Trên thực tế, chúng ta không thể tiến hành thu thập ý kiến khảo sát của toàn bộ tổng thể nghiên cứu. Do đó, việc chứng minh được ai mới là đối tượng phù hợp để đại diện cho tổng thể chính là yếu tố quan trọng khi tiến hành chọn mẫu. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn bạn các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học.
1. Chọn mẫu là gì?
Việc chọn mẫu có thể được hiểu là quá trình thu thập những đơn vị mang tính đại diện từ tổng thể. Các đơn vị đó được gọi là mẫu đại diện.
Trên thực tế, có 2 phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học chính, gồm: phương pháp chọn mẫu xác suất và phương pháp chọn mẫu phi xác suất.
Khi các mẫu được chọn lọc một cách ngẫu nhiên (theo xác suất), kết quả từ số mẫu thu được sẽ có thể mang tính khái quát đối với tổng thể.
Phương pháp chọn mẫu phi xác suất là một phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên trong quá trình chọn mẫu. Hiểu theo một cách khác, đây là một kỹ thuật chọn mẫu không dựa trên tính ngẫu nhiên khi chọn mẫu. Dưới đây là 4 phương pháp chọn mẫu khảo sát phi xác suất thường gặp.
2.1. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling)
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling) là một kỹ thuật chọn mẫu được thực hiện thông qua việc phân phát bảng câu hỏi một cách ngẫu nhiên đối với bất kỳ ai mà nhà nghiên cứu có thể bắt gặp. Thông thường, nhà nghiên cứu sẽ không quan tâm đến các đặc tính của đối tượng được chọn, điển hình như một số thông tin về nhân khẩu học hay hành vi của họ.
Ví dụ: Bạn đang muốn tìm hiểu về sự hài lòng của người tiêu dùng đối với thương hiệu bánh A. Thế là bạn quyết định đi lang thang trên đường để phát phiếu khảo sát cho bất kỳ ai mà bạn vô tình gặp được. Trong trường hợp này, việc làm của bạn chính là hành vi chọn mẫu thuận tiện.
Chính vì sự tiện lợi nên chọn mẫu thuận tiện cho phép nhà nghiên cứu có thể thu thập một số lượng mẫu lớn trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là số mẫu thu thập không đáng tin cậy và không thể khái quát hóa cho tổng thể.
2.2. Phương pháp chọn mẫu phán đoán (judgment sampling)
Về cơ bản, phương pháp chọn mẫu phán đoán (judgment sampling) cũng khá giống với việc chọn mẫu thuận tiện. Tuy nhiên, sự khác biệt duy nhất chính là nhà nghiên cứu có dựa vào sự phán đoán hoặc hiểu biết của bản thân để chọn mẫu.
Ví dụ: Cũng với ví dụ trên, nhưng thay vì bạn thu thập mẫu một cách vô định thì bạn đã suy luận một chút. Trên thực tế, người tiêu dùng thường mua bánh của thương hiệu A tại siêu thị và các cửa hàng tiện lợi. Do đó, bạn đã quyết định đến các địa điểm này để tìm kiếm những đáp viên phù hợp hơn.
Do nhà nghiên cứu có thể đưa ra quyết định rằng ai sẽ là người phù hợp để trở thành mẫu khảo sát nên phương pháp này có phần "đáng tin cậy" hơn lấy mẫu thuận tin một chút. Tuy nhiên, vì chúng ta không thể đảm bảo rằng nhà nghiên cứu có đủ thông tin và sự hiểu biết về đối tượng được chọn nên kết quả thu được vẫn còn khá đáng ngờ.
2.3. Phương pháp chọn mẫu hạn ngạch (quota sampling)
Tương tự với việc lấy mẫu phán đoán, phương pháp chọn mẫu hạn ngạch (quota sampling) cũng được thực hiện dựa trên suy đoán của nhà nghiên cứu về đặc điểm của cỡ mẫu. Tuy nhiên, sự khác biệt lớn nhất của việc chọn mẫu hạn ngạch chính là mẫu khảo sát sẽ được chia vào các nhóm nhỏ khác nhau và được nhà nghiên cứu ấn định tỷ lệ tương ứng giữa các nhóm đó.
Ví dụ: Trường Đại học X muốn tìm hiểu về sự hài lòng của sinh viên đối với mức học phí của nhà trường. Khi ấy, Đại học X có thể chia khung mẫu cần thu thập đối với sinh viên ở các năm học lần lượt như sau: 25% sinh viên năm nhất, 25% sinh viên năm hai, 20% sinh viên năm ba, 20% sinh viên năm tư, 10% sinh viên từ năm năm trở lên. Sau đó, Đại học X sẽ tiến hành thu thập mẫu dựa trên tỷ lệ so với tổng số mẫu cần thu thập.
Dù có nhiều sự cải tiến hơn so với 2 phương pháp lấy mẫu trên, song lấy mẫu hạn ngạch vẫn ẩn chứa nhược điểm lớn nhất là không thể mang tính đại diện cho tổng thể.
2.4. Phương pháp chọn mẫu phát triển mầm (snowball sampling)
Phương pháp chọn mẫu phát triển mầm hay phương pháp chọn mẫu quả cầu tuyết (snowball sampling) là một phương pháp chọn mẫu khá thú vị. Với kỹ thuật chọn mẫu này, nhà nghiên cứu sẽ tiếp cận một số đáp viên ban đầu để thu thập dữ liệu, sau đó, nhà nghiên cứu sẽ nhờ họ xác định giúp những người khác có đặc điểm tương tự.
Ví dụ: Bạn muốn thực hiện một nghiên cứu với khách thể là những người thường xuyên chơi bộ môn trượt ván. Tuy nhiên, rất khó để bạn có thể gặp gỡ một lượng lớn người chơi bộ môn này. Để thực hiện, bạn có thể gặp một nhóm bạn trẻ đang chơi trượt ván trên đường và tiến hành thu thập mẫu khảo sát từ họ. Sau đó, bạn nhờ họ giới thiệu những người chơi khác mà họ biết. Và cứ như thế, bạn lại tiếp tục nhờ những người sau giới thiệu đến bạn những người sau đó nữa. Khi ấy, bạn sẽ có thể dễ dàng tiếp cận một lượng lớn đáp viên phù hợp với nghiên cứu của mình.
Một trong những lợi ích lớn nhất của chọn mẫu phát triển mầm chính là tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí. Tuy nhiên, vì đây vẫn là một phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên nên kết quả thu được vẫn có độ tin cậy không cao. Bên cạnh đó, do những người mà nhà nghiên cứu tiếp cận ban đầu chỉ mang tính tham khảo nên không thể đảm bảo rằng những người mà họ giới thiệu sau đó sẽ phù hợp với đặc điểm của khách thể nghiên cứu ban đầu.
3. Các phương pháp chọn mẫu xác suất
Phương pháp chọn mẫu xác suất hay phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên sẽ không bị ảnh hưởng bởi chỉ định chủ quan của nhà nghiên cứu. Số mẫu được thu thập chỉ phụ thuộc vào tính xác suất trong quá trình chọn mẫu. Do đó, kết quả từ các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên sẽ có thể khái quát hóa cho tổng thể.
3.1. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling)
Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) có thể được thực hiện theo nhiều cách. Theo đó, nhà nghiên cứu sẽ tiến hành lựa chọn mẫu một cách hoàn toàn ngẫu nhiên trong một tổng thể nhất định.
Ví dụ: Để chọn ngẫu nhiên 5 sinh viên từ một lớp học gồm 40 sinh viên, bạn có thể gọi tên của 5 sinh viên bất kỳ. Như vậy, đây chính là phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
Kỹ thuật chọn mẫu này có ưu điểm là rất dễ thực hiện và số mẫu được chọn có thể mang tính đại diện cho tổng thể. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ khả thi nếu bạn đã xác định được tổng thể với điều kiện rằng tổng thể đó có quy mô nhỏ.
3.2. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling)
Tương tự như chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, khi áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling), nhà nghiên cứu cũng chọn ra một số mẫu một cách ngẫu nhiên từ tổng thể. Tuy nhiên, điểm khác biệt chính là các mẫu dù được chọn lọc một cách ngẫu nhiên nhưng phải tuân theo quy ước nhất định.
Ví dụ: Để chọn ngẫu nhiên 5 sinh viên từ 40 sinh viên trong lớp, bạn có thể gọi 5 sinh viên đầu tiên có số thứ tự chia hết cho 6 chẳng hạn. Lúc này, bạn đã áp dụng thành công phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống.
Phương pháp này có một ưu điểm lớn là giảm thiểu sự thiên lệch chủ quan với kết quả chọn mẫu. Nguyên nhân là vì kết quả được chọn phải hoàn toàn dựa trên nguyên tắc định trước chứ không phụ thuộc vào sự ấn tượng của bản thân nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, bạn vẫn chỉ có thể áp dụng phương pháp này với một tổng thể có quy mô nhỏ.
3.3. Phương pháp chọn mẫu phân tầng (stratified sampling)
Phương pháp chọn mẫu phân tầng (stratified sampling) được thực hiện khi bên trong tổng thể có sự khác biệt về đặc điểm của một số yếu tố xác định.
Ví dụ: Trong tổng thể nghiên cứu, bạn phát hiện rằng có 60% số người có trình độ Đại học, 35% người có trình độ Thạc sĩ và 5% còn lại có trình độ Tiến sĩ. Lúc này, bạn có thể dựa vào tỷ lệ trên để chọn số người tương ứng trong từng nhóm một cách ngẫu nhiên. Bạn vẫn có thể không hoàn toàn dựa vào tỷ lệ trên. Tuy nhiên, tỷ lệ sau cùng của số mẫu chọn được từ tổng thể không nên lệch quá nhiều so với tỷ lệ thực tế.
Với phương pháp chọn mẫu phân tầng, bạn hoàn toàn có thể khám phá những sự khác biệt về đặc điểm giữa các nhóm bên trong tổng thể. Tuy nhiên, nếu số mẫu giữa các nhóm có sự trùng lặp với nhau thì sẽ rất khó để làm rõ được sự khác biệt về đặc điểm ở các nhóm này.
3.4. Phương pháp chọn mẫu theo cụm (cluster sampling)
Phương pháp chọn mẫu theo cụm (cluster sampling) được thực hiện khi bạn tiến hành phân chia các chủ thể thành một số cụm khác nhau. Sau khi các cụm đã được xác định rõ ràng, nhà nghiên cứu có thể chọn một hoặc một số cụm bất kỳ để đại diện cho toàn bộ tổng thể.
Ví dụ: Bạn muốn tìm hiểu về khả năng tiếp thu kiến thức của học sinh lớp 12 tại trường Y. Lúc này, bạn biết rằng tổng số học sinh lớp 12 đã được chia đều cho 8 lớp. Khi ấy, bạn có thể lấy mẫu bằng cách chọn bất kỳ 3 trong 8 lớp đó để tiến hành nghiên cứu.
Như vậy, Marketing Du Ký đã hướng dẫn các bạn tất tần tật về các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học. Mong rằng những kiến thức này sẽ có thể hỗ trợ bạn trong quá trình thực hiện các dự án nghiên cứu.
