Nghiên cứu định lượng là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu số. Nó có thể được sử dụng để tìm kiếm các mô hình và trung bình, đưa ra dự đoán, kiểm tra các mối quan hệ nhân quả và khái quát kết quả cho các quần thể rộng lớn hơn.
Nghiên cứu định lượng ngược lại với nghiên cứu định tính, bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu không phải dạng số (ví dụ: văn bản, video, hoặc âm thanh).
Nghiên cứu định lượng được sử dụng rộng rãi trong các khoa học tự nhiên và xã hội: sinh học, hóa học, tâm lý học, kinh tế học, xã hội học, tiếp thị, v.v.
Ví dụ về câu hỏi nghiên cứu định lượng
- Thành phần dân số ở Singapore năm 2020 là gì?
- Nhiệt độ trung bình toàn cầu đã thay đổi như thế nào trong suốt thế kỷ qua?
- Ô nhiễm môi trường có ảnh hưởng đến tỷ lệ phổ biến của ong mật không?
- Việc làm việc từ nhà có tăng năng suất lao động cho những người phải di chuyển xa không?
Chi tiết cùng Viết Thuê 247 tìm hiểu bài viết bên dưới!
1. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Bạn có thể sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng cho nghiên cứu mô tả, tương quan hoặc thí nghiệm.
- Trong nghiên cứu mô tả, bạn chỉ tìm kiếm một tổng kết chung của các biến trong nghiên cứu của bạn.
- Trong nghiên cứu tương quan, bạn điều tra các mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu của bạn.
- Trong nghiên cứu thí nghiệm, bạn kiểm tra một cách có hệ thống xem có mối quan hệ nhân quả giữa các biến hay không.
Nghiên cứu tương quan và nghiên cứu thí nghiệm đều có thể được sử dụng để thử nghiệm chính thức các giả thuyết, hoặc dự đoán, bằng cách sử dụng thống kê. Kết quả có thể được khái quát cho các quần thể rộng lớn hơn dựa trên phương pháp lấy mẫu được sử dụng.
Để thu thập dữ liệu định lượng, bạn thường cần sử dụng các định nghĩa hoạt động để chuyển đổi các khái niệm trừu tượng (ví dụ: tâm trạng) thành các biện pháp quan sát và định lượng được (ví dụ: tự đánh giá cảm xúc và mức độ năng lượng).
| Phương pháp nghiên cứu | Cách sử dụng | Ví dụ |
|---|---|---|
| Thí nghiệm | Kiểm soát hoặc thay đổi một biến độc lập để đo lường tác động của nó lên một biến phụ thuộc. | Để kiểm tra xem liệu một can thiệp có thể giảm sự trì hoãn trong sinh viên đại học hay không, bạn đưa cho các nhóm có kích thước bằng nhau một can thiệp trì hoãn hoặc một nhiệm vụ tương đương. Bạn so sánh tự đánh giá hành vi trì hoãn giữa các nhóm sau khi can thiệp. |
| Khảo sát | Đặt câu hỏi cho một nhóm người trực tiếp, qua điện thoại hoặc trực tuyến. | Bạn phân phát các bảng câu hỏi với các thang đo cho sinh viên quốc tế năm đầu tiên để điều tra về trải nghiệm sốc văn hóa của họ. |
| (Hệ thống) quan sát | Xác định một hành vi hoặc sự xuất hiện của sự quan tâm và giám sát nó trong môi trường tự nhiên của nó. | Để nghiên cứu về sự tham gia của sinh viên trong lớp học đại học, bạn ngồi trong lớp để quan sát, đếm và ghi lại sự phổ biến của hành vi tích cực và tiêu đề của sinh viên từ các nền tảng khác nhau. |
| Nghiên cứu thứ cấp | Thu thập dữ liệu đã được thu thập cho các mục đích khác ví dụ, các cuộc khảo sát quốc gia hoặc hồ sơ lịch sử. | Để đánh giá xem thái độ đối với biến đổi khí hậu đã thay đổi kể từ những năm 1980 hay không, bạn thu thập dữ liệu câu hỏi liên quan từ các nghiên cứu dài hạn có sẵn rộng rãi. |
Lưu ý rằng nghiên cứu định lượng có nguy cơ cho một số sai lệch nghiên cứu, bao gồm sai lệch thông tin, sai lệch biến bỏ sót, sai lệch lấy mẫu, hoặc sai lệch chọn lựa. Hãy chắc chắn rằng bạn nhận biết được các sai lệch tiềm năng khi bạn thu thập và phân tích dữ liệu của mình để ngăn chúng ảnh hưởng quá nhiều đến công việc của bạn.
2. Phân tích dữ liệu định lượng
Một khi dữ liệu đã được thu thập, bạn có thể cần xử lý nó trước khi có thể phân tích. Ví dụ, dữ liệu khảo sát và kiểm tra có thể cần được chuyển đổi từ từ ngữ thành số. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích thống kê để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của mình.
Thống kê mô tả sẽ cung cấp cho bạn một bản tóm tắt của dữ liệu và bao gồm các phép đo về trung bình và biến động. Bạn cũng có thể sử dụng đồ thị, biểu đồ phân tán và bảng tần số để hình dung dữ liệu của mình và kiểm tra bất kỳ xu hướng hay ngoại lệ nào.
Sử dụng thống kê suy diễn, bạn có thể đưa ra dự đoán hoặc khái quát dựa trên dữ liệu của mình. Bạn có thể kiểm tra giả thuyết của mình hoặc sử dụng dữ liệu mẫu của mình để ước lượng tham số dân số.
Ví dụ về thống kê mô tả và suy diễn
Bạn giả định rằng sinh viên năm nhất của trường đại học trì hoãn nhiều hơn so với sinh viên năm thứ tư. Bạn thu thập dữ liệu về mức độ trì hoãn của hai nhóm bằng cách sử dụng thang đánh giá tự đánh giá 7 điểm.
Đầu tiên, bạn sử dụng thống kê mô tả để lấy bản tóm tắt của dữ liệu. Bạn tìm ra trung bình (average) và yếu vị (rating phổ biến nhất) của sự trì hoãn của hai nhóm, và vẽ dữ liệu để xem có ngoại lệ nào không.
Tiếp theo, bạn tiến hành thống kê suy diễn để kiểm tra giả thuyết của mình. Sử dụng một kiểm định t để so sánh các chỉ số trung bình của hai nhóm, bạn tìm thấy sự khác biệt đáng kể và sự hỗ trợ cho giả thuyết của mình.
Bạn cũng có thể đánh giá độ tin cậy và tính hợp lệ của các phương pháp thu thập dữ liệu của mình để chỉ ra cách mà các phương pháp của bạn thực sự đo lường một cách nhất quán và chính xác những gì bạn mong muốn.
3. Ưu điểm của nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng thường được sử dụng để chuẩn hóa việc thu thập dữ liệu và khái quát các phát hiện.
Những điểm mạnh của phương pháp này bao gồm:
- Tái tạo
Việc lặp lại nghiên cứu là khả thi do các giao thức thu thập dữ liệu được chuẩn hóa và các định nghĩa cụ thể về các khái niệm trừu tượng.
- So sánh trực tiếp kết quả
Nghiên cứu có thể được tái tạo trong các môi trường văn hóa khác, thời gian khác hoặc với các nhóm người tham gia khác. Kết quả có thể được so sánh theo phương pháp thống kê.
- Mẫu lớn
Dữ liệu từ các mẫu lớn có thể được xử lý và phân tích bằng các thủ tục tin cậy và nhất quán thông qua phân tích dữ liệu định lượng.
- Kiểm định giả thuyết
Sử dụng các quy trình kiểm định giả thuyết đã được hình thành và thiết lập có nghĩa là bạn phải xem xét cẩn thận và báo cáo các biến số nghiên cứu của bạn, dự đoán, thu thập dữ liệu và phương pháp kiểm tra trước khi đưa ra kết luận.
4. Nhược điểm của nghiên cứu định lượng
Mặc dù có những lợi ích của nghiên cứu định lượng, nó đôi khi không đủ để giải thích các chủ đề nghiên cứu phức tạp. Những hạn chế của nó bao gồm:
- Bề mặt
Việc sử dụng các định nghĩa hoạt động chính xác và hạn chế có thể không đại diện đầy đủ cho các khái niệm phức tạp. Ví dụ, khái niệm về tâm trạng có thể được biểu diễn chỉ bằng một số trong nghiên cứu định lượng, nhưng được giải thích với sự mở rộng trong nghiên cứu định tính.
- Tập trung hẹp
Các biến số và thủ tục đo lường đã được xác định trước có thể có nghĩa là bạn bỏ qua các quan sát liên quan khác.
- Thiên lệch cấu trúc
Mặc dù có các thủ tục chuẩn hóa, thiên lệch cấu trúc vẫn có thể ảnh hưởng đến nghiên cứu định lượng. Dữ liệu bị thiếu, đo lường không chính xác hoặc phương pháp lấy mẫu không phù hợp là những thiên lệch có thể dẫn đến các kết luận sai lầm.
- Thiếu ngữ cảnh
Nghiên cứu định lượng thường sử dụng các môi trường không tự nhiên như phòng thí nghiệm hoặc không xem xét các ngữ cảnh lịch sử và văn hóa có thể ảnh hưởng đến việc thu thập dữ liệu và kết quả.
—-
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!
