Mục lục bài họcĐang ở d03-b1
← AP Statistics
0/22 bài đã học xong
Chương 3 · Unit 3 — Collecting Data · Bài 1/2 của chương · bài 7/22 của AP Statistics

Sampling Methods and Bias

Cách lấy mẫu và sai lệch
← Mục lục bài học
Lý thuyết · English

The four designs AP asks about

  • Simple random sample (SRS) — every group of size $n$ equally likely.
  • Stratified — split into homogeneous strata, take an SRS within each. Reduces variability when strata differ.
  • Cluster — split into clusters, randomly choose whole clusters. Cheaper, usually more variable.
  • Systematic — pick every $k$-th unit after a random start.

Convenience and voluntary response are not random designs; both are biased by construction.

Bias is not fixed by a bigger sample

Undercoverage, non-response and question wording all push the estimate in a systematic direction. Increasing $n$ shrinks random variability, not systematic error — a large biased sample is simply a precise wrong answer.

Giải thích tiếng Việt

Bốn thiết kế lấy mẫu mà đề AP hỏi: ngẫu nhiên đơn giản (SRS), phân tầng (chia thành tầng đồng nhất rồi lấy SRS trong từng tầng), chùm (chọn nguyên chùm), hệ thống (lấy cách đều sau một khởi điểm ngẫu nhiên).

Phân tầng dùng khi các tầng khác nhau rõ — nó làm giảm độ biến động của ước lượng. Chùm dùng khi đi lại tốn kém.

Mẫu thuận tiệnmẫu tự nguyện trả lời không phải thiết kế ngẫu nhiên; cả hai sai lệch ngay từ cách dựng.

Ý quan trọng nhất chương này: tăng cỡ mẫu không sửa được sai lệch. $n$ lớn chỉ làm giảm dao động ngẫu nhiên; sai lệch hệ thống thì vẫn nguyên đó — kết quả là một con số chính xác nhưng sai.

TỔNG THỂ khung mẫu (ai thực sự có cơ hội) chọn MẪU n quan sát Sai lệch KHUNG MẪU: có người không nằm trong vòng đỏ Sai lệch KHÔNG TRẢ LỜI: được chọn nhưng không tham gia Sai lệch CÂU HỎI: cách hỏi đẩy câu trả lời về một phía Tăng n KHÔNG sửa được bất kỳ cái nào trong ba cái trên.
Ba chỗ sai lệch chui vào. Vòng đỏ là khung mẫu — danh sách những người thực sự có cơ hội được chọn. Ai nằm ngoài vòng đỏ mà vẫn thuộc tổng thể thì bị bỏ sót (undercoverage), ví dụ khảo sát qua điện thoại bàn bỏ sót người chỉ dùng di động. Sai lệch không trả lời xảy ra sau khi đã chọn; sai lệch câu hỏi xảy ra ngay lúc hỏi. Dòng cuối là điều đáng nhớ nhất: cả ba đều không được chữa bằng cách lấy thêm người.
Ví dụ — gọi tên đúng loại sai lệch

Một đài phát thanh mời thính giả gọi điện bình chọn về một chính sách. $8\,000$ người gọi, $73\%$ phản đối. Loại sai lệch nào?

Giải.

Đây là mẫu tự nguyện trả lời (voluntary response). Người chịu bỏ công gọi điện thường là người có ý kiến mạnh, đặc biệt là người phản đối.

Kết quả vì thế lệch về phía phản đối so với tổng thể thính giả.

Con số $8\,000$ nghe rất lớn nhưng không cứu được gì: mẫu càng lớn thì ước lượng càng bám chắc vào một giá trị sai lệch. Đây chính là ví dụ kinh điển cho câu “tăng $n$ không sửa được sai lệch”.

Bẫy hay mất điểm — Trả lời “mẫu không đại diện” chung chung không được điểm. Phải gọi đúng tên loại sai lệch nói chiều lệch: “lệch về phía phản đối, vì người phản đối có động cơ gọi điện hơn”.
Phải nhớ — Ngẫu nhiên hoá quyết định được phép suy rộng cho ai. Sai lệch phải gọi tên và nói chiều. Tăng $n$ không chữa sai lệch.

Đọc xong rồi — làm thử ngay

Bài tập của chương Unit 3 — Collecting Data gồm 14 câu trắc nghiệm và 3 đề tự luận, ra khó hơn đề thật 30–50%. Đáp án hiện ngay khi chọn, miễn phí.

Làm bài tập chương →