Trường ĐH Kinh tế TPHCMPPNC KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU Báo cáo viên: Nguyễn Đình Thọ, Khoa Quản trị Kinh doanh Thời gian: 45 tiết, Sáng chủ nhật hàng tuần từ 8-12giờ Ch
Trang 1Trường ĐH Kinh tế TPHCM
PPNC KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU
Báo cáo viên: Nguyễn Đình Thọ, Khoa Quản trị Kinh doanh
Thời gian: 45 tiết, Sáng chủ nhật hàng tuần từ 8-12giờ
Chủ đề 2
NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG I CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA BIẾN PHỔ BIẾN THẾ HỆ I
Mục đích
Chủ đề này có mục đích trang bị cho các bạn, những nhà nghiên cứu khoa học hiện tại và tương lai, phương pháp luận, phương pháp và công cụ nghiên cứu định lượng thông dụng thuộc thế hệ I dùng để kiểm định lý thuyết khoa học được xây dựng theo qui trình suy diễn (deduction) Chủ đề này là chủ đề đầu tiên trong loạt chủ đề về định lượng để xây dựng (kiểm định) lý thuyết khoa học dựa vào phương sai (variance theorizing) và theo trường phái thực chứng (positivism) Nội dung chính của chủ đề này là nghiên cứu dạng khảo sát (survey research; xem Nguyễn Đình Thọ 2007c) Những dạng nghiên cứu định lượng khác sẽ được giới thiệu ở các chủ đề tiếp theo (xem chương trình tổng quan)
Yêu cầu
Để có thể tham gia chủ đề này, các bạn cần có một số kiến thức tổng quan về nhận thức luận và phương pháp luận nghiên cứu khoa học (giới thiệu ở chuyên đề tổng quan) Nếu các bạn chưa tham gia chuyên đề tổng quan, cần tự nghiên cứu tài liệu
đã giới thiệu (xem chương trình tổng quan) Những phương pháp và công cụ giới thiệu trong chủ đề định tính cũng rất cần thiết, tuy nhiên chúng không phải là điều kiện tiên quyết để tham gia chủ đề này Trong quá trình tham gia chủ đề đầu tiên về định lượng này, các bạn được yêu cầu tham gia đầy đủ và thực hiện một dự án nghiên cứu theo nhóm hoặc cá nhân (các bạn đã thực hiện dự án nghiên cứu ở chuyên đề về nghiên cứu định tính có thể tiếp tục, nếu cần thiết thực hiện bước định lượng tiếp theo, hoặc có thể thực hiện một dự án nghiên cứu khác Yêu cầu này được xem như là một sự cam kết giữa học viên, báo cáo viên và nhà trường
Dự án các bạn sẽ thực hiện là một đề tài nghiên cứu khoa học thực sự (cấp cơ sở hoặc bộ hoặc tương đương) dưới sự hướng dẫn của báo cáo viên Các dự án nghiên cứu này sẽ được đánh giá thông qua một hội đồng độc lập (theo tiêu chuẩn đánh giá của đề tài cấp cơ sở hoặc cấp bộ) Một số dự án sẽ được hoàn thành khi kết thúc khóa học, và một số có thể kéo dài trong chủ đề tiếp theo, nhưng không kéo dài quá hai chủ đề Vì vậy, các bạn cần chuẩn bị thời gian để đầu tư vào chủ đề và dự án nghiên cứu
Trang 2Lịch làm việc
Tuầ
I Nghiên cứu định lượng và vai trò của nó trong
xây dựng và kiểm định lý thuyết khoa học –
Qui trình Dubin – Qui trình chọn mẫu
Thực tập: Xác định vấn đề nghiên cứu
Lynham (2000); Thọ & Trang (2007b, C3); Sutton
& Staw (1995); Wacker (1998); Weick (1995); Thọ (2003)
II Xác định vấn đề nghiên cứu, cơ sở lý thuyết
và xây dựng giả thuyết
Thực tập: Xây dựng mô hình nghiên cứu
Thọ & Trang (2007a, C1,2,3,4); Adsit & London (1997); Bruce (1994);
McGuire WJ (1997) III Đo lường: Xây dựng và kiểm định
Thực tập: Xây dựng thang đo
Churchill (1979);
Schriesheim et al (1991); Thọ & Trang (2007b, C4)
IV Xây dựng và kiểm định thang đo: Cronbach
alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
(Exploratory Factor Analysis)
Thực tập: Kiểm định thang đo với Cronbach
alpha và EFA sử dụng SPSS
Hair et al (2006); Thọ & Trang (2007a, C1, 2, 3); Lee & Hooley (2005)
V Kiểm định giả thuyết: Tương quan, hồi qui đơn
SLR (Simple Regression Analysis), hồi qui bội
MLR (Multiple Regression Analysis) và hồi qui
đa biến MVLR (Multivariate Regression
Analysis)
Thực tập: Kiểm định giả thuyết với tương
quan và hồi qui sử dụng SPSS
Hair et al (2006, C4)
VI Kiểm định giả thuyết: Phân tích PATH
Thực tập: Kiểm định giả thuyết trong mô
hình PATH sử dụng SPSS
Hair et al (2006, C12)
VII Kiểm định giả thuyết: t-test, ANOVA (Analysis
of Variance), ANCOVA (Analysis of
Covariance), MANOVA (Multivariate Analysis of
Variance)
Thực tập: Kiểm định giả thuyết với t-test,
ANOVA, ANCOVA, MANOVA sử dụng SPSS
Hair et al (2006, C6), Thọ
& Trang (2007b, C9)
VIII Một số phương pháp phân tích định lượng phổ
biến khác: CLA (Cluster Analysis), MDA
(Multiple Discriminant Analysis), MDS
(Multidimensional Scaling), CJA (Conjoint
Analysis)
Hair et al (2006, C5,7,8,9)
IX Tổng kết
Dự án nhóm: Trình bày kết quả nghiên cứu
nhóm
Ghi chú:
1 Chủ đề này giới thiệu phương pháp nghiên cứu định lượng, không phải là chủ đề về sử dụng SPSS, một công cụ hỗ trợ cho việc tính toán Vì vậy, nếu các bạn chưa biết SPSS, vui lòng tham khảo Trọng & Ngọc (2005), Norusis (1994), hoặc Ho (2006).
Trang 32 Một số bài đọc bằng tiếng Việt nhằm mục đích giải thích những phần tương đối phức tạp (đặc biệt cho các bạn chưa thông thạo tiếng Anh) sẽ được báo cáo viên phân phối trong quá trình học.
Trang 4TÀI LIỆU
Dưới đây là một số tài liệu cơ bản nhất về phương pháp Các bài ứng dụng các công
cụ phân tích sẽ được chọn lọc và cung cấp quá trình học tùy theo đề tài nghiên cứu của các nhóm
Adsit DJ & London M (1997), Effects of hypothesis generation on hypothesis testing
in rule-discovery tasks, Journal of General Psychology, 124(1):19-34.
Bruce CS (1994), Research students’ early experiences of the dissertation literature
review, Studies in Higher Education, 19(2):217-29.
Churchill GA (1979), A paradigm for developing better measures of marketing
constructs, Journal of Marketing Research, 26(1): 64-73
Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE, & Tatham RL (2006), Multivariate Data Analysis, 6 th ed, Upper Saddle River NJ: Prentice-Hall.
Ho R (2006), Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS, Boca Raton FL: Chapman & Hall.
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, TPHCM: NXB Thống kê
Lee N & Hooley G (2005), The evolution of “classical mythology” within marketing
measure development, European Journal of Marketing, 39(3/4), 365-85.
Lynham SA (2002), Quantitative research and theory building: Dubin’s method,
Advances in Developing Human Resources, 4(4):242-76.
McGuire WJ (1997), Creative hypothesis generating in psychology: some useful
heuristics, Annual Review of Psychology, 48:1-30.
Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2007a), Nghiên cứu khoa học marketing: Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, TPHCM: NXB ĐH Quốc gia TPHCM Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2007b), Nghiên cứu thị trường, TPHCM:
NXB ĐH Quốc gia TPHCM
Nguyễn Đình Thọ (2007), Ứng dụng phương pháp nghiên cứu định lượng tại Trường
ĐH Kinh tế TPHCM, Phát triển Kinh tế, Năm thứ 17, tháng 3: 17-20.
Nguyễn Đình Thọ (2003), Các thành phần của lý thuyết khoa học và tiêu chuẩn đánh
giá, Phát triển Kinh tế, Năm thứ 13 tháng 4: 37-39
Norusis MJ (1994), SPSS Professional Statistics 6.1, Chicago Il, SPSS Inc.
Schriesheim CA, Eisenback RJ & Hill KD (1991), The effect of negation and polar opposite item reversals on questionnaire reliability and validity: an
experimental investigation, Educational and Psychological Measurement, 51:
67-78
Sutton RI & Staw BM (1995), What theory is not, Administrative Science Quarterly,
40:371-84
Wacker JG (1998), A definition of theory: research guidelines for different
theory-building research methods in operation management, Journal of Operations Management, 16:361-85.
Weick KE (1995), What theory is not, theorizing is, Administrative Science Quarterly,
40:385-90
