khungtroimongmo_20102005
New Member
Download Giáo trình Nghiên cứu khoa học miễn phí
Có 3 đặc trưng thểhiện tốt khi sửdụng bảng đểtrình bày sốliệu là:
- Sốliệu thểhiện tính hệthống, cấu trúc một cách ý nghĩa;
- Sốliệu phải rõ ràng, chính xác;
- Sốliệu trình bày cho đọc giảnhanh chóng dễhiểu, thấy được sựkhác nhau,
so sánh và rút ra nhiều kết luận lý thú vềsốliệu và mối quan hệgiữa các số
liệu với nhau.
Loại sốliệu thông tin mô tảnhưvật liệu thí nghiệm, yếu tốmôi trường, các đặc
tính, các biến thí nghiệm (≥2 hai biến), sốliệu thô, sốliệu phân tích thống kê trong
phép thí nghiệm, sai số, sốtrung bình, thường được trình bày ởdạng bảng.
Bảng được sửdụng khi muốn làm đơn giản hóa sựtrình bày và thểhiện được kết
quảsốliệu nghiên cứu có ý nghĩa hơn là trình bày kết quảbằng dạng văn viết.
Bảng thường không được sửdụng khi cóít sốliệu (khoảng < 6), thayvì trình bày ở
dạng text; và cũng không được trình bày khi có quá nhiều sốliệu (khoảng > 40),
thay vì trình bày bằng đồthị.
Để tải bản DOC Đầy Đủ thì Trả lời bài viết này, mình sẽ gửi Link download cho
Tóm tắt nội dung:
mục tiêu gồm:− Phân lớp quần thể mục tiêu là các thành phố, tỉnh, huyện;
− phân lớp theo vùng sinh thái khác nhau;
− phân lớp quần thể mục tiêu là các hộ gia đình theo mức độ giàu nghèo,
trình độ học vấn, …;
− …
Trong phương pháp chọn mẫu phân lớp, các quần thể phụ là các vùng chia
phụ hay các lô được chia trong Hình 5.2 khi đã xác định các yếu tố như loại đất,
dạng đời sống thực vật hay dạng địa hình, … Các điểm được chọn ngẫu nhiên
trong mỗi vùng phụ được thể hiện trong Hình 5.2.
Hình 5.2 Phương pháp chọn mẫu phân lớp
- Chọn mẫu hệ thống (systematic samples)
Đôi khi cách chọn đơn vị mẫu ngẫu nhiên không tốt hơn cách chọn mẫu hệ
thống. Trong chọn mẫu hệ thống, cỡ mẫu n được chọn (có phương pháp tính xác
suất tương tự) từ một quần thể N. Cách lấy mẫu hệ thống là khung mẫu giống như
là 1 “hàng” của các đơn vị mẫu, và mẫu như là một chuổi liên tiếp của các điểm số
có khoảng cách bằng nhau theo hàng dọc.
Thí dụ chọn mẫu hệ thống như sau: muốn nghiên cứu 1 thành viên trong mỗi
nhóm có 10 cá thể, quần thể có 10 nhóm (tổng cá thể của quần thể là 100), đánh số
cá thể từ 1-100. Lúc này nhóm 1 được đánh số từ 1-10; nhóm 2 từ 11-20; nhóm 3 từ
21-30; …nhóm 10 từ 91-100.
Trước tiên cần sắp xếp thứ tự các đơn vị mẫu (thí dụ theo thứ tự gia tăng
trong trường hợp này). Sau đó chọn điểm đầu tiên bất kỳ có giá trị < 10 (thí dụ chọn
ngẫu nhiên một số trong khoảng từ 1-10 là 7. Số cá thể tiếp theo sẽ cộng thêm là 10.
Như vậy các thành viên được chọn sẽ có số thứ tự là 7, 17, 27, 37, 47,… 97.
Nhóm 1:
1. 93535459
2. 93781078
3. 93732085
4. 93763450
5. 93763450
6. 94407382
7. 94409687 <======== (cá thể được chọn có số thứ tự là 7)
8. 94552345
9. 94768091
23
10. 94556321
Nhóm 2:
11. 94562119
12. 94127845
13. 94675420
14. 94562119
15. 94127846
16. 94675442
17. 94675411 <======== (cá thể được chọn có số thứ tự là 17)
18. 94675420
19. 94675422
20. 94675416
Phương pháp chọn mẫu hệ thống tạo ra các ô có các điểm có khoảng cách
đều nhau với các ô có cấu trúc khác nhau như hình vuông (Hình 5.3), chữ nhật, …
Hình 5.3 Phương pháp chọn mẫu hệ thống
- Chọn mẫu chỉ tiêu (quota sampling)
Trong cách chọn mẫu chỉ tiêu, quần thể nghiên cứu được phân nhóm hay
phân lớp như cách chọn mẫu phân lớp. Các đối tượng nghiên cứu trong mỗi nhóm
được lấy mẫu theo tỷ lệ đã biết và sau đó tiến hành phương pháp chọn mẫu không
sác xuất. Để thiết lập mẫu chỉ tiêu thì người nghiên cứu cần biết ít nhất các số
liệu, thông tin trong quần thể mục tiêu để phân chia các chỉ tiêu muốn kiểm soát.
Thí dụ, một cuộc phỏng vấn để biết được hoạt động hay lý do khách du lịch đến
Cần thơ. Dựa trên số liệu nghiên cứu trước đây hay số liệu điều tra dân số cho biết
lý do khách du lịch tới Cần thơ như sau: 60% với lý do đi nghĩ mát, vui chơi; 20%
lý do thăm bạn bè, gia đình; 15% lý do kinh doanh và 5% lý do hội họp. Người
nghiên cứu dự tính cỡ mẫu muốn phỏng vấn 500 khách du lịch, và chọn những nơi
có nhiều khách du lịch như khách sạn, nơi hội họp, khu vui chơi giải trí,… Như vậy
tỷ lệ mẫu để muốn phỏng vấn đạt được cho mỗi lý do (chỉ tiêu) nêu trên sẽ tương
ứng tỷ lệ là 300, 100, 75 và 25 khách du lịch. Nếu như chỉ tiêu 300 khách du lịch
đến với lý do vui chơi, giải trí được trả lời chưa đủ thì phải tiếp tục phỏng vấn cho
tới khi đạt được đủ chỉ tiêu.
Thuận lợi của lấy mẫu chỉ tiêu áp dụng trong một vài nghiên cứu là chi phí
thực hiện nghiên cứu tương đối rẽ và dễ (do không cần thiết lập khung mẫu).
Bất lợi của việc chọn mẫu chỉ tiêu là không thay mặt toàn bộ quần thể, do lấy mẫu
24
không xác suất như chọn ưu tiên phỏng vấn khách du lịch đến trước, chọn nơi có
nhiều khách lui tới, khách ở khách sạn, ... và vì vậy mức độ tin cậy phụ thuộc vào
kinh nghiệm hay sự phán đoán của người nghiên cứu và sự nhiệt tình của người trả
lời phỏng vấn.
Để tăng mức độ tin cậy, người nghiên cứu cần thực hiện cuộc phỏng vấn
bước đầu để kiểm tra người trả lời có rơi vào các chỉ tiêu hay không. Chọn mẫu chỉ
tiêu ít được áp dụng trong các nghiên cứu phát triển, nhưng đôi khi đựoc sử dụng
trong một vài nghiên cứu nhỏ mang các đặc tính quan sát.
* Chọn mẫu không gian (spatial sampling)
Người nghiên cứu có thể sử dụng cách lấy mẫu nầy khi hiện tượng, sự vật
được quan sát có sự phân bố mẫu theo không gian (các đối tượng khảo sát trong
khung mẫu có vị trí không gian 2 hay 3 chiều). Thí dụ lấy mẫu nước ở sông, đất ở
sườn đồi, hay không khí trong phòng. Cách chọn mẫu như vậy thường gặp trong
các nghiên cứu sinh học, địa chất, địa lý.
Lấy mẫu theo sự phân bố này yêu cầu có sự giống nhau về không gian qua
các phương pháp ngẫu nhiên, hệ thống và phân lớp. Kết quả của một mẫu chọn có
thể được biểu diễn như một loạt các điểm trong không gian hai chiều, giống như là
bản đồ.
5.2.4.4. Xác định cỡ mẫu
Mục đích của việc xác định cỡ mẫu là để giảm đi công lao động và chi phí
làm thí nghiệm và điều quan trọng là chọn cỡ mẫu như thế nào mà không làm mất
đi các đặc tính của mẫu và độ tin cậy của số liệu thay mặt cho quần thể.
Việc xác định cỡ mẫu là một cách lấy thống kê theo độ ý nghĩa, nhưng đôi
khi quá trình này cũng được bỏ qua và người nghiên cứu chỉ lấy cỡ mẫu có tỷ lệ ấn
định (như cỡ mẫu 10% của quần thể mẫu). Dĩ nhiên, đối với quần thể tương đối lớn,
thì việc chọn cỡ mẫu có tỷ lệ như vậy tương đối chính xác đủ để thay mặt cho quần
thể. Việc tính toán là làm sao xác định một kích cỡ mẫu tối thiểu mà vẫn đánh giá
được tương đối chính xác quần thể. Chọn cỡ mẫu quá lớn hay lớn hơn mức tối
thiểu thì tốn kém còn chọn cở mẫu dưới mức tối thiểu lại ít chính xác.
Trước khi xác định cỡ mẫu, phải thừa nhận mẫu cần xác định từ quần thể có sự
phân phối bình thường. Để xác định cỡ mẫu tối thiểu cần đánh giá trung bình
quần thể µ. Khi chúng ta thu thập số liệu từ mẫu và tính trung bình mẫu. Trung bình
mẫu này thì khác với trung bình quần thể µ. Sự khác nhau giữa mẫu và quần thể
được xem là sai số. Sai số biên (The margin of error) d thể hiện sự khác nhau giữa
trung bình mẫu quan sát và giá trị trung bình của quần thể µ được tính như sau:
n
d z σα .2=
d : sai số biên mong muốn
Zα/2: giá trị ngưỡng của phân bố chuẩn
25
n : cỡ mẫu
σ : độ lệch chuẩn quần thể
Sau đó chúng ta có thể tính cỡ mẫu cần thiết dựa trên khoảng tin cậy và sai số biên.
Cỡ mẫu được tính qua chuyển đổi công thức trên là:
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
d
zn
σ
α .2
Để tính được n thì phải biết σ , xác định khoảng tin cậy và giá trị trung bình
µ trong khoảng ±d. Giá trị Zα/2 được tính qua Bảng 5.3.
Bảng 5.3 Giá trị Zα/2
1- α 0,80 0,85 0,90 0,95 0,99
Zα/2 1,28 1,44 1,645 1,96 2,85
Theo qui luật, nếu như cỡ mẫu n < 30, chúng ta có thể tính σ từ độ lệch
chuẩn mẫu S th...