6From basic sampling theory, we kno

6From basic sampling theory, we know with 95 (99)% cer- tainty that the actual value of a population parameter falls within the range of the sample estimate plus or minus 1.96

(2.58) times the size of the sampling error. The sampling

5Although most management accounting studies in our sample do not explicitly discuss their sampling frames, they nonetheless might have used one. For example, Foster & Sjoblom (1996) mention that they sampled 2,000 ASQC members in the electronics industry, and thus, it seems that they used the directory of ASQC members as a sampling frame to generate their sample. However, they do not dis- cuss how their sample is representative of the survey and target population.

error is the square root of the sample variance of the esti- mate (s) divided by the sample size (n):pffisffi=ffiffiffinffiffi: Sample var-
iances and expected response rates can be obtained from using pilot study results or from taking the sample in two stages and using the variance and response rate observed in the first stage to determine how many additional responses are needed in the second stage. The expected response rate could also be estimated from reviewing previous studies of similar populations (in the same or related fields).

Kết quả (Việt) 1:

6From lấy mẫu cơ bản lý thuyết, chúng ta biết với 95 (99) % cer-tainty rằng giá trị thực tế của một số dân nằm trong phạm vi của các ước lượng mẫu cộng thêm hoặc trừ 1,96 (2,58) lần kích thước của mẫu lỗi. Việc lấy mẫu 5Although kế toán quản trị hầu hết các nghiên cứu trong mẫu của chúng tôi không rõ ràng thảo luận về khung hình mẫu của họ, họ Tuy nhiên có thể đã sử dụng một. Ví dụ, Foster & Sjoblom (1996) đề cập đến rằng họ lấy mẫu các thành viên ASQC 2.000 trong ngành công nghiệp điện tử, và vì vậy, có vẻ như rằng họ sử dụng các thư mục của các thành viên ASQC như là một khung mẫu để tạo ra các mẫu của họ. Tuy nhiên, họ làm không dis-cuss cách của mẫu là đại diện của dân số khảo sát và mục tiêu. lỗi là bậc hai của phương sai mẫu của esti-mate (s) chia cho kích thước mẫu (n): pffisffi = ffiffiffinffiffi: mẫu var -iances và tỷ lệ phản ứng dự kiến có thể thu được từ việc sử dụng kết quả nghiên cứu thí điểm hoặc lấy mẫu trong hai giai đoạn và sử dụng các phương sai và tỷ lệ phản ứng quan sát thấy ở các giai đoạn chính để xác định phản ứng bổ sung bao nhiêu là cần thiết trong giai đoạn thứ hai. Tỷ lệ dự kiến sẽ phản ứng cũng có thể được ước tính từ xem lại các nghiên cứu trước đây của các quần thể tương tự (trong fields tương tự hoặc có liên quan).

Kết quả (Việt) 2:

6From lý thuyết lấy mẫu cơ bản, chúng ta biết có 95 (99)% không chắc cer- rằng giá trị thực tế của một số dân nằm trong phạm vi của các mẫu dự toán cộng trừ 1,96

(2,58) lần kích thước của các lỗi lấy mẫu. Việc lấy mẫu

5Although lớn các nghiên cứu kế toán quản trị trong mẫu của chúng tôi không thảo luận một cách rõ ràng khung lấy mẫu của họ, họ vẫn có thể sử dụng một. Ví dụ, Foster & Sjoblom (1996) đề cập đến rằng họ lấy mẫu 2.000 thành viên ASQC trong ngành công nghiệp điện tử, và do đó, có vẻ như họ đã sử dụng các thư mục của các thành viên ASQC như một khung mẫu để tạo ra các mẫu của họ. Tuy nhiên, họ làm không đáng gì không trình bày cách mẫu của họ là đại diện của các cuộc khảo sát và mục tiêu dân số.

Lỗi là căn bậc hai của phương sai mẫu của người bạn đời ước tính (s) chia cho cỡ mẫu (n): p ffi s ffi = ffiffiffi n ffiffi: mẫu var-
iances và tỷ lệ đáp ứng mong đợi có thể thu được từ việc sử dụng kết quả nghiên cứu thí điểm hoặc từ lấy mẫu theo hai giai đoạn và sử dụng các phương sai và phản ứng tỷ lệ quan sát trong giai đoạn đầu tiên kinh để xác định có bao nhiêu phản ứng thêm là cần thiết trong giai đoạn thứ hai. Tỷ lệ đáp ứng mong đợi cũng có thể được ước tính từ xem xét nghiên cứu trước đây của các quần thể tương tự (trong ruộng giống hoặc liên quan fi).