi là những giỏ trị quỏ lớn hoặc quỏ bộ so với cỏc giỏ trị cũn l i của tập hợp cỏc kết quả đo, c xỏc suất xuất hiện rất thấp nhưng ảnh hưởng đến tớnh chớnh xỏc của kết quả nghiờn cứu.

Đo n s đo của một phõn ph i thực nghiệm, ta t nh được s trung bỡnh X và độ lệch tiờu chuẩn  . Dựa vào X và  , người ta cú th xếp một tập hợp mẫu thành nhiều lo i: Lo i trung bỡnh là nằm trong khoảng X ±  . Lo i lớn nằm trong khoảng

X +1 và X+2 . Lo i rất lớn nằm trong khoảng X +2 và X +3 . Lo i bộ nằm (1.5)

(1.6)

Luận văn cao học Trường Đại học Bỏch Khoa Hà Nội

trong khoảng X - 1 và X - 2 và lo i rất bộ nằm trong khoảng X - 2 và X - 3 .

Theo cỏc tớnh toỏn th ng kờ, khoảng X ±  bao gồm 68,3% tổng s cỏc s đo của tập hợp mẫu, khoảng X ± 2 bao gồm 95,5% tổng s đo của tập hợp mẫu và khoảng X ± 3 bao gồm 99,7% tổng s đo của tập hợp mẫu.

Hệ s z của một giỏ trị xi nào đ được tớnh theo zi = | xi – tb | / 

Khi z ≥ 3 tức xi ≤ X – 3. hoặc xi ≥ X + 3. sẽ bị coi là s l c với mức tin cậy.

o đ s l c là những s th a m n điều kiện sau: S l c ≤ X – 3. và s l c ≥ X + 3.

1.4. Tỡnh hỡnh nghiờn cứu, xõy dựng hệ thống cỡ số trờn thế giới và Việt Nam 1.4.1. Túm tắt tỡnh hỡnh nghiờn cứu, xõy dựng hệ thống cỡ số trờn thế giới