Hướng Dẫn Tính Cỡ Mẫu Bước 1

     

1. Yếu ớt tố ảnh hưởng tới quyết định chọn cỡ mẫu

Kích thước chủng loại (cỡ mẫu) của nghiên cứu và phân tích càng lớn, không đúng số trong những ước lượng sẽ càng thấp, khả năng đại diện thay mặt cho tổng thể và toàn diện càng cao. Mặc dù nhiên, việc thu thập cỡ mẫu khủng sẽ làm tiêu tốn nhiều thời gian, công sức, tiền bạc ở toàn thể các khâu trường đoản cú thu thập, kiểm tra, phân tích. Vì vậy việc chọn kích thước mẫu rất cần được được chu đáo một biện pháp có cân nhắc để mọi thứ được thăng bằng và hiệu quả. Sự lựa chọn cỡ mẫu sẽ dựa vào vào:

Độ tin cậy cần có của dữ liệu. Tức là mức độ chắc chắn rằng các đặc điểm của cỡ mẫu mã được lựa chọn phải khái quát được cho điểm lưu ý tổng thể.Sai số mà nghiên cứu có thể gật đầu đồng ý được. Đó là độ chính xác bọn họ yêu ước cho bất cam kết ước lượng được triển khai trên mẫu.Các các loại kiểm định, phân tích đã thực hiện. Một số kỹ thuật thống kê yêu cầu cỡ mẫu phải đạt một ngưỡng một mực thì các ước lượng mới gồm ý nghĩa.Kích thước của tổng thể. Mẫu nghiên cứu sẽ đề nghị chiếm một xác suất nhất định so với kích thước của tổng thể.

Bạn đang xem: Hướng dẫn tính cỡ mẫu bước 1

*

2. Khẳng định cỡ chủng loại theo mong lượng tổng thể

Theo Yamane Taro (1967), việc xác minh kích thước mẫu sẽ được chia làm cho hai trường hợp: ko biết toàn diện và biết được tổng thể.

a. Ngôi trường hợp phân vân quy mô tổng thể

Chúng ta sẽ thực hiện công thức sau:

*

Trong đó:

n: kích thước mẫu cần xác định.Z: cực hiếm tra bảng triển lẵm Z dựa vào độ tin cậy lựa chọn. Thông thường, độ tin cẩn được áp dụng là 95% khớp ứng với Z = 1.96.p: phần trăm ước lượng cỡ mẫu n thành công. Thường chúng ta chọn p. = 0.5 để tích số p(1-p) là lớn nhất, điều đó đảm bảo an toàn cho mẫu n mong lượng.e: sai số cho phép. Hay ba phần trăm sai số thường dùng là: ±01 (1%), ±0.05 (5%), ±0.1 (10%), trong đó referring nhất là ±0.05.

Ví dụ: nghiên cứu và phân tích sự hài lòng của bạn đã dùng thành phầm nước giải khát Pepsi Cola trên TP.HCM. Đây là tổng thể không khẳng định được đồ sộ vì họ không biết được có bao nhiêu khách hàng đã uống nước Pepsi Cola làm việc TP.HCM. Vậy nên cỡ mẫu tối thiểu cần có của nghiên cứu sẽ là 385 người:

*

b. Trường vừa lòng biết đồ sộ tổng thể

Chúng ta sẽ thực hiện công thức sau:

*

Trong đó:

n: form size mẫu phải xác định.N: quy mô tổng thể.

Xem thêm: Các Bước Của Quá Trình Hình Thành Axit Amin 1, Axit Amin Được Tạo Ra Như Thế Nào

e: không đúng số đến phép. Thường ba xác suất sai số hay sử dụng là: ±01 (1%), ±0.05 (5%), ±0.1 (10%), vào đó referring nhất là ±0.05.

Ví dụ: nghiên cứu và phân tích sự hài lòng của người sử dụng đã mua sữa bột Ensure Gold vào thời điểm tháng 8 năm 2020 tại siêu thị Coopmart Phú thọ (Quận 11, TP.HCM). Siêu thị tổng hòa hợp danh sách người tiêu dùng từ khối hệ thống thì gồm 1000 khách hàng, đấy là tổng thể xác định được quy mô. Do đó cỡ mẫu buổi tối thiểu cần phải có của nghiên cứu và phân tích nếu không nên số e = ±0.05 sẽ là 286 người:

*

3. Xác minh cỡ chủng loại theo mong lượng tổng thể

Việc khẳng định cỡ chủng loại theo mong lượng toàn diện thường yêu ước cỡ mẫu mã lớn. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu và phân tích lại tất cả quỹ thời gian giới hạn với nếu không tồn tại nguồn tài thiết yếu tài trợ thì khả năng lấy chủng loại theo mong lượng tổng thể và toàn diện sẽ khó rất có thể thực hiện. Bởi đó, các nhà phân tích thường sử dụng công thức lấy mẫu mã dựa vào cách thức định lượng được sử dụng để so sánh dữ liệu. Hai phương pháp yêu mong cỡ mẫu béo thường là hồi quy và phân tích nhân tố mày mò (EFA).

a. Kích cỡ mẫu theo EFA

Theo Hair và cộng sự (2014)<1>, kích cỡ mẫu buổi tối thiểu để thực hiện EFA là 50, tốt hơn là từ bỏ 100 trở lên. Xác suất số quan liền kề trên một phát triển thành phân tích là 5:1 hoặc 10:1, một vài nhà nghiên cứu và phân tích cho rằng phần trăm này đề nghị là 20:1. “Số quan tiền sát” đọc một cách dễ dàng là số phiếu khảo sát điều tra hợp lệ cần thiết; “biến đo lường” là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát. Ví dụ, trường hợp bảng khảo sát của họ có 30 câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 cường độ (tương ứng cùng với 30 biến hóa quan cạnh bên thuộc các nhân tố khác nhau), 30 câu này được sử dụng để so sánh trong một lần EFA. Áp dụng xác suất 5:1, kích cỡ mẫu về tối thiểu sẽ là 30 × 5 = 150, nếu xác suất 10:1 thì kích thước mẫu về tối thiểu là là 30 × 5 = 300. Size mẫu này to hơn kích cỡ tối thiểu 50 hoặc 100, vị vậy bọn họ cần độ lớn mẫu về tối thiểu để thực hiện phân tích nhân tố mày mò EFA là 150 hoặc 300 tùy phần trăm lựa chọn dựa trên khả năng rất có thể khảo gần kề được.

b. Kích thước mẫu theo hồi quy

Đối với size mẫu buổi tối thiểu đến phân tích hồi quy, Green (1991)<2> giới thiệu hai trường hợp. Trường hợp một, nếu mục đích phép hồi quy chỉ review mức độ cân xứng tổng quát của mô bên cạnh đó R2, kiểm nghiệm F … thì độ lớn mẫu buổi tối thiểu là 50 + 8m (m là con số biến hòa bình hay nói một cách khác là predictor thâm nhập vào hồi quy). Trường hòa hợp hai, nếu mục tiêu muốn reviews các nhân tố của từng biến tự do như kiểm tra t, hệ số hồi quy … thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 104 + m (m là số lượng biến độc lập). Chú ý rằng, m là số thay đổi độc lập bọn họ đưa vào so sánh hồi quy, không phải là số đổi thay quan cạnh bên hay số câu hỏi của nghiên cứu. Trả sử chúng ta xây dựng bảng khảo sát điều tra gồm 4 biến hòa bình (4 thang đo), từng thang đo biến chủ quyền này được đo lường và tính toán bằng 5 thắc mắc Likert (5 biến chuyển quan sát), do vậy tổng cộng họ có 20 biến quan lại sát. Sau bước phân tích EFA, 4 thang đo này vẫn không thay đổi như triết lý ban đầu, điều này đồng nghĩa bao gồm 4 biến hòa bình sẽ được áp dụng cho phân tích hồi quy, tức m = 4 chưa hẳn m = 20.

Harris (1985)<3> nhận định rằng cỡ mẫu phù hợp để chạy hồi quy đa biến chuyển phải bằng số biến chủ quyền cộng thêm tối thiểu là 50. Ví dụ, phép hồi quy gồm 4 biến độc lập tham gia, thì kích thước mẫu về tối thiểu đề xuất là 4 + 50 = 54. Hair và tập sự (2014)<4> nhận định rằng cỡ mẫu buổi tối thiểu bắt buộc theo tỷ lệ 5:1, có nghĩa là 5 quan ngay cạnh cho một biến chuyển độc lập. Như vậy, nếu gồm 4 biến chủ quyền tham gia vào hồi quy, cỡ mẫu về tối thiểu đang là 5 x 4 = 20. Mặc dù nhiên, 5:1 chỉ là cỡ mẫu tối thiểu buộc phải đạt, để tác dụng hồi quy có ý nghĩa thống kê cao hơn, cỡ mẫu mã lý tưởng phải theo xác suất 10:1 hoặc 15:1. Riêng với trường hợp sử dụng phương thức đưa vươn lên là vào theo lần lượt Stepwise trong hồi quy, cỡ mẫu bắt buộc theo xác suất 50:1.

Nếu một bài nghiên cứu và phân tích sử dụng kết hợp nhiều phương thức xử lý thì vẫn lấy size mẫu quan trọng lớn nhất trong các phương pháp. Ví dụ, ví như bài nghiên cứu và phân tích vừa thực hiện phân tích EFA cùng vừa phân tích hồi quy. Kích thước mẫu quan trọng của EFA là 200, size mẫu cần thiết của hồi quy là 100, chúng ta sẽ chọn kích cỡ mẫu cần thiết của nghiên cứu và phân tích là 200 hoặc từ bỏ 200 trở lên. Thường họ sử dụng phân tích EFA cùng rất phân tích hồi quy trong thuộc một bài viết văn, một bài xích nghiên cứu. EFA luôn yên cầu cỡ mẫu phệ hơn không ít so với hồi quy, chính vì vậy bạn cũng có thể sử dụng phương pháp tính size mẫu tối thiểu đến EFA làm công thức tính size mẫu mang lại nghiên cứu. Cũng chú ý rằng, đây là cỡ mẫu về tối thiểu, nếu chúng ta sử dụng kích cỡ mẫu mập hơn kích cỡ tối thiểu, phân tích sẽ càng có mức giá trị.

<1> Hair và cùng sự, Multivariate Data Analysis, Pearson, New Jersey, 2014.

Xem thêm: Thân Em Vừa Trắng Lại Vừa Tròn, Bảy Nổi Ba Chìm Với Nước Non La Gi?

<2> Green & Salkind, Using SPSS for Windows và Macintosh: Analyzing and Understanding Data, Prentice Hall, New Jersey, 2003.