Nghiên cứu với một kích thước mẫu càng lớn sẽ càng thể hiện được tính chất của tổng thể nhưng lại tốn nhiều thời gian và chi phí. Do vậy, việc chọn một kích thước mẫu phù hợp là rất quan trọng.
Hiện nay, các nhà nghiên cứu ước tính kích thước mẫu cần thiết của từng phương pháp xử lý như: kích thước mẫu cho phân tích EFA; kích thước mẫu cho hồi quy,…
- Theo Hair & ctg (2006), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số quan sát/biến đo lường là 5:1, 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Số quan sát hiểu một cách đơn giản là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thiết; biến đo lường đơn giản là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát. Ví dụ, nếu bảng khảo sát của chúng ta có 30 câu hỏi đo lường, áp dụng tỷ lệ 5:1, cỡ mẫu tối thiểu để EFA sẽ là 30 * 5 = 150. Kích thước mẫu này lớn hơn kích thước tối thiểu (50 hoặc 100), vì vậy chúng ta cần cỡ mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA là 150 quan sát.
- Theo Tabachnick & Fidell (2007), kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy đa biến được tính theo công thức: N = 8*var + 50. Trong đó: N là kích thước mẫu, var là số biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy. Ví dụ, nếu mô hình hồi quy của chúng ta có 6 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 50 + 8 * 6 = 98.
Nếu một bài nghiên cứu sử dụng kết hợp nhiều phương pháp xử lý thì sẽ lấy kích thước mẫu cần thiết lớn nhất trong các phương pháp.
Ví dụ: Nếu bài nghiên cứu vừa sử dụng phân tích EFA và vửa phân tích hồi quy. Kích thước mẫu cần thiết của EFA là 200, kích thước mẫu cần thiết của hồi quy là 100, chúng ta sẽ chọn kích thước mẫu cần thiết của nghiên cứu là 200 hoặc từ 200 trở lên.
Thường chúng ta hay sử dụng phân tích EFA cùng với phân tích hồi quy trong cùng một bài luận văn, một bài nghiên cứu. EFA luôn đòi hỏi cỡ mẫu lớn hơn rất nhiều so với hồi quy đa biến, chính vì vậy chúng ta có thể sử dụng công thức tính kích thước mẫu tối thiểu cho EFA làm công thức tính kích thước mẫu cho nghiên cứu. Cũng lưu ý rằng, đây là cỡ mẫu tối thiểu, nếu chúng ta sử dụng cỡ mẫu lớn hơn kích thước tối thiểu, nghiên cứu sẽ càng có giá trị.
