Tìm cỡ mẫu trong nghiên cứu
Estimated reading time: 3 minutesNghiên cứu với một kích thước mẫu càng lớn sẽ càng thể hiện được tính chất của tổng thể nhưng lại tốn nhiều thời gian và chi phí. Do vậy, việc chọn một kích thước mẫu phù hợp là rất quan trọng.
Quần thể (population)
2 phương pháp xác định cỡ mẫu:
- Theo phương pháp xác định chung
- Theo phương pháp xử lý
1. Theo phương pháp xác định chung
- Không biết số lượng quần thể / số lượng quần thể chưa được cập nhật.
- Đã biết (chính xác / khoảng) số lượng quần thể
- Phương thức chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản
Không biết số lượng quần thể / số lượng quần thể chưa được cập nhật.
Dùng công thức tính của Cochran’s (1977). 1
$$n = \frac{Z^2}{4e^2}$$Trong đó:
= số lượng cỡ mẫu tối thiểu
= khoảng tin cậy 95%, tại giá trị 1.96
= giới hạn mẫu bị lỗi (±5%)
Đã biết (chính xác / khoảng) số lượng quần thể - Simplified formula for proportions
Dùng công thức tính của Yamane (1967). 2
$$n = \frac{N}{1+Ne^2}$$Trong đó:
= số lượng cỡ mẫu
= số lượng tổng quần thể
= giới hạn mẫu bị lỗi (±3%; ±5%; ±7%; ±10%)
- khoảng tin cậy 95% và kết quả có ý nghĩa thống kê p= 0.5 được giả định
Phương thức chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản – simple random sampling
Sử dụng bảng kích cỡ mẫu của Krejcie and Morgan (1970). 3
2. Theo phương pháp xử lý
- Phân tích EFA
- Phân tích regression
EFA
Theo Hair et al. (2006) chỉ ra mẫu tối thiểu (=50), tốt hơn (=100), tỉ lệ quan sát:biến đo lường (5:1)4
$$N = 5m$$Trong đó:
= số lượng cỡ mẫu,
= số lượng câu hỏi quan sát
Note
1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Số quan sát hiểu một cách đơn giản là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thiết;
Biến đo lường đơn giản là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát.
Regression
Theo Tabachnick & Fidell (2007)5
$$N > 50 + 8m$$Trong đó:
= số lượng cỡ mẫu
= số biến độc lập
-
Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons. ↩
-
Yamane, T. (1967). Statistics: An introductory analysis (2nd ed.). New York: Harper and Row. ↩
-
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607-610. doi:10.1177/001316447003000308 ↩
-
Hair J.F, Anderson, R.E., Tatham, R.L., and Black, W.C. (2006). Multivariate data analysis. Prentice-Hall, International, Inc ↩
-
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Allyn & Bacon/Pearson Education. ↩