0.4 Phương pháp thu thập số liệu  (Page 6/14)

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 hoặc 3 chiều). Thí dụ lấy mẫu nước ở sông, đất ở sườn đồi, hoặc 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.

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 đại diện 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 đại diện 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 hoặc 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 phải 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:

$d=z_{\alpha /2}\text{.}\frac{\sigma }{\sqrt{n}}$

d : sai số biên mong muốn

Z/2: giá trị ngưỡng của phân bố chuẩn

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:

$n={\left[z_{\alpha /2}\text{.}\frac{\sigma }{\sqrt{d}}\right]}_{}$

Để tính được n thì phải biết σ , xác định khoảng tin cậy

Bảng 5.3 Giá trị Z/2

Theo qui luật, nếu như cỡ mẫu n<30, chúng ta có thể tính σ từ độ lệch chuẩn mẫu S theo công thức. Ngoài ra chúng ta củng có thể tính σ từ những quần thể tương tự hoặc từ cuộc thử nghiệm thí điểm, hoặc phỏng đoán.

Thí dụ: Một người nghiên cứu muốn đánh giá hàm lượng trung bình của phosphorus trong một ao hồ. Một nghiên cứu trong nhiều năm trườc đây có một độ lệch chuẩn quần thể σ có giá trị là 1,5 gram/lít. Bao nhiêu mẫu nước sẽ được lấy để đo hàm lượng phosphorus chính xác mà 95% mẫu có có sai số không vượt quá 0,1 gram.