Việc xác định cỡ mẫu theo ước lượng tổng thể thường yêu cầu cỡ mẫu lớn. Tuy nhiên, do tình hình dịch bệnh cũng như quỹ thời gian giới hạn sẽ khó có thể thực hiện. Do đó, các nhà nghiên cứu thường sử dụng công thức lấy mẫu dựa vào
phương pháp định lượng được sử dụng để phân tích dữ liệu. Có hai công thức bắt buộc phải thực hiện để xác định cỡ mẫu tối thiểu và để nghiên cứu đạt được độ tin cậy là phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy đa biến
a. Công thức lấy mẫu theo EFA:
N = 5*số biến đo lường tham gia EFA
Bảng khảo sát của đề tài có 28 câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (tương ứng với 28 biến quan sát thuộc các nhân tố khác nhau), 28 câu này được sử dụng để phân tích trong một lần EFA. Áp dụng tỷ lệ 5:1, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 28 × 5 = 140
b. Công thức lấy mẫu theo hồi quy:
N = 50 + 8*số biến độc lập tham gia hồi quy
Đối với kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy, Green (1991) đưa ra hai trường hợp. Trường hợp một, nếu mục đích phép hồi quy chỉ đánh giá mức độ phù hợp tổng quát của mô hình thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*m (m là số lượng biến độc lập) . Trường hợp hai, nếu mục đích muốn đánh giá các yếu tố của từng biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu nên là 104 + m (m là số lượng biến độc lập). Lưu ý rằng, m là số biến độc lập chúng ta đưa vào phân tích hồi quy, không phải là số biến quan sát hay số câu hỏi của nghiên cứu. Nhưng đối với bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng trường hợp 1, cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*5 = 90.
Từ 2 kết quả trên thì ta sẽ chọn kết quả cao nhất đó là 140. Tuy nhiên, để tránh những sai sót không đáng có và để chắc chắn hơn thì tác giả đã chọn mẫu nghiên cứu là 170 mẫu.