Câu hỏi: MKT301 - Chương 6: Lý thuyết và phương pháp chọn mẫu
23 câu trắc nghiệm kèm lời giải của môn MKT301 - Nghiên cứu marketing, xếp theo thứ tự nhập vào ngân hàng. Trang 2/2 — câu 21–23.
Danh sách câu hỏi
23/23 câuHết danh sách
ACluster sampling
BSystematic random sampling
CStratified random sampling
DQuota sampling
Lời giải
Mở trang câu hỏi này →Đáp án đúng: "Quota sampling". Quota sampling (chọn mẫu định ngạch) đặt chỉ tiêu số lượng theo các đặc điểm như giới tính hay độ tuổi, rồi để người thu thập tự chọn người trả lời cho đủ chỉ tiêu; vì việc chọn không ngẫu nhiên, xác suất được chọn của mỗi phần tử không xác định, nên đây là chọn mẫu phi xác suất. Câu hỏi dạng NOT nên ba phương pháp kia đều là chọn mẫu xác suất và không được chọn: "Cluster sampling" (chọn mẫu theo cụm) chọn ngẫu nhiên các cụm; "Systematic random sampling" (chọn mẫu hệ thống) chọn điểm bắt đầu ngẫu nhiên rồi lấy cách đều trên danh sách; "Stratified random sampling" (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) chọn ngẫu nhiên trong từng tầng. Dễ nhầm định ngạch với phân tầng vì cả hai đều chia nhóm, khác biệt nằm ở bước chọn ngẫu nhiên trong mỗi nhóm.
APopulation
BSampling frame
CSample
DCensus
Lời giải
Mở trang câu hỏi này →Đáp án đúng: "Sampling frame". Sampling frame (khung mẫu) là danh sách cụ thể các phần tử từ đó mẫu được rút ra, ví dụ danh sách khách hàng thành viên của một chuỗi siêu thị; khung mẫu tốt phải khớp càng sát tổng thể mục tiêu càng tốt. "Population" (tổng thể) là toàn bộ nhóm đối tượng mà nhà nghiên cứu muốn kết luận, là khái niệm, có thể không có danh sách nào liệt kê đủ. "Sample" (mẫu) là tập con đã được chọn ra từ khung mẫu để thu dữ liệu, tức kết quả của việc rút chứ không phải danh sách để rút. "Census" (điều tra toàn bộ) là thu dữ liệu từ mọi phần tử của tổng thể, ngược với việc chọn mẫu.
23Regarding probability sample sizes, ________ is the acceptable amount of error in the sample estimate.4 lựa chọn
APrecision
BConfidence
CVariability
DTime frame
Lời giải
Mở trang câu hỏi này →Đáp án đúng: "Precision". Khi xác định cỡ mẫu xác suất, precision (độ chính xác) là mức sai số chấp nhận được của ước lượng mẫu so với giá trị thật của tổng thể, ví dụ cộng trừ 5 điểm phần trăm; sai số chấp nhận càng nhỏ thì mẫu càng phải lớn. "Confidence" (độ tin cậy) là xác suất khoảng ước lượng chứa giá trị thật, thường 95 phần trăm; nó đi cùng precision trong công thức nhưng là khái niệm khác. "Variability" (độ biến thiên) phản ánh mức khác biệt giữa các phần tử trong tổng thể, thể hiện qua độ lệch chuẩn hay tỷ lệ p nhân với 1 trừ p; tổng thể càng không đồng nhất càng cần mẫu lớn, nhưng đó không phải sai số chấp nhận. "Time frame" là khung thời gian của dự án, một ràng buộc thực tế, không phải yếu tố thống kê định nghĩa sai số.