Cách tính cụ thể phụ thuộc thiết kế và phép kiểm định — hãy làm việc với người có chuyên môn thống kê ở giai đoạn thiết kế, không sau khi đã thu dữ liệu.
"Bao nhiêu mẫu thì đủ" là câu hỏi được đặt nhiều nhất và cũng là câu trả lời sai nhiều nhất — vì nó thường được hỏi như một con số độc lập, trong khi nó là kết quả của những lựa chọn khác.
Với nghiên cứu định lượng: cỡ mẫu phụ thuộc bốn thứ
Mức khác biệt bạn muốn phát hiện. Đây là yếu tố quan trọng nhất và hay bị bỏ. Phát hiện một khác biệt lớn cần ít mẫu; phát hiện một khác biệt nhỏ cần rất nhiều.
Và mức này phải do bạn quyết định dựa trên ý nghĩa thực tiễn: khác biệt nhỏ tới mức nào thì vẫn đáng quan tâm trong lĩnh vực của bạn? Đây là câu hỏi chuyên môn, không phải câu hỏi thống kê.
Mức biến thiên trong dân số. Dữ liệu càng phân tán càng cần nhiều mẫu. Lấy từ các nghiên cứu trước hoặc từ một nghiên cứu thí điểm.
Mức chắc chắn bạn muốn — thường được đặt theo quy ước của lĩnh vực.
Thiết kế và phép kiểm định bạn sẽ dùng. So sánh hai nhóm cần khác so với phân tích nhiều biến.
Điểm quan trọng: không thể tính cỡ mẫu mà chưa quyết định sẽ phân tích thế nào. Nếu bạn chưa biết mình sẽ dùng phép kiểm định nào, đó là việc cần làm trước.
Hệ quả thực tế: tính rồi mới quyết có làm được không
Khi tính ra con số, ba tình huống:
Con số trong tầm. Tiếp tục theo kế hoạch.
Con số vượt xa khả năng. Đây là thông tin quan trọng, và nó cần được xử lý ở bước thiết kế chứ không bỏ qua. Bốn cách: thu hẹp câu hỏi; đổi sang một thiết kế cần ít mẫu hơn; chuyển sang hướng định tính nếu câu hỏi cho phép; hoặc chấp nhận làm nghiên cứu thí điểm và nói rõ đó là thí điểm.
Con số nhỏ đến mức đáng nghi. Kiểm lại các giả định — thường là do đặt mức khác biệt cần phát hiện quá lớn.
Điều không nên làm: thu số mẫu lấy được rồi tìm phép phân tích nào cho ra kết quả có ý nghĩa. Đây là cách làm bị phản biện phát hiện và nó cũng không cho kết luận đáng tin.
Với nghiên cứu định tính: nguyên tắc khác hẳn
Mục tiêu không phải đại diện cho dân số nên không có phép tính cỡ mẫu tương ứng.
Ba nguyên tắc thay thế:
Chọn có chủ ý. Bạn chọn người tham gia vì họ ở vị trí trả lời được câu hỏi của bạn, không chọn ngẫu nhiên.
Đa dạng các trường hợp. Một mẫu mười hai người ở các hoàn cảnh khác nhau cho nhiều thông tin hơn ba mươi người giống nhau.
Thu tới khi không còn thông tin mới. Nguyên tắc thường dùng: tiếp tục cho tới khi các cuộc phỏng vấn gần nhất không còn mang lại chủ đề mới. Điều này nghĩa là bạn phân tích song song với việc thu, không thu hết rồi mới phân tích.
Trong đề cương, nên nêu một khoảng dự kiến kèm nguyên tắc dừng, thay vì một con số cố định.
Chọn mẫu thế nào quan trọng hơn mẫu lớn bao nhiêu
Đây là điều bị hiểu sai nhiều nhất.
Một nghìn phiếu thu từ những người tự nguyện trả lời trên mạng yếu hơn hai trăm phiếu từ mẫu được chọn có phương pháp — vì nhóm thứ nhất chỉ nói về những người chọn trả lời, và họ khác với dân số ở những cách bạn không đo được.
Hệ quả: trong đề cương, phần cách chọn mẫu quan trọng hơn phần con số. Và trong bài, phải mô tả rõ cách chọn cùng với tỉ lệ trả lời.
Khi không đạt cỡ mẫu dự kiến
Chuyện này xảy ra thường xuyên. Ba việc nên làm, và không việc nào là che:
Báo cáo con số thật kèm lý do không đạt.
Nêu hệ quả trong phần hạn chế: với cỡ mẫu này, nghiên cứu không phát hiện được khác biệt nhỏ hơn mức nào. Câu này cụ thể và nó cho người đọc biết đúng giới hạn.
Điều chỉnh mức khẳng định của kết luận. Không kết luận "không có khác biệt" khi thực tế là "không phát hiện được khác biệt với cỡ mẫu này" — hai câu này khác nhau hoàn toàn và đây là lỗi phổ biến.
Một nghiên cứu cỡ mẫu nhỏ được báo cáo trung thực có giá trị; một nghiên cứu cỡ mẫu nhỏ với kết luận vượt quá dữ liệu thì không.
Ba nhầm lẫn phổ biến
Cỡ mẫu tính theo tỉ lệ phần trăm của dân số. Không đúng: với dân số lớn, cỡ mẫu cần thiết gần như không phụ thuộc quy mô dân số.
Cỡ mẫu tổng đủ nhưng nhóm nhỏ không đủ. Nếu bạn định so sánh các nhóm, cỡ mẫu phải đủ cho nhóm nhỏ nhất, không chỉ cho tổng.
Quên tính tỉ lệ không trả lời và tỉ lệ dữ liệu không dùng được. Nếu cần hai trăm mẫu dùng được và tỉ lệ trả lời dự kiến là sáu mươi phần trăm, bạn phải tiếp cận nhiều hơn đáng kể.
Nhầm lẫn thứ ba làm nhiều nghiên cứu thiếu mẫu ở phút cuối, khi không còn thời gian thu thêm.
Việc nên làm ở bước đề cương
Viết phần cỡ mẫu gồm bốn dòng: mức khác biệt muốn phát hiện và vì sao mức đó đáng quan tâm; cỡ mẫu tính ra; số cần tiếp cận sau khi tính tỉ lệ không trả lời; và phương án nếu không đạt.
Bốn dòng này là phần người phản biện đề cương đọc kỹ nhất, và việc có sẵn phương án dự phòng cho thấy bạn đã nghĩ tới khả năng thực tế.
Cỡ mẫu phụ thuộc gì?
Mức khác biệt bạn muốn phát hiện, mức biến thiên trong dân số, mức chắc chắn mong muốn, và thiết kế cùng phép kiểm định sẽ dùng.
Nghiên cứu định tính tính cỡ mẫu thế nào?
Không có phép tính tương ứng; dùng chọn mẫu có chủ ý, đa dạng trường hợp, và thu tới khi không còn chủ đề mới — nghĩa là phân tích song song với thu.
Mẫu lớn có tốt hơn không?
Cách chọn mẫu quan trọng hơn kích thước: một nghìn phiếu từ người tự nguyện trả lời trên mạng yếu hơn hai trăm phiếu từ mẫu chọn có phương pháp.
Không đạt cỡ mẫu dự kiến thì sao?
Báo cáo con số thật kèm lý do, nêu rõ nghiên cứu không phát hiện được khác biệt nhỏ hơn mức nào, và không kết luận không có khác biệt.
