2. Chọn mẫu xác suất
2.4. Chọn mẫu chùm (cluster sampling)
Là kỹ thuật chọn mẫu trong đó việc lựa chọn ngẫu nhiên các nhóm cá thể (được gọi là chùm) từ nhiều chùm trong một quần thể nghiên cứu. Trong trường hợp này đơn vị mẫu là các chùm chứ không phải là các cá thể.
Các bước:
Xác định các chùm thích hợp: Việc này thường được làm bởi người điều tra. Chùm được làm bởi tập hợp các cá thể gần nhau (làng, xã, trường học, khoa phòng, bệnh viện v.v...) do đó thường có chung một số đặc điểm. Các chùm thường không có cùng kích cỡ.
Lập danh sách tất cả các chùm, chọn ngẫu nhiên một số chùm vào mẫu. Từ đây sẽ có hai cách chọn tiếp tuỳ theo ý tưởng của người nghiên cứu:
Cách 1: Tất cả các cá thể trong các chùm đã chọn sẽ được bao gồm vào
nghiên cứu. Trong cách này đơn vị mẫu (sampling unit) chính là các chùm được chọn, trong khi yếu tố quan sát (observation element) lại là các cá thểtrong chùm (ví dụnhư các hộgia đình trong thônđược chọn, trẻ em trong các hộ gia đình được chọn v.v...). Cách này được gọi là mẫu chùm một bậc và xác suất của một chùm được chọn vào mẫu bằng số chùm dự kiến chọn chia cho tổng số các chùm.
Cách 2: Liệt kê danh sách các cá thể trong các chùm đã chọn, sau đó áp
dụng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn hoặc ngẫu nhiên hệ thống trong mỗi chùm để chọn các cá thể vào mẫu. Trong trường hợp này đơn vị mẫu và đơn vị quan sát là trùng nhau (mẫu 2 bậc).
Hình 6: Mẫu hai giai đoạn, trong đó giai đoạn 1 là chọn mẫu chùm, giai đoạn 2 là chọn ngẫu nhiên đơn hoặc ngẫu nhiên hệ thống
Ưu điểm:
Nó thường được áp dụng trong các nghiên cứu điều tra trong một phạm vi rộng lớn, độ phân tán cao, danh sách của tất cả các cá thể trong quần thể không thể có được (do khó hoặc đắt), trong khi chỉ có danh sách hoặc bản đồcác chùm.
Sự lựa chọn thường dễ hơn, chi phí cho nghiên cứu với mẫu chùm thường rẻ hơn nhiều do các cá thể trong một chùm thường gần nhau.
Nhược điểm:
Tính đại diện cho quần thể hoặc tính chính xác (precision) của mẫu được chọn theo phương pháp mẫu chùm thường thấp hơn so với mẫu được chọn bằng phương pháp ngẫu nhiên đơn (nếu có cùng cỡ mẫu). Vì vậy, để tăng tính chính xác này người ta thường tăng cỡ mẫu bằng cách nhân cỡ mẫu (được tính theo công thức cho các chọn mẫu ngẫu nhiên đơn) với hệ số ảnh hưởng của thiết kế (design effect). Hệ số ảnh hưởng của thiết kế được tính theo công thức khá phức tạp nên người ta khuyên rằng nếu không tính chính xác được hệ số này thì ta có thể coi nó bằng 2.
Có một sự tương quan nghịch giữa cỡ của chùm và tính đại diện của mẫu, do vậy, cỡ chùm càng nhỏ càng tốt, tuy nhiên chi phí cho điều tra sẽ cao hơn. Số chùm được chọn vào nghiên cứu tốt nhất là phải > 30.
Phân tích số liệu từ mẫu chùm thường phức tạp hơn các mẫu khác.
Việc lựa chọn chùm vào mẫu nghiên cứu cũng khá phức tạp, đặc biệt là khi cỡ chùm không đều nhau. Trong trường hợp này, người ta có thể áp dụng phương pháp chọn chùm theo phương pháp PPS (sẽ được trình bày trong phần sau).