tailieunhanh - CHƯƠNG 7 - Thiết kế mẫu

Có một nguyên tắc rất đơn giản, nhưng lại là sự thật; nếu bạn muốn trở thành một nhà doanh nghiệp thành đạt, hãy nghiên cứu các doanh nghiệp thành nguyên tắc trong quá trình làm việc. | Chapter Seven SAMPLING DESIGN THIẾT KẾ MẪU Chọn các phần tử Population (tổng thể/dân số) Population Element (phần tử/đơn vị tổng thể) Sampling (cách lấy mẫu) Census (điều tra/khảo sát toàn bộ) Như thế nào là mẫu tốt Accurate: absence of bias (không lệch/chệch) Precise estimate: sampling error (sai số chọn mẫu) Types of Sampling Designs Probability (lấy mẫu xác suất) Nonprobability (lấy mẫu phi xác suất) Steps in Sampling Design What is the relevant population? (tổng thể quan tâm là gì?) What are the parameters of interest? (Tham số nào bạn quan tâm?) What is the sampling frame (khung chọn mẫu/dàn chọn mẫu - danh sách các đơn vị cần nghiên cứu)? What is the type of sample? (Dùng loại mẫu nào?) What size sample is needed? (Quy mô mẫu cần thiết là bao nhiêu?) How much will it cost? (Chi phí bao nhiêu?) Concepts to Help Understand Probability Sampling Standard error (sai số chuẩn) Confidence interval (khoảng tin cậy/khoảng ước lượng – Confidence interval / CI) Central limit theorem (định lý giới hạn trung tâm) Probability Sampling Designs Simple random sampling (lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản) Systematic sampling (lấy mẫu hệ thống) Stratified sampling Proportionate (phân bổ đv mẫu vào các tầng theo tỉ lệ) Disproportionate (phân bổ đv mẫu vào các tầng không theo tỉ lệ) Cluster sampling (lấy mẫu cả khối/chùm) Double sampling Designing Cluster Samples Thiết kế chọn mẫu cả khối How homogeneous are the clusters? (các khối đồng nhất như thế nào?) Shall we seek equal or unequal clusters? (Các khối có quy mô bằng nhau hay không?) How large a cluster shall we take? (Quy m6 của khối cỡ nào?) Shall we use a single-stage or multistage cluster? (Chọn mẫu cả khối 1 giai đoạn hay nhiều giai đoạn?) How large a sample is needed? (Mẫu lấy ra bao nhiêu là đủ?) Nonprobability Sampling Lấy mãu phi xác suất/phi ngẫu nhiên Reasons to use (Lý do sử dụng mẫu phi xác suất) Procedure satisfactorily meets the sampling objectives (thủ tục đáp ứng được mục tiêu chọn mẫu) Lower Cost (chi phí thấp) Limited Time (Bị hạn chế thời gian) Not as much human error as selecting a completely random sample (ít sai số do con người hơn mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên) Total list population not available (Toàn bộ danh sách của tổng thể không có sẵn hay không thể lấy được) Nonprobability Sampling Các cách lấy mẫu phi xác suất Convenience Sampling (Lấy mẫu thuận tiện) Purposive Sampling (lấy mẫu có chủ đích) Judgment Sampling (lấy mẫu phán đoán) Quota Sampling (lấy mẫu định mức) Snowball Sampling (Lấy mẫu phát triển mầm) | Chapter Seven SAMPLING DESIGN THIẾT KẾ MẪU Chọn các phần tử Population (tổng thể/dân số) Population Element (phần tử/đơn vị tổng thể) Sampling (cách lấy mẫu) Census (điều tra/khảo sát toàn bộ) Như thế nào là mẫu tốt Accurate: absence of bias (không lệch/chệch) Precise estimate: sampling error (sai số chọn mẫu) Types of Sampling Designs Probability (lấy mẫu xác suất) Nonprobability (lấy mẫu phi xác suất) Steps in Sampling Design What is the relevant population? (tổng thể quan tâm là gì?) What are the parameters of interest? (Tham số nào bạn quan tâm?) What is the sampling frame (khung chọn mẫu/dàn chọn mẫu - danh sách các đơn vị cần nghiên cứu)? What is the type of sample? (Dùng loại mẫu nào?) What size sample is needed? (Quy mô mẫu cần thiết là bao nhiêu?) How much will it cost? (Chi phí bao nhiêu?) Concepts to Help Understand Probability Sampling Standard error (sai số chuẩn) Confidence interval (khoảng tin cậy/khoảng ước lượng – Confidence interval / CI) Central limit theorem .

crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.