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 lời:

“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)