Cách xác định tổng thể nghiên cứu

Cách xác định tổng thể nghiên cứu

Hình 1: Quy trình chọn mẫu trong khảo sát

Phương pháp chọn mẫu

Có 2 phương pháp:

  1. Chọn mẫu xác suất: biết được xác suất lượng đối tượng tham gia khảo sát, quá trình chọn mẫu sử dụng các phương pháp dựa trên lý thuyết xác suất. Khả năng được chọn thành mẫu của tất cả đơn vị trong tổng thể đều như nhau.
  2. Chọn mẫu phi xác suất: quá trình lựa chọn không cố định hoặc được xác định từ trước mà thường dựa trên khả năng chọn mẫu của nhà nghiên cứu. Khả năng được chọn thành mẫu của tất cả đơn vị trong tổng thể không ngang nhau. 

Chọn mẫu xác suất

  1. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: mọi đơn vị của tổng thể được chọn một cách ngẫu nhiên, tình cờ. Xác suất được chọn đều như nhau giữa các đối tượng nghiên cứu.
  2. Chọn mẫu theo cụm: chia nhỏ tổng thể thành từng cụm để đại diện cho tổng thể. Các cụm được chia dựa trên thông số nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, địa chỉ hoặc khối, đoàn (VD phường, làng, xã, huyện,…). Nhà nghiên cứu lựa chọn một số cụm đã chia và tiến hành nghiên cứu/khảo sát trên các cụm đã chọn đó. Phương pháp được sử dụng khi không có sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng thể.
  3. Chọn mẫu theo hệ thống: Đánh số/điểm bắt đầu của tổng thể theo thứ tự và chọn các mẫu với kích cỡ như nhau, với khoảng cách giữa các mẫu được chọn trong tổng thể ngang nhau. Phương pháp sử dụng khi đã có phạm vị xác định từ trước, kĩ thuật lấy mẫu tốn ít thời gian nhất.
  4. Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng: chia tổng thể thành từng nhóm nhỏ không trùng nhau theo 1 hoặc 1 vài tiêu thức liên quan đến mục đích nghiên cứu (mỗi nhóm đều có đủ tính cách đại diện cho tổng thể). Khi chọn mẫu, các nhóm nhỏ được sắp xếp lại và nhà nghiên cứu sẽ chọn một mẫu từ mỗi nhóm một cách riêng biệt. 

Tác dụng của chọn mẫu xác suất

  • Giảm độ lệch mẫu: độ lệch mẫu không đáng kể hoặc không tồn tại. Việc lựa chọn chủ yếu dựa trên hiểu biết và suy luận của người nghiên cứu. Dữ liệu thu được chất lượng cao hơn vì mẫu đại diện cho tổng thể thích hợp hơn.
  • Tổng thể đa dạng: Khi các đơn vị trong tổng thể quá rộng lớn và đa dạng, điều cần thiết là phải có sự đại diện đầy đủ để dữ liệu không bị lệch về một nhân khẩu học, hoặc một khía cạnh nhất định trong tổng thể.
  • Tạo mẫu chính xác: Lấy mẫu theo xác suất giúp các nhà nghiên cứu lập kế hoạch và tạo ra mẫu chính xác. Điều này giúp thu được dữ liệu xác định rõ ràng.

Chọn mẫu phi xác suất

  • Chọn mẫu thuận tiện: dựa trên khả năng tiếp cận đối tượng khảo sát: tính dễ dàng, thuận tiện trong quá trình thực hiện, tiếp cận và liên hệ tới các đối tượng của nhà nghiên cứu mà không có bất kì thẩm quyền lựa chọn nào và không có tính đại diện. Phương pháp này thường được thực hiện khi thời gian, chi phí hoặc nhân lực bị giới hạn.
  • Chọn mẫu theo phán đoán hoặc có mục đích: dựa trên quyết định của người nghiên cứu. Những người này sẽ xem xét, cân nhắc mục đích của nghiên cứu cùng với sự hiểu biết của chính các đơn vị của tổng thể để thực hiện chọn mẫu. Do tính chất có phần phụ thuộc vào sự hiểu biết của mẫu, phương pháp chỉ áp dụng khi các đặc tính của đơn vị trong tổng thể được chọn đã khá rõ rang.
  • Chọn mẫu theo lí thuyết quả cầu tuyết: phương pháp cần các nhà nghiên cứu tham gia thực hiện cộng tác khi chủ đề hoặc đối tượng cần nghiên cứu quá khó, quá nhạy cảm để tiến hành theo cách thông thường. Chẳng hạn như đối tượng là những người nhập cư, di dân hoặc những người bị nhiễm HIV Aids. Khi đó, các nhà nghiên cứu sẽ liên hê với những người thuộc đối tượng khảo sát mà họ quen biết, hoặc liên hệ với các tình nguyện viên, những người quen biết, có liên hệ tới đối tượng khảo sát đê thu thập thông tin.
  • Chọn mẫu theo hạn ngạch: các đối tượng được chọn dựa trên một số tiêu chuẩn cố định. Các đơn vị được lựa chọn trên tiểu chuẩn đã xác định trước đó sao cho tổng mẫu có cùng phân phối, tỉ lệ và các đặc điểm giả định tồn tại trong chính tổng thể.

Tác dụng của chọn mẫu phi xác suất

  • Tạo giả thuyết: Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất để tạo ra một giả định khi bị giới hạn thông tin, thông tin không sẵn có. Phương pháp này giúp trả về dữ liệu ngay lập tức và xây dựng cơ sở để nghiên cứu thêm.
  • Nghiên cứu thăm dò: Các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi kỹ thuật lấy mẫu này khi thực hiện nghiên cứu định tính, nghiên cứu thử nghiệm hoặc nghiên cứu thăm dò.
  • Ràng buộc về ngân sách và thời gian: khi có những ràng buộc về ngân sách và thời gian, đồng thời phải thu thập một số dữ liệu sơ bộ. Vì thiết kế khảo sát không cứng nhắc, nên việc chọn ngẫu nhiên người trả lời và yêu cầu họ thực hiện khảo sát hoặc bảng câu hỏi sẽ dễ dàng hơn.

Quyết định sử dụng phương pháp chọn mẫu

Các bước xác định phương pháp chọn mẫu:

  • Nắm rõ mục tiêu nghiên cứu, thường sẽ là sự kết hợp giữa chi phí, độ chính xác, rõ rang.
  • Xác định các kĩ thuật chọn mẫu hiệu quả có khả năng giúp đạt được mục tiêu nghiên cứu
  • Thử nghiệm các phương pháp và kiểm tra xem chúng có giúp đạt được mục tiêu.
  • Lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với nghiên cứu.

So sánh giữa 2 phương pháp: chọn mẫu xác suất và chọn mẫu phi xác suất

1CHƯƠNG 6 PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETINGNGHIÊN CỨUMARKETINGTR NG I H C ƯỜ ĐẠ Ọ CÔNG NGHI P TP. H CHÍ MINHỆ ỒKHOA QU N TR KINH DOANHẢ Ị2NỘI DUNG 1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN TRONG CHỌN MẪU.2. QUI TRÌNH CHỌN MẪU.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU.4. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CỠ MẪU.5. CHỈ DẪN XÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO TÍNH CHẤT NGHIÊN CỨU6. Hướng dẫn viết tiểu luận môn học. 3 Phần tử (element) là đối tượng cần thu thập dữ liệu, phần tử là đơn vị nhỏ nhất của đám đông và là đơn vị cuối cùng của quá trình chọn mẫu.Đám đông (Population) là thị trường mà nhà nghiên cứu tiến hành thực hiện nghiên cứu để thỏa mãn mục tiêu và phạm vi của nghiên cứu. Số lượng phần tử trong đám đông thường được ký hiệu là N (được gọi là kích thước đám đông).Mẫu (Sample) là một tập hợp những phần tử nhỏ được lấy ra từ một tổng thể lớn. Người ta nghiên cứu những mẫu nhỏ để tìm ra những tính chất, những phản ứng đối với những lần thử nghiệm. Để rồi có thể suy diễn ra những kết quả tìm được ỡ mẫu là điển hình của cả một tổng thể mà mẫu là đại diện. Số lượng phần tử của mẫu thường được ký hiệu là n (được gọi là cỡ, hay kích thước mẫu). 1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN4 1.1 Các khái niệm cơ bảnĐiều tra chọn mẫu có nghĩa là không tiến hành điều tra hết toàn bộ các phần tử của tổng thể, mà chỉ điều tra trên 1 nhóm nhỏ (chọn mẫu) các phần tử thuộc tổng thể nhằm tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí. Vấn đề quan trọng nhất là đảm bảo cho mẫu phải có khả năng đại diện được cho tổng thể chung.Đơn vị chọn mẫu (sampling unit). Để thuận tiện trong nhiều kỹ thuật chọn mẫu người ta thường chia đám đông ra thành nhiều nhóm theo những đặc tính nhất định. Những nhóm có được sau khi phân chia đám đông được gọi là đơn vị chọn mẫu.Khung của tổng thể/ chọn mẫu (Sampling frame) là danh sách liệt kê dữ liệu cần thiết của tất cả các đơn vị và phần tử của đám đông để thực hiện việc chọn mẫu.5 1. Các khái niệm cơ bảnĐám đông (Population) là thị trường mà nhà nghiên cứu tiến hành thực hiện nghiên cứu để thỏa mãn mục tiêu và phạm vi của nghiên cứu. Ví dụ: Chúng ta cần nghiên cứu người tiêu dùng tại TP.HCM có độ tuổi từ 18-45. Như vậy, tập hợp những người sinh sống tại TP.HCM ở độ tuổi 18-45 là đám đông cần nghiên cứu. Số lượng phần tử trong đám đông thường được ký hiệu là N (được gọi là kích thước đám đông).6 Hiệu quả của chọn mẫuHiệu quả chọn mẫu (Sampling efficiency) được đo lường theo 2 chỉ tiêu là: Hiệu quả thống kê (Statistical efficiency); Hiệu quả kinh tế (Economic efficiency of sampling). Hiệu quả thống kê của một mẫu được đo lường dựa vào độ lệch chuẩn của ước lượng (Xem ước lượng trung bình, tỷ lệ đám đông – Giáo trình Xác xuất thống kê). Một mẫu có hiệu quả thống kê cao hơn mẫu khác khi cùng một cỡ mẫu, nó có độ lệch chuẩn nhỏ hơn. Hiệu quả kinh tế của một mẫu được đo lường dựa vào chi phí thu thập dữ liệu của mẫu với một “độ chính xác” mong muốn nào đó.2. Qui trình chọn mẫuBước 1: Xác định tổng thể thị trường nghiên cứu.Bước 2: Xác định khung tổng thể chọn mẫu.Bước 3: Lựa chọn phương pháp chọn mẫu.Bước 4: Xác định qui mô (cỡ) mẫu.Bước 5: Xác định các chỉ thị để nhận diện được đơn vị mẫu trong thực tế81- Xác định tổng thể / thị trường nghiên cứuViệc xác định tổng thể (đám đông) / thị trường nghiên cứu là vấn đề mang tính tiên quyết trong một nghiên cứu marketing. Nó chính là đối tượng nghiên cứu của một đề tài nghiên cứu.Thông thường, khi lập một dự án nghiên cứu thì nhà nghiên cứu phải xác định ngay tổng thể (đám đông) nghiên cứu và thị trường nghiên cứu trong bước đặt tên cho đề tài nghiên cứu của mình.Ví dụ: Phân tích các yếu tố tác động đến việc lựa chọn (mua) sản phẩm bột giặt OMO của khách hàng trên thị trường TP.HCM.Như vậy, trong bước này ta cần làm rõ “Khách hàng” là ai? Và hãy mô tả về đặc tính của đám động và thị trường nghiên cứu.92- Xác định khung tổng thể / Chọn mẫuCác khung chọn mẫu có sẵn, thường được sử dụng là: Các danh bạ điện thoại hay niên giám điện thoại xếp theo tên cá nhân, công ty, doanh nghiệp, cơ quan; các niên giám điện thoại xếp theo tên đường, hay tên quận huyện thành phố; danh sách liên lạc thư tín : hội viên của các câu lạc bộ, hiệp hội, độc giả mua báo dài hạn của các toà soạn báo…; danh sách tên và địa chỉ khách hàng có liên hệ với công ty (thông qua phiếu bảo hành), các khách mời đến dự các cuộc trưng bày và giới thiệu sản phẩm103. Lựa chọn phương pháp chọn mẫuDựa vào mục đích nghiên cứu, đặc điểm của tổng thể nghiên cứu, tầm quan trọng của công trình nghiên cứu, thời gian tiến hành nghiên cứu, kinh phí dành cho nghiên cứu, kỹ năng của nhóm nghiên cứu,… để quyết định chọn phương pháp chọn mẫu xác suất hay phi xác suất; sau đó tiếp tục chọn ra hình thức cụ thể của phương pháp này.114- Xác định kích thước/ cỡ mẫu (sample size)Xác định cỡ mẫu thường dựa vào : yêu cầu về độ chính xác, khung chọn mẫu đã có sẵn chưa, phương pháp thu thập dữ liệu, chi phí cho phép. Đối với chọn mẫu theo xác suất: thường có công thức để tính cỡ mẫu; đối với mẫu phi xác suất: thường dựa vào kinh nghiệm và sự am hiểu về vấn đề nghiên cứu để chọn cỡ mẫu.125- Xác định các chỉ thị để nhận diện được đơn vị mẫu trong thực tế:Đối với mẫu xác suất: phải xác định rõ cách thức để chọn từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu sao cho đảm bảo mọi đơn vị đều có khả năng được chọn như nhau.Ghi chú: Kiểm tra quá trình chọn mẫu trên các mặt sau: Kiểm tra đơn vị trong mẫu có đúng đối tượng nghiên cứu không? (vì thường mắc sai lầm ở khâu chọn đối tượng: do thu thập thông tin ở nơi không thích hợp, ở những người không thích hợp, hoặc bỏ qua thông tin của những người lẽ ra phải được phỏng vấn…). Kiểm tra sự cộng tác của người trả lời (hỏi càng dài thì sự từ chối trả lời càng lớn). Kiểm tra tỷ lệ hoàn tất (xem đã thu thập đủ số đơn vị cần thiết trên mẫu chưa): trong phỏng vấn bằng thư có khi thư bị trả lại do không có người nhận, trong phỏng vấn bằng điện thoại có thể không tiếp xúc được với người cần hỏi vì họ không có mặt hay họ không có điện thoại.133. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪUChọn mẫu theo xác suất (Probability Sampling)Chọn mẫuphi xác suất(Non- ProbabilitySampling)Có 2 phương pháp chọn mẫu cơ bản là :143.1 Chọn mẫu theo xác suất (probability sampling)Chọn mẫu ngẫu nhiên (hay chọn mẫu xác suất) là phương pháp chọn mẫu mà khả năng được chọn vào tổng thể mẫu của tất cả các đơn vị của tổng thể đều như nhau. Đây là phương pháp tốt nhất để ta có thể chọn ra một mẫu có khả năng đại biểu cho tổng thể. Vì có thể tính được sai số do chọn mẫu, nhờ đó ta có thể áp dụng được các phương pháp ước lượng thống kê, kiểm định giả thuyết thống kê trong xử lý dữ liệu để suy rộng kết quả trên mẫu cho tổng thể chungTuy nhiên ta khó áp dụng phương pháp này khi không xác định được danh sách cụ thể của tổng thể chung (ví dụ nghiên cứu trên tổng thể tiềm ẩn); tốn kém nhiều thời gian, chi phí, nhân lực cho việc thu thập dữ liệu khi đối tượng phân tán trên nhiều địa bàn cách xa nhau,… 3.1. Chọn mẫu theo xác suấtCó 5 dạng chọn mẫu theo xác suất:Chọn mẫuphân tầngNgẫu nhiên đơn giảnNgẫu nhiênhệ thốngChọn mẫucả khốiChọn mẫunhiều giai đoạn16Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling):Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự nào đó : lập theo vần của tên, hoặc theo quy mô, hoặc theo địa chỉ…, sau đó đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách; rồi rút thăm, quay số, dùng bảng số ngẫu nhiên, hoặc dùng máy tính để chọn ra từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu.Thường vận dụng khi các đơn vị của tổng thể chung không phân bố quá rộng về mặt địa lý, các đơn vị khá đồng đều nhau về đặc điểm đang nghiên cứu. Thường áp dụng trong kiểm tra chất lượng sản phẩm trong các dây chuyền sản xuất hàng loạt.17Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling): Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự quy ước nào đó, sau đó đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách. Đầu tiên chọn ngẫu nhiên 1 đơn vị trong danh sách ; sau đó cứ cách đều k đơn vị lại chọn ra 1 đơn vị vào mẫu,…cứ như thế cho đến khi chọn đủ số đơn vị của mẫu. Ví dụ : Dựa vào danh sách bầu cử tại 1 thành phố, ta có danh sách theo thứ tự vần của tên chủ hộ, bao gồm 240.000 hộ. Ta muốn chọn ra một mẫu có 2000 hộ. Vậy khoảng cách chọn là : k= 240000/2000 = 120, có nghĩa là cứ cách 120 hộ thì ta chọn một hộ vào mẫu.18Chọn mẫu cả khối(cluster sampling) Trước tiên lập danh sách tổng thể chung theo từng khối (như làng, xã, phường, lượng sản phẩm sản xuất trong 1 khoảng thời gian…). Sau đó, ta chọn ngẫu nhiên một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn. Thường dùng phương pháp này khi không có sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng thể cần nghiên cứu. Ví dụ : Tổng thể chung là sinh viên của một trường đại học. Khi đó ta sẽ lập danh sách các lớp chứ không lập danh sách sinh viên, sau đó chọn ra các lớp để điều tra.19Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling) Trước tiên phân chia tổng thể thành các tổ theo 1 tiêu thức hay nhiều tiêu thức có liên quan đến mục đích nghiên cứu (như phân tổ các DN theo vùng, theo khu vực, theo loại hình, theo quy mô,…). Sau đó trong từng tổ, dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay chọn mẫu hệ thống để chọn ra các đơn vị của mẫu. Đối với chọn mẫu phân tầng, số đơn vị chọn ra ở mỗi tổ có thể tuân theo tỷ lệ số đơn vị tổ đó chiếm trong tổng thể, hoặc có thể không tuân theo tỷ lệ. Ví dụ : Một toà soạn báo muốn tiến hành nghiên cứu trên một mẫu 1000 doanh nghiệp trên cả nước về sự quan tâm của họ đối với tờ báo nhằm tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo trên báo. Toà soạn có thể căn cứ vào các tiêu thức : vùng địa lý (miền Bắc, miền Trung, miền Nam) ; hình thức sở hữu (quốc doanh, ngoài quốc doanh, công ty 100% vốn nước ngoài,…) để quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu.20Chọn mẫu nhiều giai đoạn (multi-stage sampling)Phương pháp này thường áp dụng đối với tổng thể chung có quy mô quá lớn và địa bàn nghiên cứu quá rộng. Việc chọn mẫu phải trải qua nhiều giai đoạn (nhiều cấp). Trước tiên phân chia tổng thể chung thành các đơn vị cấp I, rồi chọn các đơn vị mẫu cấp I. Tiếp đến phân chia mỗi đơn vị mẫu cấp I thành các đơn vị cấp II, rồi chọn các đơn vị mẫu cấp II…Trong mỗi cấp có thể áp dụng các cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn mẫu hệ thống, chọn mẫu phân tầng, chọn mẫu cả khối để chọn ra các đơn vị mẫu. Ví dụ :Muốn chọn ngẫu nhiên 50 hộ từ một thành phố có 10 khu phố, mỗi khu phố có 50 hộ. Cách tiến hành như sau : Trước tiên đánh số thứ tự các khu phố từ 1 đến 10, chọn ngẫu nhiên trong đó 5 khu phố. Đánh số thứ tự các hộ trong từng khu phố được chọn. Chọn ngẫu nhiên ra 10 hộ trong mỗi khu phố ta sẽ có đủ mẫu cần thiết.213.2.Phuơng pháp chọn mẫu phi xác suất (non-probability sampling methods) Chọn mẫu phi ngẫu nhiên (hay chọn mẫu phi xác suất) là phương pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn : Ta tiến hành phỏng vấn các bà nội trợ tới mua hàng tại siêu thị tại một thời điểm nào đó ; như vậy sẽ có rất nhiều bà nội trợ do không tới mua hàng tại thời điểm đó nên sẽ không có khả năng được chọnViệc chọn mẫu phi ngẫu nhiên hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể của người nghiên cứu nên kết quả điều tra thường mang tính chủ quan của người nghiên cứu. Mặt khác, ta không thể tính được sai số do chọn mẫu, do đó không thể áp dụng phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu cho tổng thể chung3.2 Chọn mẫu phi xác suất1-Ch n m u thu n ti n ọ ẫ ậ ệ(convenience sampling)2-Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling):CÁC DẠNG CHỌN MẪU3-Chọn mẫu định ngạch(quota sampling)23Chọn mẫu thuận tiện Có nghĩa là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng. Chẳng hạn nhân viên điều tra có thể chặn bất cứ người nào mà họ gặp ở trung tâm thương mại, đường phố, cửa hàng, để xin thực hiện cuộc phỏng vấn. Nếu người được phỏng vấn không đồng ý thì họ chuyển sang đối tượng khác. Lấy mẫu thuận tiện thường được dùng trong nghiên cứu khám phá, để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu; hoặc để kiểm tra trước bảng câu hỏi nhằm hoàn chỉnh bảng; hoặc khi muốn ước lượng sơ bộ về vấn đề đang quan tâm mà không muốn mất nhiều thời gian và chi phí.24Chọn mẫu phán đoán Là phương pháp mà phỏng vấn viên là người tự đưa ra phán đoán về đối tượng cần chọn vào mẫu. Như vậy tính đại diện của mẫu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và sự hiểu biết của người tổ chức việc điều tra và cả người đi thu thập dữ liệu. Chẳng hạn, nhân viên phỏng vấn được yêu cầu đến các trung tâm thương mại chọn các phụ nữ ăn mặc sang trọng để phỏng vấn. Như vậy không có tiêu chuẩn cụ thể “thế nào là sang trọng” mà hoàn toàn dựa vào phán đoán để chọn ra người cần phỏng vấn.25Chọn mẫu định ngạch Đối với phương pháp chọn mẫu này, trước tiên ta tiến hành phân tổ tổng thể theo một tiêu thức nào đó mà ta đang quan tâm, cũng giống như chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, tuy nhiên sau đó ta lại dùng phương pháp chọn mẫu thuận tiện hay chọn mẫu phán đoán để chọn các đơn vị trong từng tổ để tiến hành điều tra. Sự phân bổ số đơn vị cần điều tra cho từng tổ được chia hoàn toàn theo kinh nghiệm chủ quan của người nghiên cứu. Chẳng hạn nhà nghiên cứu yêu cầu các vấn viên đi phỏng vấn 800 người có tuổi trên 18 tại 1 thành phố. Nếu áp dụng phương pháp chọn mẫu định ngạch, ta có thể phân tổ theo giới tính và tuổi như sau:chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 18 đến 40, chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 40 trở lên. Sau đó nhân viên điều tra có thể chọn những người gần nhà hay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ nhanh chóng hoàn thành công việc.