Lấy mẫu ngẫu nhiên là gì? Xem xong 5 phút hiểu luôn.

Định nghĩa lấy mẫu ngẫu nhiên

Chọn mẫu ngẫu nhiên là phương pháp chọn một mẫu quan sát từ một tổng thể để đưa ra các giả định về tổng thể. Nó còn được gọi là lấy mẫu xác suất . Phần đối chiếu của lấy mẫu này là Lấy mẫu phi xác suất hoặc Lấy mẫu không ngẫu nhiên. Các kiểu lấy mẫu cơ bản này là lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, lấy mẫu phân tầng, lấy mẫu theo cụm và lấy mẫu nhiều giai đoạn. Trong các phương pháp lấy mẫu , các mẫu không tùy ý thường được gọi là mẫu thuận tiện.

Đặc điểm cơ bản của lấy mẫu xác suất là việc lựa chọn các quan sát phải xảy ra theo cách ‘ngẫu nhiên’ sao cho chúng không khác biệt một cách đáng kể nào với các quan sát không được lấy mẫu. Ở đây, chúng tôi giả định rằng các thử nghiệm thống kê chứa dữ liệu được thu thập thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên.

Loại lấy mẫu ngẫu nhiên

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên sử dụng một số cách chọn ngẫu nhiên. Trong phương pháp này, tất cả các cá nhân thích hợp đều có khả năng chọn mẫu từ toàn bộ không gian mẫu. Đó là một phương pháp tốn thời gian và tốn kém. Ưu điểm của việc sử dụng lấy mẫu xác suất là nó đảm bảo mẫu phải đại diện cho dân số. Có bốn loại chính của phương pháp lấy mẫu này, đó là;

1. Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản
2. Lấy mẫu hệ thống
3. Lấy mẫu phân tầng
4. Lấy mẫu theo cụm

Bây giờ chúng ta hãy thảo luận từng loại của nó ở đây.

Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Trong phương pháp lấy mẫu này, mỗi mục trong quần thể đều có khả năng được chọn trong mẫu như nhau và có khả năng xảy ra (ví dụ: mỗi thành viên trong một nhóm được đánh dấu bằng một số cụ thể). Vì việc lựa chọn vật phẩm hoàn toàn phụ thuộc vào khả năng xảy ra, do đó phương pháp này được gọi là “ Phương pháp lựa chọn may rủi” . Ngoài ra, kích thước mẫu lớn, và mặt hàng được chọn ngẫu nhiên. Vì vậy, nó được gọi là ” Lấy mẫu đại diện” .

Lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống

Trong phương pháp này, các mục được chọn từ tổng thể đích bằng cách chọn điểm chọn ngẫu nhiên và chọn các phương pháp khác sau một khoảng thời gian mẫu cố định. Nó bằng tỷ số giữa tổng quy mô dân số và quy mô dân số yêu cầu.

Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Trong phương pháp chọn mẫu này, một dân số được chia thành các nhóm con để lấy một mẫu ngẫu nhiên đơn giản từ mỗi nhóm và hoàn thành quá trình lấy mẫu (ví dụ: số lượng các cô gái trong một nhóm có sức mạnh 50). Những nhóm nhỏ này được gọi là địa tầng . Nhóm nhỏ được tạo ra dựa trên một vài đặc điểm trong dân số. Sau khi chia dân số thành các nhóm nhỏ hơn, nhà nghiên cứu chọn mẫu một cách ngẫu nhiên.

Lấy mẫu theo cụm

Lấy mẫu theo cụm tương tự như lấy mẫu phân tầng, bên cạnh đó dân số được chia thành một số lượng lớn các nhóm con (ví dụ, hàng trăm nghìn tầng hoặc nhóm con). Sau đó, một số nhóm con này được chọn ngẫu nhiên và các mẫu ngẫu nhiên đơn giản sau đó được tập hợp trong các nhóm con này. Các nhóm con này được gọi là các cụm . Về cơ bản, nó được sử dụng để giảm chi phí biên dịch dữ liệu.

Công thức lấy mẫu ngẫu nhiên

Nếu P là xác suất, n là cỡ mẫu và N là tổng thể. Sau đó;

• Cơ hội nhận được một mẫu được chọn chỉ một lần là do;

P = 1 – (N-1/N).(N-2/N-1)…..(N-n/N-(n-1))

Đang hủy = 1- (Nn / n)

P = n / N

• Cơ hội nhận được một mẫu được chọn nhiều hơn một lần là do;

P = 1- (1- (1 / N)) ⁿ

Ưu điểm của Lấy mẫu Ngẫu nhiên Đơn giản

Một số ưu điểm của lấy mẫu ngẫu nhiên như sau:

• Nó giúp giảm sự sai lệch liên quan đến mẫu so với các phương pháp lấy mẫu khác và nó được coi là một phương pháp lấy mẫu công bằng.
• Phương pháp này không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức kỹ thuật nào, vì nó là một phương pháp cơ bản để thu thập dữ liệu.
• Dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp này được thông báo đầy đủ.
• Vì quy mô dân số lớn trong phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, các nhà nghiên cứu có thể tạo ra kích thước mẫu mà họ muốn.
• Có thể dễ dàng chọn cỡ mẫu nhỏ hơn từ tổng thể lớn hơn hiện có.

Ví dụ về lấy mẫu ngẫu nhiên

Giả sử một công ty có 1000 nhân viên, trong đó 100 người trong số họ phải được chọn để làm việc tại chỗ. Tất cả tên của họ sẽ được cho vào một rổ để kéo 100 tên trong số đó. Giờ đây, mỗi nhân viên đều có cơ hội được chọn như nhau, vì vậy chúng ta cũng có thể dễ dàng tính xác suất ( P ) của một nhân viên nhất định được chọn vì chúng ta biết cỡ mẫu ( n ) và cỡ dân số ( N ).

Do đó, cơ hội lựa chọn một nhân viên chỉ có một lần duy nhất là;

P = n / N = 100/1000 = 10%

Và cơ hội được lựa chọn của một nhân viên nhiều hơn một lần là;

P = 1- (1- (1 / N)) ⁿ

P = 1 – (999/1000) ¹⁰⁰

P = 0,952

P ≈ 9,5%