Các kỹ thuật chọn mẫu và ưu nhược điểm

31

Cách làm đơn giản, tính ngẫu nhiên và tính đại diện cao

Là kỹ thuật chọn mẫu xác suất cơ bản và có thể đợc lồng vào tất cả các kỹ thuật

chọn mẫu xác suất phức tạp khác.

Nhợc điểm:

Phải có một khung mẫu các đơn vị mẫu để phục vụ cho chọn mẫu. Điều này không

thể có đợc khi một mẫu lớn hoặc mẫu luôn dao động.

Việc thu thập số liệu sẽ gặp khó khăn khi phân bố của các cá thể đợc chọn vào

mẫu tản mạn trong quần thể.

2.1.2 Mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling):

Mỗi cá thể đợc chọn cách nhau một khoảng hằng định theo sau bởi sự bắt đầu ngẫu

nhiên.

Các bớc:

Lập danh sách (khung mẫu) từ 1 - N

Xác định khoảng cách mẫu k = N/n (N: số cá thể trong quần thể, n cỡ mẫu chọn)

Một số ngẫu nhiên (i) giữa 1 và k đợc chọn.

Các cá thể có số thứ tự i + 1k; i + 2k; i + 3k.. . sẽ đợc chọn vào mẫu cho đến khi

kết thúc danh sách.

Sơ đồ 2 : chọn mẫu hệ thống với khoảng cách mẫu (k) và số bắt đầu là (i)

k



k



K



K



K

........



i+k

i + 2k

i + 3k

i + (n-1)k

i

Số ngẫu nhiên đợc chọn

giữa i và k

Ví dụ: từ ví dụ 1, khoảng cách mẫu k ở đây sẽ bằng N/n và bằng 5000/500 = 10 (k). Tìm số

ngẫu nhiên (i), dùng bảng số ngẫu nhiên hoặc làm 10 phiếu có đánh số từ 1 đến 10. Bốc

thăm ngẫu nhiên để chọn đợc một số bất kỳ có số thứ tự từ 1 đến 10. Giả sử ta bốc đợc

phiếu có số thứ tự là 7 (i) trong 10 phiếu đã cho ở trên. Vậy các cá thể có số thứ tự 7 (i), 17,

27, 37, 47, 57, .4997 sẽ đ ợc chọn vào mẫu. Cuối cùng ta sẽ chọn đợc đủ n = 500 cá thể

theo yêu cầu vào mẫu nghiên cứu và đợc gọi là phơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống.

Ưu điểm:

Nhanh và dễ tiến hành

Mẫu phân bố đều và đại diện

Không cần biết chính xác danh sach quần thể nghiên cứu. Trong một số trờng hợp,

mặc dù khung mẫu không có sẵn hoặc không biết tổng số cá thể trong quần thể nghiên cứu,

nhng việc chọn mẫu hệ thông vẫn có thể tiến hành bằng cách xác định một quy luật phù hợp

trớc khi tiến hành chọn mẫu.

Ví dụ 1 : Để thu thập đợc số liệu về sẹo lao ở trẻ em trong một cộng đồng vùng nông thôn

khi không biết danh sách các hộ gia đình, ngời nghiên cứu có thể xác định một quy luật

chọn mẫu trớc thu thập số liệu nh sau:

- Hộ gia đình thứ nhất có thể là hộ nằm ở bên phải của Uỷ ban nhân dân xã hoặc Trạm y

tế xã

- Các hộ tiếp theo sẽ cách hộ vừa điều tra 5 hộ về bên trái



32

- Tất cả các trẻ em trong các hộ gia đình đợc chọn đều đợc kiểm tra sẹo lao cho đến khi

đủ số trẻ cần cho cuộc điều tra.

- Số hộ gia đình cần điều tra có thể đợc ớc đoán từ số trẻ trung bình trong một gia đình ở

cộng đồng này và số trẻ cần nghiên cứu (cỡ mẫu).

Ví dụ 2:

1) Tất cả các bệnh nhân đến khám vào ngày thứ t trong tuần sẽ đợc chọn vào mẫu. Bệnh

nhân đến khám ngày lẻ sẽ chọn vào nhóm 1, đến ngày chẵn chọn vào nhóm 2 để phục

vụ cho một thử nghiệm nào đó.

2) Các cá thể đứng thành một vòng tròn, sau đó đếm lần lợt theo số thứ tự: 1,2,3; rồi lặp lại

cho đến hết. Ngời đợc chọn đếm số 1 phải đợc chọn ngẫu nhiên. Các cá thể số 1 vào

nhóm 1; số 2 nhóm 2; số 3 nhóm3. Nh vậy ta đã có 3 nhóm đợc chọn một cách ngẫu

nhiên cho một thử nghiệm.

Nhợc điểm:

Khó khăn khi xây dựng khung mẫu

Phụ thuộc vào phân bố đặc trng nghiên cứu ở quần thể. Khoảng cách k có thể

trùng với một số quy luật nào đó của quần thể chọn mẫu.

2. 1.3. Mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling):

Là mẫu đạt đợc bởi việc phân chia các cá thể của quần thể nghiên cứu thành các

nhóm riêng rẽ đợc gọi là tầng và cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn sẽ đợc sử dụng trong mỗi

tầng.

Sơ đồ 3: Chọn mẫu phân tầng trong điều tra sử dụng dịch vụ y tế của các đối t ợng kinh tế

khác nhau của một cộng đồng.

Tất cả các

Hộ của

công đồng

A



Hộ T/B



Hộ giàu



Hộ nghèo



n1



n2



Mẫu đợc chọn từ các tầng khác nhau vào nghiên cứu

Các bớc:



n3



33

-



Phân chia quần thể nghiên cứu thành các tầng khác nhau dựa vào một hoặc vài đặc

điểm nào đó nh nhóm tuổi, giới. tầng lớp xã hội, dân tộc, kinh tế giàu nghèo. . giữa

các tầng không có sự chồng chéo.

Thực hiện việc chọn mẫu ngẫu nhiên đơn trong từng tầng.



Ưu điểm:

Mẫu đạt đợc từ mỗi tầng có tính đại diện và khái quát cao cho tầng đó

Số liệu thu thập thuận tiện hơn so với mẫu ngẫu nhiên

Khi sử dụng mẫu tỷ lệ, tầng có kích cỡ lớn hơn sẽ có nhiều cá thể đợc chọn vào mẫu

hơn. Khi đó cỡ mẫu cho một tầng i nào đó sẽ là:

ni = n.x .



Ni

N



Trong đó:

ni : Cỡ mẫu của tầng i

N : Cỡ mẫu của tất cả các tầng

NI : Dân số tầng i

N : Dân số của quần thể



Nhợc điểm:

Đòi hỏi phải có khung mẫu trong mỗi tầng của mỗi cá thể trong quần thể để gán số

ngẫu nhiên. Điều này khó thực hiện đợc trong thực tế.

2.1.4. Mẫu chùm (Cluster sạmpling):

Mẫu chùm là mẫu đạt đợc bởi việc lựa chọn ngẫu nhiên các cá thể gọi là chùm từ

nhiều chùm trong một quần thể nghiên cứu. Trong trờng hợp này, đơn vị mẫu là các chùm

không đồng nhát chứ không phải là các cá thể.

Các bớc

1) Xác định chùm: Chùm thờng đợc nhà nghiên cứu quy định. Quần thể thờng tập

hợp tự nhiên thành các chùm nh 1 làng, xã, trờng học, bệnh viện, khoa, phòng.

Chúng thờng có chung các đặc điểm. nhng kích thớc khác nhau. Từ những chùm

này ta lập danh mục của các đơn vị bậc một đó.

2) Lập danh sách tất cả các chùm và chọn một cách ngẫu nhiên đơn hay PPS. Có

thể dùng 2 cách chọn tiếp tuỳ ý của nhà nghiên cứu.

Cách 1: Chọn tất cả các cá thể trong các chùm đã chọn ở trên bao gồm vào mẫu

nghiên cứu. Theo cách này, đơn vị mẫu (samping unit) chính là các chùm đợc chọn, yếu tố

quan sát (observation element) lại là các cá thể trong chùm. Cách này đợc gọi là mẫu chùm

1 bậc và xác suất của một chùm đợc chọn vào mẫu bằng số chùm dự kiến chon chia cho

tổng số các chùm.

Cách 2: Liệt kê danh sách tất cả các cá thể trong các chùm đã chọn, sau đó áp dung

các phơng pháp chọn ngẫu nhiên đơn hay ngẫu nhiên hệ thống trong mỗi chùm để chọn ra

các cá thể vào mẫu. Trong trờng hợp này, đơn vị mẫu và đơn vị quan sát là trùng nhau.

Ưu điểm:

- Chi phí: rẻ hơn so với cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn.

- Dễ làm: khi nghiên cứu ở một quần thể lớn và khi tiến hành điều tra sẽ thuận tiện vì

các hộ thờng sống gần nhau.



34



Nhợc điểm:

- Tính đại diện của mẫu chùm và tính chính xác (precision) thấp hơn so với mẫu ngẫu

nhiên đơn.

- Muốn khắc phục đợc vấn đề này thì cỡ chùm càng nhỏ càng tốt, tuy nhiên chi phí lại

cao.

- Phân tích số liệu từ mẫu chùm thờng phức tạp hơn với so với các mẫu khác.

- Việc lựa chọn chùm vào mẫu nghiên cứu cũng khá phức tạp, đặc biệt là khi cỡ chùm

không đều nhau. trong trờng hợp này, ngời ta thờng áp dụng phơng pháp chọn chùm

theo phơng pháp PPS (sẽ đợc trình bày trong phần XXX)

2. 1.5. Mẫu nhiều giai đoạn (multistage sampling)

Là phơng pháp ghép nhiều kỹ thuật chọn mẫu trong cùng một nghiên cứu, có thể kết

hợp cả mẫu xác suất và mẫu không xác suất.

Trong trờng hợp phải nghiên cứu ở những quần thể quá lớn về dân số và địa d có

cấu trúc phức tạp cần phải áp dụng nhiều kỹ thuật chọn mẫu trong các giai đoạn khác nhau.

Một trong những mẫu nhiều giai đoạn là mẫu 2 bậc đợc tiến hành nh sau:

Sơ đồ 4: Giai đoạn 1 là chọn mẫu chùm, giai đoạn 2 là chọn mẫu ngẫu nhiên.



*Giai đoạn 1

(Bậc 1)



*Giai đoạn 2

(Bậc 2)

n1



n2



n3



n4



n5



1. Xác định chùm: Chùm thờng đợc nhà nghiên cứu quy định. Quần thể thờng tập

hợp tự nhiên thành các chùm nh làng, xã, trờng học, bệnh viện, khoa, phòng. Chúng thờng

có chung các đặc điểm. nhng kích thớc khác nhau. Từ những chùm này ta lập danh mục của

các đơn vị bậc một đó.

2. Chọn ngẫu nhiên : Trong mỗi đơn vị bậc 1 vừa đợc chọn, lập danh sách (hộ gia

đình hoặc các cá thể) rồi chọn ra đơn vị bậc 2 sao cho đủ cỡ mẫu cần nghiên cứu.

2.2. Mẫu không xác suất

2.2.1. Mẫu thuận tiện (convenience or accidental sampling)



35

Dựa trên cơ sở các cá thể nghiên cứu có sẵn khi thu thập số liệu (ví dụ: tất cả các

bệnh nhân đến khám trong ngày). Phơng pháp này không quan tâm đến sự lựa chọn ngẫu

nhiên hay không. Nó thờng đợc áp dụng trong các nghiên cứu lâm sàng, ít sử dụng trong

điều tra sức khoẻ cộng đồng.

2.2.2. Mẫu chỉ tiêu (quota sampling)

Là phơng pháp đảm bảo rằng một số nhất định các đơn vị mẫu từ các loại khác

nhau của quần thể nghiên cứu với các tính chất đặc trng sẽ có mặt trong mẫu. Nó gần giống

nh cách chọn mẫu tầng nhng không ngẫu nhiên. Ngời nghiên cứu đặt kế hoạch là sẽ chọn

bao nhiêu đối tợng cho mỗi tầng hoặc nhóm đối tợng và bằng cách chọn mẫu thuận tiện để

chọn cho đủ số lợng này từ mỗi tầng.

2.2.3 Mẫu có mục đích: (purposive sampling)

Ngời nghiên cứu đã xác định trớc các nhóm quan trọng trong quần thể để tiến hành

thu thập số liệu. Các nhóm khác nhau sẽ có tỷ lệ mẫu khác nhau. Đây là cách rất hay dùng

trong các điều tra thăm dò, phỏng vấn sâu để xác định vấn đề sức khoẻ của cộng đồng.



3. Công thức tính và cách tính cỡ mẫu trong nghiên cứu ngang mô tả.

3.1. Công thức tính cỡ mẫu

Có nhiều loại công thức tính cỡ mẫu tuỳ thuộc vào loại thiết kế nghiên cứu, cách chọn mẫu,

số nhóm nghiên cứu và các loại biến số quan sátTrong bài này chỉ trình bày thiết kế cỡ

mẫu cho một vài loại phổ biến nhất.

Công thức tính cỡ mấu cho nghiên cứu mô tả



n=



Z12 .



2



pq

e2



Trong đó:

n: là cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu phải có.

p: tỷ lệ (%) hiện mắc đợc ớc định ở mức cao nhất tại thời điểm nghiên cứu

q: 100-p

e: mức sai lệch mong muốn cho phép giữa tham số mẫu và quần thể.

Z(1- /2) : Hệ số giới hạn tin cậy, phụ thuộc vào mức ý nghĩa thống kê , nêu:

( = 0,01 ứng với giá trị của Z(1- /2 =1,64, với độ tin cậy 99%).

( = 0,05 ứng với giá trị của Z(1- /2 =1,96, với độ tin cậy 95%).

( = 0,1 ứng với giá trị của Z(1- /2 =2,58 với độ tin cậy 90%).

Ví dụ: nếu p = 40; e = 5; thì: q = 100 - 40 = 60;



36



n = 1,962



(40x60)

(5)



2



= 368,8 hay 369 ngời.



Để khắc phục nhợc điểm của việc chọn giá trị tuyệt đối e 2 đối với các bệnh có ớc lợng p

lớn, ngời ta sử dụng giá trị tơng đối . Khi đó công thức tính cỡ mẫu đợc viết nh sau:

n = Z2( 1- / 2 )



p.q

(.p)2



3. 2. Cỡ mẫu ớc tính cho một tỷ lệ trong nghiên cứu ngang mô tả

Cỡ mẫu nêu trên áp dụng cho các nghiên cứu ngang mô tả theo mẫu ngẫu nhiên đơn

và là cỡ mẫu tối thiểu hợp lý. (các nghiên cứu mô tả theo mẫu tầng hoặc mẫu chùm thì công

thức tính phơng sai lại khác và do đó công thức tính khoảng tin cậy cũng khác đi, và tất

nhiên việc tính cỡ mẫu mô tả cho các loại mẫu chùm, mẫu tầng phải tuân theo các công

thức tơng ứng). Cỡ mẫu cho nghiên cứu ngang mô tả áp dụng trong điều tra sức khoẻ cộng

đồng thờng là cỡ mâu cho các nghiên cứu ớc lợng tỷ lệ P3.3. Ước lợng cỡ mẫu cho một nghiên cứu tỷ lệ mắc:

Cỡ mẫu chính xác cho một nghiên cứu xác định tỷ lệ hiện mắc phụ thuộc vào tính

chính xác đòi hỏi phải đạt đợc và tỷ lệ hiện mắc của bệnh ta đang cần điều tra. Chẳng hạn,

bệnh Phong có tỷ lệ hiện mắc ở vào khoảng 1/100, hay 10/1000 dân chúng. Nếu lấy một

mẫu 100 ngời, chỉ có một trờng hợp mắc bệnh, và nếu không có trờng hợp nào thì điều ấy

cũng hợp lý. Do vậy, một mẫu bé nh thế cha chắc đã đa lại sự đánh giá chính xác về tỷ lệ

mắc bệnh Phong trong cộng đồng. Thậm chí ngay cả đến mẫu gồm 1000 dân chúng, thí số

bệnh nhân mong đợi phát hiện ra cũng chỉ là 10 trờng hợp.

Ngợc lại, đối với những bệnh trạng có tỷ lệ mắc phổ biến hơn, chẳn hạn nh bệnh

Giun đờng ruột với tỷ lệ mắc 30%, thì một mẫu nghiên cứu gồm 100-200 ngời là đủ đa lại

một ớc lợng tơng đối chính xác về tỷ lệ bệnh. Trờng hợp này nếu lấy mẫu lên đến 1000 ngời

thì không cần thiết.

Với một kỹ thuật chọn mẫu phù hợp, thì cỡ mẫu lớn sẽ đa lại kết quả càng gần với

các giá trị thực, tức là tỷ lệ mắc bệnh của quần thể mà từ đó chúng ta lấy ra một mẫu để

nghiên cứu. Tuy nhiên, cỡ mẫu nhỏ sẽ giúp ta tiết kiệm thời gian và giảm đợc chi phí. Hơn

nữa, trong cỡ mẫu nhỏ, ngời nghiên cứu dễ có điều kiện kiểm soát đợc chất lợng hoạt động

điều tra, do vậy lại tăng độ tin cậy của thông tin thu thập đợc. Vì thế trong một nghiên cứu

tỷ lệ hiện mắc, ngời ta cần xác định cỡ mẫu nhỏ nhất (tối thiểu) mà vẫn đa lại một ớc lợng

về tỷ lệ bệnh đạt độ chính xác mong muốn. Bảng dới đây trình bày các ví dụ về cỡ mẫu tối

thiểu ứng với các tỷ lệ mắc khác nhau và các giới hạn sai số mẫu cụ thể trong kết quả ớc lợng đợc.

Để sử dụng bảng này, trớc hết chọn một cột trong bảng ứng với tỷ lệ hiện mắc do

ta ớc lợng không vợt quá 50%. (nếu tỷ lệ bệnh đợc ớc lợng là trên 50%, thì ta lại chọn cột

giá trị tơng ứng với 100 trừ đi tỷ lệ ớc lợng đó). Sau đó chọn hàng thích hợp trong bảng tơng

ứng với giá trị của sai số chọn mẫu có thể chấp nhận trong tỷ lệ ớc lợng thu đợc.

Ví dụ: nếu ta nghi ngờ rằng tỷ lệ hiện mắc Sốt rét ở vào khoảng 20% đến 40% ở

một cộng đồng ta đang cần điều tra, và ta mong muốn là kết quả điều tra đợc sai khác

không quá 5% so với tỷ lệ mắc thực tồn tại trong cộng đồng đó, nhìn vào bảng, ta thấy cần

thiết phải tiến hành chọn một mẫu ngẫu nhiên tối thiểu 369 ngời.



37

Khi cuộc điều tra thực hiện xong, giả sử tỷ lệ mắc tính đợc là 32,5%, thì tỷ lệ hiện

mắc đích thực của cộng đồng mà từ đó mẫu nghiên cứu đợc chọn ra vào khoảng 32,5%

5% hay là giữa 27,5 và 37,5%.

Cỡ mẫu tối thiểu cho một nghiên cứu điều tra tỷ lệ hiện mắc xét theo các giá trị ớc

định khác nhau.

Giá trị ớc định tối đa cho tỷ lệ hiện mắc2

Sai số cho phép1

0,5%

1%

2%

5%

10%

15%



1%

1522

381

-



2,5%

3746

937

235

-



5%

7300

1825

457

73

-



10%

13830

3458

865

139

35

-



20%



30%



40%



50%



6147

1537

246

62

28



8068

2017

323

81

36



9220

2305

369

93

41



9604

2401

385

97

43



1. Sai số này đợc xác định ở khoảng ứng với hệ số tin cây 95%. Ví dụ, nếu tỷ lệ hiện

mắc tìm ra là 10% và cỡ mẫu lấy ra nghiên cứu là 139 thì chúng ta tin rằng 95% là

tỷ lệ hiện mắc thực trên quần thể nhận một giá trị đi từ 5% đến 15% (tức là 10%

5%). Nói chung ngời ta không thể chấp nhận một sai số chọn mẫu lớn hơn 5%

2. chọn giá trị ớc định cao nhất mà tỷ lệ hiện mắc có thể đạt đến.

Nếu tỷ lệ hiện mắc đợc ớc định cao hơn 50%, sử dụng 100 trừ đi tỷ lệ ớc định đó để

chọn cột tơng ứng.

Với những bệnh có tỷ lệ hiện mắc thấp, chẳng hạn bệnh phong tỷ lệ này là 1%-2%, thì

có thể chấp nhận sai số chọn mẫu ở mức giá trị 0,5%-1%. Vì nhìn vào bảng trên, ở mức giá

trị sai số chọn mẫu 1%, ứng với giá trị ớc định tối đa cho tỷ lệ hiện mắc 2,5%, cỡ mẫu cần

có ít nhất là 937 ngời. Nói cách khác, đối với một cuộc điều tra tỷ lệ hiện mắc phong ở

phạm vi một đơn vị huyện, muốn có đợc một kết quả nghiên cứu đạt mức độ đúng hợp lý,

cỡ mẫu tối thiểu phải từ 1000 trở lên.

3.4. Các yếu tố ảnh hơng đến cỡ mẫu nghiên cứu

Cỡ mẫu là bao nhiêu và các yếu tố ảnh hởng đến cỡ mẫu nghiên cứu phụ thuộc vào :

Loại thiết kế nghiên cứu

Phơng pháp chọn mẫu

Độ lớn của tham số cần nghiên cứu

Đặc tính biến thiên của tham số nghiên cứu

Mức độ sai lệch cho phép tham số quần thể và tham số mẫu

Kế hoạch phân tích số liệu

Khả năng thực thi

4 . Thực hành chọn mẫu 30 cụm ngẫu nhiên trong mô tả sức khoẻ cộng đồng (chọn

mẫu chùm theo phơng pháp PPS : Probability proportionate to size xác suất

tỷ lệ với cỡ mẫu của cộng đồng).

Đây là phơng pháp hay đợc áp dụng trong nghiên cứu sức khoẻ cộng đồng khi quần

thể nghiên cứu lớn và các cộng đồng có kích thớc không đều nhau. Ví dụ : Điều tra đánh

giá chơng trình tiêm chủng mở rộng (EPI)



38

Đặt vấn đề: Trong chơng trình tiêm chủng mở rộng, chúng ta không thể dễ dàng

kiểm tra đánh giá hàng ngàn vạn trẻ em ở nhiều cộng đồng lớn, vừa tốn thời gian và công

sức. Để đảm bảo độ tin cậy về thống kê, ngời ta khuyên rằng điều tra nên đợc tiến hành cho

tối thiểu 30 cụm. Phơng pháp điều tra theo 30 cụm một cách ngẫu nhiên sẽ vừa thuận tiện

khoa học, không tốn kém mà mang lại kết quả mong muốn. Lúc này các cộng đồng (huyện,

xã) có kích thớc lớn hơn sẽ có cơ hội lớn hơn để đợc chọn vào mẫu nghiên cứu.

Dới đây là các bớc theo phơng pháp PPS điều tra 30 cụm ngẫu nhiên tiến hành lựa

chọn các xã từ tỉnh mà các xã đó chứa các chùm cần thiết cho nghiên cứu và các hộ gia đình

vào từng chùm.

Các bớc

4.1.



Xác định khu vực nghiên cứu và xác định cụm nghiên cứu :

Ví dụ 1 : Tỉnh A có 22 xã và phờng thì các cụm điều tra nằm trong 22 xã phờng đó.

Từ số lợng 22 xã phờng, ta chọn một cách ngẫu nhiên ra 30 cụm mẫu đại diện cho 22 xã

của toàn tỉnh A.



4.2. Lập danh sách các xã ( phơng), và dân số từng xã phờng (cụm)

Bảng 1. Danh sách dân số trong huyện

STT

Tên xã

Dân số

Cộng dồn dân số

Cụm mẫu

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

1

Hơng Xuân

7738

7738

Cụm 1 và 2

2

Hơng Phú

5568

13306

Cụm 3

3

Tân Hội

4071

17377

Cụm 4

4

Khe Mo

6025

23402

Cụm 5 và cụm 6

5

Đồng Bẩm

5210

28612

6

Cây Thị

2764

31376

7

Hợp Tiến

5248

36624

8

Hoà Bình

2700

39324

9

Linh Sơn

7930

47254

10

Vân Lăng

3400

50654

11

Tân Long

4557

55211

12

Quang Sơn

2064

57275

13

Văn Hán

7434

64709

14

Cao Ngạn

6125

70834

15

Hơng Thanh

5385

76219

16

Hơng Hoà

8146

84365

17

Tống Phan

3985

88350

18

Phúc Tiên

3645

91995

19

Quyết Tiến

9441

101436

20

Trần Cao

3878

105314

21

La Tiến

5032

110346

22

Đoàn Đào

1234

111580

22

Tổng

111580



39

4.2. Tính dân số cộng dồn cột (4)

Bảng trên dân số cộng dồn = 111589 cá thể

4.3. Tính khoảng cách mẫu theo công thức:

Số cộng dồn dân số/ 30 cụm = Khoảng cách mẫu

Theo bảng trên ta có khoảng cách mẫu là :111580 : 30 = 3720

4.5. Chọn số ngẫu nhiên theo bảng số ngẫu nhiên và xác định cụm đầu tiên:

Chọn số ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng khoảng cách mẫu từ bảng số ngẫu nhiên. Số

này chỉ cụm thứ nhất:

Giả sử từ bảng số ngẫu nhiên ta tìm đợc số 3657. Số này chấp nhận đợc vì nhỏ hơn

khoảng cách mẫu.

Vậy theo bảng trên, cụm thứ nhất nằm trong xã Hơng Xuân có số thứ tự là 1 (so

sánh với số liệu trong cột cộng dồn dân số).

4.6. Để xác định cụm thứ hai, ta theo công thức:



Theo ví dụ1: bảng trên ta có:



Số ngẫu nhiên + Khoảng cách mẫu =

Cụm 2



Cụm 2 = 3720 + 3657 = 7377

Vậy cụm 2 vẫn nằm trong xã Hơng Xuân có số thứ tự là 1.

4.7. Để xác định cụm 3, theo công thức:



Số đã định cụm trớc + Khoảng cách mẫu

= Cụm 3

Theo ví dụ1: bảng trên ta có:

Cụm 3 = 7377 + : 3720 = 11097

Vậy cụm 3 nằm trong xã Hơng Phú có dân số nhỏ hơn xã Hơng Xuân và có số 2 trong cột

số thứ tự.

4.8. Để xác định cụm sau, ta vẫn theo công thức 4.7 ở trên và tìm đủ 30 cụm trong danh

sách.

(Xác định cụm tiếp theo sẽ thực hành trên lớp)



40

tài liệu học tập (Bài 6)

I.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

II.



Hành chính

Tên môn học:

Tên bài giảng:

Bài giảng:

Đối tợng học tập:

Thời gian:

Địa điểm giảng:

Họ tên giảng viên:



Dịch tễ học

Các kỹ thuật và công cụ thu thập thông tin

Thực hành

Y5 Đa khoa

2 tiết

Giảng đờng

Trần Văn Chí



Mục tiêu:



Sau khi hoàn thành bài học sinh viên có khả năng:

1. Trình bày đợc các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản

2. Trình bày đợc cách lựa chọn kỹ thuật thu thập thông tin phù hợp

3. Trình bày đợc các bớc xây dựng công cụ thu thông tin

4. Trình bày đợc các sai số và cách khống chế trong thu thập thông tin

III.



Nội dung:



Các kỹ thuật và công cụ thu thập thông tin cho phép ngời nghiên cứu thu thập một cách có

hệ thống những thông tin cần thiết phục vụ cho nghiên cứu

1. Các kỹ thuật thu thập thông tin

1.1. Định tính

1.1.1. Thu thập thông tin có sẵn.

1.1.1.1 Khái niệm

Là kỹ thuật sử dụng các thông tin đã đợc thu thập, đã công bố hay cha công bố song cha

đợc khai thác vào mục đích mà ngời nghiên cứu quan tâm

Nguồn thông tin:

o Từ cộng đồng

o Y tế cơ sở nhà nớc, t nhân.

o Bệnh viện, phòng khám đa khoa khu vực.

o Số liệu điều tra dân số.

o Th viện và các cơ sở lu trữ khác

Tiêu chuẩn của thông tin sẵn có

o Tính phù hợp của thông tin có sẵn với vấn đề nghiên cứu

o Yếu tố thời gian: mới, gần thời điểm điều tra

o Có thể so sánh, đối chiếu với thông tin từ phơng pháp thu thập khác

o Độ tin cậy của thông tin



41



1.1.1.2.Tìm kiếm thông tin có sẵn

Không có nguyên tắc nào hoàn toàn đúng trong tìm kiếm thông tin có sẵn, vì vậy ngời ta

đa ra những chỉ dẫn chung dựa trên hai câu hỏi là:

Những thông tin nào là cần thiết cho vấn đề nghiên cứu

Ai quan tâm đến các thông tin tơng tự hoặc ai đang làm công việc liên quan đến

thông tin này.

Ngoài ra, để có nguồn thông tin có sẵn có thể trao đổi với đồng nghiệp, bạn bè , nói

chuyện với bệnh nhân, phỏng vấn nhân viên cơ quan bộ phận quản lý, lu trữ hồ sơ. Việc tìm

kiếm và sử dụng một cách khôn ngoan các thông tin sẵn có giúp cho nhà nghiên cứu định hớng, khởi đầu cho việc thu thập thông tin khác cũng nh có thể rút ngắn hoặc đơn giản đi

một bớc các thông tin phải điều tra lại.

Ưu điểm của việc sử dụng thông tin có sẵn là việc thu thập không tốn kém. Tuy nhiên

đôi khi gặp phải các khó khăn trong việc tiếp cận tới các báo cáo hay sổ sách ghi chép cần

thiết và các thông tin này không phải lúc nào cũng đợc chọn vẹn và chính xác ở mức cần

thiết. Hạn chế khác của việc thu thập số liệu từ các thông tin có sẵn là đôi khi các thông tin

này bị lỗi thời, chẳng hạn nh các số liệu của điều tra dân số học. Đồng thời, các định nghĩa,

các phơng pháo ghi chép số liệu có thể khác nhau giữa các cơ sở y tế khác nhau và có thể

thay đổi theo thời gian. Vì vậy, nhà nghiên cứu nên kiểm tra những nguồn sai số hay lỗi có

thể có này trong khi sử dụng các số liệu có sẵn.

1.1.2. Quan sát

1.1.2.1. Khái niệm:

Quan sát là kỹ thuật đo lờng, ghi chép, ghi âm, chụp ảnh, mô tả những đặc điểm bình thờng hay bất thờng của sự vật, hiện tợng, hành vi thực tế của đối tợng trong hoàn cảnh tự

nhiên của nó.

Tuỳ theo vai trò ngời quan sát, ngời ta chia làm 2 loại là: Quan sát trực tiếp ( khi ngời

quan sát đứng ngoài cuộc) và quan sát tham gia ( khi ngời quan sát tham gia nh ngời trong

cuộc).

1.1.2.2. Quan sát trực tiếp: Đợc áp dụng trong các trờng hợp sau:

Phát hiện thông tin về:

- Sinh thái, mùa màng, sử dụng đất, thông tin đợc trình bày trên bản đồ, sơ đồ, đánh dấu

bản đồ.

- Cơ sở hạ tầng: đờng giao thông, nhà ở , cung cấp nớc....

- Cách thức chăm sóc trẻ em , ngời ốm, nuôi dỡng

- Khả năng tiếp cận các dịch vụ y tế và dịch vụ công cộng

Ngoài ra phối hợp với các kỹ thuật khác nh phỏng vấn sâu trong đánh giá thái độ, phản

ứng, thực hành qua thông tin quan sát đợc với lời nói của đối tợng.

1.1.2.3.



Quan sát tham gia: