Bài kiểm tra môn: Phương pháp Nghiên cứu khoa học.

Bài kiểm tra PP NCKH 23 Phạm Dũng Bài kiểm tra môn Phương pháp Nghiên cứu khoa học GVHD TS Phạm Minh Uyên Học viên 23 Phạm Dũng Lớp NCKH28AN3 BÀI LÀM Câu 1 Nêu và phân tích quy trình đánh giá dữ liệu thứ cấp, cho ví dụ minh hoạ từng bước? 1 Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp bao gồm các văn bản viết như thông báo, biên bản cuộc họp, thư từ, nhật ký, tiểu sử, thông báo của chính phủ, các bản ghi hành chính và báo cáo gửi các cổ đông hoặc đối tượng hữu quan cũng như các tài liệu không phải văn bản nh.

Bài kiểm tra môn: Phương pháp Nghiên cứu khoa học.

GVHD: TS Phạm Minh Uyên

Học viên: 23 - Phạm Dũng

Lớp: NCKH28AN3

BÀI LÀM:

Câu 1: Nêu và phân tích quy trình đánh giá dữ liệu thứ cấp, cho ví dụ minh hoạ từng bước?

1 Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp bao gồm các văn bản viết như thông báo, biên bản cuộc họp,

thư từ, nhật ký, tiểu sử, thông báo của chính phủ, các bản ghi hành chính và báo cáo gửi các cổ đông hoặc đối tượng hữu quan cũng như các tài liệu không phải văn bản như băng ghi âm, phim ảnh, phim và các chương trình truyền hình (Jupp, 1996, Robson, 2002) Đây là nguồn dữ liệu rất phong phú cho nghiên cứu Một đặc điểm phổ biến hiện nay trong xã hội là có quá nhiều “bằng chứng văn bản”, thường được biên soạn và lưu trữ thường xuyên, tuy nhiên những tài liệu này này thường bị bỏ qua có lẽ vì sử phổ biến của nhiều phương pháp khác (thực nghiệm, khảo sát, phỏng vấn, quan sát) Các nguồn dữ liệu thứ cấp có thể được sử dụng theo các cách khác nhau trong nghiên cứu khoa học xã hội Một số nghiên cứu có thể dựa hoàn toàn vào các dữ liệu thứ cấp trong khi một số nghiên cứu khác như nghiên cứu tình huống, nghiên cứu lý thuyết có thể sử dụng kết hợp với phương pháp phỏng vấn và quan sát Khi sử dụng kết hợp với các dữ liệu khác, tài liệu thu thập được có thể rất quan trọng trong phép kiểm tra chéo (triangulation), trong đó một

sự kết hợp chéo các phương pháp khác nhau và các loại dữ liệu khác nhau được sử dụng trong một dự án duy nhất

2 Xác định phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu

Các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu được tổng hợp như bảng sau (Chi tiết các phương pháp sẽ được mô tả chi tiết ở chương 3 và chương 4

Dữ liệu sơ cấp Dữ liệu thứ cấp

Phương

pháp thu

thập dữ

liệu

Dữ liệu định tính Dữ liệu định lượng

Quan sát Phỏng vấn Kinh nghiệm cuộc sống cá nhân

Tự chuyện (auto -biographic)

Mô tả/điều tra tường thuật (narative analysis)

Case study Kết hợp nhiều phương pháp thu thập

dữ liệu

Bảng hỏi Phỏng vấn Quan sát

Kết hợp nhiều phương pháp thu thập dữ liệu

Các văn bản pháp luật, quy định (legal document) Báo cáo của các tổ chức (Report)

Video và hình ảnh Sách, báo, tạp chí, Internet

Kết hợp nhiều phương pháp thu thập dữ liệu

Phương

pháp

phân tích

dữ liệu

Phân tích lịch sử Phân tích tương tác,

cử chỉ Phân tích tình huống

Phân tích thống kê mô tả

Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích thang đo Kiểm định mối liên hệ Phân tích nhân – quả (casual)

Dự báo (Forecasting)

Phân tích so sánh & tổng hợp

Kiểm định mối liên hệ Phân tích nhân – quả (casual)

Dự báo (Forecasting)

Phân tích với sự trợ giúp của máy tính

Phân tích thử nghiệm (experiment)

3 Đánh giá dữ liệu thứ cấp

Theo Zikmund (2013, tr 163), có thể đánh giá dữ liệu thứ cấp theo qui trình sau:

Theo Saunder (2010, tr 297-307)

Do có những dữ liệu thứ cấp ban đầu có vẻ liên quan, nhưng khi xem xét kỹ lưỡng hơn lại không tương thích với các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu Do đó, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của những nguồn dữ liệu thứ cấp dùng cho nghiên cứu của nhà khoa học

Qui trình thực hiện gồm 3 bước:

1 Đánh giá độ phù hợp tổng thể của dữ liệu đối với các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu Quan tâm đến các yếu tố

a Đơn vị đo lường (hoặc giá trị đo lường) được sử dụng có thể không hoàn toàn phù hợp với những số liệu nhà khoa học cần (Jacob, 1994) Ví dụ: chúng ta cần số lượng đơn hàng theo tháng của 1 công ty nhưng lại chỉ có dữ liệu về doanh số theo tháng Đánh giá giá trị của⇒ Đánh giá giá trị của

dữ liệu và quyết định xem có sử dụng hay không

b Cần xem xét độ bao phủ của tập dữ liệu thứ cấp gồm: loại bỏ những dữ liệu không cần thiết, và đảm bảo sau khi loại bỏ thì vẫn còn đủ dữ liệu để tiến hành việc phân tích (Hakim, 2000) Ví dụ: trong quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp để phân tích, sẽ phát sinh rất nhiều thông tin từ nhiều nguồn khác nhau Trong trường hợp giữ nguyên dữ liệu và tiến hành phân tích mà không có sàng lọc, loại bỏ thì sẽ dẫn tới việc tốn thời gian, tài nguyên, chi phí, nhân lực, thậm chí là dữ liệu bị trùng lặp hoặc không liên quan trực tiếp tới đề tài nghiên cứu Vì vậy cần xem xét và loại bỏ để nghiên cứu đi đúng hướng

2 Đánh giá độ phù hợp chính xác của dữ liệu phân tích để trả lời câu hỏi nghiên cứu và đáp ứng mục tiêu nghiên cứu

a Độ giá trị: thể hiện những khám phá có liên quan với mục tiêu mà những khám phá này hướng đến

Ví dụ: trong quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp Thông tin đến từ rất nhiều nguồn và mỗi

thông tin sẽ có giá trị khác nhau đối với đề tài nghiên cứu Trong trường hợp những khám phá trước đó của các nhà nghiên cứu có giá trị không cao đối với bài nghiên cứu thì nên ưu tiên các dữ liệu có giá trị cao hơn để thực hiện phân tích nghiên cứu

Nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu nghiên cứu tổng lượng xuất nhập khẩu thuỷ sản từ hai nguồn khác nhau Một nguồn từ internet Nguồn còn lại lấy từ thông tin của hải quan với mã HS

Code được xác định Khi đó rõ ràng nguồn từ cơ quan hải quan sẽ có giá trị hơn nguồn từ internet

b Độ tin cậy: Liên quan đến tính nhất quán của kết quả

Ví dụ: Dữ liệu thứ cấp có thể có sai sót (hay không chính xác), điều này phụ thuộc vào nguồn

cung cấp dữ liệu Vì vậy, uy tín của nhà cung cấp và độ tin cậy của nguồn dữ liệu những tiêu chuẩn cần xem xét khi thu thập nó Để xem xét độ tin cậy của dữ liệu thứ cấp, nhà nghiên cứu phải xem xét sự nổi tiếng, chất lượng dịch vụ của đơn vị cung cấp dữ liệu, kỹ năng và kinh nghiệm của đơn vị tạo ra dữ liệu… ví dụ dữ liệu từ Nielsen Company (US), LLC rõ ràng là

sẽ có độ tin cậy cao hơn ở các công ty cung cấp dữ liệu mới thành lập

c Sai lệch đo lường: Theo Kervin (1999), sai lệch đo lường có thể xuất hiện vì hai lý do: Bóp méo có chủ đích và thay đổi trong cách thu thập dữ liệu

Ví dụ: Trong quá trình khảo sát vì lý do khách quan hoặc do đối tượng khảo sát cố tình đưa

thông tin sai lệch do bản thân người khảo sát không muốn cung cấp thông tin chính xác như mức thu nhập hoặc vị trí hoặc sở thích … dẫn tới kết quả khảo sát bị sai và chính điều này dẫn tới nhận định về kết quả khảo sát, cũng như đề xuất giải pháp bị sai lệch Trong trường hợp nhà nghiên cứu nhìn nhận thấy được việc thu thập dữ liệu không đúng cần thay đổi và tiến hành khảo sát lại dữ liệu

Nhà nghiên cứu tiến hành nghiên cứu về chất lượng hàng điện tử của các nước, đối tượng được khảo sát là người tiêu dùng tại Hà Nội Trong đó có đề cập đến vấn đề xuất xứ hàng hoá nội địa Việt Nam, nội địa Nhật Bản và nội địa Trung Quốc Với tâm lý né trách hàng Trung Quốc do sự ác cảm nhất định với hàng hoá từ xuất xứ này khiến cho người tiêu dùng đa phần đánh giá cảm tính và cho điểm khá thấp mặc dù có thể chính bản thân người tiêu dùng chưa từng sử dụng qua Chính điều này khiến dữ liệu thu thập bị bóp méo và khiến kết quả nghiên cứu bị sai lệch

3 Phán đoán có nên dùng dữ liệu căn cứ vào đánh giá chi phí và lợi ích so sánh với các nguồn khác

Ví dụ: việc thu thập dữ liệu đôi khi cần phải mua dữ liệu từ các đơn vị thứ ba với mức chi phí rất

cao phục vụ cho một công việc nghiên cứu Trong trường hợp chi phí mua dữ liệu thứ cấp đó quá lớn so với góc độ của đề tài nghiên cứu, nhà nghiên cứu cần so sánh và thay đổi nguồn hay cách thức thu thập dữ liệu để đảm bảo việc nghiên cứu vẫn tiến hành thành công trong phạm vi khuôn khổ chi phí cho phép

Qua ba bước (1)(2)(3) trên, nếu tác giả tháy dữ liệu không thích hợp rõ rệt, thì nên dừng lại, không dùng dữ liệu này nữa

(1) Sự phù hợp tổng thể

- Khi sử dụng các dữ liệu khảo sát thứ cấp, chúng ta sẽ thấy rằng đơn vị đo lường (hoặc giá trị đo lường) được sử dụng có thể không hoàn toàn phù hợp với những số liệu nhà khoa học cần

(Jacob, 1994)

Ví dụ, số liệu của một công ty ghi chép doanh số hàng tháng trong khi chúng ta lại quan tâm đến các đơn đặt hàng hàng tháng Điều này có thể gây rắc rối khi chúng ta tiến hành phân tích Tuy nhiên hiện nay vẫn chưa có giải pháp rõ ràng cho vấn đề về độ đo này Chúng ta chỉ có cách là cố gắng đánh giá mức độ giá trị của dữ liệu và tự đưa ra quyết định Hoặc xem xét các nhà nghiên cứu khác đối phó với vấn đề này như thế nào, sau đó chúng ta sẽ học tập để tìm ra phương án vượt qua chúng

- Tiếp theo là xem xét xem dữ liệu thứ cấp có bao quát được tổng thể cái chúng ta cần như: khoảng thời gian, hoặc các biến số dữ liệu phù hợp với mục đích nghiên cứu Vì thế cần xem xét

độ bao phủ của tập dữ liệu thứ cấp gồm: loại bỏ những dữ liệu không cần thiết, và đảm bảo sau

khi loại bỏ thì vẫn còn đủ dữ liệu để tiến hành việc phân tích (Hakim, 2000)

(2) Sự phù hợp chính xác

- Theo Saunder (2010, tr 166-167), độ tin cậy đề cập mức độ mà các kỹ thuật thu thập hay

các thủ tục phân tích dữ liệu của tác giả cho các kết quả nhất quán Theo Easterby – Smith & cộng sự (2002-53), nó được đánh giá bởi việc đưa ra ba câu hỏi: Các biện pháp có đưa lại các kết quả tương tự trong những trường hợp khác nhau không? Các quan sát tương tự có được thực hiện bởi những người quan sát khác không? Có sự rõ ràng trong việc xác định ý nghĩa từ dữ liệu thô?

- Độ giá trị thể hiện việc những khám phá có thực sự liên quan với mục tiêu mà những

khám phá này hướng đến không

Kiểm tra độ tin cậy và độ giá trị của dữ liệu thứ cấp thông qua phương pháp thu thập và nguồn

dữ liệu

Độ giá trị và độ tin cậy của phương pháp thu thập dữ liệu sẽ dễ đánh giá hơn khi chúng ta giải thích rõ về những kỹ thuật dùng để thu thập dữ liệu Cần giải thích rõ ràng về kỹ thuật chọn mẫu

và tỷ lệ trả lời cũng như bản sao về công cụ khảo sát

- Theo Kervin (1999), sai lệch đo lường có thể xuất hiện vì hai lý do: Bóp méo có chủ đích

và thay đổi trong cách thu thập dữ liệu.

Bóp méo có chủ đích xuất hiện khi dữ liệu bị cố ý ghi chép một cách không chính xác và thường

phổ biến nhất ở các nguồn dữ liệu thứ cấp như hồ sơ của tổ chức, do các tổ chức này muốn tránh những thông tin xấu có thể ảnh hưởng đến họ Hoặc những dữ liệu được thu thập để hỗ trợ một lý

do nào đó, hoặc vì lợi ích của một nhóm nào đó, họ sẽ cố gắng đưa ra những dữ liệu để đạt được một kết luận đã định trước (Jacob, 1994) Tuy nhiên, những sai lệch này thường khó được phát hiện Do đó, chúng ta nên đối chiếu kết quả với những nguồn dữ liệu độc lập khác Người ta gọi

việc này là xác minh kiểm tra chéo (Patzer, 1996).

Những thay đổi trong cách thu thập dữ liệu cũng có thể dẫn đến những sai lệch đo lường Điều

này thường ảnh hưởng đến những dữ liệu dọc theo thời gian

(3) Chi phí và lợi ích

Kervin (1999) lập luận rằng tiêu chuẩn cuối cùng để đánh giá dữ liệu thứ cấp là so sánh các chi phí lấy được chúng với những lợi ích mà chúng mang lại Chi phí bao gồm: nguồn lực về thời gian và tài chính chúng ta bỏ ra để thu được dữ liệu Có một số dữ liệu là miễn phí nếu có sẵn trong thư viện, hoặc mất phí đặt mua với các dữ liệu từ công ty nghiên cứu thị trường hoặc khảo sát của chính phủ

Lợi ích dữ liệu mang lại có thể đánh giá dựa vào mức độ chúng giúp chúng ta trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đáp ứng mục tiêu nghiên cứu

Câu 2: Viết bình luận cho 1 nghiên cứu có liên quan đến đề tài thảo luận nhóm được giao? (Về mục tiêu NC, giả thiết NC, mô hình, phương pháp NC, kết quả NC, hạn chế NC)

1 Tác giả:

Nguyễn Thị Bình

Trịnh Thị Thu Hương

Trường Đại học Ngoại thương

(2020)

2 Tên nghiên cứu:

PHÁT TRIỂN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC CHO NGÀNH DỊCH

VỤ LOGISTICS VIỆT NAM

3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của NC là phân tích thực trạng và xu hướng phát triển (TMĐT) ở Việt Nam hiện nay, từ

đó đánh giá các cơ hội và thách thức đối với việc phát triển dịch vụ logistics Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu dữ liệu thứ cấp, thực hiện tính toán từ số liệu khảo sát của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số và Cục Xuất khẩu - Bộ Công Thương năm 2019 về các nội dung liên quan đến thương mại điện tử và logistics để nhận diện các cơ hội và thách thức của sự phát triển TMĐT đến ngành dịch vụ logistics

4 Giả thiết nghiên cứu

Trong nội dung nghiên cứu tác giả đã đưa ra giả thiết: Muốn phát triển mạnh TMĐT thì không thể thiếu các dịch vụ logistics chất lượng Sự phát triển của dịch vụ logistics sẽ giúp quá trình lưu thông, phân phối hàng hoá được thông suốt, chuẩn xác và an toàn và là cơ sở nâng cao năng lực cạnh tranh của DN TMĐT Tuy lĩnh vực logistics phát triển khá nhanh, theo các tác giả, các nghiên cứu mang tính học thuật về lĩnh vực e-logistics ở Việt Nam còn rất hạn chế Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào hoạt động cũng như tác động của ngành dịch vụ logistics nói chung ở cấp độ quốc gia hay cấp độ tỉnh (Ngô, 2002; Đặng, 2011; Nguyễn, 2015; Nguyễn, 2017; Lê, 2018) Trong lĩnh vực e-logistics, Nguyễn & cộng sự (2019) đã có khảo sát và đánh giá tương đối

cụ thể về thực trạng e-logistics tại TPHCM, từ đó đề xuất các giải pháp phát triển dịch vụ này cho thành phố Một số nghiên cứu khác như Hồ (2017) đã đề ra những điều kiện then chốt để các doanh nghiệp phát triển mô hình logistics điện tử đó là hạ tầng cơ sở của logistics điện tử

Mặt khác tác giả cũng đưa ra số liệu thống kê của Hiệp hội TMĐT (2020), hiện nay, mặc dù nhận thức về lợi ích giao dịch qua sàn TMĐT của chính phủ và các DN Việt Nam đã cải thiện đáng kể nhưng thực trạng về việc ứng dụng các phần mềm liên quan đến mua hàng của các DN Việt Nam còn khá hạn chế Chính phủ và các DN vẫn chủ yếu áp dụng hình thức mua hàng truyền thống Hay nói cách khác, các hình thức TMĐT như B2B hay B2G còn khá mới và chiếm thị phần chưa lớn trong tổng quy mô thị trường TMĐT ở VIệt Nam Ngoài ra, cũng theo công bố của Cục TMĐT và Kinh tế số Việt Nam (2020), tỷ lệ người dùng Việt Nam mua hàng qua các website nước ngoài chiếm chưa đến 30% tổng số lượng giao dịch TMĐT Điều này có nghĩa, hiện nay, hoạt động TMĐT xuyên biên giới của Việt Nam tuy được đánh giá là có bước phát triển nhưng quy mô thị trường TMĐT của Việt Nam vẫn được quyết định bởi các giao dịch TMĐT nội địa Bên cạnh đó, theo các công bố trong Sách trắng về logistics (Hiệp hội doanh nghiệp dịch vụ logistics Việt Nam, 2018), hoạt động giao hàng chặng cuối (last-mile delivery) có thể chiếm tới 60% tổng chi phí của chuỗi cung ứng hàng hoá trong giao dịch TMĐT Do vậy, mục tiêu của nghiên cứu này sẽ tập trung làm rõ thực trạng và xu hướng phát triển TMĐT nội địa ở Việt Nam,

từ đó phân tích các cơ hội và thách thức đối với phát triển dịch vụ logistics trong xu hướng này Tác giả cũng giới hạn về phạm vi và đối tượng nghiên cứu của bài viết sẽ là hoạt động TMĐT nội địa và các DN cung cấp dịch vụ giao hàng chặng cuối trong chuỗi cung ứng hàng hoá TMĐT hiện nay ở Việt Nam

5 Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

5.1 Phương pháp nghiên cứu

Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích tài liệu thứ cấp, thực hiện tính toán từ số liệu khảo sát của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số và Cục Xuất khẩu - Bộ Công thương năm

2019 về các nội dung liên quan đến thương mại điện tử và logistics để nhận diện cơ hội và thách thức của sự phát triển TMĐT đến ngành dịch vụ logistics => Lựa chọn dữ liệu thứ cấp + Tổng hợp nghiên cứu trước đó Có nhiều hơn một biến phụ thuộc

Mục tiêu của bài viết là phân tích thực trạng và xu hướng phát triển TMĐT ở VN hiện nay, từ đó đánh giá các cơ hội và thách thức đối với phát triển dịch vụ logistics => Tổng quan nghiên cứu Lựa chọn phương pháp nghiên cứu số liệu thứ cấp

Thiết kế chọn mẫu có chủ đích

Có thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, kết luận sơ bộ và trình bày báo cáo

Kết luận: Mô hình nghiên cứu có nhiều hơn một biến phụ thuộc Tuy nhiên tác giả không thể hiện rõ mô hình trong bài nghiên cứu

5.2 Biến nghiên cứu

- Biến phụ thuộc:

+ Các loại hình dịch vụ

+ Hình thức thanh toán

+ Quy mô thị trường TMĐT B2C tại Việt Nam giai đoạn 2013-2019

+ Loại hình hàng hoá được mua trên mạng

+ Các công ty lớn về logistic Việt Nam

+ Chi phí đơn hàng

+ Thời gian hoàn thành đơn

- Biến độc lập:

+ Tốc độ gia tăng của TMĐT tại Việt Nam năm 2015-2018

+ Tỷ lệ người dùng mua hàng trực tuyến ít nhất 1 lần

+ Mức độ hài lòng mua hàng trực tuyến

+ Trở ngại khi mua sắm trực tuyến tại Việt Nam

+ Dự báo mức tiêu dùng trực tuyến của các nước tại khu vực ĐNÁ

5.3 Mục hỏi cho biến

Do sử dùng phương pháp nghiên cứu theo phương pháp phân tích tài liệu thứ cấp nên bảng hỏi

và câu hỏi nghiên cứu không được đặt ra cụ thể để phục vụ cho việc khảo sát nghiên cứu:

- Thực trạng và triển vọng hoạt động TMĐT ở Việt Nam?

- Vị trí hoạt động logistics trong giao dịch TMĐT là như thế nào?