Chọn một cỡ mẫu phù hợp là một trong những phần quan trọng nhất của bất kỳ nghiên cứu nào. Trong thống kê, kích thước mẫu là số mẫu riêng lẻ được sử dụng trong một thử nghiệm. Để thu được kết quả đáng tin cậy và chính xác, hãy đảm bảo cỡ mẫu của bạn đủ lớn để cung cấp thông tin quan trọng về dân số đang được nghiên cứu. Để làm được như vậy, trước hết bạn phải nắm được Công thức cỡ mẫu, dùng để tính cỡ mẫu. Hơn nữa, biết kích thước mẫu tối thiểu để có ý nghĩa thống kê là rất quan trọng vì nó có thể có tác động đáng kể đến tính hợp lệ và độ tin cậy của các phát hiện của bạn.
Chúng tôi cũng sẽ xem xét cách xác định cỡ mẫu cho một quần thể đã biết trong bài viết này, để bạn có thể đảm bảo rằng dự án nghiên cứu của mình là mạnh mẽ và đáng tin cậy. Vì vậy, hãy bắt đầu và khám phá tất cả về kích thước mẫu!
Định nghĩa cỡ mẫu
Kích thước mẫu đề cập đến số lượng người tham gia được chọn từ dân số. Thông thường, các nhà nghiên cứu chọn một kích thước để suy luận về toàn bộ dân số. Hơn nữa, kích thước mô hình lớn hơn có xu hướng cung cấp kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.
Kích thước mẫu là gì và nó được xác định như thế nào?
Kích thước mẫu đề cập đến số lượng người tham gia được chọn từ dân số để đưa vào một nghiên cứu. Việc xác định cỡ mẫu thích hợp phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm:
- Câu hỏi nghiên cứu,
- Mức độ chính xác yêu cầu,
- Sự thay đổi của dân số, và
- Mức ý nghĩa thống kê mong muốn.
Nói chung, cỡ mẫu lớn hơn dẫn đến kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn, nhưng nó cũng có thể làm tăng chi phí và thời gian cần thiết để thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các nhà nghiên cứu cần cân bằng cẩn thận các yếu tố này khi xác định cỡ mẫu thích hợp cho nghiên cứu của họ.
4 cách để xác định cỡ mẫu là gì?
Có một số phương pháp để xác định cỡ mẫu thích hợp cho một nghiên cứu. Dưới đây là 4 cách phổ biến:
#1. phân tích sức mạnh
Phương pháp này sử dụng các tính toán thống kê để ước tính kích thước lấy mẫu cần thiết để phát hiện kích thước hiệu ứng cụ thể với một mức sức mạnh thống kê nhất định.
#2. quy tắc ngón tay cái
Phương pháp này liên quan đến việc sử dụng cỡ mẫu xác định trước dựa trên nghiên cứu trước, ý kiến chuyên gia hoặc cân nhắc thực tế.
#3. Lấy mẫu đến bão hòa
Phương pháp này liên quan đến việc thu thập dữ liệu cho đến khi thông tin hoặc thông tin chi tiết mới ngừng xuất hiện, cho thấy rằng quy mô lấy mẫu là đủ.
#4. Xác định cỡ mẫu dựa trên độ chính xác
Phương pháp này liên quan đến việc chỉ định mức độ chính xác mong muốn, thường được biểu thị bằng biên sai số, sau đó tính toán kích thước lấy mẫu cần thiết để đạt được mức độ chính xác đó.
Tại sao cỡ mẫu là 30?
Cỡ mẫu 30 không phải lúc nào cũng là cỡ mẫu tốt nhất hoặc phổ biến nhất cho các cuộc điều tra nghiên cứu. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thỉnh thoảng sử dụng nó như một quy tắc ngón tay cái khi thu thập dữ liệu định lượng từ một quần thể phân bố bình thường, đặc biệt là trong một số lĩnh vực như tâm lý học. Điều này là do kích thước lấy mẫu từ 30 trở lên thường đủ để đáp ứng các giả định của các kiểm định thống kê tham số, yêu cầu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. Mặt khác, kích thước lấy mẫu lý tưởng cho một nghiên cứu nhất định sẽ phụ thuộc vào chủ đề nghiên cứu duy nhất, mức độ chính xác cần thiết, sự biến thiên của dân số và mức ý nghĩa thống kê mong muốn. Do đó, các nhà nghiên cứu phải xem xét cẩn thận và chứng minh kích thước lấy mẫu được chọn cho từng dự án nghiên cứu.
Cỡ mẫu
Có nhiều công thức khác nhau để tính cỡ mẫu tùy thuộc vào kiểm tra thống kê mà bạn đang sử dụng và các giả định về dân số. Đây là công thức cỡ mẫu cho một số thử nghiệm thống kê phổ biến:
- Đối với một tỷ lệ:
n = [(Z^2 * p * (1-p)) / E^2]
Trong đó n là cỡ mẫu, Z là điểm số z cho mức độ tin cậy mong muốn, p là tỷ lệ ước tính của tổng thể với thuộc tính quan tâm và E là biên độ sai số mong muốn.
- Đối với một ý nghĩa:
n = [(Z^2 * σ^2) / E^2]
Trong đó n là kích thước lấy mẫu, Z là điểm số z cho mức độ tin cậy mong muốn, σ là độ lệch chuẩn ước tính của dân số và E là biên độ sai số mong muốn.
- Đối với một sự khác biệt trong phương tiện:
n = [2 * (Zα/2 + Zβ)^2 * (σ1^2 + σ2^2) / Δ^2]
Trong đó n là cỡ mẫu, Zα/2 là điểm số z cho mức độ tin cậy mong muốn, Zβ là điểm số z cho mức độ tin cậy mong muốn, σ1 và σ2 là độ lệch chuẩn ước tính của hai quần thể được so sánh, và Δ là sự khác biệt mong muốn về phương tiện.
Lưu ý rằng những công thức này chỉ là hướng dẫn chung và có thể cần thay đổi đối với câu hỏi nghiên cứu cụ thể và dân số đang được nghiên cứu. Ngoài ra, điều quan trọng là phải xem xét các ràng buộc thực tế chẳng hạn như các nguồn lực và thời gian có sẵn khi xác định kích thước lấy mẫu phù hợp.
Làm thế nào để bạn tính toán kích thước mẫu?
Việc tính toán cỡ mẫu thích hợp cho một nghiên cứu nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm câu hỏi nghiên cứu, mức ý nghĩa thống kê mong muốn và tính biến thiên của tổng thể. Dưới đây là các bước chung về cách tính cỡ mẫu:
- Xác định mức ý nghĩa thống kê cần thiết cho nghiên cứu (thường được biểu thị bằng alpha hoặc α).
- Xác định mức năng lượng mong muốn cho nghiên cứu (thường được biểu thị bằng beta hoặc β).
- Ước tính quy mô ảnh hưởng của biến đang được nghiên cứu.
- Xác định độ biến thiên của quần thể đang nghiên cứu.
- Chọn một kiểm định thống kê thích hợp để phân tích dữ liệu.
- Sử dụng công thức cỡ mẫu cụ thể cho thử nghiệm thống kê đã chọn và đưa vào các giá trị từ các bước trước đó.
- Tính cỡ mẫu cần thiết.
Có nhiều công thức cỡ mẫu khác nhau tùy thuộc vào thử nghiệm thống kê được sử dụng, chẳng hạn như thử nghiệm t, ANOVA hoặc phân tích hồi quy. Các chuyên gia khuyên bạn nên tham khảo ý kiến của nhà thống kê hoặc sử dụng công cụ tính cỡ mẫu để đảm bảo rằng bạn xác định được cỡ mẫu phù hợp.
Hai loại cỡ mẫu là gì?
Hai loại cỡ mẫu là cỡ mẫu xác suất và phi xác suất.
Trong quy mô lấy mẫu xác suất, các nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên một mẫu từ một quần thể lớn hơn và mọi thành viên của quần thể đều có cơ hội tham gia vào mẫu như nhau. Các phương pháp lấy mẫu xác suất bao gồm lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, lấy mẫu phân tầng, lấy mẫu cụm và lấy mẫu hệ thống. Lấy mẫu xác suất được coi là đại diện hơn cho dân số và thường được ưu tiên trong các nghiên cứu.
Mặt khác, kích thước lấy mẫu phi xác suất là kích thước mà các nhà nghiên cứu không chọn ngẫu nhiên từ dân số và điều đó không mang lại cơ hội đưa vào như nhau cho mọi thành viên của dân số. Các phương pháp lấy mẫu phi xác suất bao gồm lấy mẫu thuận tiện, lấy mẫu có mục đích, lấy mẫu quả cầu tuyết và lấy mẫu hạn ngạch. Các nhà nghiên cứu thường coi việc lấy mẫu phi xác suất ít mang tính đại diện hơn cho tổng thể và sử dụng nó khi các phương pháp lấy mẫu xác suất không khả thi hoặc không phù hợp.
Yếu tố nào ảnh hưởng đến cỡ mẫu?
Cỡ mẫu thích hợp cho một dự án nghiên cứu cũng có thể bị ảnh hưởng bởi một số điều. Một số tiêu chí quan trọng nhất cần xem xét khi quyết định kích thước mô hình là:
#1. Quy mô dân số
Kích thước lấy mẫu cần thiết để tạo ra một mẫu đại diện cũng có thể bị ảnh hưởng bởi kích thước của dân số đang được điều tra. Để có được cùng một mức độ chính xác, một dân số lớn hơn sẽ cần cỡ mẫu lớn hơn.
#2. Sự thay đổi của dân số
Mức độ biến thiên trong tổng thể đang được điều tra ảnh hưởng đến cỡ mẫu cần thiết. Các nhà nghiên cứu yêu cầu cỡ mẫu lớn hơn để có được mẫu đại diện từ một quần thể biến đổi hơn.
#3. Câu hỏi nghiên cứu
Kích thước lấy mẫu cần thiết cũng được xác định bởi câu hỏi nghiên cứu đang được điều tra. Cỡ mẫu lớn hơn cũng có thể được yêu cầu để đạt được mức độ có thể chấp nhận được về sức mạnh thống kê đối với một chủ đề nghiên cứu phức tạp.
#4. Mức độ chính xác mong muốn
Kích thước lấy mẫu yêu cầu bị ảnh hưởng bởi mức độ chính xác mong muốn. Tuy nhiên, để đạt được mức độ sức mạnh thống kê phù hợp, tỷ lệ lỗi thấp hơn đòi hỏi kích thước mô hình lớn hơn.
#5. Kiểm định thống kê được sử dụng
Thử nghiệm thống kê được sử dụng để kiểm tra dữ liệu sẽ có tác động đến kích thước mô hình được yêu cầu. Tuy nhiên, các thử nghiệm thống kê khác nhau có các yêu cầu về kích thước mô hình khác nhau.
#6. Ràng buộc về chi phí và thời gian
Các nguồn lực sẵn có, chẳng hạn như ngân sách và thời gian, có thể ảnh hưởng đến kích thước mô hình được yêu cầu. Một mẫu lớn hơn cũng có thể tốn kém và mất thời gian, và có thể không đạt được với các nguồn lực sẵn có.
#7. Vấn đề đạo đức
Các yếu tố đạo đức, chẳng hạn như bảo vệ đối tượng con người, có thể ảnh hưởng đến kích thước mô hình được yêu cầu. Trong một số trường hợp, kích thước mô hình nhỏ hơn cũng có thể được ưu tiên hơn để giảm nguy hiểm cho những người tham gia là con người.
Làm thế nào để bạn chọn một cỡ mẫu cho nghiên cứu?
Việc chọn một cỡ mẫu thích hợp cho nghiên cứu phụ thuộc vào một số yếu tố. Đầu tiên, bạn cần xác định câu hỏi nghiên cứu và mức độ chính xác cần thiết. Sau đó, bạn có thể sử dụng công thức cỡ mẫu hoặc phần mềm thống kê để tính cỡ mẫu tối thiểu có ý nghĩa thống kê dựa trên các yếu tố như tính biến thiên của tổng thể và kiểm tra thống kê đang được sử dụng. Ngoài ra, các ràng buộc thực tế như nguồn lực và thời gian sẵn có, cũng như các cân nhắc về đạo đức, phải được tính đến khi xác định cỡ mẫu phù hợp. Cỡ mẫu lớn hơn thường làm tăng khả năng thống kê và cải thiện tính đại diện của mẫu, nhưng nó cũng đòi hỏi nhiều nguồn lực hơn và có thể không phải lúc nào cũng khả thi.
Làm thế nào để bạn tính toán kích thước mẫu theo cách thủ công?
Để tính cỡ mẫu theo cách thủ công, bạn cần sử dụng công thức dựa trên câu hỏi nghiên cứu, mức độ chính xác mong muốn và cả tính biến thiên của tổng thể. Công thức được sử dụng phổ biến nhất là:
n = (Z^2 * p * q) / E^2
Trong đó:
n = cỡ mẫu
Z = z-score từ phân phối chuẩn chuẩn tương ứng với mức độ tin cậy mong muốn (ví dụ: 1.96 cho mức độ tin cậy 95%)
p = ước tính tỷ lệ dân số có đặc điểm quan tâm
q = 1 – p
E = lề lỗi
Để sử dụng công thức này, bạn cần ước tính các giá trị của p và q dựa trên các nghiên cứu trước đây hoặc dữ liệu thử nghiệm, đồng thời chọn mức độ tin cậy và biên độ sai số mong muốn. Khi bạn có những giá trị này, bạn có thể thay thế chúng vào công thức và tìm n.
Ví dụ: nếu bạn muốn ước tính tỷ lệ dân số mắc một bệnh nào đó với biên độ sai số là 5% và độ tin cậy là 95% và bạn ước tính tỷ lệ đó là 0.5, bạn có thể tính toán mẫu cần thiết như sau :
n = (1.96^2 * 0.5 * 0.5) / (0.05^2) = 384.16
Làm tròn lên đến số nguyên gần nhất, cỡ mẫu yêu cầu sẽ là 385.
Cách xác định cỡ mẫu cho dân số đã biết
Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để xác định Cỡ mẫu của một quần thể đã biết nhằm tìm ra mẫu tối ưu cho một quần thể đã biết. Bước đầu tiên là xác định mức độ chính xác cần thiết. Điều này đòi hỏi phải xác định mức độ gần gũi của trung bình mẫu với trung bình tổng thể. Mức độ chính xác cần thiết thường được chọn bằng cách tính đến bản chất của chủ đề nghiên cứu và ảnh hưởng tiềm tàng của sai số lấy mẫu đối với kết quả.
Mức độ tin cậy cần thiết sau đó phải được xác định. Đây là xác suất mà giá trị trung bình của mẫu cũng sẽ nằm trong một phạm vi cụ thể của giá trị trung bình của tổng thể. Mức độ tin cậy 95% thường được sử dụng, điều này cũng có nghĩa là có 95% khả năng giá trị trung bình mẫu sẽ nằm trong một phạm vi nhất định của giá trị trung bình tổng thể. Sau khi xác định mức độ chính xác cần thiết và mức độ tin cậy mong muốn, quy mô dân số phải được tính toán. Điều này cũng có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng dữ liệu điều tra dân số hoặc bằng cách ước tính quy mô dân số dựa trên các nghiên cứu trước đây hoặc dữ liệu có thể truy cập khác.
Cuối cùng, để thiết lập cỡ mẫu phù hợp, có thể sử dụng máy tính cỡ mẫu. Những máy tính này xem xét mức độ chính xác cần thiết, mức độ tin cậy mong muốn, quy mô dân số và bất kỳ tiêu chí liên quan nào khác như kỹ thuật lấy mẫu và tỷ lệ phản hồi dự kiến. bạn cũng có thể sử dụng một cỡ mẫu công thức hoặc thống kê phần mềm để tính toán cỡ mẫu tối thiểu cho ý nghĩa thống kê dựa trên các yếu tố như sự biến đổi của dân số và thống kê thử nghiệm đang được sử dụng.
Hỏi đáp
Cỡ mẫu thích hợp là bao nhiêu?
Cỡ mẫu phù hợp cho một nghiên cứu được xác định bởi một số tiêu chí, bao gồm chủ đề nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, tính biến thiên của dữ liệu và mức ý nghĩa thống kê mong muốn.
Một ví dụ về cỡ mẫu nghiên cứu là gì?
Trong thống kê, kích thước mẫu là số mẫu riêng lẻ được sử dụng trong một thử nghiệm. Ví dụ: nếu chúng tôi đang thử nghiệm 80 người xem truyền hình trong thành phố, cỡ mẫu là 80.
Cỡ mẫu và số lượng câu trả lời có giống nhau không?
Mặc dù các chủ đề nghiên cứu có liên quan với nhau nhưng quy mô mẫu và người trả lời lại khác nhau. Cỡ mẫu nghiên cứu là số đơn vị hoặc số quan sát.
Bài viết liên quan
- PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ: Những điều bạn nên biết & hướng dẫn
- Tiếp thị dịch vụ: Hướng dẫn toàn diện (+ Ví dụ thực tế)
- KHUYẾN MÃI BÁN HÀNG: Hướng dẫn AZ
- PHÂN TÍCH THỐNG KÊ: Các loại, Kỹ thuật và Mục đích
dự án
