Phương pháp chọn mẫu là gì? Hướng dẫn chi tiết

Last updated on 21 January, 2026

Trong bất kỳ dự án nghiên cứu thị trường hay nghiên cứu khoa học nào, việc khảo sát toàn bộ tổng thể (như toàn bộ dân số Việt Nam) thường là nhiệm vụ “bất khả thi” do hạn chế về ngân sách và thời gian. Đây là lúc phương pháp chọn mẫu (Sampling Methods) trở thành chìa khóa vàng quyết định sự thành bại của dự án.

Việc chọn sai mẫu không chỉ lãng phí nguồn lực mà còn dẫn đến những kết luận sai lệch, thiếu tính đại diện. Vậy làm thế nào để phân biệt các kỹ thuật chọn mẫu và áp dụng chúng một cách chính xác? Bài viết này sẽ cung cấp kiến thức toàn diện từ A-Z.

Chọn mẫu (Sampling) là kỹ thuật lựa chọn một tập hợp con (mẫu) từ tổng thể để thu thập dữ liệu. Có hai nhóm chính:

1. Chọn mẫu xác suất (Probability Sampling): Mọi cá thể có cơ hội được chọn ngang nhau (Ngẫu nhiên đơn, Hệ thống, Phân tầng…). Dùng để khái quát hóa kết quả.

2. Chọn mẫu phi xác suất (Non-probability Sampling): Dựa vào sự thuận tiện hoặc phán đoán chủ quan (Thuận tiện, Phán đoán, Bóng tuyết…). Dùng để thăm dò và hiểu sâu.

Sample Size Calculator

Tại sao cần phải chọn mẫu trong nghiên cứu?

Trước khi đi sâu vào kỹ thuật, chúng ta cần hiểu lý do cốt lõi của việc chọn mẫu. Thay vì nghiên cứu toàn bộ tổng thể (Census), các nhà nghiên cứu chọn mẫu vì 4 lý do chính:

• Tiết kiệm chi phí: Khảo sát 1.000 người khả thi hơn nhiều so với 1 triệu người.

• Tốc độ: Thu thập và xử lý dữ liệu nhanh chóng để ra quyết định kịp thời.

• Tính khả thi: Trong nhiều trường hợp, danh sách tổng thể không tồn tại hoặc không thể tiếp cận hết.

• Độ chính xác: Một mẫu được kiểm soát tốt thường mang lại dữ liệu sạch hơn việc cố gắng làm đại trà nhưng thiếu kiểm soát.

Phân loại: Các phương pháp chọn mẫu phổ biến

Dựa trên tính chất thống kê, các kỹ thuật chọn mẫu được chia làm 2 nhóm lớn:

Chọn mẫu xác suất (Probability Sampling)

Đây là tiêu chuẩn vàng cho các nghiên cứu định lượng cần tính đại diện cao. Đặc điểm cốt lõi là mọi cá thể trong tổng thể đều có cơ hội được chọn như nhau.

1. 1. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (Simple Random Sampling): Tương tự như bốc thăm xổ số. Sử dụng khi tổng thể đồng nhất và có danh sách đầy đủ.

   2. Chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling): Chọn theo quy luật khoảng cách (k). Ví dụ: Trong danh sách 1.000 người, cứ người thứ 10, 20, 30… sẽ được chọn.

   3. Chọn mẫu phân tầng (Stratified Sampling): Chia tổng thể thành các tầng (nhóm) có đặc điểm giống nhau (Nam/Nữ, Độ tuổi), sau đó chọn ngẫu nhiên từ mỗi tầng. Cách này đảm bảo tính đại diện cao nhất cho các nhóm nhỏ.

   4. Chọn mẫu theo cụm/chùm (Cluster Sampling): Chia tổng thể thành các cụm (thường theo địa lý như Quận/Huyện), sau đó chọn ngẫu nhiên một vài cụm để khảo sát toàn bộ.

Chọn mẫu phi xác suất (Non-probability Sampling)

Các cá thể được chọn dựa trên nhận định chủ quan hoặc sự thuận tiện. Kết quả thường không dùng để suy rộng cho toàn bộ dân số mà dùng để tìm hiểu sâu (Insight).

1. Chọn mẫu thuận tiện (Convenience Sampling): Chọn những người dễ tiếp cận nhất (đồng nghiệp, người đi đường). Nhanh, rẻ nhưng độ đại diện thấp.

2. Chọn mẫu phán đoán/mục đích (Purposive Sampling): Chọn người dựa trên tiêu chí cụ thể mà nhà nghiên cứu cho là phù hợp (Ví dụ: Chỉ chọn các chuyên gia IT trên 10 năm kinh nghiệm).

3. Chọn mẫu bóng tuyết (Snowball Sampling): Dùng cho các nhóm đối tượng khó tiếp cận (người dùng chất kích thích, giới thượng lưu). Nhờ người tham gia giới thiệu người tiếp theo.

4. Chọn mẫu định mức (Quota Sampling): Tương tự phân tầng nhưng việc chọn người không ngẫu nhiên mà chọn cho đủ số lượng quy định.

So sánh chọn mẫu xác suất và chọn mẫu phi xác suất

Bảng so sánh này giúp bạn nhanh chóng định hình phương pháp phù hợp:

Quy trình 4 bước để chọn phương pháp tối ưu

Làm thế nào để quyết định? Hãy áp dụng quy trình tư duy 4 bước sau để biện giải cho sự lựa chọn của bạn (Justify your choices):

Bước 1: Xác định Mục tiêu (Objective)

• Bạn muốn con số thống kê chính xác 95%? –> Xác suất.

• Bạn muốn tìm ý tưởng mới hoặc test nhanh sản phẩm? –> Phi xác suất.

Bước 2: Kiểm tra Khung mẫu (Sampling Frame)

Bạn có danh sách liên lạc của toàn bộ đối tượng không?

• Nếu KHÔNG: Bạn buộc phải dùng các phương pháp phi xác suất hoặc chọn mẫu theo cụm.

• Nếu CÓ: Bạn có quyền lựa chọn các phương pháp xác suất (Ngẫu nhiên đơn, Hệ thống…).

Bước 3: Đánh giá ngân sách (Budget & Time)

• Ngân sách thấp: Ưu tiên Mẫu thuận tiện hoặc Phán đoán.

• Ngân sách cao: Đầu tư vào Mẫu phân tầng để có dữ liệu chất lượng cao.

Bước 4: Đặc điểm tổng thể (Population)

• Nếu tổng thể đa dạng (Heterogeneous) và bạn muốn so sánh giữa các nhóm: Bắt buộc dùng Phân tầng (Stratified).

• Nếu tổng thể đồng nhất (Homogeneous): Dùng Ngẫu nhiên đơn là đủ.

Ví dụ thực tế: Ứng dụng và Biện giải

Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét các tình huống thực tế:

• Tình huống A: Nghiên cứu hành vi mua sắm hàng xa xỉ.

  • Chọn: Mẫu bóng tuyết (Snowball).

  • Lý do: Khách hàng VIP thường kín tiếng và khó tiếp cận. Việc nhờ một khách hàng VIP giới thiệu bạn bè trong cùng đẳng cấp là cách duy nhất để tiếp cận.

• Tình huống B: Khảo sát sự hài lòng nhân viên tập đoàn 30.000 người.

  • Chọn: Mẫu phân tầng (Stratified).

  • Lý do: Để đảm bảo nhân viên ở mọi cấp bậc (Sếp/Lính) và mọi phòng ban (Kho/Văn phòng) đều có tiếng nói đại diện theo đúng tỷ lệ nhân sự.

Kết luận

Không có phương pháp chọn mẫu nào là hoàn hảo tuyệt đối, chỉ có phương pháp phù hợp nhất với mục tiêu và nguồn lực của bạn.

• Hãy dùng Probability Sampling khi cần số liệu để báo cáo, chứng minh giả thuyết.

• Hãy dùng Non-probability Sampling khi cần thấu hiểu insight, phát triển sản phẩm mới hoặc khi ngân sách hạn hẹp.

Nắm vững kỹ thuật chọn mẫu là bước đầu tiên để đảm bảo dự án nghiên cứu của bạn đạt tiêu chuẩn khoa học và mang lại giá trị thực tiễn.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q: Cỡ mẫu bao nhiêu là đủ?

A: Với định lượng, thường cần từ 300-400 mẫu để đạt độ tin cậy 95% cho tổng thể lớn. Với định tính, số lượng mẫu dừng lại khi thông tin thu được bị bão hòa (thường 10-30 mẫu).

Q: Làm sao đánh giá tính đại diện (Representativeness)?

A: Bạn cần so sánh đặc điểm nhân khẩu học của mẫu (tuổi, giới tính, thu nhập) với dữ liệu của tổng thể. Nếu tương đồng, mẫu có tính đại diện cao.

Đọc thêm

Chuyển đổi số là gì? Quy trình và lợi ích cho doanh nghiệp chuyển đổi số

7 thách thức triển khai ERP ngành bán lẻ Việt Nam SMEs cần biết