Với mong muốn mẫu nghiên cứu đảm ảo t nh t nh đại diện cho tổng thể nghiên cứu là những doanh nghiệp nộp thuế đang sử dụng dịch vụ dịch vụ nộp thuế điện tử tại ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam trên địa àn Thành phố H Ch Minh, mẫu nghiên cứu được chọn ằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện
Về k ch thước của mẫu nghiên cứu, tổng hợp từ các nhà nghiên cứu và ý kiến chuyên gia th cỡ mẫu tối ưu là ao nhiêu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phương pháp phân t ch dữ liệu, phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu, các tham số cần ước lượng và qui luật phân phối của tập các lựa chọn của người được phỏng vấn. Chẳng hạn:
- Để tiến hành phân t ch h i qui một cách tốt nhất, theo Ta achnick và Fidell (1991) th k ch cở mẫu (n) phải thỏa c ng thức: n≥8k+50 (với k là số iến độc lập của m h nh, trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985): n ≥ 104 + m (với m là số lượng iến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m , nếu m < 5.
- Trường hợp sử dụng phương pháp phân t ch nhân tố khám phá (EFA), Hair và ctg (1998) cho rằng, k ch thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/ iến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi iến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Gorsuch (1983) cho rằng nên cần t nhất 200 quan sát. Tuy nhiên, theo quy tắc kinh nghiệm, mẫu càng lớn càng tốt.
Trong nghiên cứu này thang đo trên g m 9 iến độc lập th số mẫu dự kiến theo c ng thức Ta achnick và Fidell (1991) là n ≥ 122 mẫu, theo Harris RJ. Aprimer (1985) n ≥ 114 mẫu; theo Hair và ctg (1998) đối với nghiên cứu này có 41 iến th th t nhất n = 41x5 = 205. Để tăng t nh đại diện của mẫu nghiên cứu sau khi loại ỏ các ảng câu hỏi thiếu nhiều th ng tin hoặc chất lượng thấp, tác giả dự kiến k ch thước mẫu của nghiên cứu này là 250.