Phương pháp nghiên cứu đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được mục tiêu và mục đích của nghiên cứu. Chúng giúp nhà nghiên cứu xác định những thông tin cần thiết, điều tra sự thật một cách chính xác và trình bày dữ liệu một cách hợp lý.
Trong bài viết này, Viết Thuê 247 sẽ tìm hiểu về phương pháp nghiên cứu, các loại phương pháp nghiên cứu và một số ví dụ minh họa.
1. Phương pháp nghiên cứu là gì?
Phương pháp nghiên cứu là các quy trình cụ thể để thu thập và phân tích dữ liệu. Việc phát triển phương pháp nghiên cứu của bạn là một phần không thể tách rời của thiết kế nghiên cứu của bạn. Khi lên kế hoạch cho phương pháp của bạn, có hai quyết định chính bạn sẽ thực hiện.
Đầu tiên, quyết định cách bạn sẽ thu thập dữ liệu. Phương pháp của bạn phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn cần để trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn:
- Định tính so với định lượng: Dữ liệu của bạn sẽ là dạng từ ngữ hay số?
- Sơ cấp so với thứ cấp: Bạn sẽ thu thập dữ liệu gốc do chính mình tạo ra, hay bạn sẽ sử dụng dữ liệu đã được thu thập bởi người khác?
- Mô tả so với thí nghiệm: Bạn sẽ đo lường một cái gì đó như nó là, hay bạn sẽ thực hiện một thí nghiệm?
Thứ hai, quyết định cách bạn sẽ phân tích dữ liệu.
- Đối với dữ liệu định lượng, bạn có thể sử dụng các phương pháp phân tích thống kê để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến.
- Đối với dữ liệu định tính, bạn có thể sử dụng các phương pháp như phân tích chủ đề để diễn giải các mô hình và ý nghĩa trong dữ liệu.
2. Dữ liệu định tính so với dữ liệu định lượng
Lựa chọn của bạn về việc thu thập dữ liệu định tính hoặc định lượng phụ thuộc vào loại kiến thức mà bạn muốn phát triển.
Đối với các câu hỏi về ý tưởng, trải nghiệm và ý nghĩa, hoặc để nghiên cứu một thứ mà không thể được mô tả bằng số, hãy thu thập dữ liệu định tính.
Nếu bạn muốn phát triển một hiểu biết cơ cấu hơn về một chủ đề, hoặc nghiên cứu của bạn liên quan đến kiểm định giả thuyết, hãy thu thập dữ liệu định lượng.
| • Ưu điểm | • Nhược điểm | |
|---|---|---|
| Định tính | • Linh hoạt: bạn thường có thể điều chỉnh phương pháp của mình khi bạn tiếp tục để phát triển kiến thức mới.
• Có thể được tiến hành với các mẫu nhỏ. |
• Không thể được phân tích theo phương pháp thống kê, và không tổng quát được cho các quần thể rộng lớn.
• Khó chuẩn hóa nghiên cứu, có nguy cơ cao về sai lệch nghiên cứu. |
| Định lượng | • Có thể được sử dụng để mô tả hệ thống các bộ sưu tập lớn.
• Tạo ra kiến thức có thể tái tạo. |
• Yêu cầu đào tạo thống kê để phân tích dữ liệu.
• Yêu cầu mẫu lớn hơn. |
Bạn cũng có thể áp dụng phương pháp kết hợp, nơi bạn sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.
Xem nội dung chi tiết: So sánh sự khác biệt nghiên cứu định tính so với nghiên cứu định lượng | Ví dụ & phương pháp
3. Dữ liệu sơ cấp so với dữ liệu thứ cấp
Nghiên cứu dữ liệu sơ cấp là mọi dữ liệu gốc mà bạn tự thu thập để trả lời câu hỏi nghiên cứu của mình (ví dụ: thông qua khảo sát, quan sát và thí nghiệm).
Nghiên cứu dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã được các nhà nghiên cứu khác thu thập (ví dụ: trong điều tra dân số của chính phủ hoặc các nghiên cứu khoa học trước đó).
Nếu bạn đang khám phá một câu hỏi nghiên cứu mới, bạn có thể cần thu thập dữ liệu sơ cấp. Nhưng nếu bạn muốn tổng hợp kiến thức hiện có, phân tích xu hướng lịch sử, hoặc xác định các mô hình trên quy mô lớn, dữ liệu thứ cấp có thể là một lựa chọn tốt hơn.
| • Ưu điểm | • Nhược điểm | |
|---|---|---|
| Dữ liệu sơ cấp | • Có thể được thu thập để trả lời câu hỏi nghiên cứu cụ thể của bạn.
• Bạn có quyền kiểm soát phương pháp lấy mẫu và đo lường. |
• Mất nhiều thời gian và chi phí hơn để thu thập.
• Đòi hỏi đào tạo về phương pháp thu thập dữ liệu. |
| Dữ liệu phụ cấp | • Dễ dàng và nhanh chóng truy cập.
• Bạn có thể thu thập dữ liệu kéo dài trong thời gian dài và vị trí địa lý rộng lớn hơn. |
• Không kiểm soát được cách dữ liệu được tạo ra.
• Đòi hỏi xử lý thêm để đảm bảo nó phù hợp với phân tích của bạn. |
4. Nghiên cứu mô tả so với nghiên cứu thí nghiệm
Trong nghiên cứu mô tả, bạn thu thập dữ liệu về đối tượng nghiên cứu của mình mà không can thiệp. Tính hợp lệ của nghiên cứu của bạn sẽ phụ thuộc vào phương pháp lấy mẫu của bạn.
Trong nghiên cứu thí nghiệm, bạn can thiệp hệ thống vào một quy trình và đo lường kết quả. Tính hợp lệ của nghiên cứu của bạn sẽ phụ thuộc vào thiết kế thí nghiệm của bạn.
Để tiến hành một thí nghiệm, bạn cần có khả năng thay đổi biến độc lập của bạn, đo lường chính xác biến phụ thuộc của bạn, và kiểm soát biến gây nhiễu. Nếu việc này có thể thực hiện được về mặt thực tế và đạo đức, phương pháp này là lựa chọn tốt nhất để trả lời câu hỏi về nguyên nhân và kết quả.
| Ưu điểm | Nhược điểm | |
|---|---|---|
| Nghiên cứu mô tả | • Cho phép bạn mô tả chủ thể nghiên cứu của bạn mà không ảnh hưởng đến nó
.• Tiếp cận được – bạn có thể thu thập nhiều dữ liệu hơn trên một quy mô lớn. |
• Không kiểm soát được biến gây nhiễu.
• Không thể xác định mối quan hệ nguyên nhân và kết quả. |
| Nghiên cứu thí nghiệm | • Kiểm soát tốt hơn biến gây nhiễu.
• Có thể xác định mối quan hệ nguyên nhân và kết quả. |
• Bạn có thể ảnh hưởng đến chủ thể nghiên cứu của bạn theo những cách không mong đợi.
• Thường đòi hỏi nhiều kỹ năng và nguồn lực hơn để thu thập dữ liệu. |
5. Ví dụ về các phương pháp thu thập dữ liệu
| Phương pháp nghiên cứu | Sơ cấp hay thứ cấp | Định tính hay định lượng? | Khi nào sử dụng |
|---|---|---|---|
| Thí nghiệm | Sơ cấp | Định lượng | Để kiểm tra mối quan hệ nguyên nhân và kết quả. |
| Khảo sát | Sơ cấp | Định lượng | Để hiểu các đặc điểm chung của một quần thể. |
| Phỏng vấn / nhóm tập trung | Sơ cấp | Định tính | Để hiểu sâu hơn về một chủ đề. |
| Quan sát | Sơ cấp | Cả hai | Để hiểu cách một thứ xảy ra trong môi trường tự nhiên của nó. |
| Tổng quan văn bản | Thứ cấp | Cả hai | Để đặt nghiên cứu của bạn trong một khối lượng công việc hiện có, hoặc để đánh giá xu hướng trong một chủ đề nghiên cứu. |
| Nghiên cứu trường hợp | Cả hai | Cả hai | Để hiểu sâu hơn về một nhóm hoặc ngữ cảnh cụ thể, hoặc khi bạn không có đủ tài nguyên cho một nghiên cứu lớn. |
6. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu của bạn sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn thu thập và cách bạn chuẩn bị nó để phân tích.
Dữ liệu thường có thể được phân tích cả định lượng và định tính. Ví dụ, câu trả lời khảo sát có thể được phân tích theo hướng định tính bằng cách nghiên cứu ý nghĩa của các câu trả lời hoặc theo hướng định lượng bằng cách nghiên cứu tần suất của các câu trả lời.
6.1. Phương pháp phân tích định tính
Phân tích định tính được sử dụng để hiểu từ ngữ, ý tưởng và trải nghiệm. Bạn có thể sử dụng nó để diễn giải dữ liệu đã được thu thập:
- Từ các khảo sát và phỏng vấn mở, đánh giá văn bản, nghiên cứu trường hợp, ethnographies, và các nguồn khác sử dụng văn bản thay vì số.
- Sử dụng phương pháp lấy mẫu không xác suất.
Phân tích định tính có xu hướng linh hoạt và dựa trên sự phán đoán của người nghiên cứu, vì vậy bạn phải suy nghĩ cẩn thận về các lựa chọn và giả định của mình và cẩn thận tránh độc lập nghiên cứu.
Xem chi tiết nội dung: Nghiên cứu định tính là gì? | Phương pháp & Ví dụ
6.2. Phương pháp phân tích định lượng
Phân tích định lượng sử dụng số và thống kê để hiểu tần suất, trung bình và sự tương quan (trong các nghiên cứu mô tả) hoặc mối quan hệ nguyên nhân và kết quả (trong các thí nghiệm).
Bạn có thể sử dụng phân tích định lượng để diễn giải dữ liệu đã được thu thập:
- Trong quá trình thí nghiệm.
- Sử dụng phương pháp lấy mẫu xác suất.
Vì dữ liệu được thu thập và phân tích theo cách hợp lệ về thống kê, kết quả của phân tích định lượng có thể được chuẩn hóa và chia sẻ dễ dàng giữa các nhà nghiên cứu.
Xem chi tiết nội dung: Nghiên cứu định lượng là gì? | Định nghĩa, Ứng dụng & Phương pháp
7. Ví dụ về phương pháp phân tích dữ liệu
| Phương pháp nghiên cứu | Định tính hay định lượng? | Khi nào sử dụng |
|---|---|---|
| Phân tích thống kê | Định lượng | Để phân tích dữ liệu thu thập theo cách có giá trị thống kê (ví dụ: từ thí nghiệm, khảo sát và quan sát). |
| Phân tích tổng hợp | Định lượng | Để phân tích thống kê kết quả của một bộ sưu tập lớn các nghiên cứu. |
| Chỉ có thể áp dụng cho các nghiên cứu đã thu thập dữ liệu theo cách có giá trị thống kê. | ||
| Phân tích chủ đề | Định tính | Để phân tích dữ liệu thu thập từ phỏng vấn, nhóm tập trung hoặc nguồn văn bản. |
Để hiểu các chủ đề chung trong dữ liệu và cách chúng được truyền đạt. | Phân tích nội dung | Cả hai | Để phân tích khối lượng lớn dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh thu thập từ khảo sát, đánh giá văn bản hoặc nguồn khác. Có thể là định lượng (tức là tần số của từ) hoặc định tính (tức là ý nghĩa của từ).
—-
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết trên. Chúng tôi hy vọng rằng bạn đã tìm thấy nó hữu ích và thú vị.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, ý kiến đóng góp hoặc muốn chia sẻ ý kiến về nội dung, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua hotline: 0904.514.345. Hoặc email: vietthue247@gmail.com. Để được tư vấn sớm nhất với một mức giá phải chăng nhất.
Chúng tôi rất trân trọng sự quan tâm và ủng hộ của bạn. Cảm ơn bạn một lần nữa và chúc bạn một ngày tốt lành!
