Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (Systematic Sampling) trong thống kê là gì?

Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (tiếng Anh: Systematic Sampling) là phương pháp chọn mẫu mà mỗi đơn vị mẫu được chọn căn cứ vào từng khoảng cách nhất định từ danh sách đã được sắp xếp sẵn của tổng thể chung.

Hình minh họa. Nguồn: Analytics Vidhya

Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống

Khái niệm

Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống trong tiếng Anh là systematic sampling.

Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống là phương pháp chọn mẫu mà mỗi đơn vị mẫu được chọn căn cứ vào từng khoảng cách nhất định từ danh sách đã được sắp xếp sẵn của tổng thể chung.

Các bước thực hiện chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống

Trình tự được tiến hành như sau:

- Trước hết sắp xếp các đơn vị tổng thể theo trình tự nào đó, sau đó đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách (Ví dụ: tăng dần hoặc giảm dần của lượng biến theo tiêu thức cần nghiên cứu; hoặc theo vần A, B, C,...).

- Căn cứ vào trật tự sắp xếp này, sau một khoảng cách nhất định lại chọn ra một đơn vị mẫu, sau đó cứ cách đều d đơn vị lại chọn ra 1 đơn vị vào mẫu,…cứ như thế cho đến khi chọn đủ số đơn vị của mẫu. Khoảng cách để chọn ra đơn vị mẫu được tính là:

d = N / n (trong đó: N là số đơn vị tổng thể chung, n là số đơn vị của tổng thể mẫu).

Ví dụ: Chẳng hạn chúng ta tiến hành chọn ra 293 doanh nghiệp trong một địa phương có 3000 doanh nghiệp, theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống, việc đầu tiên chúng ta sẽ tính khoảng cách d.

d = N / n = 3000 / 293 = 10,23

Chúng ta sẽ làm tròn xuống, khoảng cách chọn được xác định d = 10.

Tiếp theo, chúng ta sắp xếp danh sách các doanh nghiệp này theo tiêu thức nào đó (chẳng hạn theo tên doanh nghiệp hay theo phương hướng,...).

Trong nhóm 10 doanh nghiệp đầu tiên sẽ lấy ngẫu nhiên một doanh nghiệp nào đó, (chẳng hạn lấy được doanh nghiệp thứ 6, tiến hành chọn các doanh nghiệp tiếp theo là doanh nghiệp thứ 16, 26, 36, 46,... cho đến khi lấy đủ 293 doanh nghiệp).

Ưu, nhược điểm của phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống

Phương pháp chọn mẫu này có thủ tục đơn giản, rút ngắn được thời gian cũng như chi phí, khi các đơn vị rải đều ra trong toàn bộ tổng thể thì tính chất đại biểu của mẫu cao. Nhưng ngược lại cũng có khả năng xảy ra sai số hệ thống, là sai số luôn lệch về một phía đối với trị số thực tế, thấp hơn hoặc cao hơn so với giá trị đó.

(Theo Giáo trình Thống kê doanh nghiệp, NXB Đại học Kinh tế quốc dân)

Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2026 - Summer Summit

Thời gian: 11/06/2026
Địa điểm: L7 West Lake Hanoi by Lotte Hotels, Ballroom tầng 4, 683 Lạc Long Quân, Tây Hồ, Hà Nội

Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit quy tụ đại diện cơ quan quản lý, lãnh đạo ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, giám đốc phân tích và các chuyên gia kinh tế độc lập, tập trung vào bức tranh vĩ mô, AI & Big Data và chiến lược tìm kiếm Alpha trong nửa cuối năm 2026.

Ba phiên thảo luận chính:

Phiên thảo luận 1: Vĩ mô 2026 - Việt Nam trước các cú sốc bên ngoài và cơ hội bên trong
Phiên thảo luận 2: AI & Big Data: Từ lợi thế ra quyết định đến thế hệ sản phẩm đầu tư mới
Phiên thảo luận 3.1: Đối thoại với cơ quan quản lý - Từ nâng hạng thị trường đến nâng chuẩn hạ tầng, hàng hoá và điều kiện để thu hút dòng vốn dài hạn
Phiên thảo luận 3.2: Tìm kiếm “Alpha” trên thị trường chứng khoán - Ngành dẫn dắt và chiến lược chọn cơ hội trong nửa cuối 2026

Tìm hiểu chương trình tại VIF 2026 Summer Summit.