# data[].attributes.body
Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên theo chùm/ nhóm thường được sử dụng khi chưa xác định khung mẫu hoàn chỉnh ( là số lượng trong 1 cộng đồng mình cbi khảo sát là có bao nhiêu người á)
--->Trong khi đó, chúng ta biết rõ khung mẫu là xxx sinh viên BM NVTBN
PP này yêu cầu chia dân số thành các nhóm/ chùm có cùng các đặc điểm( nghề nghiệp, gia đình, làng xã, trường học)
--->Khó có thể chia thành các nhóm nhỏ hơn, vì các phần tử đều nằm trong nhóm NV TBN ( quy mô BM không lớn) có tính đồng nhất cao. Khó đáp ứng yêu cầu cùng nhóm dị biệt của PP chọn mẫu ngẫu nhiên theo chùm/ nhóm

Kết luận: PP  chọn mẫu ngẫu nhiên theo chùm/ nhóm không phù hợp với nghiên cứu này.

# data[].attributes.body
Phương pháp chọn mẫu tình cờ/tiện lợi là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay tính dễ tiếp cận, ở những nơi mà có khả năng cao sẽ gặp những đối tượng chúng ta muốn phỏng vấn.
Nếu đối tượng đó không đồng ý tham gia ta bỏ qua và chuyển sang đối tượng khác.
=> Ta có thể cân nhắc sd phương pháp chọn mẫu tiện lời này. Vì nó nhanh chóng và dễ dàng.  Chúng ta có thể gửi bảng khảo sát vào gr k11 và gửi cho 1 số anh/chị/em trong bộ môn mà mình biết, nếu họ không đồng ý tham gia mình sẽ bỏ qua và gửi cho người khác. Nhưng có 1 vấn đề ở đây, khi mình gửi bảng khảo sát trực tiếp mình có thể biết được người làm khảo sát có đồng ý tham gia hay không, còn gửi online thì mình không biết được người ta có đồng ý hay không.

# data[].attributes.body
Phương pháp này có thể thực hiện vì tổng thể sẽ được chia thành những nhóm nhỏ dựa trên một số tiêu chuẩn nhất định (ở bài NC của mình thì là chia thành các sv năm nhất,hai...).
B1: chia tổng thể thành nhiều nhóm nhỏ
B2: Xác định tỉ lệ lấy mẫu ở các nhóm con.
B3: Chọn kích thước mẫu thích hợp.
B4: Tiến hành khảo sát.
Ưu:
- tiết kiệm thời gian và chi phí
- không phụ thuộc vào việc thiết lập khung chọn mẫu, chỉ cần khung mẫu cho nhóm đã chọn
Nhược:
- không thể ước lượng được sai số.
- không đảm bảo tính đại diện
- độ chính xác phụ thuộc vào đánh giá nghiên cứu

# data[].attributes.body
Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling): 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.
=> Phương pháp này khó có thể bởi vì yêu cầu của phương pháp cần người có kinh nghiệm và có tầm nhìn mới có thể phân biệt được mẫu nào phù hợp với yêu cầu và tiêu chí đưa ra của bài phỏng vấn. Bên cạnh đó đây là lần đầu nhóm nghiên cứu về đề tài khoa học nên việc có thể nhìn ra nhân tố có ích cho bài phỏng vấn của mình là không thể và sử dụng phương pháp này nếu phán đoán không chính xác sẽ mất đi tính đại diện của bangt hỏi cũng như bài phỏng vấn.

# data[].attributes.body
Là phương pháp lấy mẫu đơn giản nhất trong tình huống mẫu số chung lớn, và việc lựa chọn ngẫu nhiên vài cá thể trong tổng thể cũng xác nhận tính đại diện của cá thể được chọn.
VD: chọn 100 trên 1000 học sinh để xác định tỉ lệ học sinh thuận tay trái. Kết quả nhận được trong 100 học sinh chọn mẫu là 8 học sinh thuận tay trái => Ta kết luận 8% học sinh trường thuận tay trái.

# data[].attributes.body
- Đơn giản
- Không có sự phân biệt trong chọn mẫu vì bất kì cá thể nào cũng có cùng tỉ lệ được chọn
- Và việc ngẫu nhiên giúp mẫu có tính đại diện cho tổng thể

# data[].attributes.body
- Mẫu được chọn có khả năng không mang tính đại diện (như vô tình chọn được 90 học sinh thuận tay trái trong 100 học sinh và xác định tỉ lệ thuận tay trái là 90%, nhưng sự thật trường có đến hơn 900 học sinh thuận tay phải, nghĩa là con số thực tế rất khác biệt)

# data[].attributes.body
- Mẫu chung "học sinh bộ môn Ngữ văn TBN" là một mẫu số không lớn, và có tính phân bổ thành các năm khác nhau và sự khác nhau giữa các học sinh khác năm là có thể xảy ra.
- Vì thế, khả năng là các cá thể ngẫu nhiên được chọn sẽ không có tính đại diện cho tổng thể.

# data[].attributes.body
Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (tiếng Anh: Systematic Sampling) là phương pháp chọn mẫu mà mỗi đơn vị mẫu được chọn căn cứ vào từng khoảng cách nhất định từ danh sách đã được sắp xếp sẵn của tổng thể chung.

# data[].attributes.body
Chẳng hạn chúng ta tiến hành chọn ra 293 doanh nghiệp trong một địa phương có 3000 doanh nghiệp, theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống, việc đầu tiên chúng ta sẽ tính khoảng cách d.

d = N / n = 3000 / 293 = 10,23

Chúng ta sẽ làm tròn xuống, khoảng cách chọn được xác định d = 10.

Tiếp theo, chúng ta sắp xếp danh sách các doanh nghiệp này theo tiêu thức nào đó (chẳng hạn theo tên doanh nghiệp hay theo phương hướng,...).

Trong nhóm 10 doanh nghiệp đầu tiên sẽ lấy ngẫu nhiên một doanh nghiệp nào đó, (chẳng hạn lấy được doanh nghiệp thứ 6, tiến hành chọn các doanh nghiệp tiếp theo là doanh nghiệp thứ 16, 26, 36, 46,... cho đến khi lấy đủ 293 doanh nghiệp).

# data[].attributes.body
- Thủ tục đơn giản.
- Rút ngắn được thời gian cũng như chi phí.
-  Khi các đơn vị rải đều ra trong toàn bộ tổng thể thì tính chất đại biểu của mẫu cao.

# data[].attributes.body
- Có khả năng xảy ra sai số hệ thống, là sai số luôn lệch về một phía đối với trị số thực tế, thấp hơn hoặc cao hơn so với giá trị đó.

# data[].attributes.body
- Mẫu chung " Sinh viên bộ môn Ngữ văn TBN" là một mẫu số không lớn và có số lượng phân bổ các khóa khác nhau.
- Vì thế khi chọn phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống có khả năng là các cá thể ngẫu nhiên được chọn sẽ không có tính đại diện tổng thể.
- Ngoài ra vì nhiều lý do, những mẫu ngẫu nhiên được chọn rất có thể sẽ không sẵn sàng làm khảo sát. Để tất cả các mẫu có khả năng được chọn nghĩa là toàn bộ cá thể trong mẫu chung sẵn sàng làm khảo sát thì sẽ mất rất nhiều công sức và thời gian thuyết phục trước khi chọn ra mẫu. ( Mình chọn người ta mà người ta hỏng có chọn mình=)))))