power).7 Studies have shown consist

power).7 Studies have shown consistently that non-sam- pling error (i.e., error caused by non-response and measurement problems not associated with the sam- pling process) is the major contributor to the total sur- vey error (Assael & Keon, 1982). Thus, rather than investing in sample size, resources would probably be allocated more wisely to improvements in other areas of survey design, such as in attempts to increase response rates.8
In conclusion, sample size per se is not as critical for the quality of survey data as it is often believed to be (assuming, of course, that sample size is adequate for the statistical tests used to analyze the data).9 In- stead, the focus should be on non-response bias (see below), which depends on both sample size (making it
important in this respect) and response rate (Co- lombo, 2000). Consistent with this, the legal frame- work prescribes that sample size must be ‘‘intuitively justifiable,’’ meaning that survey researchers should be able to justify sample size primarily with non-sta- tistical arguments (Morgan, 1990: p. 63). That said, however, minimum samples of 200–300 respondents seem to be able to achieve a certain degree of face validity in court (Morgan, 1990).
The third column in Exhibit 1 shows the sample sizes of the 130 management accounting articles in our sample. Exhibit 1 shows that 30 articles (23%) had sample sizes greater than 200, which is the lower bound to the legal reliable minimum of 200–
300. The mean sample size in Exhibit 1 is 239 with a standard deviation of 432. But the range is wide. The largest (top decile) sample size is 2,941 (1,235) and the smallest (bottom decile) sample size is 24 (35). The median sample size is 125. However, of the 51 articles in Exhibit 1 with sample sizes greater than 150, 31 have a response rate of less than 50%, making
response bias a potentially bigger threat than sample size per se.
Survey Questions and Other Methodological Issues
The foregoing analysis dealt with population (or ex- ternal) validity—the extent to which the survey study provides an accurate representation of the population it is supposed to represent (Sapsford, 1999)—and the error encountered when the sample is not a good representation of the population (sampling error). External validity is the most important concern for descriptive surveys aimed at providing accurate estimates of population parameters. Surveys designed for theory-testing, however, not only need to provide predictions about relationships to samples other than the focal test sample (external validity), but also need to determine that the variation in the dependent variable is related to variation in the independent variables (internal validity) (Campbell & Stanley, 1963; Cook & Campbell, 1979). Because the vast majority of surveys in management accounting have a theory-testing focus (116 [89%] of the 130 articles in our sample), this section focuses on design (or inter- nal) validity and its associated error (non-sampling error). Non-sampling error is no less important than sampling error. In fact, non-sampling error has been shown to be the most severe contributor to total sur- vey error (Assael & Keon, 1982; Groves, 1989).
Non-sampling error consists of two components. The first, non-response error, occurs when some target respondents do not reply, causing responses to be an unreliable representation of the selected sample. The second component, response error, occurs when some actual respondents respond inaccurately (Assael & Keon, 1982: p. 114). Both components establish whether the inferences drawn from the study speak of the arguments they are supposed to test.
Response error includes, but is not limited to, va- lidity of measurement (also referred to as construct validity). When poorly designed questions are in- cluded in the survey, they threaten the internal valid- ity by systematically distorting responses or by inflating random error if respondents make guesses because they do not understand the question (Dia- mond, 2000). Therefore, researchers should pay par- ticular attention to the questions they use, how they are worded, how their response format is designed, and how they are ordered and presented in the survey. A detailed discussion of measurement and survey
design issues is beyond the scope of this chapter.10

Kết quả (Việt) 2:

điện) 0,7 Các nghiên cứu đã chỉ ra một cách nhất quán rằng lỗi pling không sam- (tức là, lỗi gây ra bởi các vấn đề không trả lời và đo lường không liên quan đến quá trình pling sam-) là đóng góp lớn vào tổng lỗi bề vey (Assael & Keon, 1982). Như vậy, thay vì đầu tư vào kích thước mẫu, tài nguyên có thể sẽ được phân bổ một cách khôn ngoan hơn để cải thiện trong các lĩnh vực khác của khảo sát thiết kế, chẳng hạn như trong nỗ lực để tăng rates.8 phản ứng
Trong kết luận, cỡ mẫu cho mỗi gia không phải là quan trọng đối với chất lượng số liệu điều tra vì nó thường được cho là (giả định, tất nhiên, rằng cỡ mẫu thích hợp cho các bài kiểm tra thống kê dùng để phân tích dữ liệu) 0,9 thay In-, nên tập trung vào thiên vị không trả lời (xem dưới đây), mà phụ thuộc vào cả hai kích thước mẫu (làm cho nó
quan trọng trong lĩnh vực này) và tốc độ phản ứng (Cỏ lombo, 2000). Phù hợp với điều này, các khuôn khổ pháp lý quy định rằng kích thước mẫu phải được '' fi trực giác justi thể, '' có nghĩa là các nhà nghiên cứu khảo sát sẽ có thể biện minh cho kích thước mẫu chủ yếu với các đối số tistical không đập, (Morgan, 1990:. P 63) . Điều đó nói rằng, tuy nhiên, mẫu tối thiểu 200-300 hỏi dường như có thể để đạt được một mức độ nhất định của giá trị mặt tại tòa án (Morgan, 1990).
Cột thứ ba tại Phụ lục 1 cho thấy các kích thước mẫu của 130 bài toán quản lý trong của chúng tôi mẫu vật. Phụ lục 1 cho thấy 30 bài (23%) có cỡ mẫu lớn hơn 200, đó là giới hạn thấp hơn mức tối thiểu đáng tin cậy pháp lý của 200-
300. Kích thước mẫu trung bình tại Phụ lục 1 là 239 với độ lệch chuẩn là 432. Nhưng phạm vi rộng. Lớn nhất (đầu thập phân vị) kích thước mẫu là 2,941 (1,235) và nhỏ nhất (dưới thập phân vị) kích thước mẫu là 24 (35). Kích thước mẫu trung bình là 125. Tuy nhiên, trong 51 bài viết trong Phụ lục 1 với cỡ mẫu lớn hơn 150, 31 có tỷ lệ đáp ứng dưới 50%, làm cho
phản ứng thiên vị một mối đe dọa tiềm năng lớn hơn kích thước mẫu cho mỗi gia nhập.
Câu hỏi khảo sát và phương pháp luận các vấn đề khác
các phân tích nói trên xử lý dân số (hoặc khoẻ bà mẹ nghiệm) trị-mức độ mà các nghiên cứu khảo sát cung cấp một đại diện chính xác của các dân nó là vụ phải đại diện (Sapsford, 1999) và lỗi gặp phải khi mẫu không phải là một đại diện tốt đẹp của dân số (sai số). Giá trị bên ngoài là mối quan tâm quan trọng nhất đối với các cuộc điều tra mô tả nhằm cung cấp ước lượng chính xác của các thông số dân. Khảo sát thiết kế cho các lý thuyết thử nghiệm, tuy nhiên, không chỉ cần cung cấp những dự đoán về các mối quan hệ với các mẫu khác hơn so với các mẫu thử nghiệm đầu mối (giá trị bên ngoài), nhưng cũng cần phải xác định rằng các biến thể trong các biến phụ thuộc có liên quan đến sự thay đổi trong các biến độc lập (giá trị bên trong) (Campbell & Stanley, 1963; Cook & Campbell, 1979). Bởi vì phần lớn các cuộc điều tra về kế toán quản lý có một tâm lý thử nghiệm (116 [89%] trong số 130 bài viết trong mẫu của chúng tôi), phần này tập trung vào việc thiết kế (hoặc nal tế) tính hợp lệ và lỗi liên quan (không lấy mẫu của nó lỗi). Lỗi không lấy mẫu không kém quan trọng hơn so với lấy mẫu lỗi. Trong thực tế, lỗi không lấy mẫu đã được chứng minh là có những đóng góp nghiêm trọng nhất đối với tổng bề lỗi vey (Assael & Keon, 1982; Groves, 1989).
Lỗi không lấy mẫu bao gồm hai thành phần. Việc đầu tiên fi, lỗi không trả lời, xảy ra khi một số người được hỏi mục tiêu không trả lời, gây ra phản ứng là một đại diện đáng tin cậy của mẫu được chọn. Hợp phần thứ hai, lỗi phản ứng, xảy ra khi một số người được hỏi thực tế đáp ứng không chính xác (Assael & Keon 1982. P 114). Cả hai thành phần thiết lập cho dù kết luận rút ra từ các nghiên cứu nói chuyện của các đối số họ có nghĩa vụ phải kiểm tra.
Lỗi ứng bao gồm, nhưng không giới hạn, lidity Va đo (còn gọi là giá trị xây dựng). Khi câu hỏi được thiết kế kém là cluded trong- trong cuộc khảo sát, chúng đe dọa đến tính hợp lệ- nội bộ bởi những phản ứng sai lệch hệ thống hoặc trong fl ating lỗi ngẫu nhiên nếu trả lời đoán mò, vì họ không hiểu câu hỏi (mond Dia-, 2000). Do đó, các nhà nghiên cứu nên chú ý mệnh ticular cho những câu hỏi mà họ sử dụng, cách thức chúng được diễn đạt, cách định dạng phản ứng của họ được thiết kế, và cách chúng được đặt hàng và thể hiện trong cuộc khảo sát. Một cuộc thảo luận chi tiết về đo đạc và khảo sát
các vấn đề thiết kế là vượt ra ngoài phạm vi của chapter.10 này