Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế có nội dung gồm 5 chương trình bày về các khái niệm cơ bản, xác định vấn đề nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, soạn thảo báo cáo nghiện cứu,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Các khái niệm cơ bản
1.1.1 Khoa học, Công nghệ và Quản trị kinh doanh
Khoa học là hệ thống tri thức của con người về thế giới khách quan (tự nhiên, xã hội và tư duy)
Con người luôn đặt ra những câu hỏi cơ bản về thế giới xung quanh, bao gồm sự tồn tại và chuyển hóa của các hiện tượng, nguyên nhân và cơ chế của chúng, cũng như mối quan hệ giữa các sự vật Khoa học chính là kết quả của việc tích lũy có hệ thống những câu trả lời chính xác, hình thành nên các ngành tri thức phức tạp nhưng liên kết chặt chẽ với nhau.
Có nhiều cách phân loại khoa học:
Khoa học tự nhiên nghiên cứu các dạng vật chất, hình thức vận động và mối quan hệ giữa chúng, bao gồm các lĩnh vực như cơ học, sinh vật học và toán học.
Khoa học xã hội nghiên cứu các hoạt động của con người cùng với các quy luật và động lực phát triển của xã hội, bao gồm các lĩnh vực như sử học, kinh tế học, triết học và đạo đức học.
Nhóm các khoa học tự nhiên và khoa học chính xác,
Nhóm các khoa học kỹ thuật và công nghệ,
Nhóm các khoa học về sứ khỏe (y học),
Nhóm các khoa học nông nghiệp,
Nhóm các khoa học xã hội và nhân văn
Phân loại trong khoa học dựa trên các quan điểm nhất định, giúp nhận diện và hiểu biết sâu sắc hơn về các đối tượng nghiên cứu Điều này cho thấy rằng phân loại không phải là cố định mà có tính linh hoạt, luôn được cập nhật và phát triển theo thời gian Các đặc điểm của khoa học cũng phản ánh sự thay đổi và tiến bộ trong quá trình phân loại.
Khoa học cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi có thể kiểm chứng thông qua quan sát khách quan, tập trung vào hai lĩnh vực chính: (1) sự tồn tại và bản chất triết học của sự vật; (2) các vấn đề đạo đức.
(3) tôn giáo không thuộc phạm vi của khoa học
Tri thức bắt đầu từ việc mô tả các sự vật và phát hiện mối quan hệ giữa chúng Khi tập hợp các quy luật có liên quan trong cùng một phạm vi, chúng hình thành một hệ tri thức toàn diện, được gọi là lý thuyết.
Mô tả giúp chúng ta nhận diện quy luật của các sự vật, từ đó khoa học có khả năng giải thích thế giới và dự báo tương lai Điều này tạo nền tảng quan trọng cho việc ứng dụng tri thức khoa học vào thực tiễn đời sống.
• Các điều mà tri thức này đề cập là sẵn có trong thế giới, người nghiên cứu chỉ khám phá (discover) mà thôi
• Tri thức trong khoa học là thuộc về nhân loại, không có sự chiếm dụng cá nhân
• Tri thức khoa học được đánh giá bằng 2 giá trị: ĐÚNG hoặc SAI
Công nghệ là sự kết hợp giữa các phương tiện và phương pháp để khai thác các hiện tượng tự nhiên nhằm tạo ra sản phẩm phục vụ nhu cầu của con người Các đặc điểm nổi bật của công nghệ bao gồm tính sáng tạo, khả năng cải tiến và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Công nghệ hướng đến sự ích dụng, bao gồm cả cách thức, phương tiện (vật chất, con người, thông tin)
• Công nghệ là không sẵn có, người ta phải tạo ra bằng cách sáng chế
• Công nghệ thuộc sở hữu cá nhân hay tổ chức
• Công nghệ không thể được đánh giá bắng ĐÚNG hay SAI mà bằng KHẢ THI hoặc KHÔNG KHẢ THI
• Khoa học là nền tảng của công nghệ Tuy nhiên, khoa học không hẳn là điều kiện cần của công nghệ
Công nghệ thông tin, công nghệ sinh học, công nghệ xây dựng, công nghệ tổ chức biểu diễn
Kỹ thuật (Engineering): có 2 định nghĩa:
Kỹ thuật là sự ứng dụng của khoa học tự nhiên và toán học nhằm tạo ra sản phẩm và dịch vụ phục vụ lợi ích con người Ngoài ra, kỹ thuật còn bao gồm kiến thức, kinh nghiệm và kỹ năng có tính hệ thống, được sử dụng để chế tạo và cung ứng sản phẩm-dịch vụ cho xã hội.
Cả hai định nghĩa đều hạn chế hơn so với khái niệm công nghệ Thuật ngữ "kỹ thuật" phổ biến trong thời kỳ kinh tế công nghiệp, chỉ bao gồm thiết bị vật chất và thao tác của con người Ngày nay, khái niệm "công nghệ" trở nên hữu ích hơn trong nghiên cứu và thực tiễn hoạt động kinh tế.
Kỹ thuật tiện, kỹ thuật hàn, kỹ thuật bê-tông,
3 Quan hệ công chúng (được hiểu trong môn học này):
Các sự vật và hiện tượng liên quan đến hoạt động thực tiễn và tư duy của cá nhân, tổ chức trong việc tạo ra, phân phối và tác động của truyền thông cho thấy rằng quan hệ công chúng và truyền thông nằm trong phạm vi xã hội và nhân văn.
Quan hệ công chúng có cả 2 yếu tố: khoa học và công nghệ
Một số ngành quan hệ công chúng:báo chí, marketing, nhân sự và các nhánh nhỏ hơn của các ngành này
2 Nghiên cứu khoa học & nghiên cứu quan hệ công chúng
Là việc điều tra có tính hệ thống nhằm giải quyết một vấn đề/trả lời một câu hỏi
Nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học, nhằm tạo ra các tri thức mới cho con người
• Phương pháp nghiên cứu khoa học:
Người ta có thể có được tri thức từ: (1) học tập từ người khác, (2) trải nghiệm của chính mình, (3) nghiên cứu
Trải nghiệm thường tốn nhiều thời gian và thiếu tính chủ động, khiến cho kiến thức thu được mang tính chủ quan cao, khó tổng quát hóa và ít khi dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc về sự vật.
Học tập là công cụ quan trọng giúp con người trang bị tri thức nền tảng và phổ cập Thực chất, quá trình học tập là cách nhân bản tri thức đã có từ người này sang người khác.
Trong thực tiễn, vẫn tồn tại nhiều vấn đề cụ thể chưa được giải đáp Cách duy nhất để thu thập tri thức về những vấn đề này là thông qua nghiên cứu.
Quá trình nghiên cứu khoa học cần tuân thủ ba nguyên tắc cơ bản: kiểm chứng thực tiễn, tính khách quan và sự kiểm soát, nhằm đảm bảo tính chính xác và phổ quát của tri thức Do đó, nghiên cứu phải được thực hiện một cách chặt chẽ theo những phương pháp và quy tắc nhất định, được gọi là phương pháp nghiên cứu.
• Nghiên cứu quan hệ công chúng:
Là nghiên cứu trong lĩnh vực quan hệ công chúng và truyền thông
Phân loại nghiên cứu
Có nhiều tiêu chí phân loại nghiên cứu, dưới đây là một vài dạng thường gặp
Nghiên cứu cơ bản/hàn lâm
Thuộc tính đo lường của dữ liệu
Mục tiêu/Độ sâu tri thức
Thời gian khảo sát (Time Horizon)
Nghiên cứu cắt ngang (Cross-Sectional Studies) là phương pháp thu thập dữ liệu một lần để giải quyết một vấn đề, thường diễn ra trong vài ngày, tuần hoặc tháng từ các đơn vị nghiên cứu Kết quả của nghiên cứu này được trình bày như một bức tranh thể hiện sự vật và hiện tượng tại một thời điểm nhất định.
Khảo cứu cắt dọc (Longitudinal Studies) là phương pháp nghiên cứu yêu cầu tiếp xúc với đơn vị nghiên cứu nhiều lần để thu thập dữ liệu, giúp thể hiện sự vật hiện tượng qua nhiều thời điểm khác nhau Thiết kế này rất hữu ích trong việc đo lường tác động và hiệu quả của các yếu tố nghiên cứu Các nghiên cứu cắt dọc có thể được phân thành hai loại nhỏ.
Nghiên cứu trước-sau: đo 2 lần, trước và sau tác động
Nghiên cứu kinh tuyến: đo nhiều lần sau mỗi thời đoạn cố định
- Nghiên cứu đột xuất (Ad hoc Studies)
- Nghiên cứu kết hợp (Omnibus)
- Nghiên cứu liên tục (Continous)
Cách phân loại này phổ biến trong nghiên cứu marketing
Phương pháp/Chiến lược tiếp cận vấn đề
Thực nghiệm (Experiment) Điều tra (Survey)
Nghiên cứu hiện trường (Field Research)
Nghiên cứu tại bàn (Desk Research)/Nghiên cứu với dữ liệu sẵn có (Use of
Lý luận khoa học - lý luận chức năng trong công nghệ
Logic là kỹ thuật lý luận đúng, bao gồm hai loại chính: suy diễn và quy nạp Trong nghiên cứu quản trị kinh doanh, ngoài hai loại lý luận này, lý luận chức năng cũng được áp dụng để phát triển các hoạch định và thiết kế Trước khi thảo luận về các lý luận, cần giới thiệu các thành phần cơ bản cho phân tích lý luận.
Các yếu tố cơ bản cho phân tích lý luận (Elements of Logical Analysis)
Thuật ngữ (Terms): là một từ hoặc cụm từ biểu diễn được 1 ý nghĩa trọn vẹn, dùng chỉ danh", không thể phán xét là ĐÚNG hoặc SAI
Phát biểu/Mệnh đề (Propositions): là một phán xét (judgment) về một hay nhiều thuật ngữ, buộc phải có giá trị ĐÚNG hoặc SAI
• Phát biểu phân loại (Categorical Propositions) : A là B
• Phát biểu điều kiện (Conditional Propositions): Nếu A thì B, A: tiền tố (Antecedent), B: hậu tố (Consequent)
Luận cứ là tập hợp tối thiểu hai phát biểu, trong đó một phát biểu được khẳng định là kết luận, được rút ra từ các phát biểu khác Các phát biểu cung cấp chứng cứ để chấp nhận kết luận được gọi là giả thiết hoặc tiền đề.
Luận cứ cơ bản nhất = 02 tiền đề + 01 kết luận được gọi là tam đoạn luận (Syllogism)
Luận cứ có nhiều hơn 03 phát biểu có thể tách thành các tam đoạn luận
Luận cứ được đánh giá dựa trên giá trị (Validity) hoặc không giá trị (Invalidity), với giá trị của luận cứ phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các tiền đề và kết luận Để phát triển tri thức về thế giới thực, các nhà khoa học cần chú trọng đến tính tương thích của suy luận với thực tiễn Điều này có nghĩa là kết luận cần được xem xét qua hai yếu tố: (1) tiền đề/giả thiết phải có mối quan hệ đúng đắn với kết luận, và (2) tiền đề/giả thiết phải được xác thực là đúng.
Để giải quyết một vấn đề nghiên cứu khoa học, người ta có thể áp dụng hai phương pháp lý luận chính là quy nạp và suy diễn, hoặc kết hợp cả hai phương pháp này.
Suy diễn là quá trình rút ra kết luận hợp lý dựa trên logic từ những sự kiện đã biết Phương pháp này thường được áp dụng trong việc giải thích và dự báo các tình huống.
Ba dạng luận cứ có giá trị Hai dạng luận cứ không giá trị
Khẳng định tiền tố: Sai lầm do khẳng định hậu tố:
Phủ định hậu tố Sai lầm do phủ định tiền tố:
Giá cá tra hiện nay đang tăng lên do sự gia tăng nhu cầu từ các nhà máy chế biến, nhằm hoàn thành các hợp đồng xuất khẩu đã ký kết, trong khi nguồn cung từ các hộ nuôi cá lại bị hạn chế do họ đang giữ lại sản phẩm.
Qui nạp là phương pháp đưa ra kết luận tổng quát dựa trên các thông tin quan sát được về một sự kiện cụ thể Phương pháp này thường được áp dụng để xác lập các quy luật trong nghiên cứu và phân tích.
Một cuộc khảo sát với 350 phụ nữ tại chợ Long Xuyên cho thấy 77% trong số họ không có kiến thức về rau sạch và rau an toàn, trong khi 21% cho rằng hai loại rau này là tương đương Kết quả này cho thấy phần lớn người tiêu dùng ở thành phố vẫn thiếu thông tin cơ bản về thực phẩm này.
Để đảm bảo giá trị của kết luận trong luận cứ suy diễn, nó không được vượt quá nội dung của các giả thiết Ngược lại, luận cứ qui nạp cho phép đưa ra kết luận vượt ra ngoài thông tin của tiền đề chính nhằm tổng quát hóa tri thức trong nghiên cứu khoa học Luận cứ qui nạp dựa vào mối quan hệ giữa tiền đề và kết luận, đồng thời đánh giá mức độ mà tiền đề hỗ trợ cho kết luận Do đó, có thể có những kết luận thực sự đúng hơn hoặc mạnh mẽ hơn so với các luận cứ khác khi vượt ra ngoài các sự kiện quan sát.
Hai dạng luận cứu qui nạp phổ biến:
• Tổng quát hóa bằng qui nạp:
Kết luận cho toàn bộ đối tượng/sự vật dựa trên thông tin của một phần toàn bộ đối tượng/sự vật Dạng luận cứ cơ bản như sau:
X% các phần tử được quan sát của P là Q
Các yếu tố ảnh hưởng đến sức mạnh của luận cứ
Sự tương đồng của các quan sát
Sự dị biệt của các quan sát
Phạm vi và độ chính xác của tổng quát hóa Sức mạnh tổng quát hóa qui nạp
Sự tương hợp với những gì đã biết
Kiểm định giả thuyết: Phương pháp Suy diễn-Giả thuyết (Hypothetico-
Phương pháp này gồm 4 bước:
1 Chỉ ra sự giải thích khoa học (scientific explanations) được cho là đúng Nói cách khác, là phát biểu giả thuyết (hypothese -H)
Observable consequences can be inferred for testing purposes, meaning that predicted facts are established based on hypotheses.
3 Qua quan sát, kiểm định các suy diễn trên đúng hay sai
4 Kết luận giả thuyết (hyppthesis) trên cơ sở quan sát
Dưới đây khảo sát các kết luận nào có thể được rút ra khi giả thuyết được khẳng định hoặc không khẳng định
Logic của giả thuyết được khẳng định
Nếu H đúng, thì PF đúng
Lưu ý rằng hình thức của luận cứ này là suy diễn không có giá trị, do sai lầm trong việc khẳng định hậu tố Mặc dù vậy, kết luận qui nạp trong luận cứ trên lại ngụ ý rằng giả thuyết này là chắc chắn.
Luận cứ trở nên thuyết phục hơn khi nó cung cấp nhiều khẳng định giả thuyết khác nhau, tức là đưa ra nhiều phương pháp kiểm định (PF) khác nhau cho cùng một giả thuyết (H) và quan sát thấy các PF này đều đúng Đồng thời, việc loại trừ các giả thuyết thay thế cũng là yếu tố quan trọng, nghĩa là không khẳng định các phương án giải thích khác.
Logic của giả thuyết không khẳng định
Nếu H đúng, thì PF đúng
Luận cứ suy diễn giá trị, với hình thức phủ định hậu tố, nhằm bác bỏ giả thuyết bằng cách chấp nhận giả thuyết đó là đúng Qua quá trình suy diễn, điều này dẫn đến một kết quả quan sát được Nếu thực tiễn kiểm định cho thấy kết quả trái ngược với suy diễn, giả thuyết sẽ bị bác bỏ.
Cả hai logic đều dẫn đến những kết luận chắc chắn, nhưng mức độ thuyết phục của chúng không giống nhau Bằng chứng không khẳng định có thể bác bỏ giả thuyết mạnh hơn so với bằng chứng khẳng định, vì logic của giả thuyết không khẳng định dựa trên luận cứ suy diễn giá trị Trong cả hai lý luận, mối quan hệ giữa tiền tố và hậu tố, cũng như giữa giả thuyết và sự kiện dự báo, đều mang tính kéo theo, với ký hiệu A^B: A là điều kiện cần và đủ để có B.
Nhiều vấn đề trong quản trị kinh doanh thường được giải quyết bằng cách phối hợp cả hai lý luận này, trong đó, phổ biến phương pháp Hypothetical-Deduction
Lý thuyết tiếp thị chỉ ra rằng sự sẵn lòng mua của khách hàng phụ thuộc vào chất lượng cảm nhận và giá cả cảm nhận về sản phẩm Công ty xe máy Y đã thực hiện điều tra tại các tỉnh miền Tây để đo lường mức sẵn lòng mua cho dòng xe tay ga S mới ra mắt Kết quả từ 765 khách hàng cho thấy mức sẵn lòng mua thấp do họ cho rằng giá cả quá cao so với chất lượng sản phẩm.
1.3.3 Lý luận chức năng và quan hệ biện minh (perscription)
Trình tự chung của một nghiên cứu
Trình tự và tiêu chí của nghiên cứu quản trị kinh doanh tại doanh nghiệp
Qui trình chung theo các bước sau
1 Xác định dự án nghiên cứu
Thu thập thông tin sơ bộ căn cứ biểu hiện thực tiễn hay yêu cầu của nhà quản trị
Người nghiên cứu cần lập một tờ trình , nêu ngắn gọn:
1 sự cần thiết phải tiến hành nghiên cứu,
2 các mục tiêu cần đạt được,
3 phác thảo cách thực hiện nghiên cứu,
4 ước lượng chi phí, lợi ích và thời gian,
2 Thiết lập đề cương/kế hoạch nghiên cứu
Thu thập thêm thông tin, tài liệu để
1 mô tả rõ vấn đề
2 thiết kế chi tiết triển khai nghiên cứu
3 xác định cụ thể nguồn lực (chi phí) cho nghiên cứu - tiến độ
4 giá trị hữu ích kết quả nghiên cứu mang lại
Tất cả trình bày trong trong một bản kế hoạch/đề cương
Triển khai nghiên cứu & báo cáo kết quả
Thu thập dữ liệu Phân tích dữ liệu
Soạn thảo báo cáo, gồm các phần chính:
1 Giới thiệu chung: sự cần thiết, mục tiêu, ý nghĩa
2 Tóm tắt phương pháp và quá trình thực hiện
4 Kết luận và khuyến nghị, đề xuất
Các nghiên cứu tại doanh nghiệp cần mang lại giá trị vô hình lớn hơn chi phí thực hiện Đồng thời, các nghiên cứu này phải được hoàn thành trong một khoảng thời gian nhất định Vì vậy, ba yếu tố cơ bản mà nhà quản trị cần cân nhắc là giá trị thông tin, chi phí vật chất và thời gian để thu thập thông tin, nhằm đưa ra quyết định về việc tiến hành nghiên cứu và đánh giá kết quả cuối cùng.
Đạo đức trong nghiên cứu
Đạo đức cá nhân của người thực hiện nghiên cứu
Người nghiên cứu cần phải duy trì tính trung thực trong việc trình bày kết quả nghiên cứu Các dữ liệu khách quan phải được tôn trọng và trình bày chính xác, không bị ảnh hưởng bởi thành kiến cá nhân, tổ chức, công chúng hay các áp lực từ chính phủ và các yếu tố khác, nhằm đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả.
Cần phân biệt rõ ràng giữa kết quả của bản thân và kết quả tham khảo từ người khác Tôn trọng quyền tác giả là một tiêu chuẩn đạo đức quan trọng.
Xác định vấn dề nghiên cứu
Hình thành vấn dề nghiên cứu
2.1.1 Nguồn hình thành vấn đề
Vấn đề kinh tế và quản trị kinh doanh thường xuất phát từ hai nguồn chính: thứ nhất, là các sự kiện và chứng cứ từ thực tiễn khách quan hiện tại; thứ hai, là ý định chủ quan của người đặt ra vấn đề, nhằm tìm hiểu hoặc đạt được mục tiêu trong tương lai.
1 Kết quả hoạt động truyền thông,
2 Hiện tượng hoạt động truyền thông
3 Các hiện tượng kinh tế-xã hội,
Báo cáo sổ sách của siêu thị C cho thấy doanh thu quý này chỉ tăng 3%, trong khi lợi nhuận giảm mạnh tới 35% Giám đốc yêu cầu giải trình về kết quả này Trong suốt 4,5 năm qua, sau mỗi kỳ nghỉ Tết, số lượng công nhân làm việc tại nhà máy giảm từ 14-18%, gây khó khăn cho Ban Giám đốc trong việc hoàn thành các đơn hàng đã ký Họ cần xác định nguyên nhân và tìm ra các giải pháp cụ thể để khắc phục tình trạng này.
Trong thành phố L., người mua và người bán vé số xuất hiện ngày càng nhiều, cho thấy xu hướng gia tăng rõ rệt Chính quyền địa phương đang tìm kiếm thông tin về động cơ và đặc điểm nhân khẩu học của những người tham gia vào thị trường vé số để có cái nhìn sâu sắc hơn về hiện tượng này.
• Ý định chủ quan (của người đặt vấn đề):
Một trang trại nuôi cá tra rộng 100 ha đang có kế hoạch đầu tư hơn 2 tỷ đồng để xây dựng một nhà máy ép viên thức ăn nổi Mục tiêu của dự án là chủ động chế biến thức ăn sạch cho cá trong trang trại và có khả năng cung cấp cho các trang trại khác nếu cần.
Chủ trang trại đã giao nhiệm vụ cho anh A phụ trách kỹ thuật để trình bày các phương án thực hiện cho việc cung cấp sản phẩm cho các trang trại lân cận Cô C., chủ doanh nghiệp, đặt mục tiêu trở thành nhà cung cấp màn cửa hàng đầu ở thành phố T trong vòng 5 năm Nhận thấy sự cần thiết của một lộ trình cụ thể và toàn diện cho hoạt động sản xuất kinh doanh, cô đã tìm đến Công ty tư vấn C để nhận sự hỗ trợ từ các chuyên gia.
Công ty N đang lên kế hoạch xây dựng một siêu thị điện máy tại thị xã C và cần dự báo nhu cầu sản phẩm điện máy trong tương lai Giám đốc đã giao cho Phòng Kinh doanh nhiệm vụ tìm kiếm câu trả lời cho vấn đề này Việc xác định mục tiêu, phạm vi nghiên cứu và ý nghĩa của nó là cần thiết để hiểu rõ hơn về vấn đề và định hướng cho các bước tiếp theo.
Cần làm rõ và cụ thể hóa các vấn đề này, hoặc điều chỉnh chúng trong các giai đoạn tiếp theo khi có thêm thông tin thực tiễn và lý thuyết.
1 Mục tiêu: đạt được gì sẽ giải quyết được vấn đề?
2 Ý nghĩa: sự cần thiết, hữu ích của việc giải quyết?
Như đã biết, có hai dạng kết quả nghiên cứu: (1) thông tin để hiểu, biết, (2) hoạch định/thiết kế để dẫn hướng hoạt động thực tiễn
Để nhận diện sự kiện và hiểu rõ cơ chế giữa các thành tố, cần trả lời các câu hỏi như: Cái gì xảy ra? Biểu hiện của sự kiện ra sao? Tại sao sự kiện đó lại diễn ra?
Cần (nên) làm gì? Làm như thế nào?
Lưu ý rằng hoạch định hành động là kết quả cụ thể của nghiên cứu, hoạch định này lại hướng đến một mục tiêu cụ thể trong tương lai
Mục tiêu cần được phát biểu ngắn gọn, rõ ràng và không nên dàn trải quá nhiều
2.1.3 Ý nghĩa Ý nghĩa, một cách đơn giản, là các lợi ích có thể mang lại từ sự vận dụng kết quả nghiên cứu Có vẻ không thật quan trọng, nhưng việc trình bày ý nghĩa sẽ giúp cho người ra quyết định chấp thuận nghiên cứu bằng cách ước lượng sự đáng giá của chi phí phải bỏ ra để đạt được các mục tiêu đề nghị Cần thấy rõ sự khác biệt giữa ý nghĩa và mục tiêu để tránh nhầm lẫn khi trình bày
Sự vận dụng kết quả nghiên cứu mang lại nhiều lợi ích quan trọng, bao gồm tri thức, vật chất, tài chính, cũng như tác động tích cực đến tâm lý và tinh thần Những lợi ích này có thể phục vụ cho nhiều đối tượng khác nhau, từ cá nhân, tổ chức đến cộng đồng.
Một số nghiên cứu chuyên sâu bao gồm hoạch định chiến lược, lập kế hoạch và thiết lập báo cáo nghiên cứu khả thi cho dự án đầu tư Trong nhiều trường hợp, việc trình bày mục tiêu và ý nghĩa của nghiên cứu có thể không cần thiết Mục tiêu được đề cập chủ yếu là những kết quả cần đạt được từ các hoạt động đề xuất trong nghiên cứu.
Báo cáo so sách siêu thị C chỉ ra rằng doanh thu tổng thể trong quý này tăng nhẹ 3%, tuy nhiên lợi nhuận lại giảm mạnh tới 35% Giám đốc yêu cầu các giải trình về kết quả này.
Mục tiêu: xác định nguyên nhân chính trong chi phí và doanh thu gây ra giảm lợi nhuận Ý nghĩa: làm cơ sở cho thiết kế giải pháp khắc phục
Trang trại nuôi cá tra rộng 100 ha đang có kế hoạch đầu tư hơn 2 tỷ đồng để xây dựng một nhà máy sản xuất thức ăn viên nổi Mục tiêu của dự án là chủ động chế biến thức ăn sạch cho cá trong trang trại và có khả năng cung cấp cho các trang trại lân cận Chủ trang trại đã giao nhiệm vụ cho anh A., phụ trách kỹ thuật, trình bày các phương án và cách thức thực hiện dự án này.
Mục tiêu (dự án): tự cung cấp thức ăn sạch cho cá nuôi
Mục tiêu của nghiên cứu này là báo cáo khả thi về các phương án đầu tư cho nhà máy chế biến thức ăn viên nổi Ý nghĩa của báo cáo này là cung cấp cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định đầu tư và định hướng cho các hoạt động đầu tư trong tương lai nếu báo cáo được phê duyệt.
Hiểu rõ vấn dề
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, cần mô tả và khảo sát kỹ lưỡng bốn yếu tố chính: (1) thuộc tính của mục tiêu nghiên cứu, (2) các khía cạnh lý thuyết liên quan, (3) các khía cạnh thực tiễn của vấn đề, và (4) phạm vi nghiên cứu dự kiến.
2.2.1 Thuộc tính (phân loại) mục tiêu Để hiểu rõ vấn đề, đầu tiên, cần khẳng định thuộc tính của nghiên cứu :
Mô tả: trình bày sự vật, hiện tượng như nó vốn có,
Giải thích: tìm qui luật của một sự kiện, xác định nguyên nhân, kết quả,
Thiết kế: hoạch định một chuỗi hành động có hệ thống,
Dự báo: mô tả sự vật hiện tượng ở tương lai và
Hỗn hợp: kết hợp nhiều thuộc tính trên
Để xác định cách thức cụ thể giải quyết vấn đề hoặc đạt được mục tiêu đã đề ra, cần làm rõ một bước quan trọng là thu thập thông tin thực tiễn.
Lý thuyết liên quan giúp làm rõ hình dạng vấn đề và các thành phần của nó Mối quan hệ chặt chẽ giữa thông tin thực tiễn và lý thuyết cho thấy việc kết hợp cả hai sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn so với việc thực hiện một cách tuần tự.
2.2.2 Các khía cạnh lý thuyết của vấn đề
Căn cứ thông tin thực tiễn, cần chỉ ra và tìm kiếm tư liệu liên quan đến các khía cạnh sau:
• Lĩnh vực khoa học/công nghệ/kinh tế/kỹ thuật
• Học thuyết, lý thuyết, mô hình liên quan đến các khái niệm
• Các phương pháp nghiên cứu thường dùng trong tình huống tương tự
• Các kết quả nghiên cứu có trước về vấn đề này (để tham khảo)
Các dữ liệu sau đây là cần thiết:
• Thông tin về cá nhân, tổ chức hiện diện trong tình huống nghiên cứu
• Các biểu hiện cụ thể, đo lường được của vấn đề
• Sự cần thiết hoặc mức đáng giá cho giải quyết vấn đề
Dựa trên các dữ liệu thu thập được và mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu sẽ được xác định Phạm vi này có thể được điều chỉnh tùy thuộc vào độ phức tạp của vấn đề và nguồn lực có sẵn cho nghiên cứu.
Phạm vi hoạt động kinh tế-quản trị kinh doanh Đối tượng (cá nhân, tổ chức, sản phẩm-dịch vụ, qui trình, ) nghiên cứu Không gian Thời gian
2.2.5 Mức độ phức tạp của vấn đề
Hiểu rõ vấn đề thông qua các khảo sát giúp đánh giá độ phức tạp của nó Độ phức tạp được xác định bởi số lượng yếu tố (khái niệm) liên quan đến vấn đề.
Tính tường minh trong mối quan hệ giữa các yếu tố, độ phức tạp của mô hình nghiên cứu, và mức sẵn có của các phương pháp-qui trình nghiên cứu là những yếu tố quan trọng Bên cạnh đó, khối lượng, chất lượng và mức sẵn có của dữ liệu cũng đóng vai trò quyết định trong việc thực hiện nghiên cứu hiệu quả.
2.2.6 Nguồn lực dành cho nghiên cứu
• Năng lực cá nhân, tổ chức thực hiện nghiên cứu
Dựa vào độ phức tạp của vấn đề và nguồn lực có sẵn để giải quyết, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu có thể được điều chỉnh nhằm đạt được hiệu quả tối ưu.
Phác thảo phương án nghiên cứu
Sau khi nắm bắt vấn đề và xác định mục tiêu, phạm vi nghiên cứu, cần phác thảo phương pháp nghiên cứu để chỉ rõ các nội dung và công đoạn cơ bản cho việc triển khai nghiên cứu.
• Thiết lập sơ bộ mô hình và các giả thuyết
• Phác thảo thiết kế nghiên cứu: xác định dữ liệu và thang đo, thu thập dữ liệu, phân tich - xử lý dữ liệu
Nội dung này sẽ được thảo luận ở các chương sau.
Mô hình nghiên cứu
Từ đề cương sơ bộ đến đề cương chi tiết
3.1.1 Quá trình từ đề cương sơ bộ đến đề cương chi tiết Đề cương sơ bộ
Khảo cứu cơ sơ lý thuyết Làm rõ
1 Lý thuyết thuần (1) Biến, khái niệm liên quan
2 Các nghiên cứu trước (2) Phương pháp, mô hình nghiên cứu
Khảo sát các thông tin sơ bộ từ thực tiễn về tình huống, đối tượng nghiên cứu
Thiết lập mô hình nghiên cứu Thiết kế nghiên cứu Đề cương chi tiết
3.1.2 Cơ sở lý thuyết: khái niệm và vai trò
Cơ sở lý thuyết bao gồm những tri thức khoa học đã được kiểm chứng và có giá trị liên quan đến vấn đề nghiên cứu Những cơ sở này sẽ được áp dụng để xác định các vấn đề nghiên cứu cũng như phương pháp giải quyết chúng.
Vế hình thức, cơ sở lý thuyết trình bày qua 3 nhóm chính
• Lý thuyết cơ bản từ sách giáo khoa, giáo trình
• Kết quả nghiên cứu trên các bài báo của tạp chí chuyên ngành
• Các đề tài nghiên cứu, luận văn từ Trường, Viện
Nội dung của lý thuyết có thể là
• Quy luật, nguyên lý, nguyên tắc
• Phương pháp: mô hình, giả thuyết, quy trình, phương pháp phân tích, xử lý
Vai trò của lý thuyết
• Tránh “Phát minh ra cái bánh xe”
• Kế thừa để phát triển
• Khảo sát tường tận các khái niệm, biến và mối quan hệ giữa chúng
• Tôn trọng quyền tác giả
Các thu thập các thông tin sau:
• Dữ liệu bước đầu (qua quan sát sơ bộ, khảo sát dữ liệu thứ cấp) của cá nhân/tổ chức/ /thị trường thể hiện các khái niệm & biến
• Thông tin về điều kiện, ràng buộc, đặc trưng của liên quan đến thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu
3.1.4 Tổng quan thiết lập mô hình & thiết kế nghiên cứu
Thiết lập mô hình là quá trình xác định bài toán cần giải quyết, trong khi thiết kế nghiên cứu chỉ ra phương thức và công cụ để giải quyết bài toán đó.
1 Lập mô hình: khái niệm và biến và các mối quan hệ
2 Phát triển các giả thuyết
1 Đo lường các thành phần của mô hình: biến, thang đo
3 Hoạch định triển khai nghiên cứu: quy trình và công cụ cho thu thập, xử lý dữ liệu
4 Tiến độ và ngân sách
Thiết kế nghiên cứu
Dữ liệu
Mục này trình bày 2 loại dữ liệu cơ bản: (1) sơ cấp và (2) thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp (Secondary Data) (Primary Data)
Dữ liệu là nguồn thông tin đã được thu thập và xử lý cho một mục đích cụ thể, cho phép người nghiên cứu tái sử dụng chúng cho các mục đích nghiên cứu của riêng mình.
Là dữ liệu được người nghiên cứu thu thập trực tiếp tại nguồn phát sinh, sau đó, xử lý để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của mình
Phân loại - Ứng dụng - Ví dụ
Dữ liệu bên trong (Internal Secondary
Data): do các đơn vị trong tổ chức thực hiện nghiên cứu cung cấp
• báo cáo tài chính-kế toán
• báo cáo sản xuất-kinh doanh
• qui định, qui chế, thủ tục
Dữ liệu bên ngoài (External Secondary
- xuất bản phẩm(bằng giấy & kỹ thuật số): báo, tạp chí, sách, báo cáo nghiên cứu
- số liệu công cộng: thống kê, cáo bạch hàng năm của các công ty, tổ chức và chính phủ
- dữ liệu từ các công ty cung cấp thông tin chuyên nghiệp, không xuất bản mà để bán
Dữ liệu này hỗ trợ nhiều mục đích nghiên cứu, bao gồm việc xác định mục tiêu, phạm vi, mô hình và thiết kế nghiên cứu.
Cá thể (Individuals): thu được qua trao đổi từng cá nhân riêng lẻ
• hồi đáp bảng câu hỏi
• nội dung cuộc phỏng vấn
Nhóm tiêu điểm (Focus Groups): gồm 8-
10 thành viên với một người điều phối thảo luận về một chủ đề, sự kiện, sản phẩm cụ thể trong khoảng 2 giờ Thường dùng cho
(1) nghiên cứu khám phá, (2) thực hiện tổng quát hóa, (3) thiết lập mẫu cho điều tra
• thảo luận nhóm tiêu điểm về thái độ của sinh viên về hành vi tiêu cực trong thi cử
Nhóm (Panels) là phương pháp nghiên cứu trong đó các thành viên được gặp gỡ nhiều lần sau một khoảng thời gian nhất định, giúp thu thập dữ liệu về sự biến động theo thời gian Phương pháp này rất phù hợp để hiểu rõ hơn về sự thay đổi và xu hướng trong nhóm tiêu điểm.
Vết tích: nguồn dữ liệu không có con người tham gia trực tiếp
-số vỏ lon bia cho thấy nhãn hiệu nào được tiêu dùng, kệ báo trên thư viện cho biết báo nào thường được đọc Đặc điểm
- Dễ tìm, thu thập nhanh, chi phí thấp
- Thường không phù hợp mục tiêu nghiên cứu, do vậy, ít tin cậy và có sai biệt do thời gian
- Khó thu thập, mất thời gian, chi phí cao
- Phù hợp mục tiêu nghiên cứu, tin cậy cao hơn
Phép đo (Measurement)
Nghiên cứu yêu cầu đo lường các biến trong mô hình đề nghị, bao gồm hai loại biến: thứ nhất là những biến có thể đo lường khách quan và chính xác như chiều dài, áp suất và nhiệt độ; thứ hai là những biến không thể đo lường một cách khách quan và chính xác bằng công cụ vật lý do tính chất chủ quan của chúng, chẳng hạn như thái độ, cảm giác, nhận thức và sự hài lòng.
Biểu hiện hóa khái niệm là quá trình chuyển đổi các khái niệm trừu tượng thành các biến đo lường cụ thể, nhằm giảm thiểu sai số trong việc đo lường Để đạt được điều này, người ta tập trung vào việc đo lường các hành vi và thuộc tính quan sát được, được gọi là biến quan sát, để phản ánh chính xác bản chất của khái niệm đó.
Thành phần (Dimensions) và phần tử (Elements)
Khi một khái niệm được thể hiện qua nhiều thuộc tính mà chưa thể đo lường trực tiếp, những thuộc tính này được gọi là các thành phần của khái niệm.
Các biến là đại diện cho một thành phần hoặc khái niệm cụ thể, và chúng có thể được đo lường trực tiếp, được xem như là phần tử của khái niệm đó.
Một số ví dụ minh họa:
Lợi nhuận và sức khỏe có mối liên hệ chặt chẽ với hiệu quả tài chính, trong khi tình bạn và tình yêu góp phần tạo nên sự hài lòng của khách hàng Khả năng thanh khoản và năng suất lao động cũng ảnh hưởng đến lòng yêu nước và sự sẵn lòng mua sắm của người tiêu dùng.
Thang đo là công cụ quan trọng giúp phân loại các cá thể dựa trên các biến nghiên cứu Nó cho phép nhóm các cá thể hoặc phân biệt chúng theo nhiều mức độ khác nhau, phục vụ cho mục đích phân tích và nghiên cứu hiệu quả.
- Định danh (nominal): gán các biến nghiên cứu vào các nhóm định trước:
- Thứ tự (ordinal): gán các biến vào các nhóm phân biệt đã được xếp theo một thứ tự có ý nghĩa nào đó
Khoảng cách (Interval): Các biến được đo lường bằng các giá trị số học rời rạc
Khoảng cách giữa các giá trị là hằng số
- Độ tuổi (cách đều 5 tuổi)
Các biến được đo lường bàng các giá trị liên tục, phân biệt qua tỉ lệ của chúng
- Các chỉ số tài chính
- Các chỉ số kinh tế
Có hai nhóm thang đo thái độ: (1) thang đo mức độ và (2) thang đo xếp hạng
Dùng cho câu hỏi chỉ có 1 trong 2 lựa chọn: Có (Đúng) hoặc Không
Bạn yêu thích bộ phim này ?
Chọn 1 trong số nhiều trả lời Gia đình của Bạn đang sinh sống ở:
(2) Tx Châu đốc hoặc các thị trấn,
3 Likert (likert scale) Đo mứ độ đồng ý của một đối tượng về một phát biểu với thang 5 điểm
Xin cho biết mức đồng ý của Bạn với các phát biểu dưới đây
Xe X có màu sắc tươi trẻ 1 2 3 4 5
Xe X có kiểu dáng hiện đại 1 2 3 4 5
Xe X đạt được sự hài hòa giữa màu và kiểu
4 Đối cực (Semantic Differential Scale)
Nhận định của người tham gia khảo sát về một thuộc tính có giá trị đối lập ở hai cực của thang đo cho phép họ lựa chọn một điểm trung gian giữa hai cực này.
Có trách nhiệm Tốt đẹp Can đảm -
Tương tự như thang đối cực nhưng mức độ được làm rời rạc bằng thang 7 hoặc 5 điểm
Quí khách cho biết mức hài lòng của mình về dịch vụ trên chuyến bay
Rất thất vọng 1 2 3 4 5 6 7 Rất hài lòng
6 Tổng không đổi (Fixed or Constant Sum Scale)
Người trả lời phân phối tổng điểm cho trước vào các mục trả lời cho trước
Bạn cho biết mức quan trọng của 05 đặc trưng sau đây khi chọn mua gạo, bằng cách cho điểm từng đặc trưng, sao cho tổng số điểm là 100
Vị Độ dẻo Độ xốp -
7 Stapel (Stapel Scale) Đo đồng thời hướng và cường độ của thái độ Thuộc tính nghiên cứu đặt ở giữa một dãy số từ +3 -3
Bạn hãy đánh giá năng lực cấp trên của mình bằng cách khoanh tròn giá trị tương ứng
+1 +1 +1 Áp dụng Đổi mới Kỹ năng công nghệ mới sản phẩm giao tiếp
9 Đồ họa (Graphic Rating Scale)
Người tham gia khảo sát có thể thể hiện mức độ đồng ý hoặc thái độ của mình bằng cách đánh dấu trên một đoạn thẳng hoặc chọn một trong các khuôn mặt biểu thị các mức thái độ khác nhau.
4.2.5 Sự phù hợp của phép đo (Goodness of Measures) Ở trên đã thảo luận về biểu hiện hóa các biến và sử dụng các kỹ thuật, công cụ khác nhau để đo lường chúng Vấn đề ở đây là chúng ta có thực sự đo được các khái niệm cần đo hay không, có bỏ qua biến quan trọng nào hoặc có chứa biến không liên quan
Việc tìm kiếm một thang đo hoàn hảo trong đo lường là rất khó khăn Do đó, cần thiết phải sử dụng các công cụ đánh giá sự phù hợp của phép đo để nâng cao chất lượng kết quả đo lường.
Phép đo (Thang đo) được đánh giá qua độ tin cậy (Reliability) và giá trị (Validity) Độ tin cậy (Reliability)
Tính ổn định của phép đo thể hiện khả năng duy trì giá trị đo theo thời gian, bất chấp sự tác động của các yếu tố không kiểm soát và sự thay đổi trong trạng thái của người trả lời Hai chỉ tiêu quan trọng để xác định độ tin cậy của tính ổn định là
Độ tin cậy đo - đo lại (Test-Retest Reliability) được thể hiện qua hệ số tương quan giữa hai kết quả đo lường của cùng một phép đo, được thực hiện tại hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm đối tượng.
Độ tin cậy song song (Parallel-Form Reliability) được xác định thông qua hệ số tương quan giữa hai phép đo áp dụng cho cùng một khái niệm Trong hai phép đo này, các mục đo có sự tương đồng và hình thức trả lời cũng giống nhau, tuy nhiên cách sử dụng từ ngữ và thứ tự câu hỏi lại khác biệt.
Độ tin cậy Diên dịch (interater Reliability) được thể hiện qua hệ số tương quan của giá trị đo lường, cho thấy sự nhất quán trong kết quả khi các đối tượng khác nhau "đọc" cùng một kết quả.
Nhất quán (Internal Consistency of Measures): biểu diễn tính đồng nhất của các mục đo thuộc phép đo một khái niệm
Độ tin cậy nhất quán giữa các mục đo, hay còn gọi là interitem Consistency Reliability, phản ánh mức độ đồng nhất của một mục đo với các mục đo khác trong cùng một thang đo Hệ số Cronbach Alpha là công cụ phổ biến được sử dụng để đánh giá chỉ tiêu này.
Mẫu
4.3.1 Tổng thể, Phần tử, Khung tổng thể, Mẫu, Đối tượng, Cỡ mẫu
Tổng thể (Population) bao gồm tất cả các cá nhân, sự vật và hiện tượng mà nhà nghiên cứu quan tâm và muốn điều tra Phần tử (Element) được hiểu là một đơn vị riêng lẻ trong tổng thể đó Khung tổng thể giúp xác định các thành phần và mối liên hệ giữa chúng trong quá trình nghiên cứu.
Population Frame là danh sách tất cả các phần tử trong tổng thể, từ đó mẫu sẽ được rút ra Mẫu (Sample) là tập con của tổng thể, trong khi đối tượng (Subject) là một phần tử riêng lẻ trong mẫu Cỡ mẫu (Sample Size) chỉ số lượng đối tượng cần thiết Để nghiên cứu nhu cầu đào tạo quản trị kinh doanh của doanh nhân Cần Thơ, việc xác định các yếu tố này là rất quan trọng.
Tổng thể bao gồm tất cả giám đốc, phó giám đốc và các vị trí tương đương tại khoảng 2.500 doanh nghiệp có đăng ký kinh doanh tại Cần Thơ.
Phần tử là một người trong số đó;
Khung tổng thể là danh sách ban lãnh đạo của tất cả doanh nghiệp đăng ký kinh doanh tại Cần thơ;
Dựa trên danh sách đã cung cấp, tiến hành chọn lựa số lượng doanh nhân để thực hiện điều tra theo các loại hình doanh nghiệp như sau: 10 doanh nghiệp nhà nước, 30 công ty cổ phần và 50 công ty TNHH.
Tư nhân: 20, HTX: 10, Hộ kinh doanh: 10, tổng cộng 130, tập hợp này là mẫu; Đối tượng là một trong 130 người thuộc tập hợp trên;
Lấy mẫu là quá trình lựa chọn các phần tử từ tổng thể nhằm thực hiện nghiên cứu, từ đó giúp hiểu rõ các thuộc tính và đặc trưng của mẫu Những hiểu biết này có thể được sử dụng để tổng quát hóa các thuộc tính và đặc trưng cho toàn bộ tổng thể.
Trong nhiều nghiên cứu, khi tổng thể có quy mô lớn, việc thu thập thông tin từ toàn bộ là không khả thi và tốn kém nguồn lực như thời gian và nhân lực Do đó, nghiên cứu trên mẫu là giải pháp hiệu quả để suy rộng kết quả.
Tổng thể thống kê thường có phân bố chuẩn với các tham số là trung bình (μ) và độ lệch chuẩn (σ) Để mẫu được coi là đại diện cho tổng thể, cần phải lấy mẫu với kích thước n phù hợp.
S, S 2 ) sao cho phân bố mẫu có dạng tương tự phân bố này
Có hai nhóm phương pháp lấy mẫu cơ bản: (1) xác suất và (2) phi xác suất
Lấy mẫu xác suất Lấy mẫu phi xác suất
Các phần tử được chọn vào mẫu với xác suất được biết trước
Các phần tử được chọn vào mẫu không theo qui lật ngẫu nhiên
- Ngẫu nhiên đơn giản - Thuận tiện
- Phân tầng - Phát triên mầm
- Theo cụm (nhóm) - Hạn mức
Khả năng đại diện cao Nhanh
Tổng quát hóa được cho tổng thể Chi phí thấp
Mất nhiều thời gian Khả năng đại diện thấp
Chi phí cao Không tổng quát hóa được cho tổng thể
Thích hợp cho nghiên cứu mô tả và Thích hợp cho nghiên cứu khám phá nhân quả
4.3.3 Lấy mẫu phi xác suất
Lấy mẫu thuận tiện (Convenience Sampling)
Để nghiên cứu sở thích của trẻ em đối với truyện tranh Việt Nam, các nhà nghiên cứu có thể chọn những độc giả nhỏ tuổi tại các nhà sách, đặc biệt là ở quầy truyện tranh Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận và thu thập thông tin nhanh chóng, nhưng cũng có nhược điểm là không thể đại diện cho toàn bộ trẻ em.
Nhanh, dễ thực hiện, rẻ tiền Không thể tổng quát hóa
Lấy mẫu phán đoán (Judgment Sampling) Đối tượng được chọn vào mẫu dựa trên phán đóan của chuyên gia
Cô Nga muốn ước lượng nhu cầu máy gặt đập ở Cần Thơ của nông dân
Chuyên gia khuyến nghị cô chỉ nên thu thập thông tin từ những nông dân ở huyện Thoại Sơn đáp ứng một trong hai tiêu chí: sở hữu ruộng trên 5 ha hoặc có máy móc như máy suốt, máy cày, máy gặt Phương pháp này có ưu điểm là có thể là cách duy nhất để tiến hành điều tra, nhưng cũng gặp khó khăn trong việc tổng quát hóa kết quả.
Lấy mẫu hạn mức (Quota Sampling)
Mẫu nghiên cứu sẽ được chia thành nhiều nhóm con dựa trên một tiêu chí cụ thể, với số lượng đối tượng trong mỗi nhóm tương ứng với tỷ lệ của nhóm trong tổng thể Ưu điểm của phương pháp này là giúp đảm bảo tính đại diện và chính xác cho kết quả nghiên cứu, trong khi nhược điểm có thể bao gồm sự phức tạp trong việc phân tích và quản lý dữ liệu.
Hữu ích khi vai trò của các nhóm rất quan trọng Rất khó tổng quát hóa
Lấy mẫu phát triển mầm (Snowball Sampling)
Chọn thuận tiện một số phần tử ban đầu cho mẫu Sau đó, qua giới thiệu của họ, các phần tử khác sẽ được chọn vào mẫu
- Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random Sampling)
Tất cả các phần tử đều được quan tâm và mỗi phần tử đều có cơ hội được chọn là đối tượng như nhau
Cty chế biến thủy sản X muốn khảo sát mức độ hài lòng của 2.000 công nhân về điều kiện làm việc, với kế hoạch thăm dò 200 công nhân Phòng nhân sự sẽ gán số thứ tự từ 1 đến 2.000 cho từng công nhân và sử dụng máy tính để chọn ngẫu nhiên đối tượng khảo sát Ưu điểm của phương pháp này là tính ngẫu nhiên và khách quan, giúp đại diện cho toàn bộ công nhân Tuy nhiên, khuyết điểm là có thể không phản ánh đầy đủ ý kiến của những công nhân không được chọn.
Khả năng tổng quát hóa cao Hiệu quả thấp hơn lấy mẫu phân tầng
Lấy mẫu hệ thống (Systematic Sampling)
Khung tổng thể được chia thành n khoảng với k phần tử mỗi khoảng Trong khoảng đầu tiên, chọn ngẫu nhiên một phần tử tại vị trí i làm đối tượng Các phần tử tiếp theo được chọn trong mỗi khoảng sẽ cách nhau một bước k phần tử.
Việc lấy mẫu từ 350 hộ gia đình trên một đường phố có thể thực hiện bằng cách sắp xếp các hộ theo số nhà theo thứ tự tăng dần Để chọn mẫu 50 hộ, ta chia tổng số hộ cho kích thước mẫu, tức là 350/50=7 hộ Sau đó, phát số ngẫu nhiên từ 1 đến 7 để xác định hộ đầu tiên Ví dụ, nếu số ngẫu nhiên là 5, các hộ có số nhà tương ứng với các vị trí tiếp theo sẽ là 12, 19, 26, và tiếp tục như vậy Phương pháp này có ưu điểm là dễ thực hiện nhưng cũng có khuyết điểm là có thể không đại diện cho toàn bộ dân số.
Khả năng tổng quát hóa cao Hiệu quả thấp hơn lấy mẫu phân tầng
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling)
Để thực hiện nghiên cứu, tổng thể cần được phân chia thành các nhóm, trong đó các đặc trưng và thuộc tính nghiên cứu hướng đến phải đồng nhất trong mỗi nhóm và khác biệt giữa các nhóm Mỗi nhóm này được gọi là một tầng, và việc chọn đối tượng từ mỗi tầng có thể thực hiện thông qua phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc lấy mẫu hệ thống.
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng tỉ lệ (Proportionate Stratified Sampling) được áp dụng khi tỉ lệ số lượng đối tượng ở từng tầng so với cỡ mẫu tương ứng với số lượng phần tử trong tầng đó so với tổng thể Ngược lại, nếu nguyên tắc này không được tuân thủ do số lượng phần tử trong tầng quá thấp hoặc quá cao, phương pháp này được gọi là lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng phi tỉ lệ (Disproportionate Stratified Sampling).
Thực nghiệm (Experiment)
Để xác định mối quan hệ nhân quả, nhà nghiên cứu thực hiện một can thiệp mà họ giả định là nguyên nhân và sau đó theo dõi để ghi nhận kết quả.
4.4.1 Các vần đề cơ bản về thực nghiệm
Thí nghiệm (lab experiments) & thực nghiệm hiện trường (field experiments):
Thí nghiệm là quá trình thực nghiệm được thực hiện trong môi trường nhân tạo hoặc dàn dựng, trong khi thực nghiệm hiện trường diễn ra trong môi trường tự nhiên, nơi các sự vật và hiện tượng xảy ra trong điều kiện bình thường.
Biến thực nghiệm (experiment variables)
• Biến độc lập hay còn gọi là xử lý (treatment): biến cần tìm hiệu ứng
• Biến phụ thuộc hay đo lường (measurement): chịu tác động của biến độc lập
Biến ngoại lai (extraneous variables) là những yếu tố tham gia vào thực nghiệm mà nhà nghiên cứu không nhận thức hoặc không thể kiểm soát Những biến này có thể làm giảm giá trị thực nghiệm của đơn vị thực nghiệm (test unit).
Là các phần tử được tiến hành xử lý và sau đó, đo lường hiệu ứng xử lý Trong nhiều thực nghiệm, các đơn vị được chia thành 2 nhóm:
• Nhóm thực nghiệm - EG (experiment group): để đo lường mối quan hệ nhân quả
• Nhóm kiểm soát - CG (control group): dùng kiểm soát hiệu ứng của biến ngoại lai Kiểm soát (control) và kích hoạt (manipulation)
Để đảm bảo mối quan hệ nhân quả trong thí nghiệm được thể hiện chính xác, cần kiểm soát các biến gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến kết quả Việc này có thể thực hiện bằng cách phân bố đồng đều các thuộc tính gây nhiễu giữa các nhóm tham gia thí nghiệm hoặc bằng cách sử dụng phương pháp phân nhóm ngẫu nhiên.
Để thiết lập quan hệ nhân quả, biến độc lập cần được kích hoạt một cách thích hợp Kích hoạt này liên quan đến việc tạo ra các mức độ khác nhau của biến độc lập nhằm khảo sát các kết quả tương ứng ở biến phụ thuộc.
4.4.2 Giá trị của thực nghiệm
Giá trị nội (Internal Validity) và giá trị ngoại (External Validity)
Giá trị nội đề cập đến mức độ tin cậy của các mối quan hệ nhân quả được xác định qua thực nghiệm Nó cũng phản ánh khả năng tổng quát hóa những mối quan hệ này cho các tập hợp và hiện tượng khác nhau.
Thí nghiệm có giá trị nội cao hơn giá trị ngoại, nhưng trong thực nghiệm hiện trường thì ngược lại Khi chọn thiết kế thực nghiệm, sẽ có sự đánh đổi giữa hai giá trị này Để đảm bảo cả hai, quá trình thực nghiệm cần thực hiện qua hai bước: (1) tiến hành thí nghiệm nhằm xác định quan hệ nhân quả, và (2) thực hiện thực nghiệm hiện trường để khẳng định quan hệ đó trong thực tiễn.
Các nhân tố ảnh hướng đến giá trị nội
1 Hiệu ứng lịch sử (History Effects) : khi xuất hiện một tác nhân không mong muốn đến biến phụ thuộc trong quá trình thực nghiệm
2 Hiệu ứng trưởng thành (Maturation Effects): các nhiễu tạo ra bởi các thuộc tính biến đổi theo thời gian
3 Hiệu ứng thử (Testing Effects):
Có 2 dạng: (1) hiệu ứng thử chính -TE (main testing effect): tác động của đo lường trước vào đo lường sau; (2) hiệu ứng hỗ tương IE (interactive effect): tác động của đo lường tạo nên phản ứng của đơn vị thực nghiệm vào xử lý, hiệu ứng này không chỉ làm giảm giá trị nội mà còn cả giá trị ngoại
4 Hiệu ứng công cụ (Instrumentation Effects): xuất hiện khi có sự thay đỏi dụng cụ đo lường ở kiểm tra trước và kiểm tra sau
5 Hiệu ứng sai lệch chọn lựa (Selection Bias Effects): hình thành nếu việc chọn đối tượng, nhóm kiểm soát cho thực nghiệm không hợp lý
6 Hồi qui thống kê (Statistical Regression): khi các thành viên của nhóm thực nghiệm có mức (độ đo) biến phụ thuộc quá cao hoặc quá thấp
7 Bỏ cuộc (Mortality): việc ngưng tham gia quá trình thực nghiệm của các thành viên thuộc nhóm thực nghiệm hoặc nhóm kiểm soát
Các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị ngoại
Thiết lập thử nghiệm và lựa chọn đối tượng tham gia các nhóm thử nghiệm cần phải phù hợp với tình huống và đặc điểm cụ thể để đảm bảo tính chính xác của kết quả Yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng tổng quát hóa và giá trị ngoại của nghiên cứu.
Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp thông dụng
Phần này giới thiệu các phương pháp sau: (1) Phỏng vấn, (2) Bản câu hỏi, (3) Quan sát
Phỏng vấn là một công cụ quan trọng để thu thập dữ liệu định tính, thông qua giao tiếp bằng lời giữa nhà nghiên cứu và các đối tượng nghiên cứu Với tính linh hoạt và khả năng khai thác sâu vào vấn đề, phỏng vấn trở thành phương pháp hữu ích cho các nghiên cứu khám phá.
Phỏng vấn cấu trúc và phi cấu trúc
Về cấu trúc, có thể chia ra (1) phỏng vấn cấu trúc và (2) phỏng vấn phi cấu trúc
Về hình thức tiến hành, có các loại (1) trực diện, (2) qua điện thoại và (3) trực tuyến Dưới đây chỉ đề cập đến hai loại đầu
Phỏng vấn phi cấu trúc (Unstructured Interviews):
Người phỏng vấn không cố định thứ tự câu hỏi cho người trả lời, mà thay vào đó, cuộc phỏng vấn là một quá trình trao đổi để đưa ra vấn đề và tìm hiểu các yếu tố quan trọng Điều này cho phép linh hoạt trong việc đặt ra các câu hỏi khác nhau cho từng lần phỏng vấn.
Phỏng vấn cấu trúc (Structured Interviews):
Khi đã xác định rõ các thông tin cần thu thập, việc tiến hành phỏng vấn không cấu trúc sẽ giúp thu thập dữ liệu hiệu quả Các câu hỏi được sử dụng sẽ đồng nhất cho tất cả đối tượng tham gia và tập trung vào những yếu tố phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Tuy nhiên, những nhà nghiên cứu dày dạn kinh nghiệm có thể linh hoạt đưa ra các câu hỏi ngoài kế hoạch để phát hiện thêm những yếu tố mới và hiểu sâu hơn về vấn đề đang nghiên cứu.
Các phương tiện nghe nhìn cũng có thể được dùng cho phỏng vấn cấu trúc
Để đạt được kết quả tối ưu từ các cuộc phỏng vấn, thông tin thu thập cần được tổ chức một cách có hệ thống và phân tích kỹ lưỡng Điều này giúp mô tả rõ ràng hiện tượng, xác định vấn đề và phát triển lý thuyết, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu định lượng tiếp theo.
Một số hướng dẫn thực hành phỏng vấn
Các nguồn gây thiên lệch khi phỏng vấn:
Người phỏng vấn có thể tạo ra thiên lệch dữ liệu khi không xây dựng được sự tin cậy với người được phỏng vấn, đặt câu hỏi dễ gây hiểu nhầm, thiếu khả năng diễn giải và gợi mở phản hồi, không biết cách khuyến khích người tham gia, cũng như thiếu kỹ năng và phương tiện ghi chép phù hợp.
Người được phỏng vấn có thể gây ra thiên lệch khi họ không trình bày quan điểm thực của mình, mà chỉ cung cấp những gì họ nghĩ rằng người phỏng vấn mong muốn nghe Họ cũng có thể không hiểu câu hỏi nhưng ngại hỏi lại, hoặc đưa ra thông tin không trung thực do cảm xúc cá nhân về người phỏng vấn Thêm vào đó, họ có thể đưa ra câu trả lời dựa trên quan điểm của số đông thay vì ý kiến riêng của mình.
Thiên lệch trong quá trình phỏng vấn có thể xuất phát từ việc một số người không tham gia do không sẵn lòng hoặc không có khả năng tham gia Ngoài ra, mức độ hòa hợp giữa người phỏng vấn và người được phỏng vấn cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả.
36 tin cậy trong giao tiếp và (3) không gian, môi trường vật chất tổ chức cuộc phỏng vấn
Các chiến lược phỏng vấn sau có thể giúp hạn chế thiên lệch
Tạo không khí hòa hợp, tin cậy và khuyến khích trả lời
Người phỏng vấn cần thể hiện sự chuyên nghiệp qua kiến thức, kỹ năng và sự tự tin ngay từ lần gặp đầu tiên Họ phải làm rõ mục tiêu và phương pháp phỏng vấn, đồng thời đảm bảo bảo mật thông tin của người cung cấp Trong quá trình phỏng vấn, người phỏng vấn nên tạo không khí thoải mái, lắng nghe và trân trọng ý kiến của người trả lời, không bày tỏ quan điểm cá nhân Nếu cần, họ cũng nên hỗ trợ người trả lời vượt qua sự hồi hộp và khó khăn trong việc diễn đạt.
Kỹ thuật đặt câu hỏi
Người phỏng vấn cần chú ý các kỹ thuật phỏng vấn sau:
Khi thực hiện phỏng vấn phi cấu trúc, bắt đầu bằng những câu hỏi rộng và mở để tạo không khí thoải mái Sau đó, dần thu hẹp phạm vi câu hỏi và đi sâu vào các vấn đề cụ thể trong những câu hỏi tiếp theo.
Để đảm bảo câu hỏi không thiên lệch, cần đặt câu hỏi một cách khách quan, tránh sử dụng các mệnh đề thể hiện quan điểm cá nhân Điều này giúp giảm thiểu sự thiên lệch trong câu trả lời và thu hút phản hồi chính xác hơn từ người tham gia.
Để đảm bảo người nghiên cứu hiểu đúng những gì người trả lời bày tỏ, cần làm rõ các chủ điểm trong quá trình phỏng vấn Người phỏng vấn nên thực hiện các diễn dịch lại và đặt câu hỏi rõ ràng để khẳng định thông tin.
• Giúp người trả lời hiểu rõ vấn đề: có thể bằng các diễn đạt thích hợp hoặc giải thích thêm
• Ghi chép: không nên dựa vào bộ nhớ của mình, người nghiên cứu cần có kỹ thuật ghi chép
Việc ghi băng có thể tiện ích, nhưng cũng có thể bóp méo không khí phỏng vấn do sự e ngại, nghi ngờ của người trả lời
Bản câu hỏi là công cụ hiệu quả để thu thập dữ liệu, bao gồm các câu hỏi với phương án trả lời định sẵn Phương pháp này thích hợp khi người nghiên cứu đã xác định rõ các yếu tố cần tìm hiểu và cách đo lường chúng Việc thực hiện bản câu hỏi có thể thông qua ba hình thức: tham vấn cá nhân, thư tín, và điện tử.
Dữ liệu từ bản câu hỏi đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu định lượng, giúp mô tả và kiểm định các mối quan hệ như tương quan và nhân quả trong lĩnh vực nghiên cứu.
Dưới đây là các hướng dẫn thiết kế bản câu hỏi:
Nội dung và mục đích câu hỏi
Bản chất của biến cần đo, bao gồm cảm giác chủ quan và sự kiện khách quan, sẽ quyết định loại câu hỏi sử dụng Đối với việc đo lường các thuộc tính chủ quan như sự hài lòng hay nhận thức, câu hỏi cần tập trung vào các thành phần của khái niệm Ngược lại, khi các biến là khách quan như tuổi tác hay trình độ học vấn, câu hỏi dạng phân nhóm sẽ là lựa chọn phù hợp.
Ngôn ngữ và dùng từ
Ngôn ngữ sử dụng trong việc thiết kế câu hỏi cần phù hợp với khả năng hiểu biết của người trả lời, xem xét yếu tố học vấn và cách dùng từ ngữ, thuật ngữ trong từng nhóm văn hóa Điều này đảm bảo rằng tất cả người trả lời đều có thể hiểu đúng câu hỏi.
Loại và dạng câu hỏi
Phân tích, xử lý dữ liệu
4.6.1 Quá trình phân tích, xử lý dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, quá trình phân tích, xử lý dữ liệu thường được thực hiện theo trình tự mô tả ở hình dưới
Dữ liệu thu thập cần được làm sạch và sắp xếp để đảm bảo độ tin cậy và giá trị cho các kết quả phân tích Phân tích phải sử dụng công cụ và quy trình phù hợp, với các bước chi tiết sẽ được trình bày trong các mục sau.
Diễn dịch kết quả phân tích cung cấp cái nhìn sâu sắc về vấn đề nghiên cứu thực tiễn từ mô hình nghiên cứu Thảo luận về ứng dụng của kết quả này thường đi kèm với diễn dịch, tùy thuộc vào sản phẩm cuối cùng của nghiên cứu, có thể là thông tin hoặc kế hoạch hành động Nội dung thảo luận sẽ bao gồm các hàm ý ứng dụng, định hướng hành động và hoạch định chương trình kế hoạch.
Trong lĩnh vực kinh tế và quản trị kinh doanh, có nhiều công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả Những công cụ này thường được trình bày trong các môn học chuyên sâu Trong phần học này, chúng ta sẽ tóm tắt về việc xử lý số liệu thống kê cơ bản.
(2) các công cụ phân tích thường dùng khác
1 Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích
3 Diễn dịch kết quả phân tích
4 Thảo luận, vận dụng kết quả
(tùy thuộc loại hình kết quả nghiên cứu)
Kết quả nghiên cứu là Thông tin Kết quả nghiên cứu là Hoạch định
Thảo luận Đề xuât định hướng hành động Hàm ý ứng dụng Hoạch định các chương trình, kế hoạch
▼ ▼ Các câu hỏi đã được nghiên cứu trả lời thỏa đáng chưa?
4.6.2 Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích
Gồm các công đoạn: (1) Biên tập, (2) Xử lý hồi đáp rỗng, (3) Mã hóa, (4) Phân nhóm,
Dữ liệu cần được biên tập cẩn thận, đặc biệt khi thu thập từ các câu hỏi nửa mở, mở hoặc qua quan sát phi cấu trúc Tính phân tán và thiếu rõ ràng trong nội dung hồi đáp có thể khiến dữ liệu trở nên khó phân tích Mặc dù có thể liên hệ lại với người trả lời để xác minh, nhưng trong nhiều trường hợp, việc này không khả thi và hồi đáp phải được loại bỏ.
Các hồi đáp qua thư tín có thể thiếu tính nhất quán và không đầy đủ Biên tập viên có thể bổ sung các thông tin thiếu nếu có cơ sở hợp lý; tuy nhiên, nếu tính nhất quán của các hồi đáp nghiêm trọng, bản hồi đáp đó sẽ bị loại bỏ.
Xử lý hồi đáp rỗng:
Khi khảo sát, việc nhận được các câu trả lời rỗng là điều khá phổ biến, thường do cách thiết kế bản câu hỏi không hợp lý Nếu tỷ lệ câu trả lời rỗng vượt quá 25% tổng số mục hỏi, thì nên xem xét loại bỏ những phản hồi này để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập.
Một số cách gán giá trị cho câu hồi đáp rỗng có thể áp dụng như sau:
• Giá trị trung bình của thang đo khoảng cách (mục đo đang sử dụng)
• Trung bình của tất cả các hồi đáp từ tất cả người trả lời của mục đo này
• Trung bình của hồi đáp ở tất cả các mục đo có liên quan của người trả lời
• Bỏ trồng (cỡ mẫu giảm 1 đơn vị)
Hiện nay, có nhiều phần mềm hỗ trợ phân tích và xử lý dữ liệu thống kê, trong đó SPSS là một công cụ phổ biến Mã hóa dữ liệu là bước cần thiết trước khi xử lý bằng máy tính, trong đó các câu trả lời được gán thành các ký số Người thiết kế nghiên cứu cần xác định các công cụ và quy trình phân tích đồng thời với việc thiết kế bảng câu hỏi.
Việc đặt tên và sắp xếp các mục đo theo nhóm là rất quan trọng khi có nhiều mục đo cho một biến, giúp việc phân tích và theo dõi kết quả trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Sinh viên xem lại giáo trình thống kê ứng dụng, kinh tế lượng
4.6.3 Phân tích, xử lý số liệu thống kê
Các công cụ phân tích số liệu thống kê phục vụ nhiều mục tiêu và lĩnh vực nghiên cứu khác nhau Dữ liệu thu thập được diễn dịch để cung cấp thông tin về hình thái của sự vật qua thống kê mô tả mẫu và mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu thông qua kiểm định các biến đo lường Những thông tin này là cơ sở cho các bước nghiên cứu hoặc hoạch định hành động tiếp theo.
Ví dụ minh họa: hai bản câu hỏi
1 Khảo sát nhu cầu bòi dưỡng năng lực giám đốc doanh nghiệp
2 Chất lượng hoạt động đào tạo của Đại học Nam Cần Thơ
Sinh viên cần thực hiện các bước sau: (1) Đọc kỹ hai bản câu hỏi, (2) Phân loại biến theo thiết kế, (3) Phán đoán các thành phần và tiêu chí cần đo lường, sau đó nhóm các biến tương ứng, và (4) Xác định các công cụ phân tích mô tả có thể áp dụng.
Tóm tắt các công cụ phân tích số liệu thống kê
Mô tả Bảng tần số Đại lượng thống kê mô tả
Bảng tổng hợp nhiều biến
1 biến định tính, 1(n) biến định lượng
T.bình 2 mẫu độc lập T.bình 2 mẫu phụ thuộc
Indepentdent-samples T-Test Paired-samples T-Test
Phân tích phương sai ANOVA One-way ANOVA
K.định quan hệ Biến định tính Crosstabs
Biến định lượng - tương quan (Correlate) Bivariate
Biến định lượng - nhân quả (Regression) Linear Regression
Bài viết này trình bày giá trị và sự phân bố của dữ liệu, đồng thời tóm tắt các công cụ thống kê mô tả được sử dụng trong phần mềm SPSS.
SPSS: Analyze>Descriptive Statistics>Frequencies
Thiết lập bảng gồm các số liệu của của một hay nhiều biến định tính hoặc khoảng cách:
• tần suất hợp lệ (Valid percent)
• tần suất tích lũy (Cumulative percent)
Trong menu này, người dùng có thể thực hiện các phép tính thống kê cho biến định lượng và tạo biểu đồ trực quan Đại lượng thống kê mô tả giúp tóm tắt và phân tích dữ liệu hiệu quả.
SPSS: Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives
Thiết lập bảng gồm các thống kê mẫu của một hay nhiều biến định lượng, thường dùng các thống kê sau:
• độ lệch chuẩn (Std Deviation),
• Sai số chuẩn (SE mean) khi ước lượng trung bình tổng thể
Có thể chọn cách sắp xếp thứ tự trình bày theo danh sách biến (Variable list), bảng mẫu tự (Alphabetic), tăng dần (Ascending means) hoặc giảm dần (Descending mean)
Bảng tần số và các đại lượng thống kê mô tả là công cụ quan trọng giúp người phân tích có cái nhìn tổng quát và phát hiện bất thường trong kết quả đo lường Để thu thập thông tin chi tiết và hữu ích hơn, việc sử dụng các bảng tổng hợp nhiều biến là cần thiết.
Bảng tổng hợp nhiều biến
Bảng hai biến định tính
SPSS: Analyze>Custom Table>Basic
Sau khi có hồi đáp, ngành kinh doanh được phân thành 4 nhóm: (1) Thương mại,
Công nghiệp-Xây dựng, Dịch vụ, và Nông nghiệp-Công nghiệp thực phẩm là ba lĩnh vực chính trong cơ cấu doanh nghiệp Để phân tích cơ cấu doanh nghiệp theo loại hình và ngành kinh tế, có thể sử dụng bảng Basic Tables để trình bày thông tin một cách rõ ràng và có hệ thống.
Biểu đồ thanh, tròn và gấp khúc là những công cụ phổ biến để trực quan hóa số liệu thống kê Mặc dù không cung cấp chi tiết cụ thể, nhưng các biểu đồ này giúp người đọc nhanh chóng hình dung kết quả đo lường Sự đa dạng về màu sắc và hình dáng của biểu đồ không chỉ làm cho báo cáo trở nên sinh động hơn mà còn tăng tính hấp dẫn cho người xem.
