CÁCH CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
Hỏi:
“Chào Hỗ trợ SPSS!
Mình tìm thấy các bạn trên trang Facebook. Bạn có thể cho
mình tham vấn về cách chọn mẫu được không? Bọn m đang làm về đề tài đánh giá sự
cảm nhận của sinh viên về chất lượng kí túc xá. Bọn m chon mẫu theo dãy nhà.
Nhưng nếu tính theo dãy nhà thì không biết xác định cỡ mẫu thế nào. Bạn có thê
tham vấn giúp m được không?
M cảm ơn!”
Trả lởi:
“Chào bạn,
Liên quan đến câu hỏi của bạn (mình không biết là bạn đang
làm đề tài cho bài tập nhóm hay đang làm luận văn) Mình có 1 số gợi ý như sau:
Để thực hiện đề tài nghiên cứu thì trước tiên bạn phải tìm
hiểu cơ sở lý thuyết (luận văn trước, bài báo nghiên cứu liên quan...) để đưa
ra mô hình nghiên cứu (và phải được giáo viên hướng dẫn cũng như hội đồng phản
biện thông qua (bảo vệ đề cương) thì bạn mới có thể làm các bước tiếp theo)
Từ mô hình nghiên cứu đó bạn sẽ đi xây dựng thang đo cho
các yếu tố trong mô hình (thang đo cũng xuất phát từ những bài báo or luận văn
trước, có điều chỉnh cho phù hợp hơn thông qua nghiên cứu định tính, sơ bộ định
lượng)
Từ thang đo đó bạn mới xây dựng bảng câu hỏi để đi khảo
sát.
Sau đó bạn mới mã hóa, nhập liệu và chạy dữ liệu cho mô
hình định lượng: thống kế mô tả, kiểm tra độ tin cậy cronbach’s alpha, phân
tích nhân tố EFA, tương quan, hồi quy đa biến, anova,…
Số lương mẫu thì có nhiều cách tiếp cận khác nhau. Cách
đơn giản nhất là bạn lấy số lượng câu hỏi * 5 lần. Ví dụ: nếu bạn có 30 câu hỏi
trong bảng khảo sát thì số lượng mẫu tối thiểu bạn phải có là 30*5= 150 mẫu.
Thông tin cụ thể thì bạn tham khảo như dưới đây:
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, một trong các
hình thức chọn mẫu phi xác suất. Khi đó, nhà nghiên cứu có thể chọn những phần
tử (đối tượng nghiên cứu) có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị
Mai Trang, 2009).
Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo
yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi
quy đa biến:
- Đối với phân tích nhân tố khám phá
EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo
về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số
biến quan sát.
- Đối với phân tích hồi quy đa biến:
cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập)
(Tabachnick và Fidell, 1996)..
Nghiên
cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được
trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200
Một vài ý trao đổi cùng bạn”
(hotrospss@gmail.com)
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét