Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Chương 4 - Vũ Trọng Nghĩa

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:53

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Chương 4: Nghiên cứu định lượng, cung cấp cho người học những kiến thức như tổng quan về nghiên cứu định lượng; dữ liệu nghiên cứu định lượng; chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng; đo lường và thu thập dữ liệu định lượng;...Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Chương 4 - Vũ Trọng Nghĩa

Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Vũ Trọng Nghĩa Trường đại học Thương Mại vutrongnghia@tmu.edu.vn Ngày 3 tháng 1 năm 2022 Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 114 / 227
4.1. Tổng quan về nghiên cứu định lượng Dựa vào sự khác biệt trong cách thức thu thập và phân tích dữ liệu, có thể phân chia thành 3 phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu định tính (qualitative research) Nghiên cứu định lượng (quantitative research) Nghiên cứu phối hợp (mixed research) Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 115 / 227
4.1. Tổng quan về nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định lượng Theo Burns & Grove (1987) phương pháp định lượng là "một qui trình nghiên cứu chính thức, khách quan và có hệ thống trong đó các dữ liệu số được sử dụng để thu thập thông tin về thế giới" và "đó là một phương pháp được sử dụng để mô tả và kiểm định các mối quan hệ, liên hệ nhân quả". Đặc trưng của nghiên cứu định lượng là gắn với thu thập và xử lý số liệu dưới dạng số, dựa trên cơ sở lý thuyết để xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đi kèm. Các mô hình toán và công cụ thống kê sẽ được dùng trong việc mô tả, giải thích và dự đoán các hiện tượng. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 116 / 227
4.1. Tổng quan về nghiên cứu định lượng Tiến trình nghiên cứu định lượng gồm các công việc: Xác định tổng thể nghiên cứu Xác định mẫu điều tra Thiết kế bảng câu hỏi Điều tra và thu thập bảng hỏi Phân tích dữ liệu Trình bày kết quả nghiên cứu Đưa ra các diễn giải và bàn luận kết quả nghiên cứu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 117 / 227
4.1.3. Quy trình nghiên cứu định lượng Quy trình nghiên cứu định lượng Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 118 / 227
4.1.3. Quy trình nghiên cứu định lượng (1) Câu hỏi nghiên cứu Ta bắt đầu với việc xác định vấn đề và mục đích nghiên cứu được cụ thể hóa thành một hoặc một vài câu hỏi nghiên cứu (research question). Vấn đề và câu hỏi nghiên cứu đáng để nghiên cứu khi nó chưa được các nhà khoa học trước đó giải quyết và có ý nghĩa thực tiễn. (2) Tổng quan nghiên cứu (Đã trình bày tại chương 2 mục 2.2) Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 119 / 227
4.1.3. Quy trình nghiên cứu định lượng (3) Phương pháp nghiên cứu Thu thập và phân tích dữ liệu phù hợp với phù hợp với câu hỏi và các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra. Lựa chọn thang đo và thiết kế bảng câu hỏi Xác lập cách thức chọn mẫu và điều tra Lựa chọn công cụ thống kê phù hợp để phân tích số liệu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 120 / 227
4.1.3. Quy trình nghiên cứu định lượng (4) Kết quả nghiên cứu Trình bày kết quả phân tích dữ liệu Diễn giải kết quả theo ngôn ngữ thống kê và ngôn ngữ nghiên cứu (5) Trao đổi, bàn luận Kết quả nào là khẳng định lại từ trong lý thuyết Kết quả nào là đóng góp mới Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 121 / 227
4.2. Dữ liệu nghiên cứu định lượng Theo Mark Saunders, dựa vào cách thức thu thập dữ liệu, có thể chia thành 2 nguồn dữ liệu chính: dữ liệu sơ cấp (primary data) và dữ liệu thứ cấp (secondary data). 4.2.1. Dữ liệu thứ cấp Loại dữ liệu này được hiểu là dữ liệu có sẵn, đã được người khác thu thập cho mục tiêu nghiên cứu của họ. Dữ liệu thứ cấp có thể là dữ liệu thô chưa qua xử lý hoặc dữ liệu đã xử lý. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 122 / 227
4.2.1. Dữ liệu thứ cấp Các loại dữ liệu thứ cấp Trong lĩnh vực kinh tế và quản trị kinh doanh, các nhà nghiên cứu thường hay tiếp cận các dạng dữ liệu thứ cấp được trình bày trong hình sau: Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 123 / 227
a. Kênh tìm kiếm dữ liệu thứ cấp: Thường các nhà khoa học sẽ tìm trong các cuốn sách, tài liệu chuyên khảo, bài báo khoa học liên quan đến chủ đề nghiên cứu. Ngoài ra, do có nhiều dữ liệu thứ cấp không dễ dàng truy cập, sinh viên có thể tìm tới các ấn phẩm của bên thứ ba về các doanh nghiệp. Một kênh thông tin được sử dụng nhiều nhất hiện nay, chính là Internet. Tuy nhiên, lượng thông tin trên kênh này lại rất nhiều và không được sắp xếp một cách khoa học, vì thế sinh viên cần lựa chọn những kênh thông tin chính thống (như cơ quan nhà nước, viện nghiên cứu, tổ chức quốc tế . . . ) và thực hiện lựa chọn từ khóa phù hợp để phân loại thông tin ngay từ đầu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 124 / 227
b. Ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp Ưu điểm Giúp tiết kiệm thời gian và chi phí thu thập dữ liệu. Quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp đảm bảo sự kín đáo trong nghiên cứu. Sử dụng dữ liệu thứ cấp giúp việc thực hiện các nghiên cứu dài hạn có so sánh đối chiếu. Sử dụng dữ liệu thứ cấp có thể dẫn tới những khám phá bất ngờ. Nhược điểm Dữ liệu thứ cấp có thể được thu thập cho mục đích nào đó không phù hợp với nhu cầu của nhà khoa học. Truy cập dữ liệu thứ cấp có thể khó khăn hoặc tốn kém. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 125 / 227
4.2.2. Dữ liệu sơ cấp Khi dữ liệu thứ cấp không có sẵn hoặc không giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu hiện tại, chúng ta cần tự mình thu thập dữ liệu cho phù hợp với yêu cầu của vấn đề nghiên cứu. Các dữ liệu tự thu thập này chính là dữ liệu sơ cấp. a. Các loại dữ liệu sơ cấp Dữ liệu chưa có sẵn: Đã có trong thực tế nhưng chưa ai thu thập. Dữ liệu chưa có trong thực tế: Chưa tồn tại trong thực tế tính đến thời điểm nghiên cứu. Nhà khoa học cần thiết kế các thử nghiệm phù hợp đề tạo ra và thu thập dữ liệu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 126 / 227
b. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp Có nhiều phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp khác nhau trong đó có 3 phương pháp chính là : Quan sát, phỏng vấn và sử dụng các bảng câu hỏi. Có 2 dạng bảng hỏi gồm: Bảng hỏi tự quản lý (Self-administered questionnaires) và bảng hỏi do người khảo sát tự quản lý (Interviewer- administered questionnaires). Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 127 / 227
c. Ưu điểm, nhược điểm của việc sử dụng dữ liệu sơ cấp Ưu điểm Độ chính xác cao, phù hợp nhất với mục đích nghiên cứu. Đảm bảo tính cập nhật, kịp thời của dữ liệu. Trong một số trường hợp đó nguồn dữ liệu duy nhất mà nhà nghiên cứu có thể có được. Nhược điểm Đòi hỏi sự kỹ thuật cao và phức tạp trong cách thực hiện. Thường đòi hỏi nhiều về thời gian, công sức cho việc thu thập dữ liệu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 128 / 227
Các loại bảng hỏi Bảng hỏi tự quản lý Do chính người trả lời tự điền thông tin, mẫu bảng hỏi được soạn sẵn và có thể sử dụng qua các kênh như Internet, gửi qua bưu điện hoặc chuyển trực tiếp cho người trả lời, sau đó thu lại. Bảng hỏi do người khảo sát tự quản lý Thường không được gửi cho người trả lời. Người khảo sát trực tiếp liên hệ với người trả lời, có thể gặp mặt trực tiếp, hoặc gọi điện hoặc trò chuyện trực tuyến, qua đó người phỏng vấn trực tiếp điền các thông tin thu được trên bảng hỏi được thiết kế sẵn. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 129 / 227
d. Quyết định dữ liệu sơ cấp cần thu thập Cân nhắc yêu cầu từ thiết kế nghiên cứu, đưa ra phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp Cân nhắc các loại biến số nghiên cứu khu thập dữ liệu bằng bảng hỏi. Đảm bảo bảng hỏi cho phép thu thập đủ các dữ liệu sơ cấp cần thiết, đáp ứng mục tiêu nghiên cứu. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 130 / 227
4.3. Chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng 4.3.1 Sự cần thiết phải chọn mẫu Vì nhiều lý do mà nhà nghiên cứu không tiến hành thu thập dữ liệu của tổng thể mà chỉ chọn một nhóm nhỏ hơn (chọn mẫu) để nghiên cứu. Tính khả thi của nghiên cứu. Nhà nghiên cứu có thể sử dụng các công cụ suy diễn như ước lượng, kiểm định, mô hình hóa. . . để từ kết quả trên mẫu suy luận ra các tham số của tổng thể (đám đông). Ngân sách và thời gian nghiên cứu không cho phép nghiên cứu toàn bộ. Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơn. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 131 / 227
4.3.2. Chọn mẫu và sai số Sai số do chọn mẫu Là sai số sinh ra trong quá trình thu thập dữ liệu của mẫu và từ thông tin đó ta suy ra toàn bộ thông tin của đám đông. Như vậy sai số này luôn tồn tại và giảm đi khi kích thước của mẫu tăng lên và bằng không khi ta điều tra toàn bộ đám đông. Sai số không do chọn mẫu Là sai số phát sinh trong quá trình thu thập số liệu gây nên. Sai số này tăng lên khi kích thước mẫu tăng. Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 132 / 227
4.3.3. Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu Tổng thể nghiên cứu (population) hay đám đông: Là tập hợp toàn bộ các đối tượng cần được nghiên cứu. Số lượng các phần tử của đám đông được gọi là kích thước đám đông N. Phần tử (element): Là đối tượng cần thu thập dự liệu hay còn gọi là đối tượng nghiên cứu (đối tượng thu thập dữ liệu - subject) Vũ Trọng Nghĩa (TMU) Chương 4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Ngày 3 tháng 1 năm 2022 133 / 227