Phương pháp nghiên cứu khoa học PDF

Môn phương pháp nghiên cứu khoa học Chương 1: Giới thiệu 1. Khoa học là là hệ thống tri thức được tổ chức theo các lĩnh vực và đòi hỏi sử dụng các phương pháp khoa học 2. Nghiên cứu khoa học - Là cách thức con người tìm hiểu các hiện tượng khoa học một cách có hệ thống (Babbie, 1986). - Nghiên cứu k...

Môn phương pháp nghiên cứu khoa học Chương 1: Giới thiệu 1. Khoa học là là hệ thống tri thức được tổ chức theo các lĩnh vực và đòi hỏi sử dụng các phương pháp khoa học 2. Nghiên cứu khoa học - Là cách thức con người tìm hiểu các hiện tượng khoa học một cách có hệ thống (Babbie, 1986). - Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh là cách thức khám phá các hiện tượng trong kinh doanh một cách có hệ thống 3. Phân loại khoa học ( KHCB và ứng dịng ngày càng mong manh) - Ngành: khoa học tự nhiên và khoa học xh - T/C ứng dụng: + Nghiên cứu cơ bản: Khoa học thuần túy nhằm giải thích các sự vật, hiện tượng quy luật của tự nhiên và xã hội + Nghiên cứu ứng dụng: Áp dụng tri thức khoa học cơ bản vào thực tiễn + PP thực thực hiện: Định tính, định lượng, kết hợp + Phân loại theo mục đích Nghiên cứu thăm dò: (1) xác định phạm vi hoặc mức độ của một hiện tượng, một vấn đề hoặc trạng thái nào đó, (2) để hình thành một ý tưởng ban đầu “về hiện tượng”, hoặc (3) để kiểm tra tính khả thi của việc thực hiện một nghiên cứu quy mô lớn hơn về hiện tượng đó. Nghiên cứu mô tả: Tiến hành quan sát kỹ lưỡng và đưa ra tài liệu chi tiết về một hiện tượng quan tâm. Nghiên cứu giải thích: Tìm cách giải thích các hiện tượng, các vấn đề nảy sinh hoặc trạng thái của sự vật 5. PP nghiên cứu khoa học - KN: là tập hợp các kỹ thuật được chuẩn hóa để tạo ra tri thức khoa học - Đặc điểm: có 9 cái Có mục đích rõ ràng (Purposiveness) Sự cẩn trọng (rigor) Khả năng kiểm tra (Testability) Tính tái lập (Replicability) Tính chính xác và đáng tin cậy (Precision and confidence) Tính khách quan (objective) Khái quát hóa (Generalizability) Tính tối giản (Parsimony) Tính phản nghiệm (Falsifiability) 6. Lợi ích của nghiên cứu khoa học: có 4 lý do - Cá nhân Cập nhật kiến thức Thăng tiến cho sự nghiệp Uy tín cá nhân Cải thiện chất lượng giảng dạy - Uy tín và danh tiếng của trường Chuyển giao, truyền thụ tri thức Kiến tạo tri thức mới Phụng sự xã hội - Uy tín quốc gia Số lượng nghiên cứu đc công bố quốc tế Số lượng bằng sáng chế Ảnh hưởng của các nghiên cứu Kinh tế tri thức - Cống hiến tri thức cho xã hội 7. Nghiên cứu và nhà quản lí - Các nhà quản lý thường xuyên gặp các vấn đề phải giải quyết bằng cách đưa ra các quyết định đúng đắn => Cần phải thực hiện các nghiên cứu - Trong kinh doanh các lĩnh vực thường thực hiện các hoạt động nghiên cứu bao gồm: kế toán, tài chính, quản trị và marketing 8. Tiêu chí của 1 nghiên cứu tốt: sử dụng tiêu chí FINER - Feasible: khả thi + Đối tượng điều tra: Cá nhân (dễ hơn) hay doanh nghiệp (khó hơn) + Có khả năng tiếp cận nguồn dữ liệu hay không? + Có các kỹ năng phân tích phù hợp hay không? - Interesting: thú vị + Tạo cảm hứng cá nhân (mong muốn khám phá hay chinh phục tri thức) + Xu hướng “hot” trong các chuyên ngành. + Tính thách thức - Novelty: tính mới (có 4 khía cạnnh) + Dữ liệu mới + Cách tiếp cận mới: Lý thuyết mới hay tích hợp các lý thuyết cho nghiên cứu + Phương pháp mới: Đo lường hay các phương pháp phân tích thống kê + Cách diễn giải mới - Ethics: đạo đức + Không xâm hại đối tượng nghiên cứu/khảo sát + Không sử dụng dữ liệu không công bố mà chưa được phép + Không cung cấp thông tin cá nhân khi chưa được sự đồng ý + Không sử dụng dữ liệu thứ cấp không thể kiểm chứng + Đảm bảo việc trích dẫn và cung cấp tài liệu tham khảo đầy đủ - Relevance: có liên quan, ảnh hưởng + Khả năng ảnh hưởng tích cực đến cộng đồng + Cung cấp các gợi ý hữu ích cho doanh nghiệp/tổ chức + Khả năng tác động tới việc thực hành các chính sách công + Ảnh hưởng tới các hướng nghiên cứu trong chuyên ngành 9. Đạo văn và trích dẫn - Đạo văn + Là một vấn đề của đạo đức khoa học + Là việc sử dụng ý tưởng hay từ ngữ của người khác mà không trích dẫn nguồn (ăn cắp tri thức). - Tránh đạo văn khi sd ý tưởng hay từ ngữ của người khác, ko trích dẫn những khái niệm phổ thông, tri thức phổ thông hay quá phổ biến - Trích dẫn + Giúp cho tính tin cậy của lập luận tốt hơn + Trích dẫn là việc ghi nhận công trạng nghiên cứu của các nhà nghiên cứu đi trước khi sử dụng các kết quả nghiên cứu + Có nhiều hệ trích dẫn nhưng với ngành khoa học xã hội thì có thể chọn APA style hoặc Harvard style Lưu ý: Sử dụng nhất quán các hệ trích dẫn và tài liệu tham khảo trong cả nghiên cứu * Tại sao các nhà quản lý cần biết về nghiên cứu - Hỗ trợ giải quyết các công việc - Phân biệt đc nghiên cứu nào là tốt, là xấu - Cải thiện khả năng đánh giá và nhận thức về các yếu tố có ảnh hưởng tới các tình huống kinh doanh  - Ước lượng được các rủi ro trong khi ra quyết định kinh doanh - Đánh giá được lợi ích của việc tự thực hiện nghiên cứu hay thuê tư vấn hiệu quả hơn - Kết hợp được các kinh nghiệm và kiến thức khoa học trong việc ra quyết định => Cung cấp các thông tin hữu ích cho việc gia quyết định của nhà quản lý Chương 2: Vấn đề nghiên cứu 1. Kn về vấn đề nghiên cứu - Là một điểm/một hiện tượng/một vấn đề chưa rõ ràng, còn gây tranh cãi → nhu cầu phải nghiên cứu và làm rõ. - Các vấn đề thực tế → Mục tiêu giải quyết một bài toán cụ thể nào đó - Các vấn đề lý thuyết → Nhằm mở rộng kiến thức, cung cấp công cụ cho những nghiên cứu khác 2. Phát hiện vấn đề nghiên cứu - Nhu cầu thực tiễn công việc và thực tế cuộc sống - Đặt vấn đề ngược lại với suy nghĩ/lý thuyết thông thường - Thông qua đọc những công trình công bố liên quan (đọc literature review), đọc sách, báo, tạp chí - Từ những buổi seminar, hội thảo khoa học (lắng nghe và trao đổi với mọi người) 3. Câu hỏi nghiên cứu - Càng có tính khái quát càng tốt (hấp dẫn với số đông độc giả hơn) - Luôn luôn đặt câu hỏi nghiên cứu trong bối cảnh lớn hơn - Đánh đổi: Câu hỏi nghiên cứu càng dễ (hoặc cũ) → Càng dễ triển khai, tìm câu trả lời → Được đánh giá không cao/Khó được đăng trên những tạp chí uy tín Câu hỏi nghiên cứu càng khó (hoặc mới) → Càng khó triển khai, tìm câu trả lời → Được đánh giá cao/Dễ được đăng trên những tạp chí uy tín 4. Tiến trình nghiên cứu  5. Trích dẫn (tiếp) - Không có một công trình nghiên cứu nào mà KHÔNG dựa vào các công trình khoa học trước đó - Khi sử dụng những thông tin/dữ liệu từ những nguồn khác: PHẢI trích dẫn (không trích dẫn → Đạo văn) - Trích dẫn thông thường: + Các công trình nghiên cứu được đăng trên các tạp chí khoa học + Sách được xuất bản + Các báo cáo nghiên cứu của các tổ chức phi chính phủ, công ty nghiên cứu tư nhân, cá nhân + Các thông tin công bố chính thức của các chính phủ, tổ chức phi chính phủ + Các bài báo trên các trang web, tạp chí - Cách thức trích dẫn: Tùy thuộc vào từng tạp chí, từng loại nghiên cứu mà có những định dạng khác nhau. Dùng phần mềm trích dẫn chuyên biệt sẽ nhanh và tiện hơn - Trong báo cáo nghiên cứu: Đề cập ngắn gọn đến nghiên cứu được trích dẫn (thường chỉ bao gồm tác giả và năm công trình xuất bản - Cuối bài: Liệt kê cụ thể và chi tiết về các nghiên cứu được trích dẫn: Tên tác giả, năm xuất bản, tên công trình, tạp chí (nơi) xuất bản, số trang và số xuất bản (nếu có), đường link đến công trình - Cuối bài (mục tài liệu tham khảo – Reference): Sắp xếp theo thứ tự A,B,C dựa vào tên tác giả chính hoặc theo số thứ tự xuất hiện trong bài nghiên cứu (1,2,3) * Lưu ý: - Những nghiên cứu được liệt kê trong mục tài liệu tham khảo thì PHẢI được trích dẫn trong bài - Những nghiên cứu có trong bài thì PHẢI được liệt kê trong mục tài liệu tham khảo - Chỉ trích dẫn những tài liệu CÓ LIÊN QUAN - Ưu tiên trích dẫn những công trình khoa học uy tín (được nhiều trích dẫn, do những nhà khoa học/tổ chức uy tín viết ra, được công bố trên những tạp chí chất lượng) Chương 3: Phương pháp định tính 1. Khái niệm - Các dữ liệu thường không ở dạng con số mà ở dạng chữ, văn bản hoặc hình ảnh, video, ghi âm,.. - Dữ liệu thường phản ánh tính chất, đặc điểm hay sự hơn kém; thường không hoặc khó tính được giá trị TB - Dữ liệu được thu thập thông qua: Quan sát, phỏng vấn, bảng hỏi, tài liệu, ghi âm, … - Phụ thuộc vào kỹ năng phân tích tổng hợp, kiến thức chuyên môn và am hiểu xã hội về đối tượng/chủ thể nghiên cứu của cá nhân nhà nghiên cứu. - Phù hợp trong việc trả lời các câu hỏi liên quan đến “tại sao” (why), “thế nào” (how), hoặc “what” (cái gì) 2. Đặc điểm: có 2 cái a, Lý thuyết nền - Là một kỹ thuật quy nạp; cố gắng tổng quát hóa và đưa ra các giả thuyết/lý thuyết dựa trên việc thu thập và phân tích các dữ liệu một cách có hệ thống và: đi từ cái cụ thể (particular) → cái trìu tượng (general) - Đặc điểm + Tính mở: Không dựa vào bất kỳ một cấu trúc/lý thuyết sẵn có mà phát triển dựa vào dữ liệu. + Tính đồng thời: Việc phân tích dữ liệu và thu thập dữ liệu tiến hành đồng thời → Thu thập được cái gì thì tiến hành phân tích luôn. + Tính “mã hóa”: Dữ liệu được chia thành những khối/nhóm nhỏ hơn liên quan đến nhau dựa trên những nguyên tắc mã hóa nhất định. + Tính so sánh: Các dữ liệu liên tục được so sánh với nhau (cá nhân với các nhân, sự kiện với sự kiện, nhóm với nhóm, khối với khối, quan sát với quan sát) + Tính lấy mẫu lý thuyết “Theoretical sampling”:  Dựa trên việc mã hóa dữ liệu và so sánh → Đưa ra câu hỏi, phỏng đoán mối quan hệ, nhấn mạnh các điểm chưa rõ/chưa được giải quyết trong các nghiên cứu trước đó Lựa chọn những người phỏng vấn một cách cẩn thận + sửa đổi câu hỏi sử dụng → Làm rõ những điểm chưa rõ ràng và xây dựng một học thuyết/lý thuyết + Tính bão hòa “theoretical saturation”: Mọi thứ đã đều rõ ràng, ko có cái gì chưa rõ hoặc mới → Điểm kết thúc nghiên cứu / điểm bão hoà - Các hình thức mã hóa + Mã hóa mở (open coding): Nhận diện các khái niệm/ ý tưởng quan trọng trong dữ liệu văn bản liên quan đến vấn đề/ hiện tượng nghiên cứu → Đọc từng dòng và phân loại thành các nhóm có liên quan + Mã hóa theo trục (axial coding): Xác định mối quan hệ giữa các nhóm/phân nhóm khác nhau (xem các nhóm có mối quan hệ nhân quả, hay tác động lẫn nhau hay không) + Mã hóa chọn lọc (selective coding): Xác định một nhóm/phân nhóm trung tâm và mối quan hệ giữa nó và các nhóm khác - Các điểm cần chú ý do Corbin & Strauss (1990) đề xuất khi sd 1. Thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu là hai quá trình liên hệ mật thiết với nhau 2. Khái niệm nghiên cứu (biến nghiên cứu) là đơn vị phân tích chính 3. Các khái niệm cần được xây dựng (định nghĩa rõ ràng) và có thể liên hệ chúng với nhau 4. Chọn mẫu dựa vào lý thuyết đang xây dựng (chọn mẫu lý thuyết, chọn mẫu có chủ ý) 5. Các phân tích phải thông qua quá trình so sánh liên tục và chặt chẽ 6. Sự thay đổi về mô hình, cấu trúc của các khái niệm nghiên cứu cần được xem xét cẩn thận 7. Các quá trình phải được gắn với lý thuyết 8. Ghi chú các dữ liệu thích hợp 9. Phát triển các giả thuyết về mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu và đánh giá/kiểm chứng nó trong suốt quá trình nghiên cứu 10. Tạo nhóm nghiên cứu 11. Dữ liệu cần đặt trong ngữ cảnh rộng của nghiên cứu b, Phương pháp tình huống - Phương pháp xây dựng lý thuyết từ dữ liệu ở dạng các tình huống (đơn hoặc đa tình huống) (Yin, 1994) - Đặc điểm của phương pháp tình huống Xây dựng lý thuyết dựa trên dữ liệu: Dữ liệu trước, lý thuyết sau Có thể chọn 1 tình huống hoặc nhiều tình huống Sử dụng nghiên cứu tình huống để xây dựng lý thuyết là 1 quá trình luỹ tiến * Các bc xây dựng lý thuyết - Xác định câu hỏi nghiên cứu - Chọn tình huống: Chưa có giả thuyết, lý thuyết gì -> Linh hoạt trong việc sử dụng lý thuyết. Ví dụ: Chọn tình huống (cases) là những cặp vợ chồng tảo hôn 1 địa bàn hoặc một số địa bàn cho nghiên cứu - Chọn phương pháp thu thập dữ liệu: Ví dụ: phỏng vấn sâu, quan sát… - Tiến hành thu thập dữ liệu tại hiện trường: Thu thập và xử lý dữ liệu song song. Dữ liệu phỏng vấn, quan sát thường xuyên được xử lý, sắp xếp theo nhóm, xuất hiện các “nghi vấn” tiếp tục thu thập và xử lý thêm - Phân tích các dữ liệu - Xây dựng các giả thuyết và khung lý thuyết - So sánh với lý thuyết đã có. So sánh lý thuyết đề xuất với các lý thuyết lý giải hiện tượng đã có. - Kết luận: Kết luận, viết báo cáo, xuất bản nghiên cứu 3. Dữ liệu và thu nhập dữ liệu - Chọn mẫu nghiên cứu định tính: Định tính sử dụng các phương pháp chọn mẫu lý thuyết (có chọn lọc) dựa trên quy tắc bão hoà thông tin  - Công cụ (kĩ thuật):có 3 nhóm công cụ phổ biến cho thu nhập dữ liêị định tính thường gặp: * Quan sát là phương pháp nhà nghiên cứu sử dụng thị giác (mắt) để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu (quan sát và ghi chép). Có 4 hình thức quan sát để thu thập dữ liệu chính + Tham gia như một thành viên: Nhà nghiên cứu tham gia như một thành viên (đối tượng nghiên cứu quan sát) và không cho đối tượng biết mình là nhà nghiên cứu + Tham gia chủ động để quan sát: Nhà nghiên cứu tham gia như một đối tượng nghiên cứu (vd khách hàng) nhưng cho các thành viên khác biết mình là nhà nghiên cứu + Tham gia thụ động để quan sát: Nhà nghiên cứu tham gia nhưng chỉ tập trung vào việc quan sát mà không tham gia như một thành viên của đối tượng quan sát. + Quan sát thuần tuý: Nhà nghiên cứu chỉ giữ vai trò quan sát, tách mình khỏi đối tượng quan sát * Thảo luận tay đôi là dạng thảo luận giữa hai người (nhà nghiên cứu và đối tượng thu thập dữ liệu) có thể dưới dạng off, online, ch mở Thảo luận tay đôi thường được sử dụng cho các tình huống: 1. Thảo luận các chủ đề có tính cá nhân cao, tế nhị không phù hợp cho thảo luận tập thể. 2. Do vị trí của đối tượng tham gia khó khăn cho việc tham gia thảo luận nhóm 3. Do sự cạnh tranh giữa các thành viên nếu thảo luận nhóm 4. Do tính chất chuyên môn sử dụng thảo luận nhóm không thích hợp * Thảo luận nhóm là phương pháp thảo luận với một nhóm hữu hạn thành viên về chủ đề nghiên cứu Nhà nghiên cứu thường đóng vai trò điều phối thảo luận Sử dụng các chỉ dẫn gợi mở cho thảo luận Tuyển chọn đối tượng tham gia thảo luận thích hợp (xây dựng tiêu chuẩn cho lựa chọn chuyên gia tham gia thảo luận) - Ưu nhược điểm các công cụ Công cụ Ưu điểm Nhược điểm Quan sát - Thu nhận được những - Khó khăn trong quan hệ để kiến thức đầu tiên về vấn được tham gia quan sát đề nghiên cứu - Vấn đề thời gian - Nhận dạng được thực tế - Hạn chế trong các tình huống về ngữ cảnh, thời gian tế nhị Thảo luận tay đôi - Dễ có được các thảo luận - Tốn thời gian và chi phí hơn so sâu về chủ đề nghiên cứu với thảo luận nhóm tính trên - Dễ dàng hơn trong việc cùng một cỡ mẫu sắp xếp lịch thảo luận với - Xuất hiện sự vắng mặt tương đối tượng nghiên cứu tác so với thảo luận nhóm Thảo luận nhóm - Dễ có được các thông tin - Khó bố trí hơn nếu các chuyên đa dạng hơn so với thảo gia có xung đột lợi ích luận tay đôi - Đòi hỏi nhà nghiên cứu có - Có sự tương tác giữa các kinh nghiệm điều phối thảo thành viên luận 4. Phân tích dữ liệu định tính - Khái niệm: là đi tìm ý nghĩa của dữ liệu thu thập được (có tính gắn liền với quá trình thu nhập dữ liệu) - Có 3 loại  + Mô tả hiện tượng: Dữ liệu định tính luôn chứa đựng các khái niệm nghiên cứu. Mô tả hiện tượng giúp phát hiện các khái niệm nghiên cứu + Phân loại hiện tượng: Các hiện tượng sau khi được mô tả có thể được phân loại thành các nhóm theo những tiêu chí nhất định được định nghĩa từ nhà nghiên cứu. Hiện tượng có thể được chia thành các cấp độ khác nhau và phân vào từng nhóm + Kết nối dữ liệu: Các dữ liệu được mô tả, phân loại thành các khái niệm cần được liên kết với nhau và giải thích chúng để hình thành các lý thuyết/học thuyết 5. Phân tích dữ liệu - Khái niệm: Là hình thức phân tích cấu trúc/từ ngữ/cách thức thể hiện/.. từ các đoạn văn bản/tài liệu → tìm ra những đặc trưng và ý nghĩa được thể hiện liên quan vấn đề nghiên cứu được quan tâm “Phân tích chữ → Suy diễn/Đoán ý” - Đậm chất “diễn giải”, luôn đặt trong bối cảnh lịch sử-xã hội nhất định 6. Đề cương nghiên cứu định tính: Xây dựng 1 đề cương nghiên cứu định tính có 5 bước -Bước 1: Bối cảnh và giới thiệu (background và introduction) Giới thiệu về bối cảnh thực tế, chủ đề nghiên cứu Nói rõ ràng vấn đề nghiên cứu, mục đích nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu → Tại sao cần nghiên cứu vấn đề này? Tính ý nghĩa/tác động của việc nghiên cứu - Bước 2: Các nghiên cứu liên quan (literature review) Lựa chọn có chọn lọc và trình bày ngắn gọn các nghiên cứu có liên quan đến vấn đề nghiên cứu/câu hỏi nghiên cứu Cụ thể: Các nghiên cứu trước giải quyết vấn đề/câu hỏi gì? Sử dụng phương pháp nào để giải quyết? Họ tìm kết quả như thế nào? Tại sao nghiên cứu của chúng ta lại khác nghiên cứu của họ (phương pháp mới? vấn đề mới? dữ liệu mới?) - Bước 3: Thiết kế nghiên cứu (research design and methodology) Bối cảnh nghiên cứu: Nghiên cứu được tiến hành ở đâu? Đối tượng là ai? Trong thời gian như thế nào? Thiết kế nghiên cứu và các bước thực hiện: Các bước thực hiện, phương pháp nghiên cứu sử dụng (định tính, nhưng cụ thể là phương pháp nào? Tại sao dùng định tính mà không dùng định lượng - Bước 4: Kết quả kỳ vọng (expected results) Đưa ra kết quả kỳ vọng của nghiên cứu hoặc những phân tích sơ bộ về dữ liệu đã (nếu có thu thập đó) Có thể có mục này hoặc không - Bước 5: Mục lục tham khảo (refernces) Liệt kê những tài liệu được trích dẫn trong đề cương Chương 4: Nghiên cứu định lượng 1. Khái niệm - Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu sử dụng các phương pháp khác nhau (chủ yếu là thống kê) để lượng hóa, đo lường, phản ánh và diễn giải các mối quan hệ giữa các nhân tố (các biến) với nhau + Nhà nghiên cứu định tính diễn tả nghiên cứu bằng lời. + Nhà nghiên cứu định lượng diễn tả nghiên cứu bằng số. - Mục đích + Đo lường mức độ của các mối quan hệ + Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu có được từ lý thuyết Lưu ý: Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu xuất phát từ lý thuyết và sử dụng dữ liệu có được (dữ liệu dạng số) để kiểm định lý thuyết/giả thuyết 2. Mô hình nghiên cứu - Mô hình nghiên cứu là thuật ngữ chỉ mối quan hệ giữa một tập hợp biến nghiên cứu với nhau. Mô hình nghiên cứu được thiết lập từ lý thuyết, các nghiên cứu tiên nghiệm  - Hai thành phần của mô hình nghiên cứu: (1) các biến nghiên cứu và (2) mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu 3. Phân loại biến nghiên cứu - Phân loại theo tính chất đo lường + Biến quan sát: Là biến có thể khảo sát trực tiếp được mà không phải đo lường thông qua các yếu tố khác. + Biến tiềm ẩn: Các khái niệm xã hội học có tính chất phức tạp không thể đánh giá qua một khía cạnh mà phải đánh giá qua nhiều khía cạnh khác nhau được gọi là các biến tiềm ẩn - Phân loại theo quan hệ giữa các biến (3 biến chính : đọc lập phụ thuộc, trung gian) Biến độc lập: Các biến giải thích sự biến thiên cho biến phụ thuộc A -> B Biến phụ thuộc: Biến được giải thích bởi biến khác trong mô hình A-> B Biến trung gian: Biến vừa giữ vai trò là biến độc lập vừa giữ vai trò là biến phụ thuộc trong một quan hệ khác A -> B -> C Biến điều tiết: Biến mà sự có mặt của nó làm thay đổi độ lớn của một quan hệ khác Biến kiểm soát: Biến được sử dụng để điều chỉnh các đặc điểm đặc hữu (unique) trong một phân tích 4. Dữ liệu và tệp/tệp dữ liệu - Dữ liệu (data) là sự kiện và con số được thu thập, phân tích và tổng hợp để trình bày và giải thích. - Dữ liệu được thu thập cho trong một nghiên cứu cụ thể được gọi là tập dữ liệu (dataset) nghiên cứu 5. Thang đo - Thang đo xác định lượng thông tin có trong dữ liệu - Thang đo chỉ ra phương pháp thống kê thích hợp để phân tích và diễn giải dữ liệu - Các loại thang đo + Định danh Dữ liệu được gắn nhãn hoặc tên để phân biệt một thuộc tính của phần tử. Danh từ được gán số để phân biệt (mã hóa) Cũng có thể không được gán số Phương pháp thống kê thích hợp: Đếm và các phương pháp phi tham số (non – parameter) + Thứ bậc Thang đo thứ bậc là các biến có dữ liệu được thể hiện có tính hơn kém về một thuộc tính nào đó và được mã hóa theo một dãy tăng hay giảm Dữ liệu có thể để ở định dạng ký tự (thấp, trung bình, cao) + Khoảng Dữ liệu có thuộc tính của dữ liệu thứ bậc (tính hơn kém) và có thuộc tính “khoảng” giữa các thứ tự chênh lệch đúng 1 đơn vị đo Các khoảng trên thang đo là đều nhau Dữ liệu khoảng luôn biểu hiện bằng con số Dữ liệu khoảng có điểm gốc (điểm 0) tùy ý + Tỷ lệ Dữ liệu là những con số thuần tuý Các biến về chiều cao, cân nặng, doanh thu… là các thang do tỷ lệ Giá trị không có ý nghĩa là tại điểm 0 (zero) không tồn tại biến đó. o Thang đo khoảng và tỷ lệ là các thang đo bằng số nên các thống kê như trung bình, độ lệch chuẩn có ý nghĩa o Có thể hoán chuyển từ thang đo khoảng, tỷ lệ thành các thang đo thứ bậc, định danh 6. Các loại dữ liệu - Dữ liệu cũng có thể được chia thành dạng dữ liệu định tính hoặc định lượng Dữ liệu định lượng biểu diễn thông tin bao nhiêu, mức độ như thế nào Dữ liệu định lượng luôn luôn là ở dạng số  Các phép tính toán học có ý nghĩa với dữ liệu định lượng Dữ liệu định lượng được đo lường bởi thang đo khoảng hoặc tỷ lệ (các thang đo số) - Dữ liệu cũng có thể chia thành dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp theo cách thu thập Dữ liệu thứ cấp có sẵn trên các báo cáo đã được tính toán Dữ liệu sơ cấp chưa có thông tin -> cần khảo sát chưa được tính toán - Theo dạng dữ liệu: Dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu bảng - Các phương pháp thống kê thích hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu của biến là định tính hay định lượng - Về cơ bản, có nhiều phương pháp thống kê cho dữ liệu định lượng hơn là định tính 7. Công cụ cho nghiên cứu định lượng - Bảng câu hỏi cho khảo sát (các bảng hỏi với câu hỏi đóng/có cấu trúc) - Các thiết kế thí nghiệm 8. Xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng - Khái niệm: Xây dựng nghiên cứu định lượng là công cụ để + Thu thập câu trả lời + Thu thập dữ liệu thật: Thông tin hay đo lường Bao gồm một tập hợp câu hỏi được sắp xếp theo một trình tự logic - Một bộ câu hỏi tốt có thể: + Cho câu trả lời chính xác và liên quan đến nghiên cứu + Giảm được các nhiễu gây ảnh hưởng tới kết quả + Phong phú thông tin Bộ câu hỏi phải có tính tập trung cao và thật đơn giản - Hạn chế của bộ câu hỏi Giới hạn thông tin thu thập Thông tin không mang tính nhân quả Thông tin là tự phản ánh (self report) – không hoàn toàn phản ánh hành vi trong thực tế - Thiết kế bảng câu hỏi Bộ câu hỏi có cần thiết và thích hợp cho nghiên cứu ? Xác định thông tin cần thiết Chọn các biến quan sát để thiết kế bộ câu hỏi Thiết kế từng câu hỏi - Trình tự thực hiện thiết kế 1 bộ câu hỏi + Bước 1: Xác định mục tiêu Viết ra các mục tiêu chính, mục tiêu phụ Lập kế hoạch phân tích thống kê cho từng mục tiêu Xác định các đối tượng của mỗi mục tiêu + Bước 2: Xác định các biến nghiên cứu Liệt kê các thông tin cần thu thập Diễn dịch các nhân tố thành các biến quan sát có thể đo lường được Xác định vai trò của từng biến trong các phương pháp thống kê + Bước 3: Xem xét các nghiên cứu tiên nghiệm Xem xét các nghiên cứu về cùng chủ đề trước đây đã công bố để tham khảo bộ câu hỏi Tham khảo các bộ câu hỏi tốt giúp vượt qua vòng “kiểm duyệt” thuận lợi Tham khảo bộ câu hỏi tốt giúp cho dễ so sánh các kết quả hơn + Bước 4: Thiết kế bản nháp câu hỏi Xác định phương pháp hỏi để thiết kế cho phù hợp Những phần quan trọng nên để ở phần đầu bảng câu hỏi  Đảm bảo bảng câu hỏi được “tự nhiên” Một vài quy tắc áp dụng khi xây dựng bảng câu hỏi cho khảo sát o Quy tắc 1: Sử dụng câu hỏi đơn khía cạnh o Quy tắc 2: Sử dụng câu hỏi đóng thì các đáp án phải bao phủ hết các khả năng xảy ra o Quy tắc 3: Tránh câu hỏi nhầm lẫn, nhập nhằng o Quy tắc 4: Tránh câu hỏi biết chắc kết quả o Quy tắc 5: Tránh câu hỏi dẫn dắt, thiên lệch o Quy tắc 6: Quy tắc kinh nghiệm cho xây dựng một biến tiềm ẩn. Mỗi một biến tiềm ẩn phải được thiết kế tối thiểu 3 biến quan sát và không nên quá 7 biến + Bước 5: Chỉnh sửa bảng câu hỏi Làm ngắn gọn bảng hỏi Xem xét sử dụng từ ngữ Hỏi thử về mức độ dễ hiểu và khả năng trả lời cảu đối tượng Sửa chữa + Bước 6: Hoàn thiện, sắp xếp bảng hỏi chỉnh thức Chỉnh sửa, hoàn thiện Xem xét phần thiết kế Thuận lợi cho cả người trả lời và người nhập dữ liệu 9. Thí nghiệm: Ngoài sử dụng các khảo sát, nghiên cứu định lượng còn có thể sử dụng thông qua các thí nghiệm: Phức tạp và tốn kém 10. So sánh nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Tiêu chí so sánh Nghiên cứu định tính Nghiên cứu định lượng Mục đích Mô tả các vấn đề nghiên cứu chưa Mô tả và đo lường các vấn đề nghiên cứu đã biết rõ được định nghĩa rõ rang Trả lời câu hỏi tại sao, cái gì, như thế Trả lời câu hỏi bao nhiêu, mạnh/yếu như thế nào nào Khám phá các yếu tố có liên quan đến Các vấn đề hay các biến đã được định nghĩa chủ đề nghiên cứu và có cơ chế lý thuyết lý giải => mục đích kiểm định hơn là khám phá Phương pháp sử GT, tình huống liên quan đến các dữ Khảo sát bảng hỏi có cấu trúc, thí nghiệm dụng liệu phi cấu trúc, không lượng hoá liên quan đến các dữ liệu có thể lượng hoá Loại dữ liệu sử Dữ liệu phi cấu trúc: Văn bản, hình Dữ liệu có cấu trúc: Các dữ liệu có thể lượng dụng ảnh, clip hoá thành các con số cho tính toán Phương pháp Chọn mẫu lý thuyết (chọn lọc), bão Chọn mẫu đảm bảo tính đại diện và tin cậy chọn mẫu hoà thông tin, mẫu nhỏ theo các quy tắc xác suất, cỡ mẫu lớn Bộ câu hỏi sử Các câu hỏi mở (phi cấu trúc, bán cấu Phần lớn sử dụng các câu hỏi đóng dụng và khi tham trúc) Nhà nghiên cứu không cần nhiều sự tham gia sử dụng câu Nhà nghiên cứu tham gia nhiều vào gia tương tác để thu thập dữ liệu hỏi các tình huống tương tác để lấy dữ liệu Mức độ xác định Không xác định từ ban đầu Xác định từ ban đầu biến nghiên cứu Kỹ năng và kinh Cần nhiều kỹ năng và kinh nghiệm Cần ít kỹ năng và kinh nghiệm hơn nghiệm  Tính đại diện Hạn chế/không có tính đại diện Có tính đại diện Phương pháp Mô tả, diễn giải ý nghĩa (“diễn ngôn”) Sử dụng các phân tích thống kê, toán phân tích dữ liệu 11. Đề cương nghiên cứu định lượng - Phần 1: Giới thiệu chủ đề nghiên cứu: Làm rõ lý do tại sao lựa chọn chủ đề nghiên cứu này’ - Phần 2: Tổng quản lý thuyết về chủ đề: Tập hợp có phê phán những lý thuyết nghiên cứu chính liên quan đến chủ đề nghiên cứu và chỉ ra khoảng trống nghiên cứu - Phần 3: Thiết kế/phương pháp nghiên cứu: Mô tả cách thức tiến hành nghiên cứu - Phần 4: Dự kiến/Kỳ vọng các kết quả đạt được - Phần 5: Kế hoạch thực hiện Tài liệu tham khảo Chương 5: Nghiên cứu hỗn hợp 1. Khái niệm - Nghiên cứu hỗn hợp là một quy trình thu thập, phân tích và “trộn” (kết hợp) cả dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng trong một nghiên cứu để hiểu được vấn đề nghiên cứu. - Mục đích của nghiên cứu hỗn hợp là kết hợp cả nghiên cứu định tính và định lượng, cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về vấn đề nghiên cứu so với cách tiếp cận đơn lẻ 2. Đa phương tiện Bảng câu hỏi có cấu Phỏng vấn bán cấu trúc trúc Phân tích thống kê Phân tích chuyên đề Các kết quả (phát hiện) từ khảo sát Các kết quả (phát hiện) từ phỏng vấn Sắp xếp, tường thuật các kết quả 3. Sử dụng nghiên cứu định lượng - Khi kết hợp nghiên cứu định tính và định lượng với nhau cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về vấn đề nghiên cứu so với sử dụng đơn lẻ từng phương pháp. - Để cung cấp một bức tranh toàn cảnh hơn về vấn đề nghiên cứu + Định lượng: xu hướng và mô tả về tổng thể (các thông tin bề mặt) + Định tính: các thông tin chi tiết về đối tượng, lời nói của người tham gia (thông tin bên trong) - Thực hiện các nghiên cứu nhiều giai đoạn khám phá nhiều thông tin khác nhau về vấn đề nghiên cứu - Phát triển các bộ công cụ nghiên cứu - Theo dõi một nghiên cứu định lượng để có thêm thông tin chi tiết 4. Xác định nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp trong tài liệu - Tiêu đề nghiên cứ có các từ như “phương pháp hỗn hợp” (mixed method), “đa phương pháp” (multi-method)… - Phần phương pháp (method/methodology) cho biết nghiên cứu sử dụng cả dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Tuyên bố mục đích và hoặc câu hỏi nghiên cứu chỉ ra rằng nhà nghiên cứu dự định thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính trong quá trình nghiên cứu  - Mức độ ưu tiên hoặc trọng số: Nghiên cứu đề cập cả định tính và định lượng cho biết sử dụng loại nào nhiều hơn - Phân tích cả hai loại dữ liệu trong nghiên cứu: Có thể tách rời hoặc phân tích riêng 5. Các phương pháp tiết kế nghiên cứu hỗn hợp - Hỗn hợp đa phươg thức Nhà nghiên cứu ưu tiên cho cả dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính Nhà nghiên cứu thu thập đồng thời cả dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính Nhà nghiên cứu so sánh kết quả từ phân tích định lượng và định tính để xem xét sự giống và khác nhau giữa hai nhóm phương pháp và đưa ra các giải thích thích hợp - Hỗn hợp gắn kết Nhà nghiên cứu ưu tiên lựa chọn 1 phương pháp là chính và phương pháp còn lại gắn với phương pháp chính Gắn kết định lượng trong định tính Gắn kết định tính trong nghiên cứu định lượng - Hỗn hợp giải thích Nhà nghiên cứu ưu tiên thu thập và phân tích dữ liệu định lượng (QUAN) Nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu định lượng trước tiên trong trình tự Nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu định tính để tinh chỉnh kết quả của dữ liệu định lượng - Hỗn hợp khám phá Nghiên cứu nhấn mạnh dữ liệu định tính hơn là dữ liệu định lượng (quan) Nhà nghiên cứu có một trình tự thu thập dữ liệu bao gồm thu thập dữ liệu định tính sau đó là dữ liệu định lượng Nhà nghiên cứu lập kế hoạch về dữ liệu định lượng để xây dựng hoặc giải thích các phát hiện định tính ban đầu 6. Các đặc điểm chung - Tính phù hợp của việc thiết kế - Thu thập dữ liệu định tính và định lượng - Mức độ ưu tiên - Trình tự - Phân tích dữ liệu phù hợp với thiết kế - Sơ đồ quy trình - Sự phù hợp + Kiểm tra các kết quả (thu được) của bước đầu tiên (định tính hoặc định lượng) + Giải thích chi tiết hơn các kết quả của bước đầu tiên (kết hợp phương pháp còn lại để giải thích tốt hơn kết quả) + Cung cấp sự hiểu biết đầy đủ hơn là chỉ sử dụng định lượng hoặc định tính - Thu thập dữ liệu cả tính định và định lượng + Dữ liệu dạng số: dữ liệu thứ cấp, các dữ liệu khảo sát ở dạng con số…. + Dữ liệu dạng ký tự (text data): - Sự ưu tiên + Cân bằng giữa định tính và định lượng (đa phương pháp) + Định lượng nhiều hơn định tính (giải thích) + Định tính nhiều hơn định lượng (khám phá) - Trình tự + Thu thập dữ liệu định lượng và định tính đồng thời + Thu thập dữ liệu định lượng trước, sau đó thu thập định tính  + Thu thập dữ liệu định tính trước và thu thập dữ liệu định lượng sau - Phân tích dữ liệu phù hợp với thiết kế: Sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với thiết kế nghiên cứu (đa phương pháp, gắn kết, khám phá hay giải thích) - Sơ đồ quy trình: Quy trình sử dụng thiết kế hỗn hợp nên được mô tả qua các sơ đồ/lưu đồ để dễ theo dõi + Sử dụng các hệ thống ký hiệu + Xác định các mức độ ưu tiên trên lưu đồ (nhiều định lượng hay định tính) + Xác định các trình tự thực hiện 7. Các bước thực hiện một nghiên cứu - Bước 1: Xác định xem phương pháp hỗn hợp có thích hợp, khả thi - Bước 2: Xác định loại nghiên cứu hỗn hợp nào thích hợp - Bước 3: + Xác định chiến lược