Phương pháp chọn mẫu không cần khung chọn mẫu

Có hai loại phương pháp lấy mẫu chính, phương pháp chọn mẫu xác suất trong đó các đối tượng trong quần thể mục tiêu đều có cơ hội được chọn trong mẫu như nhau, và phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tập hợp mẫu được chọn trong một quy trình phi hệ thống.

Nghiên cứu lâm sàng thường liên quan đến những bệnh nhân mắc một bệnh hoặc một tình trạng nào đó. Tính tổng quát của các kết quả nghiên cứu lâm sàng dựa trên nhiều yếu tố liên quan đến giá trị bên trong và bên ngoài của các phương pháp nghiên cứu. Vấn đề phương pháp luận chính ảnh hưởng đến tính tổng quát của các kết quả nghiên cứu lâm sàng là phương pháp lấy mẫu.

Trong nghiên cứu lâm sàng, định nghĩa quần thể là một nhóm người có chung một đặc điểm hoặc một tình trạng bệnh, thường là bệnh. Nếu chúng ta đang thực hiện một nghiên cứu trên những bệnh nhân bị đột quỵ do thiếu máu cục bộ thì sẽ rất khó để bao gồm toàn bộ uần thể đột quỵ do thiếu máu cục bộ trên toàn thế giới. Rất khó để xác định vị trí của toàn bộ dân cư ở khắp mọi nơi và để có thể tiếp cận với tất cả các tầng lớp dân cư. Do đó, cách tiếp cận thực tế trong nghiên cứu lâm sàng là một phần của quần thể này, được gọi là “quần thể mẫu”. Toàn bộ quần thể đôi khi được gọi là “quần thể mục tiêu” trong khi quần thể mẫu được gọi là “quần thể nghiên cứu. Khi thực hiện một nghiên cứu, chúng ta nên coi mẫu là đại diện cho quần thể mục tiêu, càng nhiều càng tốt, với ít sai số nhất có thể và không có sự thay thế hoặc không đầy đủ.

Các loại lấy mẫu

Có hai loại phương pháp lấy mẫu chính: (1) phương pháp chọn mẫu xác suất trong đó tất cả các đối tượng trong quần thể mục tiêu đều có cơ hội được chọn trong mẫu như nhau; và (2) phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tập hợp mẫu được chọn trong một quy trình phi hệ thống không đảm bảo cơ hội như nhau cho mỗi đối tượng trong tổng thể mục tiêu. Các mẫu được chọn bằng cách sử dụng phương pháp lấy mẫu xác suất là các mẫu đại diện hơn cho quần thể mục tiêu.

Phương pháp lấy mẫu xác suất

Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Phương pháp này được sử dụng khi toàn bộ quần thể có thể tiếp cận được và các điều tra viên có danh sách tất cả các đối tượng trong nhóm đối tượng này. Danh sách tất cả các đối tượng trong tổng thể này được gọi là "khung lấy mẫu". Từ danh sách này, chúng tôi rút ra một mẫu ngẫu nhiên theo phương pháp xổ số hoặc sử dụng danh sách ngẫu nhiên do máy tính tạo ra.

Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Phương pháp này là một sửa đổi của lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, do đó, nó yêu cầu điều kiện của khung lấy mẫu cũng có sẵn. Tuy nhiên, trong phương pháp này, toàn bộ quần thể được chia thành các tầng lớp hoặc phân nhóm đồng nhất theo yếu tố nhân khẩu học (ví dụ: giới tính, tuổi tác, tôn giáo, trình độ kinh tế xã hội, giáo dục hoặc chẩn đoán, v.v.). Sau đó, các nhà nghiên cứu chọn rút một mẫu ngẫu nhiên từ các tầng khác nhau. Ưu điểm của phương pháp này là: (1) nó cho phép các nhà nghiên cứu thu được kích thước ảnh hưởng từ mỗi tầng riêng biệt, như thể đó là một nghiên cứu khác. Do đó, sự khác biệt giữa các nhóm trở nên rõ ràng và (2) nó cho phép lấy mẫu từ các nhóm quần thể thiểu số / ít được đại diện. Nếu các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, thì quần thể thiểu số cũng sẽ không có đại diện trong mẫu. Đơn giản, vì phương pháp ngẫu nhiên đơn giản thường đại diện cho toàn bộ tổng thể mục tiêu. Trong trường hợp này, các nhà điều tra có thể sử dụng tốt hơn mẫu ngẫu nhiên phân tầng để thu được các mẫu đầy đủ từ tất cả các tầng trong quần thể.

Lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống (lấy mẫu theo khoảng thời gian)

Trong phương pháp này, các điều tra viên lựa chọn các đối tượng đưa vào mẫu dựa trên một quy tắc có hệ thống, sử dụng một khoảng thời gian cố định. Ví dụ: Nếu quy tắc là bao gồm bệnh nhân cuối cùng từ mỗi 5 bệnh nhân. Chúng tôi sẽ bao gồm những bệnh nhân có những con số này (5, 10, 15, 20, 25, ... vv.). Trong một số tình huống, không cần thiết phải có khung lấy mẫu nếu có một bệnh viện hoặc trung tâm cụ thể mà bệnh nhân đến khám thường xuyên. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu có thể bắt đầu ngẫu nhiên và sau đó chọn các bệnh nhân tiếp theo một cách hệ thống bằng cách sử dụng một khoảng thời gian cố định.

Lấy mẫu theo cụm (lấy mẫu nhiều tầng)

Nó được sử dụng khi việc tạo khung lấy mẫu là gần như không thể do quy mô quần thể lớn. Trong phương pháp này, quần thể được chia theo vị trí địa lý thành các cụm. Một danh sách tất cả các cụm được lập và các nhà điều tra rút ra một số lượng ngẫu nhiên các cụm để đưa vào. Sau đó, họ liệt kê tất cả các cá nhân trong các cụm này và chạy một lượt lựa chọn ngẫu nhiên khác để có được một mẫu ngẫu nhiên cuối cùng chính xác như lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Phương pháp này được gọi là nhiều giai đoạn bởi vì việc lựa chọn được thực hiện với hai giai đoạn: đầu tiên là lựa chọn các cụm đủ điều kiện, sau đó, chọn mẫu từ các cá thể của các cụm này. Một ví dụ cho điều này, nếu chúng tôi đang thực hiện một dự án nghiên cứu về học sinh tiểu học. Sẽ rất khó để có được danh sách tất cả học sinh tiểu học trên cả nước.

Phương pháp lấy mẫu phi xác suất

Lấy mẫu thuận tiện

Mặc dù là phương pháp chọn mẫu phi xác suất nhưng đây là phương pháp được áp dụng nhiều nhất và được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu lâm sàng. Trong phương pháp này, các nhà điều tra ghi danh các đối tượng tùy theo tính sẵn có và khả năng tiếp cận của họ. Do đó, phương pháp này nhanh chóng, ít tốn kém và tiện lợi. Nó được gọi là lấy mẫu thuận tiện khi nhà nghiên cứu lựa chọn các phần tử mẫu theo khả năng tiếp cận thuận tiện và gần gũi của chúng. Ví dụ: giả sử rằng chúng tôi sẽ thực hiện một nghiên cứu thuần tập trên bệnh nhân bị nhiễm vi rút Viêm gan C (HCV). Mẫu tiện lợi ở đây sẽ được giới hạn trong nhóm đối tượng có thể tiếp cận được đối với nhóm nghiên cứu. Đối tượng có thể tiếp cận được là những bệnh nhân HCV đang điều trị tại Bệnh viện A và Bệnh viện B. Do đó, trong thời gian nghiên cứu, tất cả bệnh nhân đến khám tại hai bệnh viện này và đáp ứng đủ điều kiện sẽ được đưa vào nghiên cứu này.

Lấy mẫu theo phán đoán

Trong phương pháp này, các đối tượng được lựa chọn theo sự lựa chọn của các điều tra viên. Nhà nghiên cứu giả định các đặc điểm cụ thể cho mẫu (ví dụ tỷ lệ nam / nữ = 2/1) và do đó, họ đánh giá mẫu phù hợp để đại diện cho quần thể. Phương pháp này bị chỉ trích rộng rãi do khả năng sai lệch bởi phán đoán của điều tra viên.

Chọn mẫu bóng tuyết

Phương pháp này được sử dụng khi quần thể không thể được định vị ở một nơi cụ thể và do đó, việc tiếp cận quần thể này là khác nhau. Trong phương pháp này, điều tra viên yêu cầu mỗi đối tượng cho phép tiếp cận với các đồng nghiệp từ cùng một quần thể. Tình trạng này thường xảy ra trong nghiên cứu khoa học xã hội, chẳng hạn, nếu chúng ta thực hiện một cuộc khảo sát về trẻ em lang thang, sẽ không có danh sách trẻ em lang thang cơ nhỡ và rất khó để xác định quần thể này ở một nơi, ví dụ như trường học / bệnh viện. Tại đây, các điều tra viên sẽ giao bản khảo sát cho một đứa trẻ sau đó yêu cầu nó đưa chúng cho đồng nghiệp của mình hoặc giao bản khảo sát cho họ

a) Chọn mẫu phi xác suất:

• Chọn mẫu thuận tiện: Các đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định.

Ví dụ: Chọn mẫu những người đi mua sắm ở siêu thị METRO Cần Thơ và tiếp cận họ khi họ bước vào siêu thị hoặc khi họ vừa mua sắm món hàng mà ta muốn khảo sát.

Cách chọn mẫu này là không ngẫu nhiên vì không phải tất cả mọi người dân Cần Thơ đều có xác suất như nhau để được chọn vào mẫu.

Ví dụ: Chọn mẫu một số ít liên doanh lớn có thể chiếm phần lớn tổng sản lượng ngành công nghiệp cả nước.

Cách chọn mẫu này được dùng phổ biến khi nghiên cứu định tính (nghiên cứu khách hàng công nghiệp hay kênh phân phối).

• Ưu điểm: Chọn được đúng một số phần tử rất quan trọng của tổng thể vào trong mẫu.
• Nhược điểm: Có khả năng phát sinh những sai lệch lớn.
• Chọn mẫu chỉ định: Là chọn mẫu theo tỷ lệ gần đúng của các nhóm đại diện trong tổng thể hoặc theo số mẫu được chỉ định cho mỗi nhóm.

Ví dụ: Chọn 100 phần tử cho mỗi nhãn hiệu nước giải khát để so sánh kết quả thống kê về thái độ khách hàng. Hoặc tổng thể nghiên cứu bao gồm 1.000 công ty, trong đó 600 công ty vừa và nhỏ, 300 trung bình và 100 qui mô lớn. Số mẫu chỉ định là 10% trên tổng thể, ta sẽ chọn 60 công ty vừa và nhỏ, 30 trung bình và 10 công ty lớn.

• Ưu điểm: Đảm bảo được số mẫu cần thiết cho từng nhóm trong tổng thể phục vụ cho phân tích.
• Nhược điểm: Có thể cho kết quả sai lệch.
• Chọn mẫu theo mạng quan hệ: Người nghiên cứu sẽ thông qua người trả lời đầu tiên để tiếp cận những người trả lời kế tiếp.

Ví dụ: Phỏng vấn An, khoảng gần kết thúc phỏng vấn có thể đề nghị An giới thiệu một hoặc hai người nữa có thể am hiểu về chủ đề khảo sát.

+ Ưu điểm: giúp cho người nghiên cứu chọn được các mẫu mà họ cần nghiên cứu.

b) Chọn mẫu xác suất: Dựa vào lý thuyết xác suất để lấy mẫu ngẫu nhiên.

– Chọn mẫu ngẫu nhiên đon giản: Là cách chọn mẫu mà mỗi phần tử trong tổng thể có cùng cơ hội được chọn với xác suất như nhau. Để chọn được mẫu, người nghiên cứu phải có danh sách tổng thể nghiên cứu.

Ví dụ: Chọn 100 mẫu sinh viên trong tổng số 4.000 sinh viên khoa kinh tế & QTKD. Sử dụng máy tính gieo một số gồm 4 chữ số. Mỗi lần gieo, số nào xuất hiện sẽ được chọn vào mẫu.

• Chọn mẫu có hệ thống: Là cách chọn mẫu mà mẫu đầu tiên là ngẫu nhiên, sau đó cứ cách k đơn vị ta lại chọn một phần tử. Với k = N/n (N: độ lớn tổng thể và n kích cở mẫu).

Ví dụ: Như ví dụ chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, danh sách sinh viên không san có trên máy tính, ta sẽ sử dụng cách chọn mẫu hệ thống. Tính k = 4.000/100 = 40. Ta sẽ gieo số ngẫu nhiên trong khoảng 1 đến 40. Ví dụ được số 18. Mẫu được chọn là 18. Các mẫu tiếp theo sẽ là 18 + 40 = 58, 58 + 40 = 98 …

• Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng: Là phân chia các đối tượng nghiên cứu thành các nhóm, tầng theo các đặc tính, sau đó lấy mẫu theo tầng, nhóm.

Ví dụ: Chúng ta muốn biết chi tiêu cho nước giải khát giữa sinh viên và giảng viên trong khoa KT & QTKD. Chúng ta cần ấn định trước số mẫu cho mỗi nhóm. Chẳng hạn, số mẫu gồm 70 sinh viên và 30 giảng viên. Sau đó ta sẽ chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giản từ 2 nhóm độc lập

2. Các phương pháp chọn mẫu thường được sử dụng:

a) Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên (Probability Sampling Methods):

• Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản là chọn các đơn vị từ tổng thể vào mẫu hoàn toàn hú hoạ. Cách đơn giản nhất của chọn mẫu ngẫu nhiên là rút thăm hoặc sử dụng bảng số ngẫu nhiên.
• Chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling): Chọn mẫu hệ thống là chọn các đơn vị từ tổng thể vào mẫu theo một khoảng cách cố định sau khi đã chọn ngẫu nhiên một nhóm nào đó trên cơ sở các đơn vị điều tra được sắp xếp thứ tự theo một tiêu thức nhất định.

Tuy nhiên, phương pháp lấy mẫu có hệ thống có thể tạo ra một mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Nó sẽ đảm bảo có sự đại diện từ các khoảng cao nhất đến thấp nhất (nếu dàn chọn mẫu đã được sắp xếp thứ tự theo một tiêu chí nào đó). Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản khó thực hiện được như vậy.

• Chọn mẫu theo tổ: Để thực hiện theo phương pháp này, trước hết phải phân tổ các đơn vị tổng thể chung thành nhiều tổ theo tiêu thức có liên quan trực tiếp đến nội dung nghiên cứu. Sau đó, sau đó xác định cỡ mẫu cho từng tổ. Việc phân chia này được thực hiện một trong ba phương pháp:
• Số quan sát điều tra trong từng tổ được chia đều, tức là cỡ mẫu bằng nhau ở các tổ.
• Số quan sát được chia theo tỷ   lệ số           lượng          đơn vị            tổng         thể        của từng                tổ trong              tổng         thể chung.

• Số quan sát được chia theo tỷ   lệ số           lượng          đơn vị            tổng         thể        của từng                tổ trong              tổng         thể chung và độ lệch chuẩn của từng tổ.

• Chọn mẫu theo khối (chùm) (Cluster Sampling): Theo phương pháp tổ chức chọn mẫu này thì trước tiến các đơn vị của tổng thể được chia thành R khối với số lượng đơn vị bằng nhau hoặc không bằng nhau. Từ R khối chọn ra r khối ngẫu nhiên theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giản hoặc hệ thống và điều tra tất cả các đơn vị của r khối. Chọn cả khối có ưu điểm là tổ chức gọn nhẹ, giảm được kinh phí. Song vì số đơn vị được chọn để điều tra chỉ tập trung vào một số khối nên có thể có sai số lớn nếu giữa các khối có sự khác biệt nhau.

• Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling): Phương pháp chọn mẫu phân tầng (còn được gọi là chọn mẫu nhiều cấp) là phương pháp chọn mẫu phải thông qua ít nhất hai cấp chọn trung gian. Đầu tiên cần phải xác định các đơn vị mẫu cấp 1, sau đó là các đơn vị mẫu cấp 1 lại được chia thành các đơn vị chọn mẫu cấp 2 và cứ như thế cho đến cấp cuối cùng. Về bản chất, phương pháp này là sự biến thể của phương pháp chọn mẫu khối. Thật vậy, nếu điều tra chọn mẫu hai cấp thì ở cấp 1, tổng thể được chia thành các khối, sau đó chọn mẫu ngẫu nhiên một số khối nhất định. Ở cấp 2, thay vì điều tra toàn bộ các đơn vị của các chùm được chọn ra, người ta chỉ chọn và điều tra một số đơn vị của các chùm đó mà thôi. Kết quả chọn được 100 sinh viên như vậy được gọi là chọn hệ thống.

• Chọn mẫu         theo         phương              pháp phân tích chuyên gia là                                                 chọn          mẫu trên                cơ       sở     phân tích xem xét chủ quan của người điều tra. Cách chọn này thường áp dụng cho tổng thể có ít đơn vị mẫu hoặc trị số của chỉ tiêu nghiên cứu giữa các đơn vị mẫu chênh lệch nhau nhiều.

b) Phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên (Nonprobability Sampling Methods):

Điều tra chọn mẫu phi ngẫu nhiên là điều tra chọn mẫu mà trong đó các đơn vị của tổng thể được chọn ra trên cơ sở phân tích đặc điểm của hiện tượng và kinh nghiệm thực tế. Do đó, để đảm bảo chất lượng của tài liệu điều tra, cần phải giải quyết tốt các vấn đề sau đây:

• Phân tích chính xác hiện tượng nghiên cứu: Hiện tượng nghiên cứu thường có kết cấu phức tạp, gồm nhiều tổ, nhiều bộ phận và tính chất khác nhau. Trên cơ sở phân tổ chính xác hiện tượng nghiên cứu, các đơn vị có đặc điểm và tính chất giống nhau (hoặc gần giống nhau) sẽ được đưa vào một tổ. Từ mỗi tổ sẽ chọn ra các đơn vị đại diện (còn gọi là điển hình) cho tổ đó. Tập hợp các đơn vị đại diện của các tổ tạo thành tổng thể mẫu.
• Lựa chọn các đơn vị điều tra: Các đơn vị được lựa chọn để điều tra thực tế thường là những đơn vị có mức độ của tiêu thức xấp xỉ với mức độ trung bình của tổ. Khi lựa chọn các đơn vị để điều tra thực tế cần phải thông qua việc phân tích, bàn bạc tập thể của những người có kinh nghiệm, am hiểu tình hình thức tế.
• Suy rộng kết quả điều tra: Sau khi thu thập được dữ liệu ở các đơn vị điều tra thì tiến hành tính toán suy rộng trực tiếp cho toàn bộ hiệu tượng. Vì các đơn vị điều tra được lựa chọn đại diện cho từng tổ nên khi suy rộng phải chú ý đến tỷ trọng của mỗi tổ chiếm trong toàn bộ hiện tượng.

3. Các phương pháp to chức chọn mẫu:

Có nhiều phương pháp, tổ chức chọn mẫu khác nhau. Mỗi phương pháp có những ưu, nhược điểm riêng và được áp dụng trong        những            điều  kiện  nhất   định. Tuy nhiên gọi là phương pháp này hay phương pháp kia là đứng trên những giác độ khác nhau và cũng chỉ có ý nghĩa tương đối.

a. Xét theo cấp chọn mẫu:

Có phương pháp tổ chức chọn mẫu một cấp và tổ chức chọn mẫu hai cấp hay nhiều cấp:

• Chọn mẫu một cấp: Là từ một loại danh sách của tất cả các đơn vị thuộc tổng thể, tiến hành chọn mẫu một lần trực tiếp đến các đơn vị điều tra không qua một phân đoạn nào khác. Chọn mẫu một cấp chỉ có một loại đơn vị chọn mẫu và một dàn chọn mẫu. Đối với mẫu một cấp có thể dùng cách chọn ngẫu nhiên, nhưng cũng có thể dùng cách chọn hệ thống hoặc chọn theo phương pháp chuyên gia. Tuy nhiên, trong thực tế nếu là điều tra mẫu một cấp thì phổ biến là dùng cách chọn ngẫu nhiên và thường được gọi tắt là chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản đảm bảo số mẫu được rải trên toàn địa bàn điều tra nên sai số chọn mẫu sẽ nhỏ. Song khó khăn là việc lập danh sách các đơn vị (dàn chọn mẫu) để tiến hành chọn mẫu khá lớn, tốn nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa khi tổ chức điều tra phải thực hiện ở địa bàn rất rộng.
• Chọn mẫu nhiều cấp: Là tiến hành điều tra theo nhiều công đoạn, trong đó mỗi công đoạn là một cấp chọn mẫu. Có bao nhiêu cấp điều tra thì có bấy nhiêu loại đơn vị chọn mẫu cũng như có bấy nhiêu loại dàn chọn mẫu. Phương pháp tổ chức chọn mẫu nhiều cấp thuận tiện cho                                     việc     lập dàn chọn       mẫu                                     và tổ             chức điều tra: Ở cấp                                 sau          chỉ                                       phải         lập dàn chọn                                                                    mẫu cho cấp                đó trong             phạm          vi mẫu cấp trước                           được          chọn,          phạm vi điều                     tra được thu hẹp                          sau       mỗi cấp điều tra. Tuy nhiên, với phương pháp tổ chức chọn mẫu nhiều cấp số liệu thu thập được thường có độ tin cậy thấp hơn so với chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

b. Xét theo chọn mẫu phân tổ:

Nếu trước khi chọn mẫu, tiến hành phân chia tổng thể thành những tổ khác nhau theo một hay một số tiêu thức nào đó liên quan đến tiêu thức điều tra, sau đó phân bổ cỡ mẫu cho từng tổ và trong mỗi tổ lập một danh sách riêng và chọn đủ số mẫu phân bổ cho tổ đó. Cách chọn như vậy gọi là chọn mẫu phân tổ:

Phương pháp chọn mẫu phân tổ: Nếu việc phân tổ được tiến hành khoa học thì tổng thể mẫu sẽ có kết cấu gần tổng thể, do đó sai số chọn mẫu sẽ giảm đi, tính chất đại diện của tổng thể mẫu được nâng cao.

Tuy nhiên, chọn mẫu phân tổ cũng khó khăn trong việc lập dàn chọn mẫu như chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Hơn nữa tổ chức điều tra phải tiến hành trên địa bàn rộng, thậm chí còn phức tạp hơn cả chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

Nếu điều tra chia thành nhiều cấp, các cấp tiến hành trước thì chọn từng đơn vị mẫu, nhưng ở cấp cuối cùng không chọn ra từng đơn vị, mà chọn cả nhóm các đơn vị để điều tra. Cách chọn như vậy gọi là chọn mẫu chùm (hay chọn mẫu cả khối).

Nếu cùng cỡ mẫu như nhau, chọn mẫu chùm so với các phương pháp tổ chức chọn mẫu nêu trên sẽ thuận tiện nhất cho việc lập dàn chọn mẫu và tổ chức điều tra. Tuy nhiên, độ tin cậy của số liệu thu thập được sẽ thấp hơn; tức là có sai số chọn mẫu lớn nhất.