Câu hỏi: MKT301 - Chương 6: Lý thuyết và phương pháp chọn mẫu

Đáp án đúng: "Snowball sampling". Snowball sampling (chọn mẫu quả cầu tuyết) là phương pháp phi xác suất trong đó vài người trả lời ban đầu giới thiệu thêm những người khác có cùng đặc điểm, nhờ đó tiếp cận được những nhóm nhỏ, khó tìm, không có danh sách sẵn như người chơi một môn thể thao hiếm hay cộng đồng sở thích khép kín. "Convenience sampling" (chọn mẫu thuận tiện) lấy người nào dễ gặp nhất, nên gần như không chạm tới nhóm hiếm. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) dựa vào nhận định của nhà nghiên cứu về ai phù hợp, nhưng vẫn đòi hỏi nhà nghiên cứu biết trước những người đó ở đâu, điều mà nhóm khó tiếp cận không cho phép. "Quota sampling" (chọn mẫu định ngạch) chia chỉ tiêu theo đặc điểm như tuổi, giới tính rồi lấp đủ chỉ tiêu, phù hợp khi tổng thể dễ tiếp cận chứ không giải quyết bài toán tìm ra thành viên của nhóm hiếm.

Đáp án đúng: "Reduced cost and time". Census (tổng điều tra) là thu thập dữ liệu từ mọi phần tử của tổng thể, còn sample (mẫu) chỉ lấy một phần đại diện. Lợi thế lớn nhất của mẫu là tiết kiệm chi phí và thời gian: khảo sát 400 khách hàng nhanh và rẻ hơn rất nhiều so với khảo sát hàng trăm nghìn người, trong khi vẫn cho ước lượng đủ tin cậy nếu mẫu được chọn đúng cách. "Increased precision" không phải lợi thế chính, vì về nguyên tắc tổng điều tra không có sai số chọn mẫu nên chính xác hơn về mặt thống kê; mẫu luôn kèm sai số chọn mẫu. "Improved data quality" chỉ đúng gián tiếp trong một số trường hợp, khi mẫu nhỏ cho phép đào tạo phỏng vấn viên và giám sát kỹ hơn, nên không phải lý do chủ yếu. "Ability to include the entire population" là định nghĩa của tổng điều tra chứ không phải của mẫu, nên càng không thể là ưu điểm của việc dùng mẫu.

Đáp án đúng: "Sampling plan". Sampling plan (kế hoạch chọn mẫu) là bản thiết kế chi tiết quy định khung mẫu, phương pháp chọn mẫu, cỡ mẫu và cách tiếp cận đối tượng, nhờ đó dữ liệu thu về phản ánh đúng tổng thể; đây chính là blueprint (bản thiết kế) mà câu hỏi mô tả. "Target population" (tổng thể mục tiêu) là tập hợp đầy đủ các đối tượng mà nghiên cứu muốn suy rộng kết quả tới; nó là đầu vào để lập kế hoạch chọn mẫu chứ tự nó không bảo đảm tính đại diện. "Literature review" (tổng quan tài liệu) giúp định hình vấn đề, khung lý thuyết và giả thuyết, không quyết định ai được đưa vào mẫu. "Scale measurement" (đo lường bằng thang đo) liên quan đến cách đo các khái niệm, tức độ tin cậy và giá trị của câu hỏi, chứ không quyết định mẫu có đại diện cho tổng thể hay không.

Đáp án đúng: "Cluster sampling". Probability sampling (chọn mẫu xác suất) là cách chọn mà mỗi phần tử trong tổng thể có xác suất được chọn biết trước và khác không. Cluster sampling (chọn mẫu theo cụm) chia tổng thể thành các cụm như khu phố hay trường học, chọn ngẫu nhiên một số cụm rồi khảo sát các phần tử trong cụm, nên thuộc nhóm xác suất. "Convenience sampling" (chọn mẫu thuận tiện) lấy người dễ tiếp cận nhất, xác suất được chọn không xác định. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) dựa vào nhận định chủ quan của nhà nghiên cứu về ai đại diện tốt. "Snowball sampling" (chọn mẫu quả cầu tuyết) để người trả lời giới thiệu người khác, nên mẫu phụ thuộc vào mạng quan hệ. Cả ba đều là chọn mẫu phi xác suất, không cho phép tính sai số chọn mẫu theo lý thuyết thống kê.

Đáp án đúng: "To ensure the representativeness of the data". Sampling plan (kế hoạch chọn mẫu) xác định tổng thể mục tiêu, khung mẫu, phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu sao cho mẫu thu được phản ánh đúng tổng thể, nhờ đó kết quả có thể suy rộng. "To select the type of survey method" sai vì chọn phương thức khảo sát (trực tiếp, điện thoại, trực tuyến) là quyết định về cách thu dữ liệu, tách khỏi việc chọn ai vào mẫu. "To develop data collection tools" là việc thiết kế bảng hỏi và thang đo, không phải chức năng của kế hoạch chọn mẫu. "To reduce the need for a census" chỉ là hệ quả của việc dùng mẫu thay vì điều tra toàn bộ để tiết kiệm chi phí, thời gian; mục đích cốt lõi của kế hoạch chọn mẫu vẫn là bảo đảm mẫu đại diện.

Đáp án đúng: "Stratified random sampling; Determining the appropriate strata". Stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) chia tổng thể không đồng nhất thành các tầng (strata) đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như độ tuổi hay thu nhập, rồi chọn ngẫu nhiên trong từng tầng, nên mọi nhóm con đều có mặt; khó khăn chính là chọn biến phân tầng phù hợp và có đủ thông tin để xếp từng phần tử vào đúng tầng. "Cluster sampling; Identifying clusters" chọn ngẫu nhiên cả cụm, ví dụ một số khu phố, nên các nhóm con có thể bị bỏ sót; nó hợp khi cần giảm chi phí đi lại chứ không nhằm đại diện mọi nhóm con. "Systematic sampling; Selecting the starting point" chọn mỗi phần tử thứ k từ một điểm xuất phát ngẫu nhiên, đơn giản nhưng không chủ động bảo đảm các nhóm con. "Convenience sampling; Ensuring randomness" là chọn mẫu phi xác suất, lấy người dễ tiếp cận, nên không bảo đảm đại diện; chính nó vốn không ngẫu nhiên.

Đáp án đúng: "It guarantees that every sampling unit has a known and equal chance of being selected.". Simple random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) là phương pháp xác suất trong đó mỗi đơn vị của tổng thể có xác suất được chọn biết trước và bằng nhau, ví dụ bốc thăm hoặc dùng số ngẫu nhiên trên một danh sách đầy đủ. Nhờ vậy mẫu không bị chi phối bởi chủ quan của nhà nghiên cứu và có thể ước lượng được sai số chọn mẫu. "It is less costly and time-consuming than other sampling methods." sai vì phương pháp này cần khung mẫu đầy đủ và phải tiếp cận các đơn vị nằm rải rác, thường tốn kém hơn chọn mẫu thuận tiện. "It allows researchers to use intuitive judgment to select sampling units." mô tả judgment sampling (chọn mẫu phán đoán), một phương pháp phi xác suất. "It does not require a complete and accurate listing of the target population." sai vì ngược lại, nó bắt buộc có danh sách đầy đủ để rút thăm. "It works best for large populations with unknown elements." sai vì khi không biết các phần tử thì không thể lập khung mẫu để chọn ngẫu nhiên.

Đáp án đúng: "Literature Review". Khi chọn thiết kế chọn mẫu, nhà nghiên cứu cân nhắc những yếu tố quyết định trực tiếp loại mẫu và cỡ mẫu: mục tiêu nghiên cứu, mức chính xác cần đạt, nguồn lực sẵn có và hiểu biết về tổng thể mục tiêu. Literature review (tổng quan tài liệu) giúp định hình vấn đề và giả thuyết ở giai đoạn đầu, nhưng hiếm khi là căn cứ để chọn mẫu xác suất hay phi xác suất. "Research objectives" được xét vì mục tiêu khám phá có thể dùng mẫu phi xác suất, còn mục tiêu suy rộng ra tổng thể cần mẫu xác suất. "Degree of accuracy" được xét vì yêu cầu sai số nhỏ đòi hỏi mẫu xác suất và cỡ mẫu lớn hơn. "Resources" được xét vì ngân sách, thời gian và nhân lực giới hạn những phương pháp khả thi. "Knowledge of the target population" được xét vì có hay không có khung mẫu đầy đủ quyết định việc chọn ngẫu nhiên có làm được hay không.

Đáp án đúng: "It ensures representation of all subgroups". Stratified sampling (chọn mẫu phân tầng) chia tổng thể thành các tầng đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như tuổi hay thu nhập rồi chọn ngẫu nhiên trong từng tầng, nên mọi nhóm con đều chắc chắn có mặt trong mẫu, điều mà simple random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) không bảo đảm, nhất là với nhóm nhỏ. "It is easier to implement" không đúng, vì phân tầng đòi hỏi biết trước đặc điểm phân tầng của từng phần tử nên phức tạp hơn. "It requires a smaller sample size" chỉ đúng một phần: phân tầng có thể cho độ chính xác cao hơn với cùng cỡ mẫu, nhưng lợi thế chính được nêu vẫn là tính đại diện của các nhóm con. "It eliminates all types of sampling error" sai vì không phương pháp chọn mẫu nào loại bỏ hết sai số; phân tầng chỉ giảm sai số chọn mẫu.

Đáp án đúng: "Stratified random sampling". Stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) chia tổng thể thành các strata (tầng) đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như độ tuổi, thu nhập, rồi chọn ngẫu nhiên phần tử trong từng tầng, giúp mẫu đại diện cho mọi nhóm. "Cluster sampling" (chọn mẫu cụm) cũng chia tổng thể, nhưng thành các cụm không đồng nhất như từng khu phố, rồi chọn ngẫu nhiên nguyên cụm; điểm khác là chọn cụm chứ không chọn phần tử trong mọi nhóm, và ý của câu hỏi là chia nhóm để lấy mẫu từ từng nhóm. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) là phi xác suất, nhà nghiên cứu tự chọn người phù hợp theo kinh nghiệm, không có bước chia tầng. "Snowball sampling" (chọn mẫu quả cầu tuyết) dựa vào người trả lời giới thiệu người khác, không chia nhóm trước.

Đáp án đúng: "Equal". Trong định nghĩa phổ biến ở mức nhập môn, probability sampling (chọn mẫu xác suất) là cách chọn mà mỗi phần tử của tổng thể có cơ hội được chọn biết trước và khác không; ở dạng cơ bản nhất là chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mọi phần tử có cơ hội bằng nhau, đó là nghĩa mà câu hỏi muốn điền. "Unknown" sai vì cơ hội không biết trước là đặc điểm của chọn mẫu phi xác suất như chọn mẫu thuận tiện hay phán đoán, nơi không tính được xác suất chọn. "Biased" sai vì mục tiêu của chọn mẫu xác suất là loại bỏ thiên lệch trong việc chọn, để mẫu có thể đại diện cho tổng thể. "Weighted" chỉ đúng trong vài thiết kế đặc biệt, như phân tầng không tỷ lệ rồi dùng trọng số khi phân tích, chứ không phải đặc điểm chung mà mọi cách chọn mẫu xác suất đều có.

Đáp án đúng: "To save time and resources". Sampling (chọn mẫu) là lấy một tập con của tổng thể để nghiên cứu thay vì khảo sát toàn bộ. Lý do chính là tiết kiệm thời gian, tiền bạc và nhân lực, trong khi một mẫu được chọn hợp lý vẫn cho phép suy rộng kết quả ra tổng thể với sai số kiểm soát được. "To collect data from every member of the population" là định nghĩa của census (tổng điều tra), trái với bản chất của chọn mẫu. "To increase the accuracy of the data" không phải mục đích chính, vì dùng mẫu luôn phát sinh sai số chọn mẫu; độ chính xác chỉ có thể tốt lên gián tiếp khi quy mô nhỏ giúp kiểm soát sai số phi chọn mẫu tốt hơn. "To simplify the research process" là hệ quả phụ có thể xảy ra, nhưng thiết kế chọn mẫu đúng đòi hỏi xác định tổng thể, khung mẫu, phương pháp và cỡ mẫu nên không hẳn đơn giản; mục tiêu cốt lõi vẫn là tiết kiệm nguồn lực.

Đáp án đúng: "Defined target population". Defined target population (tổng thể mục tiêu đã xác định) là toàn bộ nhóm phần tử được xác định cụ thể cho một dự án nghiên cứu, thường được mô tả qua phần tử, đơn vị mẫu, phạm vi địa lý và khung thời gian, ví dụ "nữ 18 đến 30 tuổi tại TP.HCM đã mua mỹ phẩm trực tuyến trong năm nay". "Population" (tổng thể) là khái niệm rộng chỉ mọi phần tử có đặc điểm nhà nghiên cứu quan tâm, chưa được khoanh lại theo tiêu chí cụ thể của dự án. "Sampling unit" (đơn vị mẫu) là phần tử hoặc nhóm phần tử được chọn ở một giai đoạn của quá trình chọn mẫu, chẳng hạn hộ gia đình hay cửa hàng. "Element" (phần tử) là một cá nhân hay một đối tượng đơn lẻ cung cấp thông tin, tức chỉ là một thành viên chứ không phải cả nhóm hoàn chỉnh.

Đáp án đúng: "Cluster sampling". Cluster sampling (chọn mẫu cụm) chia tổng thể thành các cụm, thường theo khu vực địa lý, chọn ngẫu nhiên một số cụm rồi khảo sát các đơn vị trong những cụm được chọn. Với tổng thể phân tán rộng qua nhiều vùng, cách này giảm mạnh chi phí đi lại và không cần danh sách toàn bộ cá nhân, chỉ cần danh sách các cụm. "Snowball sampling" (chọn mẫu quả cầu tuyết) nhờ người trả lời giới thiệu người khác, hợp với nhóm khó tiếp cận chứ không giải quyết vấn đề phân tán địa lý. "Systematic sampling" (chọn mẫu hệ thống) chọn mỗi phần tử thứ k trên danh sách, cần danh sách đầy đủ và các đơn vị được chọn vẫn rải rác khắp nơi nên tốn kém. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) dựa vào chủ quan của nhà nghiên cứu, là phương pháp phi xác suất, không giải quyết bài toán tiếp cận vùng rộng một cách đại diện.

Đáp án đúng: "Dividing the target population into homogeneous strata and selecting samples from each stratum.". Đây là định nghĩa chuẩn của stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng): chia tổng thể thành các tầng đồng nhất bên trong, khác biệt giữa các tầng, rồi chọn ngẫu nhiên trong mỗi tầng. "Selecting sampling units from an ordered list using a skip interval." mô tả systematic random sampling (chọn mẫu hệ thống), lấy một điểm bắt đầu ngẫu nhiên rồi cách đều k phần tử. "Dividing the population into clusters and selecting all units within one cluster." là cluster sampling (chọn mẫu theo cụm), nơi các cụm giống nhau và khác biệt nằm bên trong cụm. "Using intuitive judgment to select sampling units." là judgment sampling (chọn mẫu phán đoán), thuộc nhóm phi xác suất. "Drawing a sample based on the proportional size of each stratum in the population." chỉ mô tả một biến thể là phân tầng theo tỉ lệ, cách phân bổ cỡ mẫu cho từng tầng; phân tầng còn có thể không theo tỉ lệ, nên phát biểu này không bao quát bản chất của phương pháp bằng định nghĩa chung.

Đáp án đúng: "To ensure subgroup representation". Stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) chia tổng thể thành các tầng theo một đặc điểm như vùng miền hay độ tuổi rồi chọn ngẫu nhiên trong từng tầng, nên mọi nhóm con đều có mặt trong mẫu với tỷ lệ kiểm soát được; simple random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) có thể tình cờ bỏ sót nhóm nhỏ. "To reduce cost" không phải lý do chính, vì phân tầng đòi hỏi có thông tin để xếp từng phần tử vào tầng, thường tốn công hơn; giảm chi phí là ưu điểm của chọn mẫu cụm. "To simplify random selection" sai vì phân tầng phức tạp hơn chọn ngẫu nhiên đơn giản, phải chọn riêng trong từng tầng. "To increase sample size" sai vì cỡ mẫu do nhà nghiên cứu quyết định độc lập với phương pháp; phân tầng giúp ước lượng chính xác hơn ở cùng cỡ mẫu chứ không làm mẫu lớn lên.

Đáp án đúng: "Defining the target population". Kế hoạch chọn mẫu luôn bắt đầu bằng việc xác định target population (tổng thể mục tiêu): ai là đối tượng cần nghiên cứu, ở đâu, trong khoảng thời gian nào, ví dụ phụ nữ 25 đến 40 tuổi tại Hà Nội đã mua mỹ phẩm trực tuyến trong sáu tháng qua. Mọi bước sau đều phụ thuộc vào định nghĩa này. "Identifying the sampling frames needed" là bước kế tiếp, tìm danh sách hay nguồn liệt kê các phần tử của tổng thể đã xác định; chưa biết tổng thể thì không biết cần khung mẫu nào. "Selecting the appropriate sampling method" như ngẫu nhiên đơn giản, phân tầng hay thuận tiện đến sau khi đã có tổng thể và khung mẫu. "Selecting the data collection method" ảnh hưởng tới kế hoạch chọn mẫu, nhưng là quyết định thuộc thiết kế nghiên cứu, không phải bước khởi đầu của kế hoạch chọn mẫu.

Đáp án đúng: "Balancing precision of estimates with available time and money". Cỡ mẫu càng lớn thì sai số chọn mẫu càng nhỏ và ước lượng càng chính xác, nhưng chi phí và thời gian tăng theo; hơn nữa độ chính xác tăng chậm dần, vì sai số tỉ lệ nghịch với căn bậc hai của cỡ mẫu, muốn giảm sai số một nửa phải tăng cỡ mẫu khoảng bốn lần. Vì vậy thách thức chính là cân bằng độ chính xác mong muốn với nguồn lực. "Identifying the primary research objectives" là bước làm trước, mục tiêu là đầu vào để quyết định cỡ mẫu chứ không phải khó khăn của việc tính cỡ mẫu. "Ensuring the sample is free from bias" phụ thuộc chủ yếu vào phương pháp chọn mẫu và khung mẫu, không giải quyết bằng cỡ mẫu. "Choosing the right data collection method" là quyết định về cách thu dữ liệu. "Employing the right data analysis" là việc ở giai đoạn phân tích, dù loại phân tích dự kiến có ảnh hưởng tới số quan sát tối thiểu.

Đáp án đúng: "Snowball sampling". Snowball sampling (chọn mẫu quả cầu tuyết) bắt đầu từ vài người phù hợp rồi nhờ họ giới thiệu thêm người khác cùng đặc điểm; nó không cần sampling frame (khung mẫu), nên phù hợp khi tổng thể không xác định rõ hoặc khó tiếp cận, như người chơi một môn thể thao hiếm. "Simple random sampling" (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) đòi hỏi danh sách đầy đủ mọi phần tử để mỗi người có cơ hội như nhau, điều không có khi tổng thể mơ hồ. "Stratified sampling" (chọn mẫu phân tầng) còn đòi hỏi biết đặc điểm phân tầng của từng phần tử trong tổng thể. "Systematic sampling" (chọn mẫu hệ thống) chọn mỗi phần tử thứ k từ một danh sách có thứ tự, cũng phụ thuộc vào khung mẫu rõ ràng.

Đáp án đúng: "Stratified random sampling". Stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) tách tổng thể thành các tập nhỏ hơn, mỗi tập đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như thu nhập hay khu vực, rồi chọn ngẫu nhiên từ từng tầng; đúng với mô tả tách thành các tập đồng nhất. "Cluster sampling" (chọn mẫu theo cụm) cũng chia tổng thể thành nhóm, nhưng mỗi cụm được kỳ vọng không đồng nhất, như một bản thu nhỏ của tổng thể, và thường chọn cả cụm thay vì chọn từ mọi cụm. "Simple random sampling" (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) chọn trực tiếp từ toàn bộ tổng thể, không chia nhóm. "Systematic random sampling" (chọn mẫu hệ thống) chọn theo khoảng cách cố định trên danh sách có thứ tự, cũng không chia tổng thể thành tầng.