1. Trang Chủ
  2. Marketing - Bán hàng
  3. Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 - TS. Phạm Thành Thái

Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 - TS. Phạm Thành Thái

Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng cung cấp cho người học những kiến thức như: Lý do phải chọn mẫu; Sai số trong chọn mẫu; Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu; Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất; Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất; Quy trình chọn mẫu. CHƯƠNG 4 CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Phạm Thành Thái Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang NỘI DUNG CHÍNH  Lý do phải chọn mẫu  Sai số trong chọn mẫu  Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  C

Thể loại Tài liệu miễn phí Marketing - Bán hàng

Số trang 26

Ngày tạo 10/14/2021 5:13:03 PM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.20 M

Tên tệp

Tải Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 4 - TS. Phạ... (.pdf)

Xem mẫu

  1. CHƯƠNG 4 CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Phạm Thành Thái Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang
  2. NỘI DUNG CHÍNH  Lý do phải chọn mẫu  Sai số trong chọn mẫu  Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất  Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất  Quy trình chọn mẫu 2
  3. Lý do phải chọn mẫu  Chọn mẫu giúp tiết kiệm chi phí  Chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gian  Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơn  Có thể phá hủy phần tử 3
  4. Chọn mẫu và sai số  Sai số do chọn mẫu (SE- Sampling Error): - Là sai số gây ra do chọn mẫu để thu thập dữ liệu - Sai số do chọn mẫu luôn luôn xuất hiện nếu việc chọn mẫu cho nghiên cứu được thực hiện. - Kích thước mẫu càng tăng thì sai số do chọn mẫu càng giảm, và khi kích thước mẫu tiến đến kích thước của tổng thể thì sai số này tiến đến không. 4
  5. Chọn mẫu và sai số  Sai số không do chọn mẫu (NE - Non- sampling Error): - Là các sai số còn lại, phát sinh trong quá trình thu thập dữ liệu, ví dụ như các sai số xảy ra trong quá trình phỏng vấn, hiệu chỉnh, nhập dữ liệu. - Các sai số này càng tăng khi kích thước mẫu càng lớn 5
  6. Chọn mẫu và sai số Mối quan hệ giữa n và sai số trong chọn mẫu Sai số do Sai số không do Tăng kích thước mẫu chọn mẫu - SE chọn mẫu - NE SE NE SE NE n→N SE → 0 NE → max Nguồn: Dựa theo Joselyn, trong Nguyễn Đình Thọ, 2011 6
  7. Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Tổng thể (Population): Tập hợp tất cả các phần tử mà chúng ta quan tâm trong một nghiên cứu cụ thể.  Mẫu (sample): Là tập con của tổng thể.  Mục đích của suy luận thống kê là để thu được những thông tin về tổng thể từ những thông tin được chứa đựng trong mẫu. 7
  8. Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu  Phần tử (element): là đối tượng cần thu thập dữ liệu – đơn vị nghiên cứu.  Đơn vị mẫu (sampling unit): Chia tổng thể nghiên cứu ra thành nhiều nhóm có những đặc tính cần thiết cho việc chọn mẫu. Những nhóm có được sau quá trình chia nhỏ của tổng thể được gọi đơn vị mẫu. Như vậy, đơn vị cuối cùng có thể chia nhỏ được của mẫu chính là phần tử mẫu.  Khung mẫu (sampling frame): là danh sách liệt kê dữ liệu cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử mẫu của tổng thể để thực hiện công việc chọn mẫu. 8
  9. Các phương pháp chọn mẫu  Chọn mẫu xác suất: khả năng lựa chọn bất kỳ phần tử nào của tổng thể như nhau.  Chọn mẫu phi xác suất: khả năng lựa chọn bất kỳ phần tử nào của tổng thể không được biết trước. 9
  10. Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất  Ngẫu nhiên đơn giản  Hệ thống  Ngẫu nhiên phân tầng  Theo nhóm 10
  11. Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất  Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling): - Mỗi thành viên của tổng thể có cùng cơ hội được chọn độc lập như nhau - Mẫu là đại diện tiêu biểu nhất của tổng thể 11
  12. Dùng SPSS để chọn mẫu ngẫu nhiên 1. Mở data file ra 2. Bấm Data > Select Cases 3. Chọn Random sample of Cases 4. Bấm Sample Button 5. Xác định qui mô mẫu a. Bấm Continue b. Bấm OK (trong bảng dialog box tiếp theo) 12
  13. Chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling) 1. Jane 18. Steve 35. Fred 1. Chia đám đông cho qui 2. Bill 19. Sam 36. Mike 3. Harriet 20. Marvin 37. Doug mô mẫu mong muốn: 4. Leni 21. Ed. T. 38. Ed M. 5. Micah 22. Jerry 39. Tom VD: 50/10 = 5 6. Sara 23. Chitra 40. Mike G. 2. Chọn điểm xuất phát: 7. Terri 24. Clenna 41. Nathan 8. Joan 25. Misty 42. Peggy VD, 43 = Heather 9. Jim 26. Cindy 43. Heather 10. Terrill 27. Sy 44. Debbie 3. Sau đó chọn thành viên 11. Susie 28. Phyllis 45. Cheryl 12. Nona 29. Jerry 46. Wes thứ 5 từ điểm xuất phát và 13. Doug 30. Harry 47. Genna lần lượt như vậy cho đến 14. John S. 31. Dana 48. Ellie 15. Bruce A. 32. Bruce M. 49. Alex khi hoàn tất danh sách 16. Larry 33. Daphne 50. John D. đám đông 17. Bob 34. Phil 13
  14. Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling)  Mục tiêu của chọn mẫu là tìm ra nhóm tiêu biểu cho tổng thể  Nhưng giả định rằng: - Thành viên của tổng thể khác biệt nhau 1 cách hệ thống dựa theo một số tính chất nào đó - Và tính chất đó có liên quan đến các yếu tố đang nghiên cứu?  Lúc đó chọn mẫu theo phân tầng là một giải pháp  Nguyên tắc phân nhóm: Cùng nhóm đồng nhất, khác nhóm dị biệt. 14
  15. Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling)  Tính chất quan tâm được xác định (VD: giới tính)  Phần tử của tổng thể được liệt kê riêng biệt theo cách phân loại giới tính (VD: Nam và nữ)  Tỉ lệ đại diện cho mỗi phân loại trong tổng thể được xác định (VD: 40% là nữ và 60% là nam)  Mẫu ngẫu nhiên được chọn phản ánh tỉ lệ đã được xác định nêu trên (VD: 8 nữ & 12 nam cho qui mô mẫu là 20) 15
  16. Chọn mẫu theo phương pháp phân tầng (Stratified sampling) Phân loại dựa trên nhiều hơn 1 nhân tố Địa điểm Thu nhập Tổng số Thấp TB Cao Nông thôn 1200 1200 600 3000 (120) (120) (60) (300) Thành thị 2800 2800 1400 7000 (280) (280) (140) (700) Tổng số 4000 4000 2000 10000 (400) (400) (200) (1000) Tỷ lệ phân bổ đều cho mỗi nhóm là 10% 16
  17. Chọn mẫu theo nhóm (cluster sampling)  Chia tổng thể ra thành nhiều nhóm nhỏ - đơn vị chọn mẫu.  Nguyên tắc: Cùng nhóm dị biệt, khác nhóm đồng nhất.  Dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay hệ thống để chọn ngẫu nhiên một số nhóm.  Chọn mẫu theo nhóm một bước  Chọn mẫu theo nhóm hai bước,… 17
  18. Các phương pháp chọn mẫu phi xác suất  Chọn mẫu thuận tiện (Convenience sampling)  Chọn mẫu phán đoán (Judgment sampling)  Chọn mẫu phát triển mầm (Snowball sampling)  Chọn mẫu theo định mức (Quota sampling) 18
  19. Chọn mẫu thuận tiện (Convenience sampling)  Nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử chọn mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được.  Dễ thực hiện  Không ngẫu nhiên  Không có tính đại diện cao 19
  20. Chọn mẫu phán đoán (Judgment sampling)  Nhà nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp của các phần tử để mời họ tham gia vào mẫu  Tính đại diện của mẫu sẽ phụ thuộc vào kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu. 20
nguon tai.lieu . vn
Kỹ năng bán hàng Quản trị kinh doanh Marketing - Bán hàng Internet Marketing Kế hoạch kinh doanh Thương mại điện tử PR - Truyền thông Tổ chức sự kiện Kỹ năng quản lý Kinh tế học