Vì sao khâu này quyết định
Nếu mẫu không đại diện cho tổng thể bạn muốn nói tới, mọi kết luận suy rộng đều đáng ngờ — bất kể phương pháp phân tích tốt tới đâu. Đây là lý do phần chọn mẫu luôn bị hội đồng và người bình duyệt hỏi kỹ.
Các dạng sai lệch thường gặp
Sai lệch do chọn thuận tiện
Khảo sát sinh viên của chính lớp mình rồi kết luận cho toàn bộ sinh viên. Phỏng vấn những người dễ tiếp cận nhất. Rất phổ biến vì tiết kiệm công, và cũng rất dễ bị chỉ ra.
Phòng: nếu buộc phải chọn thuận tiện, hãy nói rõ và giới hạn phạm vi kết luận đúng bằng phạm vi mẫu.
Sai lệch do tự chọn tham gia
Chỉ những người quan tâm tới chủ đề mới trả lời khảo sát. Nếu bạn khảo sát về mức hài lòng, những người rất hài lòng và rất không hài lòng có xu hướng trả lời nhiều hơn nhóm ở giữa.
Phòng: đo tỷ lệ trả lời, so đặc điểm người trả lời với đặc điểm tổng thể nếu biết, và bàn về hướng lệch có thể xảy ra.
Sai lệch do sống sót
Chỉ nghiên cứu những đơn vị còn tồn tại tới thời điểm khảo sát. Nghiên cứu về doanh nghiệp thành công mà bỏ qua những doanh nghiệp đã đóng cửa sẽ cho kết luận sai về yếu tố thành công.
Phòng: hỏi rõ "những đơn vị nào đã biến mất khỏi khung mẫu, và vì sao".
Sai lệch do mất mẫu giữa chừng
Trong nghiên cứu theo dõi dọc, người bỏ cuộc thường không ngẫu nhiên — có thể là những người có kết quả kém nhất. Mất hai mươi phần trăm mẫu theo cách này đủ để đảo kết luận.
Phòng: ghi lại số bỏ cuộc và lý do, so đặc điểm nhóm bỏ với nhóm ở lại, và bàn về ảnh hưởng.
Sai lệch do khung mẫu thiếu
Danh sách bạn chọn mẫu từ đó không bao phủ hết tổng thể. Khảo sát qua một nền tảng trực tuyến thì bỏ sót người không dùng nền tảng đó — và nhóm bị bỏ sót thường có đặc điểm khác biệt hệ thống.
Phòng: mô tả rõ khung mẫu trong phần phương pháp, và nêu ai bị bỏ ngoài.
Cách kiểm trước khi thu thập
- Viết ra tổng thể bạn muốn nói tới, thật cụ thể.
- Viết ra khung mẫu bạn sẽ dùng để chọn.
- Liệt kê ai nằm trong tổng thể nhưng không nằm trong khung mẫu.
- Với mỗi nhóm bị bỏ sót, hỏi: họ có khác biệt hệ thống ở biến bạn quan tâm không?
- Nếu có, tìm cách bổ sung hoặc thu hẹp phạm vi kết luận.
Bài tập này mất một buổi và ngăn được loại lỗi không sửa được về sau.
Khi đã lỡ có mẫu lệch
Có vài kỹ thuật điều chỉnh, ví dụ dùng trọng số theo đặc điểm đã biết của tổng thể. Nhưng chúng chỉ điều chỉnh được theo những biến bạn quan sát được, và không thể xử lý sai lệch theo biến không quan sát được.
Vì vậy cách trung thực nhất thường là: điều chỉnh những gì điều chỉnh được, nêu rõ hạn chế còn lại, và thu hẹp phạm vi kết luận cho đúng với những gì dữ liệu đỡ được. Một kết luận hẹp mà đúng có giá trị hơn nhiều so với một kết luận rộng mà không ai tin.
Lưu ý: quy chế tuyển sinh, đào tạo và quy định về văn bằng do cơ quan quản lý nhà nước và từng cơ sở đào tạo ban hành, có thay đổi theo thời gian. Bài viết mô tả cách làm thường gặp; trước khi ra quyết định, hãy đọc thông báo hiện hành của chính trường bạn quan tâm và hỏi phòng đào tạo.
