JTự Học Cùng JunLearn Deep. Work Smart.
Tài chính🎓 CFA Level ICurriculum 2026articleVI

QM-M7-L1 Sampling Methods: Random, Stratified, Cluster và Non-Probability

Hướng dẫn Lesson 1 Module 7 CFA Level I 2026: Phân loại các phương pháp chọn mẫu xác suất (Simple Random, Stratified Random, Cluster Sampling) và phi xác suất (Convenience, Judgmental), So sánh ưu nhược điểm và ứng dụng xây dựng danh mục chỉ số (Indexing).

16 tháng 8, 2026
Kiểm duyệt: Triệu Thị Thùy Dung
Các phương pháp chọn mẫu Sampling Methods trong CFA Level 1 2026

Key Takeaways — Điểm cốt lõi

  • •Simple Random Sampling: Cơ bản nhất, xác suất chọn bằng nhau.
  • •Stratified Sampling: Tối ưu cho danh mục chỉ số (Bond indexing) để đảm bảo đại diện đủ các ngành và kỳ hạn.
  • •Cluster Sampling: Tiết kiệm chi phí khảo sát địa lý nhưng phương sai ước lượng lớn hơn.
  • •Non-probability sampling: Dễ bị thiên lệch (Sampling bias), không dùng để suy diễn thống kê chuẩn mực.

💡 Bài học số 1 Module 7: Xem tổng quan toàn bộ module tại Module 7 Hub.

1. Các Phương Pháp Chọn Mẫu Xác Suất (Probability Sampling)

• Simple Random Sampling: Mọi quan sát trong tổng thể có cơ hội được lựa chọn vào mẫu hoàn toàn ngang nhau.

• Stratified Random Sampling: Tổng thể được phân chia thành các nhóm con đồng nhất (Strata) dựa trên các tiêu chí quan trọng (ngành, vốn hóa, kỳ hạn), sau đó rút mẫu ngẫu nhiên từ từng tầng theo tỷ lệ. Phương pháp này giảm sai số ước lượng đáng kể.

• Cluster Sampling: Tổng thể được chia thành các cụm (Clusters) có tính chất đa dạng như một tổng thể thu nhỏ. Nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên một số cụm và khảo sát toàn bộ phần tử trong các cụm đó.

🔗 🧭 BẢN ĐỒ ĐIỀU HƯỚNG BÀI HỌC (INTERNAL LEARNING LINKS)