Giáo trình

Nghiên cứu Marketing

Science and Technology

Tổ chức thu thập dữ liệu

Tác giả: Văn Huy Lê

Tóm tắt

Nội dung chủ yếu của chương này gồm:

- Lý do của việc chọn mẫu trong nghiên cứu marketing

- Sai số do lấy mẫu và sai số không phải do lấy mẫu

- Các phương pháp chọn mẫu xác suất và các phương pháp chọn mẫu phi xác suất.

- Các công việc liên quan đến thu thập dữ liệu tại hiện trường của mỗi phương pháp thu thập dữ liệu.

- Những sai lầm thường xảy ra khi thu thập dữ liệu tại hiện trường

- Quản trị việc thu thập dữ liệu tại hiện trường

Để nghiên cứu các đặc điểm của một tổng thể, người ta có thể thực hiện điều tra toàn bộ. Tuy nhiên ngân sách và thời gian thường có hạn, qui mô tổng thể lại thường lớn nên thích hợp hơn là sử dụng một mẫu để điều tra.

Trong lấy mẫu người ta phân biệt giữa các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp xác suất và các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp phi xác suất. Các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp phi xác suất dựa vào sự phán đoán của nhà nghiên cứu, những ước lượng không được dùng suy ra cho tổng thể. Các kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất thường dùng là lấy mẫu tiện lợi, lấy mẫu theo phán đoán, lấy mẫu tích luỹ nhanh và lấy mẫu kiểm tra tỷ lệ. Trong phương pháp lấy mẫu xác suất, các đơn vị điều tra được chọn ngẫu nhiên. Lấy mẫu theo phương pháp này, các ước lượng Để nghiên cứu các đặc điểm của một tổng thể, người ta có thể thực hiện điều tra toàn bộ. Tuy nhiên ngân sách và thời gian thường có hạn, qui mô tổng thể lại thường lớn nên thích hợp hơn là sử dụng một mẫu để điều tra.

Trong lấy mẫu người ta phân biệt giữa các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp xác suất và các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp phi xác suất. Các kỹ thuật lấy mẫu theo phương pháp phi xác suất dựa vào sự phán đoán của nhà nghiên cứu, những ước lượng không được dùng suy ra cho tổng thể. Các kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất thường dùng là lấy mẫu tiện lợi, lấy mẫu theo phán đoán, lấy mẫu tích luỹ nhanh và lấy mẫu kiểm tra tỷ lệ. Trong phương pháp lấy mẫu xác suất, các đơn vị điều tra được chọn ngẫu nhiên. Lấy mẫu theo phương pháp này, các ước lượng.

Phần tử:

Một phần tử là một đơn vị trong đó thông tin về nó được thu thập và làm cơ sở cho việc phân tích. Thông thường trong lấy mẫu nghiên cứu marketing, những phần tử là con người, tuy vậy cũng có những loại phần tử khác như là: gia đình, cửa hàng hoặc doanh nghiệp.

Tổng thể

Một tổng thể là sự tập hợp các phần tử. có 2 loại tổng thể:

- Tổng thể chủ đích (target population): Là một tổng thể được yêu cầu bởi đặc trưng thông tin cần nghiên cứu.

- Tổng thể lấy mẫu (sampling population): Là một tổng thể thực tế được chọn trên yêu cầu thông tin cần nghiên cứu.

Cấu trúc mẫu (sampling frames)

Cấu trúc mẫu là một danh sách các phần tử lấy mẫu. Ví dụ: yêu cầu đánh giá trình độ trung bình của sinh viên năm thứ 4 của một trường đại học. Tổng thể chủ đích là tất cả sinh viên đang học năm thứ 4 đã theo học từ năm đầu tiên. Tuy nhiên, một số sinh viên đã bỏ học vì chuyển sang trường khác, hoặc vì lý do nào đó. Số sinh viên còn lại là tổng thể lấy mẫu. Danh sách các sinh viên này là cấu trúc mẫu. Mỗi sinh viên trong danh sách là một phần tử lấy mẫu.

Những lí do của việc chọn mẫu

Trong nghiên cứu marketing nói riêng và trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nói chung, việc lấy mẫu để điều tra thay vì phải điều tra toàn bộ được thực hiện bởi các lý do sau:

- Những người ra quyết định thường bị giới hạn về mặt thời gian, do đó họ phải dựa vào bất kỳ thông tin nào có thể dùng được trong thời gian đó.

- Đối với qui mô tổng thể nghiên cứu lớn, chi phí cho một cuộc điều tra toàn bộ rất lớn, sẽ gặp hạn chế về kinh phí. Vì vậy việc điều tra trên một mẫu sẽ có ưu thế hơn nhưng vẫn bảo đảm thu thập đầy đủ thông tin thích hợp.

- Trong một số trường hợp, việc tiến hành điều tra toàn bộ tổng thể vẫn không thể nâng cao độ chính xác của thông tin trong khi lại tốn kém chi phí và mất nhiều thời gian.

- Trong những tình huống mà việc kiểm tra, đo lường có thể phá hủy phần tử thì việc lấy mẫu là điều hiển nhiên. Ví dụ: kiểm tra các phim chụp ảnh..

Vấn đề sai số trong việc chọn mẫu

Thay vì điều tra toàn bộ, chúng ta chỉ thu thập các thông tin từ các phần tử trong mẫu được chọn, sau đó sử dụng các kết quả này để ước lượng cho tổng thể, vì vậy luôn luôn xuất hiện sự sai biệt về trị số mẫu và trị số tổng thể. Sai số này gồm hai loại:

Sai số lấy mẫu

Sai số lấy mẫu là sai số xảy ra do những phần tử khi tiến hành chọn không đại diện cho tổng thể, nghĩa là có sự khác biệt giữa trị số mẫu với trị số trung bình tổng thể. Vì thực tế không thể có một đọan nhỏ hơn của tổng thể làm đại diện chính xác cho tổng thể, nên sai số lấy mẫu sẽ hiện diện vào bất cứ lúc nào khi ta chọn mẫu dù người nghiên cứu có cẩn thận đến mức nào. Do đó sai số này là kết quả của sự ngẫu nhiên. Sai số lấy mẫu có thể giảm thiểu bằng cách tăng kích thước của mẫu.

Sai số không lấy mẫu (sai số khác)

Sai số không lấy mẫu liên quan đến bất kỳ sự việc gì (ngoài sai số lấy mẫu) có thể làm xuất hiện các sai số hay độ chệch trong kết quả nghiên cứu. Những sai số này bao gồm:

- Lập báo cáo không chính xác.

- Xác định vị trí hiện tại của người trả lời không đúng.

- Lý giải sai các vấn đề do dùng từ ngữ mập mờ.

- Người trả lời bỏ dỡ nửa chừng do cảm thấy quá lâu, quá vô vị.

- Người phỏng vấn chỉ dẫn, hoặc giải thích các hướng dẫn sai; ghi chép không đầy đủ.

- Do sai lầm khi hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu.

Để giảm thiểu các sai số khi lấy mẫu này, Lipstein đã cung cấp một số hướng dẫn tổng quát như sau:

- Dùng mẫu điều tra càng dễ tiến hành điều tra càng tốt.

- Sử dụng phương pháp chọn mẫu thích hợp với đối tượng nghiên cứu.

- Chỉ giới hạn các câu hỏi cần thiết cho những vấn đề chính của cuộc điều tra.

- Kiểm tra trước các câu hỏi.

- Cố gắng giảm thiểu sự mệt mỏi của những người tham gia trả lời.

- Cố gắng xoay quanh các câu hỏi then chốt để phát hiện xem khi nào thì người trả lời bắt đầu thấy mệt mỏi.

- Thiết lập những cách thức để khiến cả người trả lời và người phỏng vấn tập trung tâm trí của mình vào cuộc nghiên cứu.

- Không đặt câu hỏi khi người được hỏi thật sự không thể trả lời được; không yêu cầu họ những điều không thể làm được.

Nội dung

  1. Mẫu và những lý do của việc chọn mẫu
    1. Một số định nghĩa
    2. Những lý do của việc chọn mẫu
    3. Vấn đề sai số trong việc chọn mẫu
  2. Các phương pháp chọn mẫu
    1. Phương pháp chọn mẫu phi xác suất
    2. Phương pháp chọn mẫu xác suất
    3. Những lưu ý đối với việc chọn mẫu
  3. Tổ chức thu thập dữ liệu
    1. Tổ chức thu thập dữ liệu tại hiện trường
    2. Những sai lầm thường xảy ra khi nghiên cứu thực địa
    3. Quản lý việc thu thập dữ liệu tại hiện trường
  4. Câu hỏi ôn tập chương
  5. Tài liệu tham khảo chương

Tham khảo chi tiết ở đâySlide bài giảng.

Tập tin đính kèm