In management accounting, survey re

In management accounting, survey researchers of- ten do not have the luxury of obtaining a sampling frame (i.e., a complete list of survey population el- ements that match the intended target population) and developing a probability-sampling plan. Most articles in our sample actually do not discuss or report a sampling plan and most surveys appear to have been mailed out to the entire survey popu- lation, which may not adequately represent the intended target population to which the hypothe- sis-testing results are generalized. However, some articles do provide detailed sampling plans. For example, Perera et al. (1997) used Riddell’s Business

Who’s Who Australia 1994 to randomly select 200 managers of manufacturing firms or divisions. Brownell & Dunk (1991) used a published directory of manufacturing managers in Australia (Kompass Australia) as their sampling frame and developed a probability-sampling plan to draw a random sample.5
Widener & Selto (1999) randomly selected their sam- ple of 600 firms from Compustat. Despite these ex- amples, however, such sampling procedures are not the dominant practice in management accounting re- search.
Non-probability sampling can be a useful and effi- cient sampling method under certain circumstances, and in some situations, it is the only available alter- native. However, a non-probability sample is not merely a group of respondents readily available to take part in a study. Rather, it should be selected such that it maximizes the likelihood that the result- ing sample exhibits the variation in the independent variable(s) necessary to examine the hypotheses with sufficient power. For example, to study the impact of corporate diversification on management control sys- tem design, the researcher might purposefully select a well-chosen sample of unrelated diversifiers (at one end of the spectrum) and single-business firms (at the other end). The idea is that if the hypotheses do not hold with a carefully chosen sample of ‘‘extreme’’ cases, then it is unlikely to hold in a random sample. Thus, careful non-probability sampling involves more than just selecting those subjects to which the re- searcher has easy access, although the latter practice is most commonly observed (Young, 1996). In our sample, 92 articles (71%) use some sort of a conven- ience sample. And while the use of convenience sam- ples is sometimes justifiable, reearchers relying on them forfeit any sampling advantages that surveys have over other research methods (Birnberg et al., 1990), causing their inferences to be indicative at best of the target population to which they wish to gen- eralize the findings.
In conclusion, the lack of explicit sampling proce-

speak. Sending surveys to conveniently selected sur- vey populations, rather than survey populations (or random samples thereof) that match intended target populations, limits our ability to accumulate gener- alizable results across studies and over time. Realis- tically, however, given that management accounting researchers often perform their studies with a given group of respondents to which they have convenient access, the field would benefit from attempts to define or discuss the population of which the sample is po- tentially representative.


Sample Size
Standard treatment of sampling in most textbooks recommends determining sample size by deciding how much precision is required (the confidence in- terval), which requires an estimate of both the sample variance (s) and an estimate of the expected re- sponse rate.6 This approach, while correct, often is not pragmatic when designing studies in manage- ment accounting, for the following reasons (Fowler,
1984).
First, the vast majority of survey studies in man- agement accounting are theory-testing studies (89% of the articles in Exhibit 1); not studies concerned with measuring the ‘‘mean’’ of a variable within a sample and generalizing it to a population, as in a poll. Second, surveys in management accounting in- variably try to obtain from respondents as much in- formation as possible related to the multiple variables (including control variables) of interest to the theory (relationships) being tested (within the confines of acceptable survey length). Thus, management ac- counting surveys are usually designed to make esti- mates about relationships among multiple variables, making it unlikely to be able to specify a desired level of precision in more than just the most general of ways. Moreover, investing in sample size often does not pay off (beyond the acceptable sample size needed to perform the desired statistical tests with sufficient

Kết quả (Việt) 1:

Trong kế toán quản trị, nhà nghiên cứu khảo sát của mười không có sự sang trọng của việc có được một mẫu khung (tức là, một danh sách đầy đủ cuộc điều tra dân số el-ements phù hợp với mục tiêu dự định dân) và phát triển một kế hoạch lấy mẫu xác suất. Hầu hết các bài viết trong mẫu của chúng tôi thực sự không thảo luận hay báo cáo một kế hoạch lấy mẫu và hầu hết các cuộc điều tra dường như đã được gửi ra cho cuộc khảo sát toàn bộ popu-lation, mà có thể không đầy đủ đại diện cho dân số dự kiến mục tiêu mà kết quả hypothe-sis thử nghiệm được tổng quát hóa. Tuy nhiên, một số bài viết cung cấp chi tiết mẫu kế hoạch. Ví dụ, Perera et al. (1997) sử dụng kinh doanh của Riddell Ai là người Australia năm 1994 đến 200 quản lý sản xuất phong hoặc đơn vị lựa chọn ngẫu nhiên. Brownell & Dunk (1991) được sử dụng một thư mục được công bố của nhà quản lý sản xuất tại Úc (Kompass Úc) như khung mẫu của họ và phát triển một kế hoạch lấy mẫu xác suất để vẽ một sample.5 ngẫu nhiênWidener & Selto (1999) lựa chọn ngẫu nhiên của sam-ple của 600 phong từ Compustat. Mặc dù các ex-amples, Tuy nhiên, quy trình lấy mẫu như vậy là không thực tế chủ đạo trong quản lý kế toán re-tìm kiếm.Lấy mẫu xác suất phòng không có thể là một hữu ích và effi-CIT lấy mẫu phương pháp trong trường hợp nhất định, và trong một số trường hợp, đó là các chỉ có thay đổi-nguồn gốc. Tuy nhiên, một mẫu không xác suất là không chỉ đơn thuần là một nhóm người được hỏi sẵn có để tham gia vào một nghiên cứu. Thay vào đó, nên được chọn sao cho nó tối đa khả năng kết quả-ing mẫu cuộc triển lãm các biến thể trong independent variable(s) cần thiết để kiểm tra giả thuyết với sức mạnh sufficient. Ví dụ, để nghiên cứu tác động của công ty diversification thiết kế sys-tem kiểm soát quản lý, các nhà nghiên cứu mục đích có thể chọn một mẫu tốt được lựa chọn không liên quan diversifiers (tại một đầu của quang phổ) và kinh doanh đơn phong (ở đầu bên kia). Ý tưởng là nếu những giả thuyết không giữ với một mẫu được lựa chọn cẩn thận của '' cực '' các trường hợp, sau đó nó dường như không nắm giữ trong một mẫu ngẫu nhiên. Do đó, cẩn thận không xác suất lấy mẫu liên quan đến nhiều hơn là chỉ lựa chọn những đối tượng mà tái tìm kiếm có thể dễ dàng, mặc dù thực tế sau đó phổ biến nhất quan sát (Young, 1996). Trong mẫu của chúng tôi, 92 bài viết (71%) sử dụng một số loại của một mẫu conven-ience. Và trong khi sử dụng tiện lợi sam-ples đôi khi là justifiable, reearchers dựa trên chúng mất bất kỳ lợi thế mẫu khảo sát có hơn các phương pháp nghiên cứu (Birnberg et al., năm 1990), gây ra suy luận của họ là chỉ tốt nhất của dân số mục tiêu mà họ muốn gen - eralize các findings.Trong kết luận, thiếu rõ ràng lấy mẫu proce- nói chuyện. Gửi khảo sát ý kiến để thuận tiện đã chọn sur - vey dân, chứ không phải khảo sát quần thể (hoặc ngẫu nhiên mẫu đó) phù hợp với mục tiêu dự định cư, hạn chế khả năng tích lũy kết quả gener-alizable qua nghiên cứu và theo thời gian. Vật tically, Tuy nhiên, cho rằng quản lý kế toán nhà nghiên cứu thường xuyên thực hiện các nghiên cứu với một nhóm nhất định của người trả lời mà họ đã truy cập thuận tiện, quấn sẽ chứa từ cố gắng để define hoặc thảo luận về dân số, trong đó mẫu là po-tentially đại diện. Kích thước lấy mẫuTiêu chuẩn điều trị lấy mẫu trong hầu hết sách giáo khoa khuyến cáo việc xác định kích thước mẫu bởi quyết định chính xác bao nhiêu là cần thiết (confidence trong-terval), đòi hỏi một ước tính của cả hai mẫu phương sai (s) và ước tính, dự kiến re-sponse rate.6 cách tiếp cận này, trong khi chính xác, thường không phải là thực dụng khi thiết kế nghiên cứu về kế toán quản lý-ment, vì những lý do sau đây (Fowler ,năm 1984).Đầu tiên, đa số các cuộc khảo sát nghiên cứu ở người đàn ông-agement kế toán lý thuyết-thí nghiệm nghiên cứu (89% các bài viết trong triển lãm 1); không nghiên cứu có liên quan đến đo '' nghĩa là '' của một biến trong vòng một mẫu và khái quát để một số người, như trong một cuộc thăm dò. Thứ hai, cuộc điều tra trong quản lý kế toán tại - variably cố gắng để có được từ người trả lời trong hình càng nhiều càng tốt liên quan đến việc nhiều biến (bao gồm cả các biến điều khiển) quan tâm đến lý thuyết (quan hệ) đang được thử nghiệm (trong confines khảo sát chấp nhận được chiều dài). Như vậy, quản lý ac - đếm cuộc khảo sát thường được thiết kế để làm cho esti-bạn bè về mối quan hệ giữa các biến nhiều, làm cho nó dường như không có thể chỉ định một mức mong muốn của chính xác tại hơn là chỉ cần đặt chung trong cách. Hơn nữa, đầu tư vào các kích thước mẫu thường không trả hết (vượt quá kích thước chấp nhận được mẫu cần thiết để thực hiện các bài kiểm tra thống kê mong muốn với sufficient

Kết quả (Việt) 2:

Trong kế toán quản lý, các nhà nghiên cứu khảo sát of- mười không có sự sang trọng của việc có được một khung mẫu (ví dụ, một danh sách đầy đủ của ements điều tra dân số el- phù hợp với mục tiêu dân số dự kiến) và phát triển một kế hoạch khả lấy mẫu. Hầu hết các bài viết trong mẫu của chúng tôi thực sự không thảo luận hay báo cáo kế hoạch lấy mẫu và hầu hết các cuộc điều tra dường như đã được gửi sang cho toàn bộ điều tra dân số, trong đó có thể không đại diện cho độ dân số mục tiêu dự định mà kết quả sis thử nghiệm giả thiết là tổng quát. Tuy nhiên, một số điều làm cho kế hoạch lấy mẫu chi tiết. Ví dụ, Perera et al. (1997) sử dụng kinh doanh Riddell của

Ai là Ai Úc năm 1994 để chọn ngẫu nhiên 200 nhà quản lý sản xuất rms fi hoặc bộ phận. Brownell & Dunk (1991) sử dụng một thư mục được công bố của các nhà quản lý sản xuất tại Úc (Kompass Úc) như khung lấy mẫu của họ và phát triển một kế hoạch khả lấy mẫu để vẽ một sample.5 ngẫu nhiên
Widener & Selto (1999) được lựa chọn ngẫu nhiên Ví sam- của họ 600 rms fi từ Compustat. Tuy nhiên, bất chấp những amples nghiệm, thủ tục lấy mẫu như vậy không phải là thực hành chủ đạo trong quản lý kế toán nghiên cứu.
Chọn mẫu không xác suất có thể là một phương pháp lấy mẫu fi- cient hữu ích và ef trong những trường hợp nhất định, và trong một số trường hợp, nó là duy nhất sẵn có nguồn gốc lựa chọn cùng. Tuy nhiên, một mẫu không xác suất không chỉ là một nhóm người được hỏi sẵn sàng để tham gia vào một nghiên cứu. Thay vào đó, nó phải được chọn sao cho nó tối đa hóa khả năng rằng các mẫu ing result- thể hiện sự thay đổi trong các biến độc lập (s) cần thiết để kiểm tra các giả thuyết với sức mạnh h.tố fi cient. Ví dụ, để nghiên cứu tác động của các công ty Diversi fi cation về kiểm soát quản lý thống thiết kế tem, các nhà nghiên cứu có thể cố tình chọn một mẫu được lựa chọn của ers Diversi fi không liên quan (ở một đầu của quang phổ) và rms fi duy nhất kinh doanh (ở đầu kia) . Ý tưởng là nếu giả thuyết không giữ với một mẫu chọn lựa cẩn thận của '' cực đoan '' trường hợp, sau đó nó là không thể giữ trong một mẫu ngẫu nhiên. Như vậy, cẩn thận lấy mẫu không xác suất liên quan đến nhiều hơn là chỉ lựa chọn những đối tượng mà người tìm kiếm lại có thể dễ dàng, mặc dù thực tế sau này thường được quan sát (Young, 1996). Trong mẫu của chúng tôi, 92 bài (71%) sử dụng một số loại của một mẫu ience công ước. Và trong khi việc sử dụng các tiện sam- ples là đôi khi justi fi thể, reearchers dựa vào mẹ mất bất kỳ lợi thế lấy mẫu khảo sát có hơn phương pháp nghiên cứu khác (Birnberg et al., 1990), gây ra suy luận của mình để được chỉ định lúc tốt nhất của dân số mục tiêu mà họ muốn gen- eralize những những phát hiện fi.
Tóm lại, sự thiếu rõ ràng lấy mẫu proce-

nói. Khảo sát gửi đến lựa chọn thuận tiện dân vey bề, chứ không phải là quần thể khảo sát (hoặc mẫu ngẫu nhiên của chúng) trận đấu mà dự định nhóm mục tiêu, hạn chế khả năng của chúng tôi để tích lũy kết quả alizable nhìn chung các nghiên cứu và theo thời gian. Realis- tically, tuy nhiên, cho rằng các nhà nghiên cứu kế toán quản trị thường xuyên thực hiện các nghiên cứu của họ với một nhóm nhất định của người trả lời mà họ có quyền truy cập thuận tiện, thực địa sẽ Bene fi t khỏi những nỗ lực để de fi ne hoặc thảo luận về dân số mà mẫu là tiềm đại diện tentially.


cỡ mẫu
điều trị chuẩn của mẫu trong hầu hết các sách giáo khoa khuyến cáo xác định kích thước mẫu bằng cách quyết định bao nhiêu độ chính xác được yêu cầu (con fi nguï cuûa trong- terval), đòi hỏi một ước tính của cả hai phương sai mẫu (s) và ước tính tỷ lệ ứng phó dự kiến 0,6 phương pháp này tuy đúng, thường là không thực dụng khi thiết kế nghiên cứu trong kế toán xử trí, vì những lý do sau đây (Fowler,
1984).
Đầu tiên, phần lớn các nghiên cứu khảo sát về kế toán quản lý là các nghiên cứu lý thuyết kiểm nghiệm ( 89% các bài báo tại Phụ lục 1); không nghiên cứu liên quan đến đo '' có nghĩa là '' của một biến trong một mẫu và khái quát hóa nó với một dân số, như trong một cuộc thăm dò. Thứ hai, các cuộc điều tra trong quản lý chiếm trong- variably cố gắng để có được từ các đối tượng như nhiều hình trong- càng tốt liên quan đến nhiều biến (bao gồm cả các biến chứng) quan tâm đến lý thuyết (mối quan hệ) đang được thử nghiệm (trong con fi nes chiều dài khảo sát chấp nhận được) . Do đó, xử trí các cuộc điều tra kể thường được thiết kế để thực hiện những tính toán về các mối quan hệ giữa đa biến, làm cho nó khó để có thể xác định một mức độ mong muốn chính xác hơn chỉ là chung nhất của cách. Hơn nữa, đầu tư vào cỡ mẫu thường không trả hết (vượt quá kích thước mẫu chấp nhận được cần thiết để thực hiện các bài kiểm tra thống kê mong muốn với h.tố fi cient