Luận văn thạc sĩ ứng dụng phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Luận văn thạc sĩ phân tích ứng dụng phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi, cung cấp kiến thức và giải pháp hiệu quả cho ngành.

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Chăn Nuôi
• Đề tài: Phương Pháp Chọn Mẫu Trong Điều Tra Chăn Nuôi
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sỹ
• Năm xuất bản: 2007
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG I: MỘT SỐ VẤN ĐỀ LÝ LUẬN VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU
• 1.1. MỘT SỐ KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA DÙNG TRONG ĐIỀU TRA CHỌN MẪU
• 1.2. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA ĐIỀU TRA CHỌN MẪU SO VỚI ĐIỀU TRA TOÀN BỘ

Tóm tắt

I. Tổng quan về phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi là một phần quan trọng trong nghiên cứu và thu thập dữ liệu. Việc chọn mẫu đúng cách giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin thu thập được. Trong bối cảnh ngành chăn nuôi ngày càng phát triển, việc áp dụng các phương pháp chọn mẫu hiện đại trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

1.1. Định nghĩa và vai trò của chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Chọn mẫu là quá trình lựa chọn một tập hợp các đơn vị từ tổng thể để thu thập thông tin. Trong điều tra chăn nuôi, việc chọn mẫu giúp đại diện cho toàn bộ đàn gia súc, từ đó đưa ra các kết luận chính xác về tình hình chăn nuôi.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng phương pháp chọn mẫu

Việc áp dụng phương pháp chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao tính chính xác của dữ liệu thu thập. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ngân sách hạn hẹp cho các cuộc điều tra chăn nuôi.

II. Các thách thức trong việc chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Mặc dù phương pháp chọn mẫu mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập được.

2.1. Khó khăn trong việc xác định tổng thể

Một trong những thách thức lớn nhất là xác định tổng thể cho cuộc điều tra. Trong ngành chăn nuôi, tổng thể có thể rất đa dạng và khó xác định, dẫn đến việc chọn mẫu không chính xác.

2.2. Tính đại diện của mẫu

Đảm bảo rằng mẫu được chọn có tính đại diện cho tổng thể là một thách thức lớn. Nếu mẫu không đại diện, kết quả thu được sẽ không phản ánh đúng thực trạng của ngành chăn nuôi.

III. Phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi Hướng dẫn chi tiết

Có nhiều phương pháp chọn mẫu khác nhau có thể áp dụng trong điều tra chăn nuôi. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên là một trong những phương pháp phổ biến nhất. Nó đảm bảo rằng mỗi đơn vị trong tổng thể có cơ hội như nhau để được chọn, từ đó tăng tính chính xác của dữ liệu.

3.2. Phương pháp chọn mẫu phân tầng

Phương pháp chọn mẫu phân tầng chia tổng thể thành các nhóm (tầng) và chọn mẫu từ mỗi tầng. Phương pháp này giúp đảm bảo rằng các đặc điểm quan trọng của tổng thể được phản ánh trong mẫu.

3.3. Phương pháp chọn mẫu hệ thống

Phương pháp chọn mẫu hệ thống là phương pháp chọn mẫu theo một quy tắc nhất định, chẳng hạn như chọn mỗi n đơn vị. Phương pháp này đơn giản và dễ thực hiện, nhưng cần cẩn thận để tránh sai lệch.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Việc áp dụng các phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc chọn mẫu đúng cách có thể cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu thu thập được.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các cuộc điều tra

Nhiều cuộc điều tra đã chứng minh rằng việc áp dụng phương pháp chọn mẫu hợp lý giúp thu thập thông tin chính xác về tình hình chăn nuôi, từ đó hỗ trợ các quyết định chính sách hiệu quả.

4.2. Tác động đến chính sách chăn nuôi

Dữ liệu thu thập từ các cuộc điều tra chọn mẫu đã giúp các nhà quản lý đưa ra các chính sách khuyến khích và phát triển ngành chăn nuôi một cách hợp lý và hiệu quả.

V. Kết luận và tương lai của phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi

Phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy. Tương lai của phương pháp này sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến quy trình chọn mẫu.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ trong chọn mẫu

Công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn có thể cải thiện đáng kể quy trình chọn mẫu, giúp thu thập dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu liên tục

Nghiên cứu liên tục về phương pháp chọn mẫu sẽ giúp cải thiện quy trình và đảm bảo rằng các phương pháp này luôn phù hợp với thực tiễn chăn nuôi hiện đại.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Công cuộc chuyển đổi từ nền kinh tế kế hoạch hóa tập trung sang nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa tại Việt Nam đã làm thay đổi căn bản cơ chế thu thập thông tin thống kê. Trong thời kỳ bao cấp, khu vực kinh tế quốc doanh chiếm tỷ trọng chi phối, dữ liệu chủ yếu được tổng hợp thông qua chế độ báo cáo thống kê định kỳ. Khi nền kinh tế phát triển nhiều thành phần, yêu cầu đặt ra đối với ngành Thống kê là phải cải tiến phương pháp thu thập số liệu nhằm bảo đảm tính chính xác, đầy đủ, kịp thời, đồng thời tối ưu hóa chi phí thu thập và xử lý dữ liệu.

Trong cơ cấu kinh tế quốc dân thời kỳ này, nông nghiệp giữ vai trò quan trọng, tạo tiền đề cho quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa. Theo số liệu từ cuộc Tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp và thủy sản năm 2001, trong tổng thu của ngành nông nghiệp, trồng trọt chiếm 68,53% và chăn nuôi chiếm 29,75%. Mặc dù chăn nuôi chiếm tỷ trọng thấp hơn trồng trọt, sản phẩm chăn nuôi có vai trò thiết yếu đối với đời sống nhân dân. Do đó, việc thu thập thông tin chính xác về ngành chăn nuôi là cơ sở để hoạch định chính sách đầu tư và phát triển phù hợp.

Tuy nhiên, đặc thù ngành chăn nuôi tại Việt Nam là hộ chăn nuôi cá thể chiếm tới 80%. Trong điều kiện nguồn kinh phí hạn chế, việc tiến hành điều tra toàn bộ gặp nhiều trở ngại. Thực tế công tác thống kê chăn nuôi định kỳ thời điểm đó chủ yếu sử dụng các phương pháp chọn mẫu không ngẫu nhiên (chọn mẫu có chủ đích, phi ngẫu nhiên), mang nặng tính chủ quan, không lượng hóa được sai số chọn mẫu cũng như độ tin cậy của các ước lượng suy rộng. Việc thiếu vắng các cuộc điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên có cơ sở khoa học dẫn đến kết quả thống kê đôi khi chưa phản ánh đúng thực trạng sản xuất.

Xuất phát từ khoảng trống thực tiễn và lý luận đó, luận án tiến sĩ kinh tế của tác giả Hà Văn Sơn tập trung giải quyết các mục tiêu sau:

1. Hệ thống hóa các vấn đề lý luận về lý thuyết điều tra chọn mẫu, phân tích ưu điểm, nhược điểm và điều kiện áp dụng của từng phương pháp chọn mẫu xác suất.
2. Khảo sát thực trạng, chỉ ra các nguyên nhân khiến phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên ít được áp dụng trong điều tra chăn nuôi tại Việt Nam.
3. Thiết kế và triển khai thực nghiệm một cuộc điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên hoàn chỉnh đối với đàn heo tại hộ gia đình trên hai địa bàn cụ thể, thực hiện đầy đủ các bước từ lập phương án, thiết kế dàn mẫu, thu thập dữ liệu, kiểm định phân phối chuẩn của mẫu bằng kiểm định $\chi^2$, đến tính toán sai số và suy rộng kết quả cho tổng thể.
4. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị kỹ thuật nhằm cải tiến phương pháp điều tra thống kê chăn nuôi định kỳ hàng năm.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Việc ứng dụng các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên trong điều tra thống kê chăn nuôi.
• Phạm vi nghiên cứu: Tập trung vào điều tra đàn gia súc ở phạm vi hộ gia đình, cụ thể là điều tra số lượng heo tại các hộ gia đình thuộc Thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Tây Ninh. Căn cứ lựa chọn đối tượng khảo sát dựa trên cơ cấu ngành: theo Tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp và thủy sản năm 2001, thu từ chăn nuôi gia súc (trâu, bò, heo) chiếm 67,87% tổng thu chăn nuôi; trong đó thu từ chăn nuôi heo chiếm tỷ trọng lớn nhất với 76,82%, chăn nuôi bò chiếm 9,49% và chăn nuôi trâu chiếm 4,4%. Các nguyên lý áp dụng cho điều tra đàn heo có thể mở rộng tương tự cho các loại gia súc khác.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án cho thấy số lượng công trình nghiên cứu chuyên sâu về ứng dụng phương pháp chọn mẫu trong điều tra chăn nuôi tại Việt Nam còn hạn chế. Các tài liệu được tác giả điểm luận bao gồm:

• Nhóm bài báo khoa học chuyên ngành:

  • Tác giả Nguyễn Hòa Bình (2004) với bài viết "Một số ý kiến về nghiên cứu cải tiến hệ thống chỉ tiêu thống kê và phương án điều tra chăn nuôi", đăng trên Tạp chí Thông tin Khoa học Thống kê, số 6/2004.
  • Tác giả TS. Phùng Chí Hiền (2004) với bài viết "Một số ý kiến về hệ thống chỉ tiêu thống kê chăn nuôi và phương pháp thu thập số liệu chăn nuôi ở nước ta", đăng trên Tạp chí Thông tin Khoa học Thống kê, số 3/2004. Các bài báo này chủ yếu bàn luận về mặt chỉ tiêu và kiến nghị định hướng cải tiến phương pháp thu thập số liệu chăn nuôi.

• Nhóm luận án nghiên cứu về phương pháp chọn mẫu trong kinh tế:

  • Luận án Phó tiến sĩ khoa học của Tô Phi Phượng (1983) với đề tài "Điều tra chọn mẫu và sự vận dụng trong thống kê Việt Nam", trình bày lịch sử phát triển của phương pháp chọn mẫu, tóm lược quá trình vận dụng trong ngành Thống kê Việt Nam và định hướng hoàn thiện về mặt lý luận.
  • Luận án Phó tiến sĩ khoa học kinh tế của Lê Thị Thanh Loan (1992) với đề tài "Ứng dụng phương pháp điều tra chọn mẫu trong nghiên cứu kinh tế", tập trung vào cơ sở toán học của chọn mẫu, phân loại các cuộc điều tra chọn mẫu và quy trình thực hiện điều tra mẫu trong kinh tế.

• Vị trí và đóng góp của luận án: Bên cạnh các bài báo chuyên ngành và việc tham gia biên soạn chương Điều tra chọn mẫu trong Giáo trình Lý thuyết Thống kê, tác giả Hà Văn Sơn xác định khoảng trống nghiên cứu: các công trình trước đây chủ yếu dừng lại ở khung lý thuyết chung hoặc bàn về chỉ tiêu, chưa xây dựng được một mô hình ứng dụng mẫu hoàn chỉnh, mang tính thực nghiệm cụ thể cho ngành chăn nuôi. Luận án lựa chọn giải quyết vấn đề hệ thống hóa lý thuyết chọn mẫu gắn liền với việc triển khai thực tế một cuộc điều tra mẫu ngẫu nhiên từ khâu lập dàn mẫu, thu thập dữ liệu, xử lý sai số cho đến kiểm định giả thiết phân phối chuẩn bằng phương pháp $\chi^2$, làm căn cứ thực tiễn cho các đơn vị thống kê tham khảo.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Luận án vận dụng nền tảng lý thuyết xác suất và thống kê toán để giải thích mối quan hệ giữa tổng thể và mẫu. Cơ sở khoa học xác lập rằng các tham số của tổng thể (trung bình $\mu$, phương sai $\sigma_Y^2$, tỷ lệ $p$) là những đại lượng khách quan chưa biết nhưng có thể ước lượng thông qua các tham số mẫu ngẫu nhiên ($\bar{y}, s^2, \hat{p}$) với độ chính xác và độ tin cậy xác định.

Hệ thống ký hiệu thống kê trong luận án được chuẩn hóa theo các giáo trình thống kê và xác suất hiện đại:

• Sai số trung bình chọn mẫu: ký hiệu là $\sigma_{\bar{y}}$ (hoặc $s_{\bar{y}}$), thay cho ký hiệu cũ $\mu$.
• Trung bình tổng thể: ký hiệu là $\mu$, thay cho ký hiệu cũ $\bar{Y}$.
• Trung bình mẫu: ký hiệu là $\bar{y}$, thay cho ký hiệu cũ $\tilde{y}$.
• Hệ số tin cậy theo phân phối chuẩn: ký hiệu là $z$, thay cho ký hiệu cũ $t$.

Đại lượng	Tổng thể ($N$ đơn vị)	Mẫu ($n$ đơn vị)	Ký hiệu ước lượng
Tổng số	$Y = \sum_{i=1}^N y_i$	$y = \sum_{i=1}^n y_i$	$\hat{Y} = N\bar{y}$
Trung bình	$\mu = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N y_i$	$\bar{y} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n y_i$	$\hat{\mu} = \bar{y}$
Phương sai	$\sigma_Y^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \mu)^2$	$\hat{s}y^2 = \frac{1}{n}\sum{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2$	$s_y^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2$
Tỷ lệ	$p = \frac{M}{N}$	$\hat{p} = \frac{m}{n}$	$\hat{p}$

Phương pháp nghiên cứu thực tế

• Phương pháp luận: Dựa trên quan điểm duy vật biện chứng, kết hợp các phương pháp toán học, lý thuyết chọn mẫu thống kê và các mô hình phân tích định lượng.
• Phương pháp chọn mẫu xác suất: Phân tích và so sánh các sơ đồ chọn mẫu: chọn mẫu ngẫu nhiên đơn thuần, chọn mẫu phân tổ, chọn mẫu theo khối (chùm), chọn mẫu nhiều giai đoạn, chọn mẫu theo xác suất tỷ lệ với quy mô (PPS - sử dụng phương pháp tổng tích lũy hoặc phương pháp Lahiri).
• Phương pháp ước lượng: Bao gồm ước lượng trực tiếp (ước lượng điểm, ước lượng khoảng) và ước lượng gián tiếp (ước lượng tỷ lệ, ước lượng hồi quy, ước lượng sai phân).
• Kỹ thuật kiểm định thống kê: Sử dụng kiểm định Chi bình phương ($\chi^2$) để kiểm định quy luật phân phối chuẩn của dữ liệu mẫu trước khi thực hiện các phép suy rộng thống kê ra toàn bộ tổng thể.
• Công cụ tin học: Sử dụng phần mềm Microsoft Excel và SPSS để nhập liệu, xử lý dữ liệu thực nghiệm và tính toán các bảng phân tích phương sai (ANOVA).

Nguồn dữ liệu

• Dữ liệu sơ cấp: Thu thập từ cuộc điều tra chọn mẫu thực nghiệm về tình hình chăn nuôi heo tại các hộ gia đình thuộc Thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Tây Ninh.
• Dữ liệu thứ cấp: Dữ liệu thống kê nông nghiệp định kỳ từ Phòng Nông nghiệp thuộc Cục Thống kê Thành phố Hồ Chí Minh và Cục Thống kê tỉnh Tây Ninh; Niên giám Thống kê; số liệu Tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp và thủy sản năm 2001; các ấn phẩm chuyên ngành như Tạp chí Con số và Sự kiện, Tạp chí Thông tin Khoa học Thống kê.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Một số vấn đề lý luận về điều tra chọn mẫu

Chương I tập trung hệ thống hóa cơ sở lý thuyết của phương pháp điều tra chọn mẫu trong thống kê kinh tế xã hội, gồm các nội dung trọng tâm:

1. Khái niệm và vị trí của điều tra chọn mẫu

Tác giả phân định hai hình thức thu thập tài liệu ban đầu của ngành Thống kê: Báo cáo thống kê định kỳ (áp dụng cho khối kinh tế nhà nước) và Điều tra chuyên môn (áp dụng cho các đối tượng còn lại). Điều tra chuyên môn được chia thành điều tra toàn bộ và điều tra không toàn bộ (gồm điều tra chọn mẫu, điều tra trọng điểm, điều tra chuyên đề).

Điều tra chọn mẫu là loại điều tra không toàn bộ, chỉ tiến hành thu thập thông tin trên một số đơn vị được chọn ra theo nguyên tắc ngẫu nhiên, sau đó tính toán và suy rộng kết quả cho toàn bộ tổng thể. Bốn ưu điểm chính của điều tra chọn mẫu so với điều tra toàn bộ bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí, nhân lực và vật lực do quy mô điều tra nhỏ.
• Nâng cao tính chính xác và đầy đủ của thông tin, giảm thiểu sai số phi chọn mẫu nhờ đội ngũ điều tra viên được đào tạo chuyên sâu và công tác giám sát chặt chẽ.
• Khả năng mở rộng nội dung điều tra với nhiều chỉ tiêu chi tiết.
• Rút ngắn thời gian thu thập và tổng hợp số liệu, bảo đảm tính kịp thời.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, điều tra chọn mẫu không thay thế hoàn toàn điều tra toàn bộ. Điều tra toàn bộ vẫn cần thiết đối với các chỉ tiêu quản lý vĩ mô cốt lõi (như Tổng điều tra dân số, Tổng điều tra nông nghiệp) và cung cấp thông tin tiên nghiệm để lập dàn chọn mẫu.

2. Mối liên hệ giữa tổng thể và mẫu

Về mặt lý thuyết, từ tổng thể $N$ phần tử chọn mẫu kích thước $n$:

• Chọn có hoàn lại: tạo ra $N^n$ mẫu khác nhau.
• Chọn không hoàn lại: tạo ra $C_N^n = \frac{N!}{n!(N-n)!}$ mẫu khác nhau.

Kỳ vọng và phương sai của các tham số mẫu ngẫu nhiên:

• Kỳ vọng toán của trung bình mẫu: $E(\bar{Y}) = \mu$.
• Phương sai của trung bình mẫu:
  • Trường hợp chọn có hoàn lại: $\text{Var}(\bar{Y}) = \frac{\sigma_Y^2}{n}$.
  • Trường hợp chọn không hoàn lại: $\text{Var}(\bar{Y}) = \frac{\sigma_Y^2}{n} \left(\frac{N-n}{N-1}\right) \approx \frac{\sigma_Y^2}{n} \left(1 - \frac{n}{N}\right)$.
• Kỳ vọng của tỷ lệ mẫu: $E(\hat{P}) = p$. Phương sai của tỷ lệ mẫu trong chọn không hoàn lại: $\text{Var}(\hat{P}) = \frac{pq}{n} \left(1 - \frac{n}{N}\right)$ với $q = 1 - p$.
• Kỳ vọng của phương sai mẫu chưa hiệu chỉnh: $E(\hat{S}_y^2) = \frac{n-1}{n}\sigma_Y^2$ (chọn có hoàn lại) và $E(\hat{S}_y^2) = \frac{n-1}{n} \frac{N}{N-1}\sigma_Y^2$ (chọn không hoàn lại). Do đó, phương sai mẫu hiệu chỉnh $s^2 = \frac{1}{n-1}\sum (y_i - \bar{y})^2$ là ước lượng không chệch của $\sigma_Y^2$.

Quy luật phân phối của trung bình mẫu $\bar{Y}$:

• Khi $n \ge 30$, $\sigma_Y^2$ đã biết: $\bar{Y} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma_Y^2}{n}\right)$.
• Khi $n \ge 30$, $\sigma_Y^2$ chưa biết: thay thế bằng $s^2$, $\bar{Y} \sim N\left(\mu, \frac{s^2}{n}\right)$.
• Khi $n < 30$, tổng thể có phân phối chuẩn, $\sigma_Y^2$ chưa biết: biến đổi $T_{n-1} = \frac{\bar{Y} - \mu}{s / \sqrt{n}}$ tuân theo phân phối Student với $n-1$ bậc tự do.

3. Sai số trong điều tra chọn mẫu

Luận án phân loại sai số thành:

• Sai số phi chọn mẫu: Phát sinh do khai báo sai, ghi chép nhầm lẫn, tỷ lệ không trả lời cao hoặc dụng cụ đo lường không chính xác; xuất hiện ở cả điều tra toàn bộ và điều tra chọn mẫu.
• Sai số chọn mẫu: Phát sinh do tính đại diện của mẫu, là độ lệch giữa tham số mẫu và tham số tổng thể. Sai số chọn mẫu gồm:
  • Sai số ngẫu nhiên: Xuất hiện do bản chất lấy mẫu ngẫu nhiên, không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan, tuân theo quy luật phân phối xác suất và tính toán được bằng công thức.
  • Sai số hệ thống: Xuất hiện do lỗi thiết kế mẫu có chủ đích hoặc dàn mẫu bị lệch, làm kết quả luôn lệch về một phía.

Công thức sai số chuẩn của ước lượng trung bình trong chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản không lặp: $$\sigma_{\bar{y}} = \frac{\sigma_Y}{\sqrt{n}} \sqrt{1 - \frac{n}{N}}$$

Phạm vi sai số chọn mẫu với độ tin cậy $1-\alpha$: $\varepsilon_y = z_{\alpha/2} \sigma_{\bar{y}}$. Tỷ lệ sai số chọn mẫu $H$ dùng để đánh giá tính đại diện: $$H = \frac{s_{\bar{y}}}{\bar{y}} \times 100%$$ Chỉ số $H$ càng nhỏ thì tính đại diện của chỉ tiêu nghiên cứu càng cao.

4. Các phương pháp ước lượng

• Ước lượng trực tiếp:
  • Ước lượng điểm: Sử dụng $\bar{y}$ ước lượng cho $\mu$, $\hat{p}$ ước lượng cho $p$, $s_y^2$ ước lượng cho $\sigma_Y^2$.
  • Ước lượng khoảng: Xác định khoảng tin cậy $\bar{y} \pm z_{\alpha/2} \frac{s_y}{\sqrt{n}}\sqrt{1-\frac{n}{N}}$ cho số trung bình và $\hat{p} \pm z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}\sqrt{1-\frac{n}{N}}$ cho tỷ lệ.
• Ước lượng gián tiếp (ước lượng tỷ lệ): Sử dụng biến phụ $X$ có tương quan với biến nghiên cứu $Y$. Tỷ lệ mẫu gia quyền $r_w = \frac{\sum y_i}{\sum x_i} = \frac{\bar{y}}{\bar{x}}$. Ước lượng tổng thể: $\hat{Y} = r_w X$, ước lượng trung bình: $\hat{\mu}y = r_w \mu_x$. Phương sai của ước lượng tỷ lệ: $$\sigma{\bar{y}_r}^2 = \frac{1}{n}\left(S_Y^2 + R^2 S_X^2 - 2R\rho S_X S_Y\right)\left(1 - \frac{n}{N}\right)$$ Ước lượng tỷ lệ mang lại sai số nhỏ hơn ước lượng trực tiếp khi hệ số tương quan giữa $X$ và $Y$ thỏa mãn điều kiện: $$\rho > \frac{1}{2} \frac{S_X / \mu_x}{S_Y / \mu_y}$$ Đặc biệt khi $X$ là giá trị của kỳ điều tra trước, hai hệ số biến thiên xấp xỉ nhau, ước lượng tỷ lệ có hiệu quả cao hơn khi hệ số tương quan $\rho > 0{,}5$.

5. Các phương pháp kỹ thuật chọn mẫu xác suất

Luận án trình bày chi tiết công thức ước lượng và phương sai của các kỹ thuật chọn mẫu:

• Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn thuần: Áp dụng khi tổng thể đồng nhất, quy mô không quá lớn.
• Chọn mẫu phân tổ (Stratified Sampling): Chia tổng thể $N$ thành $L$ tổ ($N_1, N_2, \dots, N_L$). Phương sai tổng thể phân tích theo quy tắc cộng phương sai: $$\sigma_Y^2 = \frac{1}{N}\sum_{h=1}^L N_h \sigma_{hY}^2 + \frac{1}{N}\sum_{h=1}^L N_h (\bar{Y}_h - \mu)^2$$ Ba phương án phân bổ mẫu vào các tổ:
  • Phân bổ bằng nhau: $n_h = \frac{n}{L}$.
  • Phân bổ theo tỷ lệ: $n_h = n \frac{N_h}{N}$.
  • Phân bổ Neyman (cho phương sai ước lượng nhỏ nhất khi phương sai giữa các tổ khác nhau): $$n_h = n \frac{N_h \sigma_h}{\sum N_h \sigma_h}$$
• Chọn mẫu theo khối (Cluster Sampling): Chia tổng thể thành $M$ khối, chọn ngẫu nhiên $m$ khối và điều tra toàn bộ phần tử trong khối mẫu. Phương sai chọn mẫu phụ thuộc chủ yếu vào mức độ biến động giữa các số trung bình của các khối.
• Chọn mẫu nhiều giai đoạn (Multi-stage Sampling): Giai đoạn 1 chọn $m$ đơn vị bậc một từ $M$ đơn vị; giai đoạn 2 chọn $n_i$ đơn vị bậc hai từ $N_i$ đơn vị của mỗi đơn vị bậc một đã chọn. Phương sai chọn mẫu hai giai đoạn được xác định thông qua bảng phân tích phương sai mẫu: $$s_{\bar{y}}^2 = \frac{1}{m}\left(1 - \frac{m}{M}\right)s_1^2 + \frac{1}{mn}\left(1 - \frac{n}{N}\right)s_2^2$$ Trong đó $s_1^2$ là phương sai giữa các đơn vị bậc một, $s_2^2$ là phương sai giữa các đơn vị bậc hai trong đơn vị bậc một.
• Chọn mẫu theo xác suất tỷ lệ với quy mô (PPS): Áp dụng khi quy mô các đơn vị không đồng đều; trình bày hai quy trình rút mẫu: phương pháp tổng tích lũy và phương pháp Lahiri.
• Xác định quy mô mẫu: Thiết lập kích thước mẫu $n$ tối thiểu dựa trên mức độ chính xác mong muốn $\varepsilon$, độ tin cậy $z_{\alpha/2}$ và phương sai của tổng thể $\sigma^2$.

---

Kết quả và những đóng góp mới

1. Về mặt phương pháp và thực tiễn:

   • Luận án đã triển khai thực nghiệm hoàn chỉnh một quy trình điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên trong lĩnh vực chăn nuôi heo tại hộ gia đình thuộc hai địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Tây Ninh. Quy trình bao quát từ khâu lập phương án điều tra, xây dựng và cập nhật dàn chọn mẫu, tổ chức thu thập thông tin tại thực địa, đến tính toán sai số chọn mẫu và suy rộng kết quả cho tổng thể với độ tin cậy định trước.
   • Ứng dụng kỹ thuật kiểm định Chi bình phương ($\chi^2$) để kiểm định tính chuẩn của phân phối dữ liệu mẫu trước khi thực hiện suy rộng. Đây là bước kỹ thuật quan trọng nhằm bảo đảm tính chuẩn xác của các công thức ước lượng tham số, khắc phục tình trạng suy rộng trực tiếp khi chưa kiểm tra giả thiết phân phối.
   • Chứng minh tính khả thi, hiệu quả kinh tế và độ tin cậy khoa học của việc áp dụng các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thay thế cho các phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên truyền thống trong điều tra nông nghiệp cấp tỉnh và thành phố.

2. Về mặt lý luận:

   • Hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết về điều tra chọn mẫu, phân tích rõ ưu điểm, nhược điểm và phạm vi áp dụng của từng phương pháp chọn mẫu (đơn thuần, phân tổ, chùm, nhiều giai đoạn, PPS).
   • Làm rõ vai trò trung tâm của việc tính toán và kiểm soát sai số chọn mẫu trong toàn bộ quá trình xử lý và suy rộng số liệu thống kê.
   • Chuẩn hóa hệ thống ký hiệu thống kê toán học cập nhật theo thông lệ quốc tế, hỗ trợ việc chuẩn hóa giáo trình và tài liệu nghiên cứu chuyên ngành.

3. Kiến nghị và giải pháp:

   • Đề xuất quy trình chuẩn cho các Cục Thống kê địa phương trong việc xây dựng phương án điều tra chọn mẫu chăn nuôi hàng năm.
   • Kiến nghị các giải pháp phối hợp giữa điều tra toàn bộ định kỳ (Tổng điều tra nông nghiệp) và điều tra chọn mẫu thường xuyên nhằm duy trì và cập nhật dàn chọn mẫu.
   • Đề xuất ứng dụng công cụ tin học (Excel, SPSS) vào quy trình xử lý dữ liệu và tính toán sai số tự động cho các cuộc điều tra thống kê nông nghiệp.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế:

  • Phạm vi thực nghiệm thực tế của luận án giới hạn trên đối tượng chăn nuôi heo tại các hộ gia đình ở Thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Tây Ninh, chưa mở rộng thực nghiệm trên các đối tượng vật nuôi khác (như trâu, bò, gia cầm) hoặc các loại hình chăn nuôi trang trại quy mô lớn.
  • Các công thức tính toán quy mô mẫu trong nội dung văn bản tập trung chủ yếu vào tiêu chí mức độ chính xác yêu cầu, chưa xây dựng chi tiết mô hình hàm toán học kết hợp tối ưu hóa đồng thời giữa hàm chi phí và sai số chọn mẫu trong điều kiện ngân sách bị thắt chặt.

• Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Mở rộng áp dụng quy trình chọn mẫu ngẫu nhiên nhiều giai đoạn kết hợp phân tổ cho toàn bộ các ngành chăn nuôi gia súc, gia cầm trên phạm vi liên tỉnh hoặc toàn quốc.
  • Nghiên cứu sâu hơn về phương pháp chọn mẫu hệ thống quay vòng và các kỹ thuật cập nhật dàn mẫu động đối với các tổng thể hộ nông nghiệp có biến động lớn về quy mô đàn theo mùa vụ.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với cơ quan quản lý và thống kê nhà nước: Là tài liệu hướng dẫn kỹ thuật cho Tổng cục Thống kê và Cục Thống kê các tỉnh, thành phố trong việc thiết kế phương án điều tra, xây dựng dàn mẫu và tính toán sai số đại diện cho các cuộc điều tra chăn nuôi định kỳ.
• Đối với giảng viên và nghiên cứu sinh: Cung cấp tài liệu tham khảo có hệ thống về lý thuyết điều tra chọn mẫu, phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) trong chọn mẫu nhiều giai đoạn, kỹ thuật ước lượng gián tiếp và kiểm định $\chi^2$ trong thống kê ứng dụng.
• Đối với các nhà nghiên cứu kinh tế nông nghiệp: Cung cấp phương pháp luận và công cụ định lượng chuẩn xác để thu thập và phân tích dữ liệu sản xuất nông hộ phục vụ đánh giá chính sách.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao việc áp dụng chọn mẫu ngẫu nhiên trong điều tra chăn nuôi tại Việt Nam lại cấp thiết ở thời điểm nghiên cứu?
Do ngành chăn nuôi chiếm tỷ trọng lớn trong nông nghiệp và có tới 80% là hộ chăn nuôi cá thể phân tán. Trước đây công tác thống kê chủ yếu dùng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên mang tính chủ quan, không lượng hóa được sai số và độ tin cậy. Chọn mẫu ngẫu nhiên giúp thu thập số liệu chính xác, kịp thời với chi phí thấp và kiểm soát được sai số đại diện.

2. Kiểm định $\chi^2$ đóng vai trò gì trong quy trình xử lý dữ liệu của luận án?
Kiểm định $\chi^2$ được sử dụng để kiểm tra quy luật phân phối chuẩn của dữ liệu mẫu trước khi thực hiện suy rộng. Trong thực tế, nhiều cuộc điều tra bỏ qua bước này và mặc định phân phối chuẩn, dẫn đến các ước lượng suy rộng cho tổng thể thiếu độ tin cậy.

3. Điều kiện để phương pháp ước lượng tỷ lệ đạt hiệu quả cao hơn ước lượng trực tiếp là gì?
Ước lượng tỷ lệ có phương sai chọn mẫu nhỏ hơn ước lượng trực tiếp thông thường khi hệ số tương quan $\rho$ giữa biến nghiên cứu $Y$ và biến phụ $X$ thỏa mãn: $$\rho > \frac{1}{2}\frac{S_X / \mu_x}{S_Y / \mu_y}$$ Khi biến phụ $X$ là giá trị kỳ trước của $Y$, hai hệ số biến thiên tương đương nhau, ước lượng tỷ lệ đạt hiệu quả tốt hơn khi $\rho > 0{,}5$.

4. Phương pháp Lahiri trong chọn mẫu theo xác suất tỷ lệ với quy mô (PPS) được tiến hành như thế nào?
Gọi $N$ là số đơn vị tổng thể, $X_{\max}$ là quy mô lớn nhất của một đơn vị. Quy trình:

1. Rút số ngẫu nhiên $R \le N$; nếu chọn được số $i$ thì xét đơn vị thứ $i$.
2. Rút tiếp số ngẫu nhiên $R' \le X_{\max}$. Nếu $R' \le X_i$ thì đơn vị thứ $i$ được chọn vào mẫu; nếu $R' > X_i$ thì loại đơn vị thứ $i$.
3. Lặp lại quy trình cho đến khi đủ cỡ mẫu yêu cầu.

5. Trong chọn mẫu phân tổ, phân phối mẫu Neyman được áp dụng khi nào?
Phân phối Neyman được áp dụng khi giữa các tổ có sự khác biệt đáng kể cả về quy mô số đơn vị ($N_h$) và độ biến động nội bộ tổ (phương sai $\sigma_h$). Cách phân bổ này giúp ước lượng trung bình của toàn bộ tổng thể đạt phương sai nhỏ nhất trong các phương án phân bổ mẫu.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Hà Văn Sơn đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về lý thuyết điều tra chọn mẫu và chuẩn hóa hệ thống ký hiệu thống kê hiện đại. Bằng việc thực nghiệm điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên trên đàn heo tại hộ gia đình ở Thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Tây Ninh, luận án đã chứng minh tính khả thi, độ chính xác và hiệu quả của các sơ đồ chọn mẫu xác suất kết hợp kiểm định phân phối $\chi^2$. Đây là công trình nghiên cứu có giá trị thực tiễn cao, cung cấp cơ sở khoa học để ngành Thống kê cải tiến phương pháp thu thập dữ liệu chăn nuôi hàng năm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH HÀ VĂN SƠN ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU TRONG ĐIỀU TRA CHĂN NUÔI LUẬN ÁN TIẾN SỸ Năm 2007 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 MÔÛ ÑAÀU 1. Lyù do choïn ñeà taøi Nhu caàu naém baét thoâng tin trong neàn kinh teá thò tröôøng ñònh höôùng Xaõ Hoäi Chuû Nghóa laø raát lôùn. Neáu nhö tröôùc ñaây trong neàn kinh teá bao caáp, vôùi thaønh phaàn kinh teá Quoác Doanh chieám ña soá, vieäc thu thaäp thoâng tin chuû yeáu baèng hình thöùc baùo caùo thoáng keâ ñònh kyø, thì nay vôùi neàn kinh teá nhieàu thaønh phaàn ñoøi hoûi phaûi caûi tieán phöông phaùp thu thaäp soá lieäu sao cho vöøa ñaûm baûo tính chính xaùc, kòp thôøi vaø ñaày ñuû vöøa phaûi tính ñeán hieäu quaû cuûa chi phí thu thaäp vaø xöû lyù soá lieäu. Neàn kinh teá nöôùc ta, tröôùc maét noâng nghieäp vaãn ñöôïc xem laø quan troïng, taïo tieàn ñeà cho coâng nghieäp hoùa, hieän ñaïi hoùa ñaát nöôùc.

Trong cô caáu toång thu cuûa ngaønh noâng nghieäp: Thu töø troàng troït chieám 68,53%, thu töø chaên nuoâi chieám 29,75% (theo soá lieäu toång ñieàu tra noâng thoân, noâng nghieäp vaø thuûy saûn naêm 2001). Maëc duø chieám tyû troïng khoâng lôùn trong noâng nghieäp nhöng saûn phaåm chaên nuoâi ñoùng vai troø quan troïng trong ñôøi soáng cuûa nhaân daân. Do ñoù vieäc thu thaäp thoâng tin veà chaên nuoâi laø raát caàn thieát ñeå coù caùc chính saùch khuyeán khích, ñaàu tö vaø phaùt trieån chaên nuoâi moät caùch hôïp lyù. Trong chaên nuoâi tyû leä hoä chaên nuoâi caù theå chieám 80%, do vaäy ñeå thu thaäp soá lieäu veà tình hình chaên nuoâi trong ñieàu kieän nguoàn kinh phí haïn heïp, thì vieäc tieán haønh ñieàu tra toaøn boä ñeå naém thoâng tin laø moät vieäc laøm heát söùc khoù khaên.

Hôn nöõa nöôùc ta chuyeån töø neàn kinh teá keá hoaïch sang kinh teá thò tröôøng, löôïng thoâng tin ngaøy caøng nhieàu, nhu caàu söû duïng thoâng tin laïi caøng cao thì vieäc ñieàu tra ñeå naém thoâng tin ñaõ trôû thaønh nhu caàu böùc thieát ñoái vôùi taát caû caùc ngaønh, caùc caáp. Trong ñieàu kieän nhö vaäy phöông phaùp ñieàu tra choïn maãu laïi toû ra coù nhieàu öu theá, noù phuø hôïp vôùi xu theá TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 2 cuûa thoáng keâ hieän ñaïi. Neáu so vôùi nhieàu nöôùc treân theá giôùi thì vieäc öùng duïng phöông phaùp choïn maãu ôû Vieät Nam coù chaäm hôn. ÔÛ caùc nöôùc phaùt trieån vaø ñang phaùt trieån theo neàn kinh teá thò tröôøng, vôùi thaønh phaàn kinh teá tö nhaân chieám vò trí chuû yeáu, thì haàu nhö taát caû caùc cuoäc ñieàu tra treân moïi lónh vöïc nhö: coâng nghieäp, noâng nghieäp, thöông nghieäp, dòch vuï,.

ñeàu tieán haønh theo phöông phaùp ñieàu tra choïn maãu. Ñieàu naøy noùi leân tính hieäu quaû vaø taàm quan troïng cuûa ñieàu tra choïn maãu. ÔÛ nöôùc ta phöông phaùp ñieàu tra choïn maãu ngaøy caøng ñöôïc öùng duïng roäng raõi trong moät soá cuoäc ñieàu tra thöïc teá, trong ñoù coù caû ñieàu tra ngaønh chaên nuoâi. Tuy nhieân coù theå noùi cho ñeán nay, nhìn chung caùc phöông phaùp choïn maãu aùp duïng trong ñieàu tra chaên nuoâi laø nhöõng phöông phaùp choïn maãu khoâng ngaãu nhieân, do ñoù keát quaû ñieàu tra khoâng ñaùnh giaù ñöôïc ñoä chính xaùc, ñoä tin caäy.

Vieäc choïn maãu coøn mang tính chuû quan, do ñoù keát quaû ñieàu tra nhieàu khi khoâng phaûn aùnh ñuùng tình hình thöïc teá. Chính vì nhöõng lyù do treân, baûn thaân taùc giaû quyeát ñònh choïn ñeà taøi: “ ÖÙng duïng phöông phaùp choïn maãu trong ñieàu tra chaên nuoâi “ laøm vaán ñeà nghieân cöùu, vaø mong muoán baèng nhöõng kieán thöùc tích luõy ñöôïc cuûa mình seõ trình baøy nhöõng vaán ñeà lyù luaän veà phöông phaùp choïn maãu moät caùch roõ raøng, deã hieåu, vaø vieäc öùng duïng phöông phaùp choïn maãu vaøo trong ñieàu tra chaên nuoâi, nhaèm goùp phaàn nhoû trong vieäc caûi tieán caùc phöông phaùp ñieàu tra chaên nuoâi cuûa ngaønh Thoáng Keâ tieán haønh haøng naêm. Nhöõng coâng trình nghieân cöùu ñaõ coù cuûa caùc taùc giaû coù lieân quan ñeán ñeà taøi nghieân cöùu Nhìn chung, trong phaïm vi taøi lieäu maø taùc giaû tieáp caän ñöôïc cho ñeán nay thì vaán ñeà öùng duïng phöông phaùp choïn maãu trong ñieàu tra chaên nuoâi khoâng coù nhieàu taùc TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3 giaû nghieân cöùu. Moät soá baøi baùo trong caùc taïp chí chuyeân ngaønh coù ñeà caäp ñeán ñieàu tra chaên nuoâi nhö: “ Moät soá yù kieán veà nghieân cöùu caûi tieán heä thoáng chæ tieâu thoáng keâ vaø phöông aùn ñieàu tra chaên nuoâi ” cuûa taùc giaû Nguyeãn Hoøa Bình trong Thoâng tin Khoa Hoïc Thoáng Keâ soá 6/2004, hay: “ Moät soá yù kieán veà heä thoáng chæ tieâu thoáng keâ chaên nuoâi vaø phöông phaùp thu thaäp soá lieäu chaên nuoâi ôû nöôùc ta “ cuûa taùc giaû Tieán Só Phuøng Chí Hieàn trong Thoâng tin Khoa Hoïc Thoáng Keâ soá 3/2004.

Caùc coâng trình coù lieân quan ñeán öùng duïng phöông phaùp choïn maãu trong nghieân cöùu kinh teá, theo danh saùch löu tröõ cuûa thö vieän Quoác Gia Thaønh Phoá Hoà Chí Minh, coù 2 coâng trình: - Luaän aùn phoù tieán só khoa hoïc vôùi ñeà taøi: “ Ñieàu tra choïn maãu vaø söï vaän duïng trong thoáng keâ Vieät Nam “ (1983) cuûa taùc giaû Toâ Phi Phöôïng ñaõ trình baøy khaù ñaày ñuû veà lòch söû phaùt trieån cuûa phöông phaùp ñieàu tra choïn maãu. Ngoaøi ra taùc giaû cuõng ñaõ toùm löôïc quaù trình vaän duïng ñieàu tra choïn maãu trong thoáng keâ Vieät Nam, neâu leân phöông höôùng hoaøn thieän veà ñieàu tra choïn maãu. - Luaän aùn phoù tieán só khoa hoïc kinh teá vôùi ñeà taøi: “ ÖÙng duïng phöông phaùp ñieàu tra choïn maãu trong nghieân cöùu kinh teá “ (1992) cuûa taùc giaû Leâ Thò Thanh Loan ñaõ trình baøy cô sôû khoa hoïc cuûa phöông phaùp choïn maãu, ñaëc bieät laø cô sôû toaùn hoïc. Ngoaøi ra taùc giaû coøn phaân loaïi ñöôïc caùc cuoäc ñieàu tra choïn maãu vaø caùch thöïc hieän moät cuoäc ñieàu tra maãu trong kinh teá.

Rieâng veà baûn thaân, ngoaøi nhöõng baøi baùo baøn luaän veà phöông phaùp choïn maãu trong ñieàu tra chaên nuoâi ñöôïc ñaêng treân taïp chí chuyeân ngaønh thì taùc giaû coù tham gia vieát chöông ñieàu tra choïn maãu trong Giaùo trình Lyù Thuyeát Thoáng Keâ. Nhìn chung, nhöõng vaán ñeà lyù luaän veà ñieàu tra choïn maãu ñaõ coù caùc taùc giaû nghieân cöùu nghieâm tuùc ñöôïc theå hieän trong caùc coâng trình nghieân cöùu khoa hoïc. Tuy nhieân vieäc hoaøn thieän lyù luaän veà caùc phöông phaùp choïn maãu, sao cho deã hieåu, deã laøm, vaø phaûi coù nhöõng öùng duïng “maãu” trong thöïc teá ñeå cho caùc ñôn vò thöïc TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 4 teá tham khaûo laø höôùng nghieân cöùu cuûa taùc giaû. Vôùi ñeà taøi naøy, taùc giaû ñaõ taäp trung nghieân cöùu giaûi quyeát nhöõng vaán ñeà maø caùc taùc giaû tröôùc ñaây chöa ñeà caäp hoaëc chöa giaûi quyeát moät caùch thoûa ñaùng nhaèm boå sung ñaày ñuû hôn caû veà lyù luaän cuõng nhö öùng duïng thöïc tieãn.

Muïc ñích nghieân cöùu Vieäc nghieân cöùu caùc vaán ñeà lyù luaän trong lyù thuyeát ñieàu tra choïn maãu laø moät vaán ñeà khoù, vieäc vaän duïng noù vaøo thöïc teá ñeå nghieân cöùu caùc hieän töôïng kinh teá xaõ hoäi phöùc taïp treân moät phaïm vi roäng vôùi caùc ñieàu kieän ñaùp öùng chöa thoûa ñaùng thì laïi caøng khoù hôn. Luaän aùn trình baøy caùc vaán ñeà lyù luaän veà ñieàu tra choïn maãu moät caùch coù heä thoáng, nhöõng öu nhöôïc ñieåm cuûa ñieàu tra chaên nuoâi hieän nay vaø ñeå tìm hieåu nhöõng khoù khaên, lyù do vì sao caùc phöông phaùp choïn maãu ngaãu nhieân ít ñöôïc aùp duïng trong chaên nuoâi, ñöôïc söï giuùp ñôõ cuûa Cuïc Thoáng Keâ Thaønh Phoá Hoà Chí Minh, Cuïc Thoáng Keâ tænh Taây Ninh taùc giaû thöïc hieän cuoäc ñieàu tra choïn maãu veà chaên nuoâi heo, töø khaâu laäp phöông aùn ñieàu tra, thieát keá maãu, trieån khai thu thaäp soá lieäu, toång hôïp vaø suy roäng soá lieäu ñeå töø ñoù coù nhöõng nhaän ñònh, ñaùnh giaù vaø ñeà ra nhöõng bieän phaùp thích hôïp. Ñoái töôïng vaø phaïm vi nghieân cöùu Ñoái töôïng nghieân cöùu cuûa luaän aùn laø vieäc öùng duïng caùc phöông phaùp choïn maãu trong ñieàu tra chaên nuoâi. Phaïm vi nghieân cöùu luaän aùn giôùi haïn trong vieäc öùng duïng phöông phaùp choïn maãu trong ñieàu tra ñaøn gia suùc ôû phaïm vi hoä gia ñình, cuï theå laø ñieàu tra soá löôïng heo chaên nuoâi ôû caùc hoä gia ñình cuûa Thaønh Phoá Hoà Chí Minh vaø tænh Taây Ninh.

Ta bieát trong cô caáu toång thu cuûa ngaønh chaên nuoâi, thu veà chaên nuoâi gia suùc (traâu, boø, heo) chieám tyû leä lôùn nhaát 67,87%. Trong cô caáu toång thu chaên nuoâi gia suùc, thu chaên nuoâi heo chieám tyû troïng lôùn nhaát 76,82%, sau ñoù ñeán thu chaên nuoâi boø 9,49%, thu chaên nuoâi traâu 4,4% (theo soá TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 5 lieäu toång ñieàu tra noâng thoân, noâng nghieäp vaø thuûy saûn naêm 2001). Luaän aùn taäp trung nghieân cöùu caùch thu thaäp soá lieäu maãu cuûa moät gia suùc chuû yeáu laø heo, caùc gia suùc coøn laïi cuõng thöïc hieän töông töï nhö vaäy. Nguoàn taøi lieäu Nguoàn soá lieäu trình baøy minh hoïa trong luaän aùn laáy töø cuoäc ñieàu tra maãu vaø keát hôïp vôùi soá lieäu cuûa hai phoøng noâng nghieäp Cuïc Thoáng Keâ Thaønh Phoá Hoà Chí Minh vaø Cuïc Thoáng Keâ tænh Taây Ninh.

Ngoaøi ra luaän aùn cuõng söû duïng soá lieäu töø caùc nieân giaùm Thoáng Keâ, caùc taïp chí chuyeân ngaønh Thoáng Keâ nhö: Con Soá vaø Söï Kieän, Thoâng Tin Khoa Hoïc Thoáng Keâ, caùc taøi lieäu treân maïng Internet. Taát caû nhöõng taøi lieäu naøy nhaèm daãn chöùng cho ñeà taøi theâm phong phuù vaø coù tính thuyeát phuïc. Phöông phaùp luaän nghieân cöùu Phöông phaùp nghieân cöùu nhaát quaùn toaøn boä ñeà taøi döïa treân cô sôû chuû nghóa duy vaät bieän chöùng, caùc phöông phaùp toaùn hoïc, ñaëc bieät laø lyù thuyeát xaùc suaát vaø thoáng keâ toaùn, vaø caùc phöông phaùp phaân tích thoáng keâ. Ngoaøi ra ñeà taøi cuõng söû duïng caùc phaàn meàm tin hoïc nhö Excel, Spss ñeå xöû lyù soá lieäu.

Moät soá kyù hieäu thoáng keâ caäp nhaät theo giaùo trình thoáng keâ caùc nöôùc vaø caùc giaùo trình xaùc suaát - thoáng keâ toaùn. Ví duï: Sai soá trung bình choïn maãu (coøn goïi laø sai soá choïn maãu) kyù hieäu: μ, seõ ñöôïc kyù hieäu laø σ y (hoaëc s y ). Trung bình cuûa toång theå kyù hieäu Y , seõ ñöôïc kyù hieäu laø μ. Trung bình maãu kyù hieäu ~y , seõ ñöôïc kyù hieäu laø y.

Heä soá tin caäy t theo phaân phoái chuaån seõ ñöôïc kyù hieäu laø z. Nhöõng ñoùng goùp chính cuûa luaän aùn theå hieän treân caùc maët: - Trieån khai hoaøn chænh moät cuoäc ñieàu tra choïn maãu ngaãu nhieân vaøo ñieàu tra chaên nuoâi, töø khaâu laäp phöông aùn ñieàu tra ñeán khaâu cuoái cuøng laø tính toaùn suy TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 6 roäng soá lieäu vôùi ñoä tin caäy cho tröôùc.