.sl-table-content ol{counter-reset: item;}#tocDiv > ol > li::before{content: counter(item)”. “;}#tocDiv li { display: block;}.sl-table-content #tocList li::before{content: counters(item, “.”) ” “; counter-increment: item;}.sl-table-content h2,h3 a{color:blue;}
Market Research được chia làm 2 dạng chính: Nghiên cứu định lượng (Quantitative Research) và Nghiên cứu định tính (Qualitative Research). Sự khác biệt chính giữa nghiên cứu định lượng và định tính là loại dữ liệu họ thu thập và phân tích.
Định lượng (Quantification) là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu dưới dạng số liệu nhằm đo lường một hiện tượng, sự kiện hoặc vấn đề cụ thể, với đặc điểm chính bao gồm: khả năng đo lường chính xác, tính khách quan cao, dễ so sánh và phân tích bằng các công cụ thống kê. Phương pháp này thường áp dụng cho mẫu lớn, giúp xác định mối quan hệ nhân quả và xu hướng một cách rõ ràng. Kết quả định lượng mang tính tổng quát, phù hợp để giải quyết các vấn đề cần sự chính xác và kiểm chứng dữ liệu.
Ứng dụng định lượng:
Nghiên cứu định lượng là gì?
Nghiên cứu định lượng (Quantitative Research) là phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu số liệu để thu thập thông tin và kiểm tra giả thuyết. Thay vì thăm dò ý nghĩa chủ quan bằng câu hỏi như “làm thế nào?” và “tại sao?” nghiên cứu định lượng cung cấp những giải thích nhân quả chính xác có thể đo lường và truyền đạt bằng toán học.
Nghiên cứu định lượng thường được tiến hành trong một môi trường được kiểm soát. Thay vì đạt được cái nhìn sâu sắc hoặc hiểu biết về một vấn đề chủ quan, phụ thuộc vào bối cảnh như trường hợp nghiên cứu định tính, mục tiêu của nghiên cứu định lượng là thu thập thông tin khách quan, khái quát hóa kết quả nghiên cứu, đưa ra kết luận chính xác và có thể kiểm chứng được.
Dữ liệu định lượng (Quantitative data) là loại dữ liệu có thể được đo lường và biểu diễn thông qua số lượng, bao gồm bất kỳ thông tin nào có thể được đếm hoặc đo lường, cho phép các nhà nghiên cứu thu được kết quả có thể so sánh và tính toán được. Dữ liệu này thường được sử dụng để xác định mối quan hệ, mức độ chênh lệch, hoặc các xu hướng số lượng.
Có hai loại chính của dữ liệu định lượng:
Dữ liệu định lượng thường được thu thập thông qua các phương pháp như thăm dò, thí nghiệm, phân tích số liệu và có thể được phân tích sử dụng các kỹ thuật thống kê để tạo ra kết quả dễ hiểu và dễ trình bày. Dữ liệu định lượng rất quan trọng trong các lĩnh vực như khoa học tự nhiên, kinh tế và y tế, nơi mà sự chính xác và khả năng đo lường là cần thiết.
Thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp được sử dụng để tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm:
Thống kê mô tả cung cấp cho chúng ta một bức tranh tổng quan về dữ liệu, giúp xác định các xu hướng, mẫu hình và điểm bất thường.
Thống kê suy luận là tập hợp các phương pháp được sử dụng để đưa ra kết luận về một tập dữ liệu lớn hơn dựa trên một mẫu nhỏ. Nó cho phép kiểm tra các giả thuyết, dự đoán xu hướng và đánh giá mức độ tin cậy của kết quả. Giúp đưa ra những kết luận chính xác và đáng tin cậy từ dữ liệu, hỗ trợ việc ra quyết định hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Dữ liệu định lượng có thể được phân tích thông qua thống kê suy luận
Khảo sát và bảng hỏi
Khảo sát là phương pháp thu thập dữ liệu định lượng phổ biến nhất, thường được thực hiện qua bảng hỏi với các câu hỏi có sẵn và đáp án có thể định lượng. Khảo sát có thể diễn ra dưới nhiều hình thức như khảo sát trực tiếp, qua email, điện thoại hoặc nền tảng trực tuyến. Các câu hỏi thường dưới dạng thang đo Likert (ví dụ: từ 1 đến 5 hoặc từ 1 đến 10) hoặc dạng lựa chọn có nhiều đáp án, giúp thu thập ý kiến số lượng lớn từ nhiều người trong thời gian ngắn.
Phương pháp này phù hợp để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng, nhận xét về sản phẩm hoặc dịch vụ và thu thập ý kiến từ người tiêu dùng trên diện rộng. Điểm mạnh của khảo sát và bảng hỏi là khả năng chuẩn hóa và phân tích nhanh chóng nhờ sự thống nhất trong cấu trúc và cách định lượng.
Thí nghiệm và thử nghiệm kiểm soát
Trong nghiên cứu khoa học và phát triển sản phẩm, các thí nghiệm và thử nghiệm kiểm soát là phương pháp chủ chốt để thu thập dữ liệu định lượng. Nhà nghiên cứu tạo ra môi trường kiểm soát, tác động các biến độc lập lên biến phụ thuộc, từ đó đo lường sự thay đổi và rút ra kết luận khoa học. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, các thử nghiệm lâm sàng kiểm soát giả dược (placebo) thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuốc mới. Đây là phương pháp mang lại độ chính xác cao nhờ vào khả năng kiểm soát và loại trừ các yếu tố ngoại lai ảnh hưởng đến kết quả.
Phân tích thống kê từ dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là những thông tin và số liệu đã được thu thập trước đó bởi tổ chức, cơ quan nhà nước, hoặc các nhà nghiên cứu khác, ví dụ như số liệu thống kê quốc gia, báo cáo ngành và cơ sở dữ liệu công ty. Việc phân tích thống kê từ dữ liệu này là một phương pháp định lượng hiệu quả, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc thu thập dữ liệu mới. Qua đó, các nhà nghiên cứu có thể tận dụng các dữ liệu đã sẵn có, thực hiện các phân tích sâu rộng để đưa ra kết luận. Ví dụ các doanh nghiệp thường dự báo các xu hướng thị trường thông qua việc phân tích dữ liệu tiêu dùng từ các báo cáo của chính phủ.
Quan sát định lượng
Quan sát định lượng là phương pháp thu thập dữ liệu qua việc đo lường các đặc điểm và hành vi có thể định lượng được, chẳng hạn như tần suất, thời gian và tỷ lệ của hành động cụ thể. Chẳng hạn, trong một nghiên cứu thị trường, nhà nghiên cứu có thể quan sát số lượng người mua hàng trong một giờ, thời gian mà họ dành ở từng khu vực của cửa hàng, hoặc tỷ lệ người mua sản phẩm X so với sản phẩm Y. Dữ liệu thu thập từ quan sát định lượng có thể chuyển thành con số để phân tích và đưa ra dự đoán, rất phù hợp cho các nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng hoặc các hoạt động trong môi trường tự nhiên mà không cần phải hỏi trực tiếp người tham gia.
Độ chính xác đáng tin cậy: Sử dụng dữ liệu số liệu đo lường, giúp đạt được mức độ chính xác cao trong kết quả nghiên cứu. Phương pháp này thường sử dụng các công cụ, kỹ thuật và phương pháp thống kê để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.
Khả năng so sánh và tổng quát hóa: Kết quả của nghiên cứu định lượng thường có thể được so sánh và tổng quát hóa cho một quần thể lớn hơn. Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, nghiên cứu định lượng có thể rút ra những kết luận chung cho một tập hợp lớn người dùng hoặc quần thể tương tự.
Phân tích sâu, khảo sát chi tiết: Cho phép phân tích sâu và khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số. Khi sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình, nghiên cứu định lượng có thể xác định tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đối với hiện tượng nghiên cứu.
Thiếu chiều sâu: Không thể hiểu được động cơ và lý do đằng sau hành vi của con người.
Tính gò bó: Người tham gia bị giới hạn bởi các câu hỏi và lựa chọn được cung cấp.
Có thể bị sai lệch: Những mô hình định lượng thường tập trung vào việc thu thập dữ liệu số liệu, bỏ qua những khía cạnh phức tạp và sự phong phú của hiện thực.
Chi phí và thời gian: Việc thu thập và phân tích dữ liệu định lượng tốn kém nhiều chi phí, nguồn lực. Song đó, việc thiết kế và thực hiện một nghiên cứu định lượng có thể mất nhiều thời gian.
Giới hạn của mô hình và giả định: Nghiên cứu định lượng thường dựa trên các mô hình và giả định để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, các mô hình này có thể không thể hiện đầy đủ mọi khía cạnh của hiện tượng nghiên cứu và có thể gây ra sai lệch trong kết quả nghiên cứu nếu giả định không chính xác.
Nghiên cứu định lượng là phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu số liệu để thu thập thông tin và kiểm tra giả thuyết
Định tính (Qualitative) là phương pháp nghiên cứu tập trung vào việc hiểu sâu sắc hiện tượng thông qua thu thập và phân tích dữ liệu định tính, các thông tin phi số liệu như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Nó bao gồm nghiên cứu định tính, trong đó sử dụng các phương pháp như phỏng vấn sâu, nhóm tập trung, quan sát tham gia và phân tích tài liệu. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính như phân tích nội dung, phân tích chủ đề, lý thuyết nền tảng và phân tích diễn ngôn giúp diễn giải và rút ra ý nghĩa từ dữ liệu. Nghiên cứu định tính có ưu điểm là cung cấp cái nhìn chi tiết, linh hoạt và bối cảnh hóa, nhưng cũng có nhược điểm như khó tổng quát hóa kết quả, tính chủ quan, khó tái lập và đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực.
Nghiên cứu định tính là gì?
Nghiên cứu định tính (Qualitative Research) là phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi số liệu để thu thập thông tin và hiểu rõ hơn về một vấn đề hoặc hiện tượng. Nghiên cứu định tính nhằm mục đích đạt được những hiểu biết sâu sắc về các hiện tượng, nhóm hoặc trải nghiệm không thể đo lường hoặc định lượng một cách khách quan bằng toán học.
Thay vì tìm cách khám phá các câu trả lời hoặc số liệu thống kê chính xác trong môi trường được kiểm soát như nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính mang tính khám phá nhiều hơn, dựa trên các nguồn dữ liệu như ảnh, quan sát, phân tích văn bản, đoạn phim video và các cuộc phỏng vấn.
Một số ví dụ về các câu hỏi nghiên cứu định tính được cung cấp, chẳng hạn như cảm giác của một trải nghiệm như thế nào, mọi người nói về điều gì đó như thế nào, họ hiểu trải nghiệm đó như thế nào và các sự kiện diễn ra như thế nào đối với mọi người. Nghiên cứu theo cách tiếp cận định tính mang tính khám phá và tìm cách giải thích “làm thế nào” và “tại sao” một hiện tượng hoặc hành vi cụ thể lại hoạt động như vậy trong một bối cảnh cụ thể. Nó có thể được sử dụng để tạo ra các giả thuyết và lý thuyết từ dữ liệu.
Dữ liệu định tính (Qualitative data) là loại dữ liệu không thể được đo lường bằng số mà thường được mô tả bằng ngôn từ. Nó chủ yếu dùng để mô tả đặc điểm, thuộc tính, hoặc hiện tượng theo cách không định lượng, tập trung vào “chất” hơn là “lượng”. Dữ liệu này thường liên quan đến mô tả về màu sắc, kích thước, hình dạng, cảm xúc, kinh nghiệm và cảm nhận, hoặc bất kỳ khía cạnh nào không thể được tính toán chính xác bằng số.
Dữ liệu định tính có thể được thu thập thông qua các phương pháp như phỏng vấn, nhóm tập trung, quan sát và phân tích nội dung. Loại dữ liệu này thường được sử dụng trong các nghiên cứu xã hội, nhân văn và một số lĩnh vực khoa học tự nhiên khi mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc hiểu các nguyên tắc cơ bản hay ngữ cảnh của một hiện tượng chứ không chỉ đơn thuần là đo lường nó.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính (Qualitative analysis) là các phương pháp giúp nhà nghiên cứu xử lý và diễn giải dữ liệu phi số liệu, nhằm rút ra các chủ đề, mẫu hình hoặc ý nghĩa từ dữ liệu.
Đây là một phương pháp nghiên cứu nhằm hiểu và giải thích ý nghĩa của dữ liệu văn bản. CT tập trung vào việc xác định các chủ đề, khái niệm và mối quan hệ trong nội dung dữ liệu để từ đó xây dựng hoặc củng cố lý thuyết về chủ đề nghiên cứu.
Lý thuyết nền tảng (GT) là một phương pháp nghiên cứu quy nạp được sử dụng để xây dựng lý thuyết từ dữ liệu định tính. Nó tập trung vào việc khám phá và phát triển các khái niệm, mối liên hệ và mô hình từ dữ liệu thu thập được, thay vì áp dụng các lý thuyết hoặc khuôn khổ có sẵn.
Phân tích theo chủ đề (TA) là một phương pháp phân tích dữ liệu định tính phổ biến, được sử dụng để xác định, phân tích và diễn giải các chủ đề, mô típ và ý nghĩa trong dữ liệu. TA có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, phỏng vấn, ghi chép quan sát, hình ảnh và video.
DA là một phương pháp nghiên cứu nhằm hiểu và giải thích ý nghĩa của các văn bản, bao gồm cả lời nói, văn viết và hình ảnh. DA tập trung vào cách thức mà ngôn ngữ được sử dụng để thực hiện các hành động xã hội, thiết lập các mối quan hệ quyền lực và hình thành các ý thức hệ.
Kỹ thuật phân tích định tính giúp các nhà nghiên cứu phân tích và diễn giải các dữ liệu phi số liệu
Phỏng vấn sâu là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu định tính phổ biến, giúp nhà nghiên cứu tìm hiểu kỹ càng về suy nghĩ, cảm xúc và quan điểm của người tham gia. Phỏng vấn thường được thực hiện theo hình thức trò chuyện trực tiếp, nhưng không theo một khuôn mẫu cố định, cho phép người tham gia tự do chia sẻ và nhà nghiên cứu có thể điều chỉnh câu hỏi theo diễn biến của cuộc trò chuyện. Phương pháp này thường được dùng trong nghiên cứu xã hội, tâm lý, và nghiên cứu thị trường, giúp phát hiện những động lực sâu xa, các yếu tố cảm xúc hoặc những yếu tố khó nhận biết từ các phương pháp định lượng.
Thảo luận nhóm tập trung là phương pháp thu thập dữ liệu định tính thông qua việc mời một nhóm người tham gia vào cuộc trò chuyện có hướng dẫn bởi một người điều phối. Phương pháp này giúp nhà nghiên cứu khám phá các quan điểm đa dạng và tương tác giữa các thành viên trong nhóm, từ đó hiểu rõ hơn về cách suy nghĩ và hành vi của nhóm đối tượng mục tiêu. Mỗi thành viên có thể chia sẻ ý kiến cá nhân và phản hồi lẫn nhau, điều này tạo nên một không gian trao đổi phong phú và năng động. Phương pháp thảo luận nhóm thường được áp dụng trong nghiên cứu Marketing và truyền thông, giúp tìm hiểu sâu hơn về sự yêu thích của khách hàng, các ý tưởng sản phẩm mới hoặc những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
Quan sát thực địa là phương pháp nhà nghiên cứu tự tham gia hoặc quan sát trực tiếp hoạt động của người được nghiên cứu trong môi trường tự nhiên của họ. Phương pháp này không chỉ thu thập dữ liệu về hành vi mà còn bao gồm cả những yếu tố môi trường, bối cảnh xã hội xung quanh đối tượng nghiên cứu. Ví dụ, trong nghiên cứu hành vi tiêu dùng, nhà nghiên cứu có thể quan sát cách khách hàng di chuyển và chọn sản phẩm trong cửa hàng, giúp phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm mà không cần can thiệp hay hỏi trực tiếp. Quan sát thực địa rất hữu ích trong nghiên cứu xã hội và nhân chủng học, vì nó cung cấp cái nhìn sâu sắc từ chính trải nghiệm thực tế của người nghiên cứu.
Phân tích tài liệu là phương pháp thu thập dữ liệu định tính qua việc đọc và phân tích các tài liệu đã có sẵn như báo cáo, tài liệu lịch sử, ghi chép cá nhân, hoặc nội dung truyền thông. Từ đó, nhà nghiên cứu rút ra các chủ đề, mô hình hoặc ý nghĩa mà những tài liệu này phản ánh. Phương pháp phân tích nội dung thường được áp dụng trong nghiên cứu truyền thông, giáo dục, và văn hóa. Ví dụ, một nhà nghiên cứu về truyền thông có thể phân tích bài báo, mạng xã hội và blog để hiểu cách mà một vấn đề xã hội cụ thể được truyền tải và tiếp nhận bởi cộng đồng. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi cần so sánh quan điểm qua các giai đoạn thời gian hoặc qua các nguồn khác nhau.
Ưu điểm của nghiên cứu định tính
Nhờ sự tham gia chặt chẽ của nhà nghiên cứu, nghiên cứu định tính giúp giúp có được cái nhìn sâu sắc hơn về lĩnh vực này. Nó cho phép nhà nghiên cứu tìm ra những vấn đề thường bị bỏ sót (chẳng hạn như sự tinh tế và phức tạp) bởi các câu hỏi mang tính khoa học, thực tế hơn.
Những mô tả định tính có thể quan trọng trong việc gợi ý các mối quan hệ, nguyên nhân, tác động và các quá trình có thể có.
Phân tích định tính cho phép phát hiện sự mơ hồ/mâu thuẫn trong dữ liệu, phản ánh thực tế.
Nghiên cứu định tính sử dụng phong cách miêu tả, tường thuật; nghiên cứu này có thể mang lại lợi ích đặc biệt cho người thực hiện vì họ có thể chuyển sang các báo cáo định tính để kiểm tra các dạng kiến thức có thể không có sẵn, từ đó đạt được cái nhìn sâu sắc mới.
Nghiên cứu định tính cho phép khám phá chi tiết các khía cạnh của một vấn đề, thu thập những quan điểm, trải nghiệm và ý kiến cá nhân của người tham gia. Nhờ vậy, nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi, thái độ và suy nghĩ của họ.
Nhược điểm của nghiên cứu định tính
Do tốn thời gian và chi phí nên các thiết kế định tính thường không lấy mẫu từ các tập dữ liệu quy mô lớn.
Vấn đề về tính giá trị hoặc độ tin cậy đầy đủ là một vấn đề bị chỉ trích lớn. Do tính chất chủ quan của dữ liệu định tính và nguồn gốc của nó trong các bối cảnh riêng lẻ nên rất khó áp dụng các tiêu chuẩn thông thường về độ tin cậy và giá trị.
Thời gian cần thiết để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu rất dài. Phân tích dữ liệu định tính là khó khăn và cần có kiến thức chuyên môn về lĩnh vực đó để diễn giải dữ liệu định tính.
Nghiên cứu định tính là phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi số liệu để thu thập thông tin và hiểu rõ hơn về một vấn đề hoặc hiện tượng
Bắt đầu bằng việc xác định vấn đề cần giải quyết hoặc câu hỏi nghiên cứu cần trả lời. Phân tích bối cảnh và tầm quan trọng của vấn đề, đồng thời xác định mục tiêu nghiên cứu cụ thể, rõ ràng ngay từ đầu. Việc này giúp định hướng cho toàn bộ quá trình nghiên cứu và đảm bảo kết quả thu được có giá trị thực tiễn.
Tìm kiếm và nghiên cứu các tài liệu liên quan đến chủ đề nghiên cứu, như sách, bài báo khoa học, báo cáo nghiên cứu,… Xác định các lý thuyết, mô hình và kiến thức nền tảng liên quan. Phân tích các nghiên cứu trước đây về chủ đề để hiểu rõ hơn cũng như tránh lặp lại những sai lầm đã có.
Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiêu, tính chất của vấn đề và dữ liệu cần thu thập. Có thể sử dụng một hoặc kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu để tăng cường độ tin cậy và hiệu quả của nghiên cứu. Ví dụ, nghiên cứu định tính có thể sử dụng phỏng vấn, quan sát tham gia, thảo luận nhóm tập trung,… trong khi nghiên cứu định lượng có thể sử dụng khảo sát, bảng câu hỏi, thí nghiệm,…
Thiết kế các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu đã chọn. Ví dụ, nếu sử dụng phỏng vấn, cần thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn phù hợp, đầy đủ. Thu thập dữ liệu từ đối tượng nghiên cứu một cách cẩn thận, đảm bảo dữ liệu thu thập được đầy đủ, trung thực và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu và loại dữ liệu thu thập. Ví dụ, đối với dữ liệu định tính, có thể sử dụng phân tích nội dung, so sánh đối chiếu; đối với dữ liệu định lượng, có thể sử dụng các phương pháp thống kê. Giải thích ý nghĩa của dữ liệu và rút ra kết luận dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Viết báo cáo nghiên cứu trình bày rõ ràng các mục tiêu, phương pháp, kết quả và kết luận của nghiên cứu. Báo cáo cần có tính logic, khoa học và dễ hiểu, đồng thời đảm bảo tính chính xác và trung thực của thông tin.
Dựa trên kết quả thu thập được, nhà nghiên cứu cần đưa ra kết luận rõ ràng, súc tích và dễ hiểu, giải thích ý nghĩa của dữ liệu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu ban đầu. Việc so sánh kết quả với các nghiên cứu trước đây và nêu ra những hạn chế của nghiên cứu cũng góp phần củng cố tính chính xác cũng như độ tin cậy của kết luận.
Các xác định vấn đề trước khi thực hiện nghiên cứu định tính, định lượng
Định lượng tập trung vào đo lường và phân tích thống kê dữ liệu số để kiểm chứng giả thuyết và tổng quát hóa kết quả. Phương pháp định lượng phù hợp khi cần kết quả khách quan, có thể đo lường và so sánh. Định tính tập trung vào việc hiểu sâu về ý nghĩa, quan điểm và trải nghiệm, thông qua dữ liệu phi số liệu. Phương pháp định tính phù hợp khi cần khám phá, diễn giải và hiểu rõ bối cảnh, thường không nhằm mục đích tổng quát hóa.
Sự kết hợp cả hai phương pháp trong nghiên cứu có thể cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề, kết hợp giữa chiều rộng (định lượng) và chiều sâu (định tính).
| Đặc điểm | Định lượng | Định tính |
| Loại dữ liệu | Số liệu, con số | Mô tả, văn bản, ý kiến |
| Mục đích | Thu thập dữ liệu số liệu để đo lường, kiểm tra mối quan hệ giữa các biến số, đưa ra kết luận khái quát hóa | Thu thập dữ liệu phi số liệu (như văn bản, hình ảnh) để hiểu sâu sắc trải nghiệm, hành vi, quan điểm của đối tượng nghiên cứu |
| Phương pháp thu thập dữ liệu | Khảo sát, thí nghiệm, quan sát có cấu trúc, đo lường kết quả lâm sàng | Phỏng vấn, phỏng vấn nhóm, khảo sát bằng câu hỏi, phỏng vấn phi cấu trúc |
| Phương pháp phân tích dữ liệu | Thống kê, mô hình toán học | Phân tích nội dung, phân tích chủ đề |
| Ưu điểm | Khả năng khái quát hóa cao, độ tin cậy cao, dễ dàng so sánh dữ liệu | Chi tiết, sâu sắc, hiểu được ý kiến cá nhân |
| Nhược điểm | Chi phí cao, thiếu tính linh hoạt, yêu cầu kiến thức chuyên môn | Khó khái quát hóa, mang tính chủ quan, khó khăn trong việc kiểm tra tính tin cậy |
| Ví dụ | Các nhà khoa học tiến hành thí nghiệm để kiểm tra hiệu quả của một loại thuốc mới trong điều trị bệnh tim mạch. Thí nghiệm được thực hiện trên hai nhóm bệnh nhân: nhóm sử dụng thuốc mới và nhóm sử dụng giả dược. Sau một thời gian theo dõi, các nhà khoa học so sánh kết quả điều trị giữa hai nhóm để đánh giá hiệu quả của thuốc. | Một công ty tổ chức nhóm thảo luận chuyên gia để thu thập ý kiến về chiến lược marketing mới của công ty. |
Trong lĩnh vực chuyển đổi số công, việc áp dụng dữ liệu định tính và định lượng giúp các cơ quan chính phủ hiểu rõ hơn về nhu cầu và kỳ vọng của công dân, từ đó cải thiện dịch vụ công và số lượng công dân tham gia.
Dữ liệu định tính:
Dữ liệu định lượng:
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Cơ quan X có thể nhận ra rằng để tăng cường chuyển đổi số và nâng cao sự hài lòng của người dân, họ cần đơn giản hóa quy trình đăng ký trực tuyến và cải thiện khả năng truy cập trang web trên thiết bị di động (Mobile web). Dữ liệu định tính cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm và mong muốn cụ thể của người dùng, trong khi dữ liệu định lượng chỉ ra cần tập trung vào việc giảm thời gian giải quyết yêu cầu và tăng tỷ lệ hoàn thành thủ tục trực tuyến. Qua đó, cơ quan có thể phát triển các giải pháp công nghệ và quy trình làm việc hiệu quả hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu và kỳ vọng của công dân trong thời đại số.
Trong lĩnh vực giáo dục đại học, việc kết hợp dữ liệu định tính và định lượng giúp các trường đại học hiểu rõ hơn về nhu cầu và trải nghiệm của sinh viên, từ đó cải thiện chất lượng giáo dục và dịch vụ hỗ trợ.
Dữ liệu định tính:
Dữ liệu định lượng:
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Trường Đại học D có thể nhận diện được cả sức mạnh và điểm yếu trong chương trình giáo dục và dịch vụ sinh viên của mình. Dữ liệu định tính giúp trường nhận biết cần cải thiện nguồn lực học tập và dịch vụ hỗ trợ sinh viên, trong khi dữ liệu định lượng chỉ ra cần phải tập trung vào việc nâng cao tỷ lệ tốt nghiệp và cải thiện tỷ lệ việc làm sau khi tốt nghiệp. Từ đó, trường có thể phát triển các chương trình hỗ trợ sinh viên tốt hơn và tối ưu hóa chương trình học để đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động, qua đó nâng cao chất lượng giáo dục và danh tiếng của trường.
Trong lĩnh vực tài chính, việc sử dụng kết hợp dữ liệu định tính và định lượng giúp các tổ chức và nhà đầu tư đưa ra quyết định dựa trên thông tin đa chiều và chính xác.
Dữ liệu định tính:
Dữ liệu định lượng:
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Ngân hàng C có thể nhận ra rằng mặc dù họ có chất lượng tín dụng tốt và một danh mục đầu tư mạnh mẽ, nhưng trải nghiệm khách hàng cần được cải thiện để tăng cường sự hài lòng và tương tác. Ngân hàng có thể quyết định tăng cường đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để cải thiện dịch vụ khách hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng trên ứng dụng di động, đồng thời duy trì sự chú trọng đến quản lý rủi ro và đa dạng hóa sản phẩm.
Các nhà đầu tư thông qua dữ liệu định tính và định lượng để đưa ra các quyết định phù hợp
Trong lĩnh vực sản xuất nước tinh khiết, việc áp dụng dữ liệu định tính và định lượng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về chất lượng sản phẩm và nhận thức của khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Dưới đây là ví dụ minh họa:
Dữ liệu định tính:
Dữ liệu định lượng:
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Công ty B có thể đưa ra quyết định chính xác về việc cải thiện chất lượng sản phẩm và chiến lược Marketing. Ví dụ, họ có thể tái thiết kế bao bì để làm cho nó hấp dẫn hơn và dễ sử dụng, đồng thời tăng sự kiểm soát chất lượng nước để đảm bảo mọi sản phẩm đều đáp ứng hoặc vượt qua tiêu chuẩn ngành.
Biến định tính mô tả đặc điểm chất lượng hoặc loại hình, không thể đo lường trực tiếp bằng số và thường được phân loại theo danh mục. Biến định lượng phản ánh số lượng hoặc mức độ, có thể đo lường và biểu diễn bằng số liệu, cho phép thực hiện các phép tính toán học.
Biến định tính là những biến biểu thị đặc điểm, thuộc tính hoặc loại hình không thể đo lường trực tiếp bằng số. Chúng thường được phân loại theo danh mục hoặc nhóm và mô tả chất lượng hơn là số lượng.
Ví dụ biến định tính:
Biến định lượng là những biến có thể đo lường và biểu diễn bằng số liệu. Chúng phản ánh số lượng, mức độ hoặc kích thước của một đặc điểm và cho phép thực hiện các phép tính toán học.
Ví dụ biến định lượng:
Ví dụ áp dụng:
Khi nghiên cứu về thói quen mua sắm, bạn có thể sử dụng:
Trong lĩnh vực y tế, nghiên cứu về tình trạng sức khỏe có thể bao gồm:
Nhớ rằng, việc phân biệt rõ ràng giữa biến định tính và biến định lượng giúp lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp và đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác.
Đối với hầu hết các chủ đề nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể chọn cách tiếp cận theo phương pháp định tính, định lượng hoặc hỗn hợp. Việc chọn loại nào phụ thuộc vào việc nhà nghiên cứu đang sử dụng phương pháp nghiên cứu quy nạp hay suy diễn, câu hỏi nghiên cứu, đang thực hiện nghiên cứu thử nghiệm, tương quan hay mô tả và những cân nhắc thực tế như thời gian, tiền bạc, tính sẵn có của dữ liệu và khả năng tiếp cận người trả lời.
Nguồn: https://www.ckconitsha.com/vn/ Tác giả: Nguyễn Lân dũng
Giáo sư Nguyễn Lân Dũng là một nhà khoa học tiêu biểu của Việt Nam trong lĩnh vực vi sinh vật học, với hơn nửa thế kỷ gắn bó với công tác giảng dạy và nghiên cứu (). Ông sinh trưởng trong một gia đình có truyền thống hiếu học, là con trai của Nhà giáo Nhân dân Nguyễn Lân. Trong suốt sự nghiệp, Giáo sư đã đảm nhận nhiều vai trò quan trọng như Chủ tịch Hội các ngành Sinh học Việt Nam, Đại biểu Quốc hội và được vinh danh với danh hiệu Nhà giáo Nhân dân vào năm 2010.
Trong bài viết này, Shining Home - Gia đình Anh Ngữ sẽ chia sẻ cách…
Mô hình ma trận SWOT được sử dụng để đánh giá vị thế cạnh tranh…
Có nên học 4 -Yy -hold để học các chữ cái không? Khi dạy các…
Các chương trình đào tạo nhân viên giúp doanh nghiệp giữ được đúng người và…
Ở lớp 4 Việt Nam là một trong những kiến thức mà em bé của…
Các chuyên gia quản trị nhân sự mang lại giá trị to lớn cho tổ…
This website uses cookies.