Khái niệm
Probability Sampling, hay phương pháp lấy mẫu dựa theo xác suất, là một phương pháp chọn mẫu, trong đó các cá nhân trong cùng một nhóm/cộng đồng đều có cùng cơ hội (cùng xác suất) để được chọn làm mẫu nghiên cứu. Cách tiếp cận này nhằm đảm bảo mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao cho toàn bộ nhóm/cộng đồng, giúp chúng ta đưa ra các kết luận nghiên cứu tin cậy khi ứng dụng vào nhóm/quần thể đó.
Phân loại kỹ thuật
- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple Random Sampling): cơ hội mỗi cá nhân trong nhóm/cộng đồng được chọn làm mẫu nghiên cứu là như nhau
- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên có hệ thống (Systematic Random Sampling): chọn mẫu nghiên cứu dựa trên việc sắp xếp danh sách mẫu và đánh số, sau đó chọn mẫu theo một khoảng cách nhất định
- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling): chia mẫu thành các lớp (strata) dựa trên một số đặc điểm, sau đó chọn mẫu ngẫu nhiên từ mỗi lớp
- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên theo cụm/khối (Cluster Random Sampling): chia mẫu thành các cụm/khối, chọn ngẫu nhiên một số cụm/khối, sau đó thu thập dữ liệu từ tất cả các mẫu trong các cụm/khối đã chọn
Ưu điểm
- Mẫu đảm bảo tính đại diện cao: giúp các kết luận nghiên cứu có độ tin cậy cao, mang ý nghĩa thống kê về mặt khoa học
- Về mặt thống kê: việc lấy mẫu dựa theo xác suất sỗ liệu giúp giảm độ lệch chuẩn và sai số
Nhược điểm
- Tốn kém và mất thời gian khi thu thập dữ liệu trên các quần thể lớn, có độ phân tán cao
- Cần có đủ dữ liệu khách thể trong nhóm/cộng đồng để lựa chọn lấy mẫu
Ứng dụng trong UX Research
Tùy vào từng quy mô và định hướng nghiên cứu, nhóm nghiên cứu có thể chọn lựa một (hoặc nhiều) phương pháp chọn mẫu dựa theo xác suất số liệu. Mỗi phương pháp sẽ có ưu điểm và nhược điểm riêng để phù hợp với từng loại dự án nghiên cứu.
