Công thức chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học

Kích thước mẫu ( cỡ mẫu ) của nghiên cứu và điều tra càng lớn, sai số trong những ước đạt sẽ càng thấp, năng lực đại diện thay mặt cho tổng thể và toàn diện càng cao. Tuy nhiên, việc tích lũy cỡ mẫu lớn sẽ làm tiêu tốn nhiều thời hạn, sức lực lao động, tiền tài ở hàng loạt những khâu từ tích lũy, kiểm tra, nghiên cứu và phân tích. Do đó việc chọn size mẫu cần phải được xem xét một cách có xem xét để mọi thứ được cân đối và hiệu suất cao. Sự lựa chọn cỡ mẫu sẽ nhờ vào vào :

2. Xác định cỡ mẫu theo phương pháp phân tích

Việc xác lập cỡ mẫu theo ước đạt tổng thể và toàn diện thường nhu yếu cỡ mẫu lớn. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu lại có quỹ thời hạn số lượng giới hạn và nếu không có nguồn kinh tế tài chính hỗ trợ vốn thì năng lực lấy mẫu theo ước đạt toàn diện và tổng thể sẽ khó hoàn toàn có thể thực thi. Do đó, những nhà nghiên cứu thường sử dụng công thức lấy mẫu dựa vào chiêu thức định lượng được sử dụng để nghiên cứu và phân tích tài liệu. Hai chiêu thức nhu yếu cỡ mẫu lớn thường là hồi quy và nghiên cứu và phân tích tác nhân mày mò ( EFA ) .

a. Công thức lấy mẫu theo EFA

N = 5 * số biến đo lường tham gia EFA

Theo Hair và cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn là từ 100 trở lên. Tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 5:1 hoặc 10:1, một số nhà nghiên cứu cho rằng tỷ lệ này nên là 20:1. “Số quan sát” hiểu một cách đơn giản là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thiết; “biến đo lường” là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát. 

Ví dụ, nếu bảng khảo sát của tất cả chúng ta có 30 câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ ( tương ứng với 30 biến quan sát thuộc những tác nhân khác nhau ), 30 câu này được sử dụng để nghiên cứu và phân tích trong một lần EFA. Áp dụng tỷ suất 5 : 1, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 30 × 5 = 150, nếu tỷ suất 10 : 1 thì cỡ mẫu tối thiểu là là 30 × 5 = 300. Kích thước mẫu này lớn hơn kích cỡ tối thiểu 50 hoặc 100, thế cho nên tất cả chúng ta cần cỡ mẫu tối thiểu để triển khai nghiên cứu và phân tích tác nhân mày mò EFA là 150 hoặc 300 tùy tỷ suất lựa chọn dựa trên năng lực hoàn toàn có thể khảo sát được .

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 như R2, kiểm định F … thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8m (m là số lượng biến độc lập hay còn gọi là predictor tham gia vào hồi quy). 

Trường hợp hai, nếu mục đích muốn đánh giá các yếu tố của từng biến độc lập như kiểm định t, hệ số hồi quy … 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. 

Giả sử tất cả chúng ta thiết kế xây dựng bảng khảo sát gồm 4 biến độc lập ( 4 thang đo ), mỗi thang đo biến độc lập này được thống kê giám sát bằng 5 câu hỏi Likert ( 5 biến quan sát ), như vậy tổng số tất cả chúng ta có 20 biến quan sát. Sau bước nghiên cứu và phân tích EFA, 4 thang đo này vẫn giữ nguyên như kim chỉ nan bắt đầu, điều này đồng nghĩa tương quan có 4 biến độc lập sẽ được sử dụng cho nghiên cứu và phân tích hồi quy, tức m = 4 không phải m = 20 .Harris ( 1985 ) cho rằng cỡ mẫu tương thích để chạy hồi quy đa biến phải bằng số biến độc lập cộng thêm tối thiểu là 50. Ví dụ, phép hồi quy có 4 biến độc lập tham gia, thì cỡ mẫu tối thiểu phải là 4 + 50 = 54. Hair và tập sự ( năm trước ) cho rằng cỡ mẫu tối thiểu nên theo tỷ suất 5 : 1, tức là 5 quan sát cho một biến độc lập. Như vậy, nếu có 4 biến độc lập tham gia vào hồi quy, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 5 x 4 = 20 .Tuy nhiên, 5 : 1 chỉ là cỡ mẫu tối thiểu cần đạt, để hiệu quả hồi quy có ý nghĩa thống kê cao hơn, cỡ mẫu lý tưởng nên theo tỷ suất 10 : 1 hoặc 15 : 1. Riêng với trường hợp sử dụng giải pháp đưa biến vào lần lượt Stepwise trong hồi quy, cỡ mẫu nên theo tỷ suất 50 : 1 .

Nếu một bài nghiên cứu sử dụng kết hợp nhiều phương pháp xử lý thì sẽ lấy kích thước mẫu cần thiết lớn nhất trong các phương pháp. Ví dụ, nếu bài nghiên cứu vừa sử dụng phân tích EFA và vừa phân tích hồi quy. Kích thước mẫu cần thiết của EFA là 200, kích thước mẫu cần thiết của hồi quy là 100, chúng ta sẽ chọn kích thước mẫu cần thiết của nghiên cứu là 200 hoặc từ 200 trở lên. Thường chúng ta sử dụng phân tích EFA cùng với phân tích hồi quy trong cùng một bài luận văn, một bài nghiên cứu. EFA luôn đòi hỏi cỡ mẫu lớn hơn rất nhiều so với hồi quy, chính vì vậy chúng ta có thể sử dụng công thức tính kích thước mẫu tối thiểu cho EFA làm công thức tính kích thước mẫu cho nghiên cứu. 

Cũng quan tâm rằng, đây là cỡ mẫu tối thiểu, nếu tất cả chúng ta sử dụng cỡ mẫu lớn hơn kích cỡ tối thiểu, điều tra và nghiên cứu sẽ càng có giá trị .

Từ khóa: công thức tính cỡ mẫu, các tính cỡ mẫu, cách xác định mẫu nghiên cứu, xác định kích thước mẫu.

Source: https://vietsofa.vn
Category : Góc học tập