Chọn mẫu nhiều giai đoạn (Multi-stage sampling) trong thống kê là gì?

Chọn mẫu nhiều giai đoạn (tiếng Anh: Multi-stage sampling) thường sử dụng trong trường hợp các đơn vị của tổng thể phân tán quá rộng và thiếu thông tin về tổng thể.

Hình minh họa. Nguồn: research-methodology

Chọn mẫu nhiều giai đoạn

Khái niệm

Chọn mẫu nhiều giai đoạn trong tiếng Anh là multi-stage sampling.

Chọn mẫu nhiều giai đoạn hay còn gọi là chọn mẫu nhiều cấp, là phương pháp tổ chức chọn mẫu phải thông qua ít nhất hai giai đoạn (cấp) chọn trung gian. Đầu tiên xác định các đơn vị mẫu cấp 1 sau đó các đơn vị mẫu cấp 1 lại được phân chia thành các đơn vị chọn mẫu cấp 2 và cứ như thế cho đến cấp cuối cùng.

Trong mỗi cấp có thể áp dụng các cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn mẫu hệ thống, chọn mẫu phân tầng, chọn mẫu cả khối để chọn ra các đơn vị mẫu.

Phương pháp này thuận lợi cho việc tổ chức và thường sử dụng trong trường hợp các đơn vị của tổng thể phân tán quá rộng và thiếu thông tin về tổng thể.

Ví dụ

Chẳng hạn trong thực tế ở Việt Nam, chúng ta tiến hành điều tra nội dung nào đó liên quan đến doanh nghiệp; có thể áp dụng phương pháp tổ chức chọn mẫu nhiều cấp, có thể coi mỗi tỉnh/thành phố là đơn vị chọn mẫu cấp 1, chúng ta tiến hành chọn ra một số tỉnh, sau đó xác định đơn vị chọn mẫu cấp 2 (cấp huyện) sau đó chọn ra một số huyện trong các tỉnh được chọn, cứ tiếp tục như vậy cho tới cấp cuối cùng,... từ đó chọn ra số doanh nghiệp để tiến hành nội dung điều tra.

Ví dụ: Muốn chọn ngẫu nhiên 50 hộ từ một thành phố có 10 khu phố, mỗi khu phố có 50 hộ. Cách tiến hành như sau : Trước tiên đánh số thứ tự các khu phố từ 1 đến 10, chọn ngẫu nhiên trong đó 5 khu phố. Đánh số thứ tự các hộ trong từng khu phố được chọn. Chọn ngẫu nhiên ra 10 hộ trong mỗi khu phố ta sẽ có đủ mẫu cần thiết.

Ưu, nhược điểm của chọn mẫu nhiều giai đoạn

Phương pháp tổ chức chọn mẫu nhiều giai đoạn thuận tiện cho việc lập dàn chọn mẫu và tổ chức điều tra: ở cấp sau chỉ phải lập dàn chọn mẫu cho cấp đó trong phạm vi mẫu cấp trước được chọn mẫu, phạm vi điều tra được thu hẹp lại sau mỗi cấp điều tra.

- Ưu điểm: Có thể áp dụng trong điều tra phạm vi rộng, phân tán, không có được danh sách các đơn vị nghiên cứu; Khung mẫu đơn giản, dễ lập; Điều tra dễ, nhanh vì đối tượng nghiên cứu được nhóm lại; Nâng cao chất lượng giám sát và đảm bảo chất lượng số liệu; Tiết kiệm kinh phí, thời gian.

- Nhược điểm: Tính chính xác và đại diện thấp; Cần số chùm/cụm lớn.

Trong thực tế, tùy theo điều kiện có thể áp dụng đồng thời các phương pháp tổ chức chọn mẫu với nhau, chẳng hạn người ta có thể sử dụng phương pháp chọn mẫu nhiều giai đoạn kết hợp với chọn mẫu cả khối,...

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

Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 (Vietnam Investment Forum 2027)

Thời gian: Ngày 12/11/2026
Địa điểm: Shilla Monogram Hanoi Westlake, số 6 Hoàng Minh Thảo, Tây Hồ Tây, Hà Nội

Là sự kiện thường niên quy tụ các chuyên gia đầu ngành, Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 mang đến những góc nhìn chuyên sâu về triển vọng đầu tư và cơ hội trên thị trường năm 2027.

Trong khuôn khổ sự kiện, Ban tổ chức sẽ công bố Best Retail Brokers 2026 - Bảng xếp hạng công ty chứng khoán có dịch vụ bán lẻ tốt nhất thị trường Việt Nam.

Cùng cộng đồng đầu tư đón đầu xu hướng, cập nhật góc nhìn chuyên gia và khám phá cơ hội đầu tư năm 2027.

Bạn cũng sẽ có cơ hội nhận vé mời đặc biệt của BTC khi tham gia khảo sát về triển vọng kinh tế, thị trường tài chính và chiến lược phân bổ tài sản trong năm 2027.

Chọn mẫu cả khối (Cluster sampling) trong thống kê là gì?