Lấy mẫu tài liệu là một kỹ thuật rất quang trọng trong thống kê, là yếu tố quan trọng góp thêm phần xác lập độ đúng mực của research / survey. Nếu có bất kể sai sót gì trong quy trình lấy mẫu, nó sẽ ảnh hưởng tác động trực tiếp đến hiệu quả sau cuối. Có rất nhiều kỹ thuật giúp tất cả chúng ta tích lũy mẫu dựa trên nhu yếu và trường hợp tất cả chúng ta cần. Bài viết này sẽ lý giải 1 số ít kỹ thuật thông dụng nhất .Bạn đang xem : Sampling method là gì
Để bắt đầu bài viết, chúng ta sẽ làm rõ mốt số khái niệm cơ bản là Quần thể – Population,mẫu – Sample và lấy mẫu – sampling
Quần thể – population là tập hợp của những thành viên có một hoặc 1 số ít đặc thù chung. Kích thước của một quần thể là số lượng thành viên trong quần thể đó .Mẫu – sample là một tập con của quần thể. Quá trình chọn một mẫu được gọi là lấy mẫu – sampling. Kích thước mẫu là số lượng thành viên trong tập mẫu .
Hình 1: Ví dụ về lấy mẫu dữ liệuCó rất nhiều kỹ thuật lấy mẫu tài liệu khác nhau, nhưng tất cả chúng ta hoàn toàn có thể gom chúng vào 2 nhóm chính :Lấy mẫu ngẫu nhiên – Probability SamplingLấy mẫu phi ngẫu nhiên – non-probability sampling
Hình 2: Ví dụ so về lấy mẫu ngẫu nhiên và lấy mẫu phi ngẫu nhiênSự độc lạ của hai nhóm trên là giải pháp lấy mẫu có sử dụng “ hàm ngẫu nhiên ” hay không. Với việc sử dụng hàm ngẫu nhiên, mỗi thành viên đều có thời cơ được lựa chọn ngang nhau và đều có thời cơ là một thành viên trong tập mẫu .
Lấy mẫu ngẫu nhiên
Những thuật toán trong nhóm này sử dụng hàm “ ngẫu nhiên ” để bảo vệ rằng mọi thành phần đều có thời cơ lựa chọn ngang nhau. Một tên khác của giải pháp này là random sampling .Một số chiêu thức thuộc nhóm nàySimple Random SamplingStratified samplingSystematic samplingCluster SamplingMulti stage SamplingSimple Random SamplingSimple Random SamplingMỗi thành viên đều có thời cơ lựa chọn ngang nhau vào tập mẫu. Phương pháp này được sử dụng khi tất cả chúng ta không có bất kể thông tin gì về tập population .Ví dụ : Chọn ngẫu nhiên 20 sinh viên trong lớp học 50 sinh viên. Mỗi sinh viên đều có thời cơ được chọn ngang nhau là 1 ⁄ 50 .Stratified samplingStratified samplingKỹ thuật này phân loại mỗi thành viên trong quần thể thành từng nhóm nhỏ dựa trên sự tương đương ( similarity ), nghĩa là những thành viên trong cùng 1 nhóm sẽ như nhau với nhau về một góc nhìn nào đó, và sẽ không giống với những nhóm khác về góc nhìn đó. Và tất cả chúng ta sẽ chọn ngẫu nhiên những những thể trong mỗi nhóm. Ở giải pháp này, tất cả chúng ta cần thông tin cho trước về tập quần thể để tạo những nhóm con .
Hình 2: lấy mẫu Stratified samplingỞ ví dụ trên, tất cả chúng ta sẽ chia tập quần thể thành những nhóm con mặc áo đỏ, mặc áo xanh, mặc áo vàng ( phải biết trước được trong quần thể thằng nào mặc áo màu gì ). Sau đó sẽ lựa chọn ngẫu nhiên 2 những thể trong mỗi nhóm .Cluster SamplingCluster SamplingToàn bộ tập quần thể sẽ được chia thành từ cụm hoặc thành từng phần. Sau đó tất cả chúng ta sẽ chọn ngẫu nhiên từng cụm. Tất cả những thành viên trong cụm đó sẽ được sử dụng làm tập mẫu. Các cụm được định danh dựa trên những yếu tố xác lập trước. Ví dụ ở trong hình ở trên, những cụm được định danh dựa vào sắc tố của áo mà người đó mặc. Điểm độc lạ ở giải pháp này so với chiêu thức ở trên là chiêu thức ở trên lựa chọn ngẫu nhiên một số ít những thành viên trong mỗi cụm. Còn chiêu thức này sẽ lựa chọn ngẫu nhiên những cụm, và chọn hết toàn bộ những những thể trong cụm đó .Một số kế hoạch để lựa chọn cụm :
Single Stage Cluster Sampling: Các cụm được lựa chọn ngẫu nhiên
Hình 3: Single Stage Cluster Sampling
Two Stage Cluster Sampling: Ở phương pháp này, chúng ta sẽ lựa chọn ngẫu nhiên các cụm, sau đó, trong mỗi cụm, chúng ta sẽ lựa chọn ngẫu nhiên các cá thể trong mỗi cụm
Hình 4: Two Stage Cluster SamplingSystematic ClusteringSystematic ClusteringỞ giải pháp này, việc lựa chọn thành viên là có quy luật và không ngẫu nhiên, từ thành viên tiên phong. Các thành viên của tập mẫu được chọn ra từ tập quần thể dựa vào một quy luật nào đó. Đầu tiên, tổng thể những thành viên trong tập quần thể phải được xắp xếp có thứ tự. Sau đó tất cả chúng ta sẽ lựa chọn ngẫu nhiên thành viên tiên phong ( mỗi thành viên đều có Tỷ Lệ ngang nhau ở đây ), và sử dụng quy luật nào đó để rút ra những thành viên tiếp theo .
Hình 5: Systematic Clustering
Như ví dụ ở trên, tất cả chúng ta xắp xếp những nhân vật áo vàng, xanh, đỏ ngẫu nhiên tuỳ ý theo sự lựa chọn của người ta. Quy luật là cứ 4 người sẽ lấy người cuối. Ấn nút ngẫu nhiên … ta được số 3. Vậy là thành viên tiên phong là nhân vật ở vị trí số 3, tiếp theo sẽ là nhân vật ở vị trí 7, 11, 15,19, 5, …Multi-Stage SamplingMulti-Stage SamplingPhương pháp này là sự tích hợp của một hoặc nhiều giải pháp được miêu tả ở trên .Quần thể được chia thành nhiều cụm ( cluster ) và mỗi cụm được chia vào từng nhóm con ( subgrop – strata ) dựa trên sự tương đương => tất cả chúng ta được một tập những cụm con được gọi là stratum. Chúng ta sẽ lựa nhọn một hoặc một vài strata trong stratum. Quá trình này sẽ được lặp đi lặp lại đến khi không còn cụm nào hoàn toàn có thể phân loại được nữa
Ví dụ, những vương quốc hoàn toàn có thể được phân loại thành từng bang, thành phố, thành thị, nông thôn. Và tổng thể những khu vực có cùng ký tự đầu hoàn toàn có thể được gom lại thành với nhau tạo thành một strata .
Hình 6: Multi-Stage Sampling
Lấy mẫu phi ngẫu nhiên
Những kỹ thuật nằm trong nhóm này không sử dụng hàm ngẫu nhiên. Kỹ thuật này nhờ vào vào năng lực hiểu biết của những nhà nghiên cứu ( researcher ) trên tập quần thể họ đang có để lựa chọn thành viên cho tập mẫu. Kết quả của việc lấy mẫu hoàn toàn có thể bị lệch .
Một số giải pháp thuộc nhóm này là :Convenience SamplingPurposive SamplingQuota SamplingReferral / Snowball SamplingConvenience SamplingConvenience Sampling
Các thành viên được chọn dựa trên tính khả dụng của tài liệu. Phương pháp này được sử dụng khi tính khả dụng của tài liệu là hiếm và tốn kém. Do vậy, tất cả chúng ta sẽ lựa chọn mẫu dựa trên sự tiện nghi .Ví dụ, Các nhà nghiên cứu thường hay sử dụng giải pháp này trong những tiến trình đầu của những nghiên cứu và điều tra khảo sát, vì nó thuận tiện, nhanh gọn và cho ra tác dụng nhanh .
Purposive SamplingPurposive Sampling Phương pháp lấy mẫu này dựa trên mục tiêu của nghiên cứu và điều tra. Chỉ chọn ra những thành viên trong quần thể tương thích nhất với mục tiêu điều tra và nghiên cứu .Ví dụ : Nếu tất cả chúng ta muốn hiểu được “ tâm lý của những người chăm sóc đến bằng thạc sỹ ” thì tiêu chuẩn lựa chọn thành viên là những người say yes trong câu hỏi “ bạn có hứng thú với bậc thạc sỹ trong nghành nghề dịch vụ … không ? ”. Những người say “ No ” sẽ bị loại khỏi tập mẫu của tất cả chúng ta .
Quota SamplingQuota SamplingPhương pháp lấy mẫu này phụ thuộc vào vào 1 số ít tiêu chuẩn thiết lập từ trước. Tỷ lệ của những nhóm thành viên trong tập mẫu phải giống hết trong tập quần thể. Các thành viên được chọn cho đến khi chúng đạt đúng tỷ suất của một loại tài liệu .Ví dụ : Giả sử tất cả chúng ta biết rằng trên toàn cầu này có 6 tỷ người, và 45 % trong số đó là phái mạnh và 55 % là phái đẹp. Vậy thì tất cả chúng ta sẽ lấy mẫu làm thế nào cho tập mẫu tất cả chúng ta cũng phản ánh số đó, nghĩa là trong tập mẫu có 1000 người thì 45 % trong số 1000 người đó phải là nam và 55 % trong số 1000 người đó là nữ .
Referral /Snowball SamplingReferral / Snowball SamplingKỹ thuật này được sử dụng khi tất cả chúng ta không biết gì về tập quần thể hoặc tập quần thể hiếm. Lúc đó tất cả chúng ta sẽ tìm ra thành viên tiên phong trong quần thể, rồi nhờ thành viên tiên phong đó gợi ý những thành viên tiếp theo với điều kiện kèm theo thoả nhu cẫu lấy mẫu của nghiên cứu và điều tra. Cứ liên tục như vậy thì size của tập mẫu sẽ tăng lên theo cấp nhân như size quả quả cầu tuyết, nên kỹ thuật này còn có tên gọi khác là Snowball Sampling .
Hình 7: Ví dụ về Snowball Sampling
Ví dụ: Trong tình huống, ngữ cảnh là bạn muốn làm 1 bài khảo sát về những người bị nhiễm HIV, những người này thường có khuynh hướng không cởi mở ở mức độ công cộng và khó cho chúng ta tiếp cận để thu thập thông tin trực tiếp từ họ.
Nhóm khảo sát sẽ triển khai liên hệ 1 người nào đó mà họ biết hoặc người nào đó xung phong làm cầu nối với những người bị nhiễm và tích lũy thông tin từ họ ( những người bị nhiễn tin cậy người được xung phong hơn nhóm khảo sát. Vì nhóm khảo sát là người lạ ) .Hi vọng sau bài viết này, những bạn có thêm nhiều ý tưởng sáng tạo hơn nữa về việc lấy mẫu và những cách để lấy mẫu trong ứng dụng thực tiễn
