Nhập môn Nghiên cứu

Nhập môn Nghiên cứu TS Nguyễn Đức Trí Trưởng Bộ môn Du lịch Khoa Thương mại-Du lịch-Marketing Đại học Kinh tế TP.HCM tri@triduc.net 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Phần 1: Nghiên cứu là gì? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Nghiên cứu là gì? Là quá trình thu thập và phân tích thông tin một cách hệ thống để tìm hiểu cách thức và lý do hành xử của sự vật, hiện tượng xung quanh chúng ta Nghiên cứu luôn kế thừa công trình của người khác Nghiên cứu trong quá khứ tạo điều kiện cho nghiên cứu hiện tại Nghiên cứu KHÔNG PHẢI là sao chép công trình của người khác Nghiên cứu có thể được lặp lại Khả năng lặp lại là một dấu hiệu về sự tin cậy của nghiên cứu khoa học Sự lặp lại giúp cho các nghiên cứu trong tương lai Nghiên cứu có thể Tổng quát hóa Nghiên cứu có thể ứng dụng giải thích cho các sự kiện nằm ngoài môi trường nghiên cứu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Nghiên cứu là gì?.. Nghiên cứu không được thực hiện 1 cách cô lập Nó được dựa trên các lập luận logic Nó gắn liền với lý thuyết Nghiên cứu là “có thể thực hiện được” Các câu hỏi nghiên cứu tốt có thể biến thành các dự án thực hiện được! Nghiên cứu là quá trình tiếp diễn Nghiên cứu luôn đặt ra các câu hỏi mới Nghiên cứu là sự nâng cao ngày càng nhiều hơn Nghiên cứu mang lại lợi ích Nghiên cứu cần lấy mục tiêu làm cho xã hội tốt hơn làm mục tiêu tối thượng của mình 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Phương pháp khoa học Cách tiếp cận một cách có triết lý để giúp ta hiểu thế giới xung quanh Các bước tuần tự tiêu chuẩn làm hình thành và trả lời các câu hỏi 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Phương pháp khoa học Không có phương pháp khoa học đơn lẻ nào có thể giải quyết tất cả các vấn đề khoa học Nhìn chung, một phương pháp khoa học bao gồm: Hình thành nên giả thuyết Thực hành (empiricism) 1 cách hệ thống (tức là thu thập thông tin 1 cách hệ thống) Xây dựng kiến thức cho mọi người Kiểm tra hay phản biện (falsifiability) lại kết quả hay kết luận 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Tại sao cần nghiên cứu? Để biết các phương pháp khoa học Để có thể lựa chọn và áp dụng các phương pháp khoa học Để có thể đánh giá các nghiên cứu (của ta và của người khác) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Tính hợp lý (Rationalism) và Tính thực tế (Empiricism) Tính hợp lý Xuất phát từ nguồn kiến thức nội tại Sử dụng lý do và sự hợp lý Tính thực tế Nguồn kiến thức ngoại lai Sử dụng quan sát Cả 2 phương pháp này được dùng cho các nghiên cứu ngày nay Tính hợp lý dành cho phát triển lý thuyết/giả thuyết và rút ra kết luận Tính thực tế dành cho thu thập dữ liệu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Tính tích cực (Positivism) và Tính cục diện (Phenomenology) Tính tích cực Thực tế khách quan tồn tại và chúng có thể được phát hiện bởi thực hành nghiên cứu (empiricism) Tính cục diện Tất cả thực tế là tương đối so với quan điểm của người quan sát 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Phần 2: Qui trình nghiên cứu Từ ý tưởng và lý thuyết đến giả thuyết Vấn đề→Câu hỏi nghiên cứu →Giả thuyết nghiên cứu →Ôn lại lý thuyết Vấn đề Ôn lại lý thuyết Câu hỏi nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các bước trong nghiên cứu Xác định vấn đề Câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu (giới hạn nghiên cứu) Thiết kế nghiên cứu Lý thuyết, Mô hình, Biến số, giả thuyết, chọn mẫu, phương pháp thu thập dữ liệu Thu thập & phân tích dữ liệu Báo cáo Đề cương nghiên cứu (proposal) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Vấn đề nghiên cứu (Research Problem) Là vấn đề mà ta quan tâm hay buộc ta phải nghiên cứu VD: Một Ngân hàng muốn xác định xem số dư tiền mặt trung bình trong dân chúng để đề ra chính sách huy động tiền gửi Tại sao lượng du khách viếng thăm một điểm đến bị sút giảm? Ví dụ 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu tốt khi: Định nghĩa cuộc khảo sát Xác định giới hạn Cung cấp định hướng cho nghiên cứu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Ba dạng câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi về sự khác biệt So sánh VD: Có sự khác nhau về mức chi tiêu cho học tập giữa Nam và Nữ sinh viên của Khoa TM-DL? Câu hỏi về sự liên hệ Xác định mức độ liên hệ của các hiện tượng VD: Xác định mức độ ảnh hưởng của số nhân viên bán hàng đối với doanh thu của một cửa hàng Câu hỏi mô tả Mô tả hiện tượng VD: Mô tả phân phối thu nhập ở các chức vụ trong một công ty 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Cách đánh giá câu hỏi nghiên cứu Có phải câu hỏi này đúng là điều tôi muốn biết? Câu hỏi có giải quyết vấn đề tôi quan tâm không? Nó có bị chi phối bởi thiên kiến, nhận định chủ quan của mình không? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Cách đánh giá câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi này có đúng là cần cho lĩnh vực này không? Khám phá sắp thực hiện có đáng kể (quan trọng) không? Nó có mang lại một sự đóng góp khoa học nào không? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Cách đánh giá câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi có được thể hiện rỏ ràng không? Thuật ngữ có được định nghĩa rỏ ràng không? Có giả định (assumption) nào chưa được kiểm tra một cách kỹ lưỡng không? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Cách đánh giá câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi này có trả lời được không? Thông tin để trả lời cho câu hỏi này có thể thu thập được không? Tôi có kỹ năng để tiếp cận và phân tích thông tin trên không? Nếu không, tôi có thể phát triển kỹ năng này không? Tôi có thể thực hiện nó trong thời gian cho phép không? Nó có vượt quá ngân sách của tôi không? Có vấn đề ảnh hưởng đạo đức nào không? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Câu hỏi nghiên cứu Cách đánh giá câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu này có được chấp thuận không? Người hướng dẫn, hay đặt hàng công trình này có nghĩ rằng tôi đang đi đúng hướng ông ta đang muốn không? Những chuyên gia trong lĩnh vực này có nghĩ rằng câu hỏi nghiên cứu của tôi là xứng đáng và khả thi không? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mục tiêu nghiên cứu Là xác định những kết quả cần đạt để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu VD: Câu hỏi nghiên cứu: Xác định mức độ ảnh hưởng của số lượng nhân viên bán hàng đến doanh thu của 1 công ty Mục tiêu nghiên cứu: Xác định sự tồn tại mối tương quan giữa sự thay đổi số lượng nhân viên bán hàng với sự thay đổi doanh thu Xác định mối tương quan (+/-) giữa sự thay đổi số lượng nhân viên bán hàng với sư thay đổi doanh thu Xác định cường độ của mối tương quan giữa sự thay đổi lượng nhân viên bán hàng với sự thay đổi doanh thu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mối quan hệ giữa câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết là một cách diễn đạt khách quan câu hỏi nghiên cứu Phản ánh vấn đề cơ bản của nghiên cứu Nêu lại vấn đề cơ bản theo hình thức đủ chính xác để có thể tiến hành kiểm tra Nó mô tả mối quan hệ giữa các nhân tố Nó thể hiện dưới dạng kiểm tra được (xác nhận hay không xác nhận – support or refute) Nếu giả thuyết được xác nhận => đóng góp vào khám phá của đề tài Nếu giả thuyết không được xác nhận =>tìm hiểu xem nhân tố nào là quan trọng cần nghiên cứu thêm 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Lưu ý: Vì giả thuyết phải ở dạng ‘kiểm tra’ được (testable) nên việc nó không cần thiết nếu: Câu hỏi nghiên cứu ở dạng mô tả (descriptive) hay khám phá (explorative) Ta không có các biến số được định nghĩa rỏ ràng Ta không chứng minh (prove) cho giả thuyết, nhưng có thể phản biện (disprove) chúng. Vì nghiên cứu chỉ giúp ta hiểu 1 phần thế giới, trong 1 điều kiện nhất định (không phải trong tất cả mọi điều kiện) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Hai loại giả thuyết Giả thuyết trơ (null hypotesis) Giả thuyết nghiên cứu (research – có khi còn gọi là alternative hyppothesis = giả thuyết khả năng) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết trơ Lý do: Thiếu các thông tin để phát triển giả thuyết chi tiết Xuất phát điểm cho nghiên cứu Thể loại Cho rằng không có sự khác biệt giữa các quan sát VD: Giả thuyết rằng chi tiêu cho học tập của Nam và Nữ không khác biệt nhau Cho rằng không có mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc VD: Giả thuyết rằng mức độ chi tiêu cho học tập không phụ thuộc vào giới tính 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết trơ Cách thể hiện: Ho: µ1 = µ2 Ho: Giả thuyết trơ µ1: Trung bình lý thuyết của đám đông 1 µ2: Trung bình lý thuyết của đám đông 2 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết nghiên cứu Khẳng định về sự bất cân bằng (inequality) VD: Giả thuyết rằng có sự khác biệt về mức chi tiêu cho thời trang giữa Nam và Nữ Diễn tả mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc VD: Giả thuyết rằng mức chi tiêu về thời trang thay đổi theo giới tính 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết nghiên cứu Cách thể hiện H1: X1 ≠ X2 H1: Giả thuyết nghiên cứu X1 : Trung bình lý thuyết của đám đông 1 X2 : Trung bình lý thuyết của đám đông 2 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Giả thuyết Giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu có thể là loại phi định hướng VD: Mức chi tiêu cho thời trang của Nam và Nữ là khác nhau Giả thuyết nghiên cứu có thể là loại có định hướng VD: Mức chi tiêu cho thời trang của Nữ cao hơn mức chi tiêu cho thời trang của Nam 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Ôn lại lý thuyết (Literature Review) Là tìm kiếm xem vấn đề mà ta đang quan tâm nghiên cứu đã được nghiên cứu trước đây chưa và kết quả của nó như thế nào. Đối với đề tài khoa học: Nếu phát hiện đã có người nghiên cứu rồi thì cũng đừng nên chán nãn mà nên chọn những đề tài khác, hoặc phát triển thêm một số vấn đề nghiên cứu từ công trình đã có. Các chuyên gia đánh giá phần này sẽ dựa vào: Tính logic trong lập luận của ta Tính đầy đủ trong các tham khảo của ta ở các công trình nghiên cứu có liên quan trước đó. Tính liên quan đến mục tiêu nghiên cứu của đề tài 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Ôn lại lý thuyết Cấu trúc của phần này được xây dựng dựa trên Mô hình phân tích (Analytical Framework) của nghiên cứu Trong một số trường hợp, mô hình này còn được gọi là Mô hình khái niệm (Conceptual Framework) Sơ đồ diễn tả mối quan hệ giữa các nhân tố (biến số) Đây là cơ sở để xây dựng các giả thuyết 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Ôn lại lý thuyết Nhiệm vụ của phần ôn lại lý thuyết là dựa vào các lý thuyết hay công trình nghiên cứu trước đây để mô tả các mối quan hệ này Mô tả các mối quan hệ này sẽ giúp ta phát triển các giả thuyết nghiên cứu mới dựa vào những gì mà lý thuyết và công trình nghiên cứu trước đây chưa giải thích Đó cũng là những mối quan hệ mà ta quan tâm nhưng chưa có lời giải thích thỏa đáng 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Ví dụ về mô hình phân tích 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Ôn lại lý thuyết Lưu ý: Những giải pháp đã phát hiện không nhất thiết luôn luôn giải thích được các quan sát hiện tại Những giải pháp đã khám phá đôi khi cần được điều chỉnh hay thậm chí loại bỏ vì không còn phù hợp với hoàn cảnh mới 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các thuật ngữ (terms, terminologies) Các thuật ngữ cần được mô tả rỏ ràng Nó giúp người đọc hiểu các khái niệm theo cách mà ta hiểu VD: “Thành quả bán hàng” trong bài này được định nghĩa là doanh thu tính bằng tiền thu được của doanh nghiệp khi bán các SP của DN làm ra.. Ví dụ trên nói với người đọc rằng, doanh thu tính bằng số lượng SP không được dùng trong trường hợp này.. 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các thuật ngữ Thuật ngữ cần được định nghĩa dựa theo các lý thuyết hay các công trình nghiên cứu đã được công bố Lý do là vì mọi người đã hiểu các khái niệm này từ trước. Nếu định nghĩa quá khác biệt, người đọc có thể bị bối rối hay nhầm lẫn. 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số (variables) Biến số là một quan sát Nó có nhiều giá trị khác nhau biến số ≠ hằng số (chỉ có 1 giá trị duy nhất, không đổi) VD1: “Giới tính” là một biến số vì giới tính có thể là Nam (gía trị =1) hoặc là Nữ (giá trị = 0) VD2: “Doanh thu/tháng” cũng là 1 biến số với giá trị thay đổi theo mỗi thời kỳ 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số Lưu ý Giá trị của biến số có thể là mặc nhiên (VD giá trị của Doanh thu là $) cũng có thể do ta qui ước (VD: Nam = 1, Nữ = 0 hay ngược lại) Các biến số cần được đo lường chính xác 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số Hai loại biến số (cơ bản) Biến số phụ thuộc Thể hiện mục tiêu chịu tác động đang được quan tâm VD: 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số Biến độc lập Là các nhân tố tác động vào mục tiêu kể trên Có thể có nhiều Biến độc lập cùng tác động vào mục tiêu Chọn biến độc lập nào để quan sát là tuỳ theo mục tiêu nghiên cứu của đề tài 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số khác Biến kiểm soát (control variable) Biến ngoại vi (extraneous variable) Biến điều tiết (moderator variable) Biến trung gian (mediating variable) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các biến số khác Biến kiểm soát: Có một ảnh hưởng tiềm năng đối với biến phụ thuộc VD: Ngoài sự tác động của các biến số độc lập như đã nêu, biến số mức chi tiêu cho thời trang còn có thể chịu ảnh hưởng của “nét thẩm mỹ” của thời trang hiện có trên thị trường 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến kiểm soát 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến kiểm soát Nhận xét Biến kiểm soát cũng tác động vào biến phụ thuộc như biến độc lập Nhưng sự tác động đó không phải là điều mà ta đang quan tâm. Ta đưa vào mô hình phân tích vì không thể bỏ qua sự tác động của nó khi xem xét các tác động của biến độc lập 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến ngoại vi Có một ảnh hưởng không dự đoán được đối với biến phụ thuộc VD: Mức chi tiêu cho thời trang có thể chịu ảnh hưởng của tình hình ổn định về kinh tế của đất nước Về hình thức, biến ngoại vi cũng tương tự như biến kiểm soát: không phải mục tiêu ta đang quan tâm nhưng ta tính đến chúng (1 cách chọn lọc) khi nghiên cứu tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến điều tiết Là loại biến tác động đến quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc VD 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến điều tiết Nhận xét Biến điều tiết có thể làm thay đổi cường độ ảnh hưởng của biến độc lập vào biến phụ thuộc Trong trường hợp vừa nêu tác động của giới tính và nơi sinh sống vào chi tiêu cho thời trang sẽ là tích số: (giới tính)*(nơi sinh sống) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến trung gian Là loại biến ‘gạn lọc’ tác động của biến độc lập vào biến phụ thuộc Mức chi tiêu cho thời trang Giới tính Nghề nghiệp Thu nhập Tính thẩm mỹ của thời trang Biến kiểm soát Nơi sinh sống Học vấn 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Biến trung gian Nhận xét ‘Thu nhập’ tác động vào ‘mức chi tiêu cho thời trang’ thông qua ‘học vấn’. Điều này lý giải tại sao những người có cùng thu nhập nhưng trình độ học vấn khác nhau thì có mức chi tiêu cho thời trang khác nhau Tác động của ‘thu nhập’ và ‘trình độ học vấn’ vào biến phụ thuộc là tích số: (thu nhập)*(trình độ học vấn) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Tóm lược các loại biến số             20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Các loại hình nghiên cứu khác nhau Tính chất câu hỏi được hỏi Phương pháp được sử dụng để trả lời câu hỏi Mức độ chính xác của phương pháp 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Nghiên cứu phi thực nghiệm Mô tả mối quan hệ giữa các biến số Nghiên cứu mô tả Mô tả đặc tính của các hiện tượng hiện tại Cung cấp một bức tranh tổng quát Là cơ sở cho các loại hình nghiên cứu Nghiên cứu lịch sử Mô tả các sự kiện trong quá khứ trong bối cảnh của các sự kiện khác trong quá khứ hoặc sự kiện hiện tại Nghiên cứu quan hệ tương quan (correlational) Hỏi xem các sự kiện khác nhau có điểm gì chung Hỏi xem khi biết một sự kiện thì có thể dự đoán một sự kiện khác được không Không áp dụng cho mối quan hệ nhân quả Nghiên cứu định tính Phân tích hành vi trong bối cảnh tự nhiên, xã hội, văn hóa và chính trị 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Nghiên cứu thực nghiệm Tìm cách phát hiện các mối quan hệ nhân quả Có 2 loại Nghiên cứu thực nghiệm thật Người tham gia được phân vào các nhóm Các biến số tác động (Treatment variable) được kiểm soát bởi người nghiên cứu Kiểm soát các ảnh hưởng tiềm năng của hành vi Nghiên cứu thực nghiệm giả định (quasi-experiment) Người tham gia được bố trí trước vào các nhóm Thuận lợi khi nhà nghiên cứu không thể thay đổi biến số 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Dùng phương pháp gì, khi nào? Nghiên cứu sự khác biệt giữa các nhóm? Nghiên cứu tương quan Nghiên cứu lịch sử Nghiên cứu mô tả Nghiên cứu sự kiện hiện tại? Nghiên cứu quan hệ giữa các biến số (không phải ảnh hưởng của biến này đến biến kia)? Người tham gia có được bố trí trước vào các nhóm? Phải Không phải No Yes Nghiên cứu thực nghiệm Yes No Yes No Yes Nghiên cứu phi thực nghiệm No 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Nghiên cứu cơ bản & Nghiên cứu ứng dụng Nghiên cứu cơ bản thường không có giá trị ứng dụng ngay lập tức Nghiên cứu ứng dụng có thể đưa vào giải quyết các vấn đề thực tế ngay sau khi hoàn thành 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Phần 3: Chọn mẫu và tính đáng kể của xác suất 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mẫu và đám đông MẪU là một phần nhỏ của ĐÁM ĐÔNG, đại diện cho ĐÁM ĐÔNG ĐÁM ĐÔNG là toàn bộ nhóm đang quan tâm Kết quả từ MẪU có thể suy rộng (generalize) cho ĐÁM ĐÔNG Mẫu và Đám đông Phương pháp chẩn đoán dựa vào kết quả nghiên cứu mẫu để suy ra cho cả đám đông Mẫu —là phần đại diện của đám đông Đám đông—Toàn bộ các thành phần ta đang quan tâm Suy rộng—khả năng phán đoán về đám đông dựa trên kết quả khảo sát mẫu 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu tiêu biểu Chọn mẫu xác suất—khả năng lựa chọn bất kỳ thành viên nào của đám đông được biết trước Chọn mẫu phi xác suất -- khả năng lựa chọn bất kỳ thành viên nào của đám đông không được biết trước 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu xác suất Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản Mỗi thành viên của đám đông có cùng cơ hội được chọn độc lập như nhau Mẫu là đại diện tiêu biểu nhất của đám đông 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Xác định đám đông Liệt kê mọi thành viên của đám đông Đánh số vào danh sách thành viên Chọn một tiêu chí để lựa chọn mẫu Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn điểm xuất phát Hai chữ số đầu tiên là 68 (không dùng) Số kế tiếp là, 48, được dùng Tiếp tục cho đến khi quá trình chọn mẫu được hoàn tất     Sử dụng bảng số ngẫu nhiên 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Điểm quan trọng khi chọn mẫu ngẫu nhiên Phân phối số trong bảng là ngẫu nhiên Các thành viên của đám đông được liệt kê một cách ngẫu nhiên Tiêu chí chọn mẫu không nên có liên quan đến các yếu tố đang quan tâm nghiên cứu!! 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Dùng SPSS để chọn mẫu ngẫu nhiên Lật data file ra Bấm Data > Select Cases Chọn Random sample of Cases Bấm Sample Button Xác định qui mô mẫu Bấm Continue Bấm OK (trong bảng dialog box tiếp theo) 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chia đám đông cho qui mô mẫu mong muốn: VD:, 50/10 = 5 Chọn điểm xuất phát: VD, 43 = Heather Sau đó chọn thành viên thứ 5 từ điểm xuất phát và lần lượt như vậy cho đến khi hoàn tất danh sách đám đông Chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling) 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu theo phân loại (STRATIFIED SAMPLING) Mục tiêu của chọn mẫu là tìm ra nhóm tiêu biểu cho đám đông Nhưng giả định rằng— Thành viên của đám đông 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 loại là một giải pháp 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu phân loại Tính chất quan tâm được xác định (VD: giới tính) Thành viên của đám đông được liệt kê riêng biệt theo cách phân loại giới tính (VD: Nam và nữ) Tỉ lệ đại diện cho mỗi phân loại trong đám đông được xác định (VD: 40% là nữ và 60% là nam) Mẫu ngẩu nhiên được chọn phản ánh tỉ lệ đã được xác định nêu trên (VD: 8 nữ & 12 nam cho qui mô mẫu là 20) 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Phân loại dựa trên nhiều hơn 1 nhân tố                       20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu theo nhóm (cluster) Thay vì chọn các thành viên một cách ngẫu nhiên Các nhóm được xác định Mẫu ngẫu nhiên sau đó được chọn Tất cả thành viên trong mỗi nhóm sẽ nhận được 1 điều kiện tác động Các nhóm phải đồng nhất để tránh thiên kiến 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Chọn mẫu phi xác suất Chọn mẫu tiện lợi Dễ thực hiện Không ngẫu nhiên Không có tính tiêu biểu cao Chọn mẫu theo phân suất (quota) Khi không áp dụng được hình thức chọn mẫu phân loại Các thành viên được chọn không ngẫu nhiên 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Mẫu, qui mô mẫu và sai số mẫu Sai số mẫu = sự khác biệt giữa tính chất của mẫu và tính chất của đám đông Giảm sai số mẫu luôn là mục tiêu của bất kỳ kỹ thuật chọn mẫu nào Khi qui mô mẫu tăng, sai số mẫu sẽ giảm 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Lớn như thế nào? Mục tiêu là chọn mẫu tiêu biểu— Mẫu lớn luôn có tính tiêu biểu cao hơn Nhưng chọn mẫu lớn cũng tốn kém hơn Và chọn mẫu lớn tức là phớt lờ sức mạnh của phương pháp chọn mẫu có khoa học 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu Ước lượng qui mô mẫu Thông thường, mẫu lớn là cần thiết khi: Sự biến thiên (Variability) trong nội bộ lớn Các khác biệt giữa các nhóm là nhỏ Vì Khi một nhóm trở nên khác biệt hơn, cần có nhiều dữ liệu để tiêu biểu cho nhóm Khi sự khác biệt giữa các nhóm là nhỏ, cần có nhiều thành viên để đạt qui mô tới hạn (critical mass) để phát hiện sự khác biệt 20/08/2008 * Nhapmon Nghiencuu 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Cách tính qui mô mẫu Hai cách tính Qui mô mẫu Xác định qui mô mẫu theo trung bình (mean) Xác định qui mô mẫu theo tỉ lệ (proportion) 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo trung bình VD: Một giám đốc tiếp thị muốn ước lượng mức chi tiêu hàng tháng cho quần áo của giới nữ. Ông ta có thể cần xác định trước mức độ ‘tốt’ của ước lượng cần đạt được. Điều đó có nghĩa là ông ta sẽ phải quyết định mức sai số bao nhiêu ông ta có thể chấp nhận khi ước lượng mức chi tiêu hàng tháng của đám đông này. Chẵng hạn, mức chính xác (sai số) mong muốn có thể là  $1,  $10,  $20.. Ông ta cũng phải quyết định trước mức độ chắc chắn (mức tin cậy) khi ước lượng tham số của đám đông. 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo trung bình   Z2 2 n = -------- e2  Trong đó: n : Qui mô mẫu Z2:là giá trị tương ứng của miền thống kê (1-)/2 tính từ trung tâm của miền phân phối chuẩn. Giá trị này được xác định một khi mức tin cậy đã được biết trước. Trong kinh doanh, mức tin cậy (confidence level) thường được chọn là 95%. Lúc đó, Z = 1.96. : Độ lệch chuẩn e: Sai số mẫu cho phép 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo trung bình Giả sử rằng Ông giám đốc tiếp thị đó mong muốn mức tin cậy là 95%, sai số mẫu cho phép là ± 10$. Độ lệch chuẩn từ nghiên cứu trước là 40$. Qui mô mẫu sẽ được tính như sau: (1.96)2 (40)2 n = ------------------ = 61.47  62 (10)2 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo tỉ lệ Giả sử rằng Ông Giám đốc tiếp thị đó muốn xác định qui mô mẫu cần thiết để ước lượng tỉ lệ Nữ đã đi mua quần áo trong tuần lễ trước Z2 . p(1-p) n = --------------- e2  Trong đó   p: tỉ lệ Nữ đi mua quần áo trong tuần trước (1-p): hay còn ‘q’ : là tỉ lệ Nữ không đi mua quần áo trong tuần trước 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo tỉ lệ Giả sử các tham số khác như trên và một nghiên cứu trên một mẫu nhỏ (pilot) cho thấy tỉ lệ p=30%, và mức sai số mẫu chấp nhân được là 6%, qui mô mẫu được tính như sau: (1.96)2. (0.3*0.7) n = ---------------------- = 224 (0.06)2 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Xác định qui mô mẫu theo tỉ lệ Ghi chú: Nếu ta không có giá trị của ‘p’ và ‘q’, ta có thể chọn p = q = 50%. Lúc đó, mẫu ta cần chọn sẽ có qui mô lớn nhất (với các điều kiện khác không đổi) Với ví dụ vừa nêu, cho p=q=50%, ta có qui mô mẫu là (1.96)2. (0.5*0.5) n = ----------------------- = 267 (0.06)2 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Khung chọn mẫu Là căn cứ để ta tiếp cận được đối tượng đã chọn cho mẫu nghiên cứu VD: Mẫu muốn chọn là sinh viên => Khung chọn mẫu là đối tượng có thẻ sinh viên (còn hiệu lực) Khung chọn mẫu là căn cứu quan trọng quyết định chất lượng của mẫu được chọn. 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mức đáng kể (Significance level) Trước khi tiến hành 1 cuộc kiểm tra nào, ta cũng phải xác định mức đáng kể mà dựa vào đó, ta có thể quyết định loại Giả thuyết trơ (H0) và chấp nhận Giả thuyết nghiên cứu (Hi) Vậy mức đáng kể là gì? 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mức đáng kể Những khác biệt quan sát được (XÁC SUẤT) do sự tác động (treatment) không phải do cơ hội ngẫu nhiên Về thống kê, ta cần tính toán Xác suất của biến cố ngẫu nhiên xảy ra có tác động đến kết quả nghiên cứu của chúng ta VD nếu biến cố đang quan sát xảy ra một cách ngẫu nhiên nhỏ hơn 1/20 (0.05 hay 5%), ta nói kết quả là đáng kể. Điều đó có nghĩa là biến cố không xảy ra một cách ngẫu nhiên. 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Mức đáng kể VD khác: trở lại ví dụ giả thuyết trơ cho rằng mức chi tiêu cho học tập giữa Nam và Nữ không khác biệt: Sau khi kiểm tra ta nhận thấy xác xuất để tìm thấy Nam chi tiêu khác Nữ cho nhu cầu học tập là 1/100 (0.01 hay 1%), ta nói kết quả là đáng kể. Vì sự khác biệt là đáng kể nên có nghĩa là giả thuyết trơ không được hỗ trợ (not supported). Điều đó có nghĩa là ta loại bỏ giả thuyết cho rằng không có sự khác biệt về chi tiêu cho học tập giữa Nam và Nữ Nhận định trên cho thấy, mức đáng kể chính là mức rủi ro mà ta chấp nhận do không chắc chắn rằng giả thuyết trơ là sai 20/08/2008 Nhapmon Nghiencuu * Những sai lầm trong nghiên cứu Hai loại sai lầm Sai lầm loại 1: Không chấp nhận giả thuyết trơ khi nó là đúng Sai lầm loại 2: Chấp nhận giả thuyết trơ khi nó là sai