TK15. Những cách chọn mẫu ngẫu nhiên khác trong nghiên cứu quan sát

Ngoài phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (bài TK13), trong thực tế người ta thường sử dụng hai phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phức tạp nhưng lại dễ thực hiện hơn, đó là chọn mẫu ngẫu nhiên chùm (cluster random sampling) và chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling).

Bảng tóm tắt các phương pháp lấy mẫu

Phương pháp	Mô tả	Ưu điểm	Nhược điểm
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản	Mỗi phần tử của quần thể có cùng xác suất được chọn.	Mẫu phản ánh trung thực về quần thể.	-Cần xác định được khung mẫu. - Tốn kém chi phí
Chọn mẫu ngẫu nhiên chùm	Chia quần thể thành nhiều chùm đó, sau đó tiến hành chọn mẫu ngẫu nhiên trong từng chùm đó.	-Không cần khung mẫu -Thích hợp trong những trường hợp mà nếu sử dụng cách lấy mẫu đơn giản sẽ khá tốn kém.	Với cùng một sai số biên nhất định thì phương pháp này cần cỡ mẫu lớn hơn so với chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng	Chia quần thể thành nhóm, sau đó tiến hành chọn mẫu ngẫu nhiên trong từng nhóm đó.	Mẫu sẽ có đủ các đối tượng thuộc mỗi nhóm mà bạn muốn so sánh.	-Cần xác định được khung mẫu -Có đủ thông tin rằng đối tượng nào của quần thể thuộc về nhóm nào.

* Sự khác nhau giữa chọn mẫu chùm và mẫu phân tầng 

Chọn mẫu phân tầng là khi ta sử dụng tất cả các nhóm của quần thể. Trong khi đó, chọn mẫu chùm chỉ sử dụng một mẫu nhất định các chùm trong quần thể. Hình ảnh bên dưới mô tả rõ sự khác biệt này.

* Những cách chọn mẫu khác

Ngoài ba cách chọn mẫu trên còn có vài cách khác nữa như chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống, chọn mẫu tỉ lệ với cỡ dân số. Đa số các phương pháp thống kê đều giả định rằng nghiên cứu sử dụng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.