Khung mẫu cần thiết của mẫu hệ thống là:

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là phương pháp chọn mẫu để đảm bảo tính đại diện cho quần thể đích. Quần thể đích ở đây là toàn dân tỉnh A, được chia thành ba vùng không đều nhau: đồng bằng, trung du và miền núi. Mục tiêu là chọn một mẫu n = 200 cá thể sao cho mẫu này phản ánh đúng tỷ lệ dân số ở mỗi vùng.

• Mẫu chùm 1 giai đoạn: Phương pháp này chọn ngẫu nhiên các cụm (ví dụ: thôn, xóm) rồi thu thập dữ liệu từ tất cả các cá thể trong các cụm đã chọn. Phương pháp này ít phù hợp khi các cụm có sự khác biệt lớn về đặc điểm cần nghiên cứu.


• Mẫu hệ thống: Phương pháp này chọn cá thể đầu tiên ngẫu nhiên, sau đó chọn các cá thể tiếp theo theo một khoảng cách cố định. Phương pháp này có thể không đảm bảo tính đại diện nếu có sự sắp xếp theo chu kỳ trong quần thể.


• Mẫu tầng tỷ lệ: Phương pháp này chia quần thể thành các tầng (ví dụ: đồng bằng, trung du, miền núi) và chọn mẫu từ mỗi tầng sao cho tỷ lệ mẫu trong mỗi tầng tương ứng với tỷ lệ dân số của tầng đó trong quần thể. Đây là phương pháp phù hợp nhất để đảm bảo tính đại diện khi có sự khác biệt giữa các tầng.


• Mẫu tầng không tỷ lệ: Phương pháp này cũng chia quần thể thành các tầng, nhưng tỷ lệ mẫu trong mỗi tầng không nhất thiết phải tương ứng với tỷ lệ dân số của tầng đó. Phương pháp này có thể được sử dụng khi muốn tăng cường số lượng mẫu ở một số tầng nhất định (ví dụ: các tầng có số lượng dân số ít hơn) để đảm bảo đủ cỡ mẫu cho phân tích. Tuy nhiên, cần điều chỉnh lại trọng số khi phân tích để đảm bảo tính đại diện. Trong trường hợp này, khi muốn mẫu đại diện tốt nhất, ta nên ưu tiên mẫu tầng tỉ lệ hơn.

Trong tình huống này, mẫu tầng tỷ lệ là phương pháp tốt nhất để đảm bảo tính đại diện cho quần thể, vì nó đảm bảo rằng tỷ lệ mẫu ở mỗi vùng (đồng bằng, trung du, miền núi) tương ứng với tỷ lệ dân số của vùng đó trong toàn tỉnh A. Điều này giúp giảm thiểu sai số chọn mẫu và tăng độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Trong nghiên cứu thuần tập, cỡ mẫu cần thiết để phát hiện mối liên hệ giữa phơi nhiễm và bệnh tật chịu ảnh hưởng lớn bởi ước đoán về tỷ lệ phơi nhiễm trong quần thể. Nếu tỷ lệ phơi nhiễm thấp, cần cỡ mẫu lớn hơn để có đủ số người phơi nhiễm để quan sát và so sánh tỷ lệ mắc bệnh giữa nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm. Các yếu tố khác như tỷ lệ mắc bệnh, sai số loại I (α), và sai số loại II (β) cũng ảnh hưởng đến cỡ mẫu, nhưng ước đoán về tỷ lệ phơi nhiễm thường là yếu tố quyết định chính.