CHƯƠNG 3: THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

CHƯƠNG 3 THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 3 1 ĐẠO ĐỨC TRONG NGHIÊN CỨU (UYÊN) 3 1 1 Khái niệm và vai trò của đạo đức trong nghiên cứu Vấn đề đạo đức trong nghiên cứu được đề cập liên quan đế.

CHƯƠNG 3: THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 3.1 ĐẠO ĐỨC TRONG NGHIÊN CỨU (UYÊN)

3.1.1 Khái niệm và vai trò của đạo đức trong nghiên cứu

Vấn đề đạo đức trong nghiên cứu được đề cập liên quan đến những nguyên tắc đạođức về tôn trọng con người hay nói cách khác nó liên quan đến những câu hỏi về cáchthức hình thành và làm rõ chủ đề nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, tiếp cận, thu thập dữliệu, xử lý dữ liệu, lưu giữ và phân tích dữ liệu, trình bày khám phá nghiên cứu theocách có trách nhiệm đạo đức (Saunder, 2010) Theo Blumberg và cộng sự (2005, p92)đạo đức được định nghĩa là “nguyên tắc đạo đức chuẩn mực hay tiêu chuẩn hành vi,hướng dẫn những cách thức ứng xử và mối quan hệ với người khác” Đạo đức trongnghiên cứu đòi hỏi nhà nghiên cứu khi thiết kế nghiên cứu phải hợp lý về phương phápluận và phù hợp về mặt đạo đức đối với người tham gia Đương nhiên hành vi đạo đứccủa nhà nghiên cứu sẽ bị tác động bởi chuẩn mực hành vi chung của xã hội (Zikmund,2000)

Bất kì dự án điều tra nghiên cứu nào, việc thực hành nghiên cứu đúng đạo đức đềuđược dựa trên nền tảng của ba nguyên tắc đạo đức là: (1) sự tôn trọng con người; (2)

Sự thiện tâm (benificience); (3) sự công bằng Khái niệm tôn trọng con người có nghĩa

là nhà nghiên cứu không sử dụng những người tham gia vào trong nghiên cứu như làphương tiện để đạt được mục đích Nhà nghiên cứu phải tôn trọng sự riêng tư, sự nặcdanh của họ và quyền quyết định có tham gia vào nghiên cứu hay không? Sự thiện tâmnghĩa là nhà nghiên cứu dù làm bất kì việc gì với lý do gì cũng có lý trí đảm bảo ngườitham gia không bị nguy hại gì khi tham gia vào nghiên cứu đó Sự công bằng là sự cânbằng trong phân bổ, cân nhắc ai được lợi và không được lợi từ nghiên cứu (Marshall,2015)

Đạo đức có vai trò quan trọng trong nghiên cứu Việc tiến hành nghiên cứu đượchướng dẫn bởi các quy tắc đạo đức của trường đại học, được kiểm soát bởi hội đồngxét duyệt của trường/ viện nghiên cứu Quy tắc đạo đức sẽ cung cấp cho nhà nghiêncứu một quy trình thủ tục tiến hành nghiên cứu Khi nhà nghiên cứu tuân thủ cácnguyên tắc đạo đức sẽ đảm bảo các bước trong quy trình nghiên cứu đều được tuân thủcác chuẩn mực hành vi mà xã hội công nhận Đây là bước cần thiết khi tham gia các đềtài, dự án có tính ứng dụng cao trong xã hội ảnh hưởng đến lợi ích phúc lợi của nhiềungười Nhà nghiên cứu được yêu cầu trình đề cương nghiên cứu cho hội đồng đạo đứcnghiên cứu của trường đại học/ tổ chức nghề nghiệp/viện nghiên cứu/ cơ quan chủquản trong đó có minh chứng về các vấn đề đạo đức đã được đảm bảo trong nghiêncứu Bảng 3.1 sẽ chỉ dẫn các địa chỉ internet về quy tắc đạo đức được các trường đạihọc lớn trên thế giới công nhận

Bảng 3.1: Các địa chỉ về quy tắc đạo đức

Tên các bộ quy tắc đạo đức Địa chỉ tìm kiếm và dẫn chiếu

Các nguyên tắc đạo đức của các nhà http://www.apa.org/ethics/code.html

tâm lý học và bộ luật ứng xử của hiệp

hội tâm lý Mĩ

Các nguyên tắc đạo đức trong tiến

hành nghiên cứu với người tham gia http://www.bps.org.uk/the -society/ethics-rules-chater-code-of-conduct.cfm

Phát biểu thực tiễn đạo đức của hiệp

hội xã hội Anh http:/www.britsoc.co.uk/new_site/index.php?area=equality&id=63.htm

Các nguyên tắc đạo đức của hiệp hội

nghiên cứu xã hội

Nguồn: Saunder (2010)

Về cơ bản, những vấn đề đạo đức liên quan đến:

- Quyền riêng tư của người tham gia trực tiếp hay gián tiếp

- Sự tham gia tự nguyện, rút lui một phần hay toàn phần khỏi dự án

- Sự ưng thuận hay dối trá của người tham gia

- Duy trì và bảo mật dữ liệu được cung cấp bởi cá nhân hay tổ chức, đảm bảo sự ẩndanh của họ

- Phản ứng của người tham gia về cách thức tìm kiếm thu thập dữ liệu

- Ảnh hưởng đối với người tham gia về cách thức nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu vàbáo cáo dữ liệu

- Cách ứng xử và sự khách quan của nhà nghiên cứu

Trong số 3 nguyên tắc về đạo đức thì nguyên tắc tôn trọng con người thường được chú

ý nhiều nhất trong các chính sách và thủ tục của cơ sở nghiên cứu Nhà nghiên cứu cầnkhẳng định với hội đồng thẩm định rằng các đối tượng tham gia tham gia sẽ được cungcấp hoàn toàn đầy đủ về thông tin mục đích nghiên cứu, sự tham gia của họ là tựnguyện, họ hiểu được mức độ cam kết của họ với nghiên cứu, thân nhân của họ đượcbảo mật và một vài nguy cơ nhỏ sẽ được báo trước

Tuy nhiên, trên thực tế ranh giới giữa các tiêu chuẩn đạo đức là rất khác nhau, nhậnthức của nhà nghiên cứu cũng khác nhau hay quy định về quyền con người ở các quốcgia, các vùng cũng có những điểm khác biệt Ví dụ, để nghiên cứu được tiến hành cầnđến sự ưng thuận của người tham gia nghiên cứu Trên thực tế, ranh giới giữa thiếuưng thuận, hàm ý ưng thuận và ưng thuận rõ ràng cũng khá mong manh Do đó, khitiến hành nghiên cứu thực tế, nhà nghiên cứu cần một mẫu thư ưng thuận được kí bởihai bên Mặc dù đôi khi nhà nghiên cứu đã đạt được sự ưng thuận từ trước qua thư từ

đã viết, nhưng vẫn cần thiết phải củng cố điều này tại thời điểm thu thập (Saunder,2010) Box 3.1 mô tả một ví dụ về mẫu ưng thuận

Hộp 3.1: Mẫu phiếu ưng thuận (Consent form)

Ng

uồn: Saunder (2010)

3.2 CHỌN MẪU

3.2.1 Sự cần thiết phải chọn mẫu

Nhằm mục đích phục vụ cho quá trình nghiên cứu chúng ta cần tìm hiểu, thu thập dữliệu của đám đông Việc nghiên cứu toàn bộ các phần tử của đám đông là không khảthi vì nhiều lý do (Saunders & cộng sự, 2009, tr 228), vì vậy mà ta tiến hành chọn mộtnhóm của đám đông (chọn mẫu) để nghiên cứu Các lý do không nghiên cứu toàn bộđám đông :

- Kích thước của đám đông thường rất lớn hoặc vô hạn vì vậy việc nghiên cứu toàn bộđám đông là không khả thi

- Đôi khi việc nghiên cứu dẫn tới việc phá hủy các phần tử nên việc nghiên cứu toàn

bộ là không thực tế

- Việc nghiên cứu toàn bộ thường rất tốn kém về chi phí Chi phí đóng vai trò quantrọng trong việc thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm Thực tế, chi phí cho bất kỳnghiên cứu nào luôn có giới hạn Việc nghiên cứu càng nhiều các phần tử của đámđông càng làm cho chi phí tăng cao (chi phí cho thu thập, lưu trữ, hiệu chỉnh ) Do vậythay vì việc nghiên cứu toàn bộ các phần tử của đám đông ta thường chọn mẫu Từthông tin có được trên mẫu ta sẽ đưa ra những kết luận về những điều muốn tìm hiểutrên đám đông

4

- Việc nghiên cứu mẫu giúp tiết kiệm thời gian Trong quá trình nghiên cứu, các nhànghiên cứu luôn cần có thông tin kịp thời để xử lý từ đó đưa ra những đánh giá, kếtluận khoa học Việc nghiên cứu toàn bộ đám đông dẫn tới việc thời gian cần thiết là rấtdài hoặc không thể hoàn thành, vì vậy việc nghiên cứu mẫu là điều bắt buộc.

3.2.3.1 Chọn mẫu theo xác suất.

Chọn mẫu theo xác suất là phương pháp chọn mẫu mà trong đó các phần tử của đámđông có xác suất được chọn vào mẫu là như nhau Khi mẫu được chọn theo phươngpháp xác suất thì các tham số của mẫu có thể dùng để ước lượng hoặc kiểm định cáctham số của đám đông (Saunders, Lewis et al 2009, tr 229)

- Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

Phương pháp này được thực hiện khi có khung mẫu hoàn chỉnh Để chọn mẫu ta thựchiện đánh số các phần tử và chọn các phần tử ngẫu nhiên thông qua bảng ngẫu nhiênhoặc hàm sinh số ngẫu nhiên (Thọ 2011, tr 234) Phương pháp này tiện lợi và dễ thựchiện tuy nhiên do cách chọn ngẫu nhiên nên tính phân bố đồng đều trên đám đông cóthể bị vi phạm

- Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống.

Trong phương pháp này ta sắp xếp các phần tử của đám đông từ 1 đến N, sau đó xácđịnh bước nhảy N/n (SI = sampling interval) Giá trị n/N được gọi là tỷ lệ chọn mẫu(sampling fraction) (Thọ 2011, tr 235) Khi đó ta chia đám đông thành n nhóm, mỗi

nhóm gồm N/n phần tử Phần tử đầu tiên của mẫu được chọn theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giản từ một nhóm nào đó Giả sử phần tử đầu tiên có thứ tự a trong nhóm

thì các phần tử tiếp theo được chọn dựa trên thứ tự a + N/n, a + 2.N/n…

- Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng.

Để thực hiện chọn mẫu theo phương pháp này ta thực hiện chia đám đông thành cácnhóm nhỏ (stratum), các nhóm này chính là các đơn vị chọn mẫu Các nhóm này thỏamãn điều kiện các phần tử của nhóm có tính đồng nhất cao và các phần tử giữa các

nhóm có tính dị biệt cao Để chọn phần tử cho mẫu trong từng nhóm ta có thể sử dụngphương pháp hệ thống hoặc ngẫu nhiên đơn giản (Thọ 2011, tr 237).

Phương pháp chọn mẫu phân tầng có thể thực hiện theo tỉ lệ (số phân tử chọn cho mẫutrong mỗi nhóm tỉ lệ với số phần tử của nhóm) hoặc không theo tỉ lệ (số phân tử chọncho mẫu trong mỗi nhóm không tỉ lệ với số phần tử của nhóm)

- Chọn mẫu theo phương pháp chọn nhóm.

Phương pháp chọn mẫu theo nhóm hay còn gọi là phương pháp chọn mẫu dị biệt (Thọ

2011, tr 238) Ta chia đám đông thành các nhóm nhỏ (cluster) – đơn vị chọn mẫu –như trong phương pháp phân tầng Tuy nhiên khác với phương pháp phân tầng cácphần tử trong cùng một nhóm có tính dị biệt cao và các phần tử giữa các nhóm lại cótính đồng đều cao Sau đó ta dùng phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn giản hoặcphương pháp hệ thống để chọn ngẫu nhiên một số nhóm Khi đó mẫu sẽ được hợpthành từ các nhóm được chọn

3.2.3.2 Chọn mẫu không theo xác suất.

- Chọn mẫu thuận tiện.

Chọn mẫu thuận tiện là cách mà ta có thể chọn những phần tử mà ta có thể tiếp cậnđược cho đến khi đủ kích thước mẫu mà ta yêu cầu (Thọ 2011, tr 240)

Ví dụ : Điều tra tỷ lệ sinh viên Thương Mại sử dụng phương tiện công cộng, nếu sửdụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện thì bất kỳ sinh viên Thương Mại nào đồng ýtham gia khảo sát đều được chọn vào mẫu

- Chọn mẫu theo phương pháp phán đoán.

Đây là phương pháp không ngẫu nhiên trong đó ta tự phán đoán sự thích hợp của cácphần tử được chọn vào mẫu (Thọ 2011, tr 241) Điều đó dẫn đến tính đại diện của cácphần tử trong mẫu dựa trên kinh nghiệm và kiến thức của người lấy mẫu

Ví dụ : Đối với các sinh viên Thương Mại, sinh viên nào nhà điều tra cho rằng có thểđại diện cho đám đông thì được chọn vào mẫu

- Chọn mẫu theo phương pháp định mức.

Là phương pháp chọn mẫu dựa vào các đặc tính kiểm soát (control characteristic) xácđịnh trong đám đông để chọn số phần tử cho mẫu sao cho chúng có cùng tỉ lệ của đámđông theo các thuộc tính kiểm soát (Thọ 2011, tr 241 - 244)

Ví dụ : Giả sử tổng số sinh viên thương mại là 20000 sinh viên, trong đó 80% là nữ,20% là nam giới, 70% sinh viên sống ở nông thôn và 30% sinh viên sống ở thành phố.Khi đó việc chọn mẫu gồm 200 sinh viên Thương Mại theo phương pháp chọn mẫuđịnh mức được thể hiện theo bảng sau:

6

- Chọn mẫu theo phương pháp Snowball.

Ban đầu ta thực hiện việc chọn ngẫu nhiên một số phần tử của đám đông, sau khinghiên cứu các phần tử này ta thông qua các phần tử đó để giới thiệu các phần tử tiếptheo cho mẫu đến khi được kích thước mẫu như ta mong muốn (Sơn and Chiến 2015,

tr 170)

3.2.4 Xác định kích thước mẫu (cỡ mẫu)

Xác định (ước tính) kích thước mẫu (cỡ mẫu) là vấn đề thường gặp, cần giải quyếttrong rất nhiều các nghiên cứu Về mặt nguyên tắc kích thước mẫu càng lớn ta càng cónhiều thông tin về đối tượng cần nghiên cứu, tuy nhiên với những lý do đã đề cập phíatrước ta sẽ thống nhất quan niệm đề cập tới ở đây: kích thước mẫu được hiểu là kíchthước mẫu tối thiểu

- Kích thước mẫu sẽ ảnh hưởng đến khả năng nghiên cứu có thể hoàn thành haykhông Nếu kích thước mẫu quá lớn, ngoài khả năng thu thập ta cần thiết kế lại nghiêncứu để đảm bảo sự khả thi của nghiên cứu

- Trong mỗi nghiên cứu ta luôn có nguồn lực có hạn cho việc lấy mẫu do vậy cầnxác định kích thước mẫu

- Việc lấy mẫu gắn liền với vấn đề đạo đức trong nghiên cứu Nếu kích thước mẫu ta

có khả nẳng khảo sát nhỏ hơn kích thước mẫu cần thiết khi đó độ chính xác, tin cậycủa nghiên cứu sẽ không được đảm bảo Mặt khác có những nghiên cứu việc lấy mẫugây ảnh hưởng tiêu cực tới đối tượng lấy mẫu (các xét nghiệm gây đau đớn hay cáckhảo sát có tính cá nhân về bệnh lý…) khi đó việc tính toán kích thước mẫu là điềucần thiết

Ta biết rằng không có quy định nào về kích thước của đám đông, do vậy trong nhữngtình huống kích thước đám đông nhỏ ta sẽ nghiên cứu toàn bộ các phần tử của đámđông Thông thường khi kích thước đám đông không quá 50 phần tử ta sẽ nghiên cứutoàn bộ (Saunders, Lewis et al 2009, tr 230)

Trong phạm vi đề cập của tài liệu này, chúng ta chỉ bàn tới một số tình huống cơ bảnnhất của việc xác định kích thước mẫu Ta nhắc lại các khái niệm cơ bản trong lýthuyết xác suất và thống kê (Chi and Phú 2008, chương 5 và 6):

Một số ký hiệu:

- Tỷ lệ các phần tử mang dấu hiệu nghiên cứu trên đám đông: p

Bài toán ước lượng:

Giả sử cần ước lượng tham số  của ĐLNN X ta xây dựng thống kê G

G = f(X 1 , X 2 ,…,X n , ) sao cho G có quy luật phân phối xác định Với độ tin cậy  cho trước, ta xác định được

khoảng tin cậy của  như sau:

Bài toán kiểm định:

Giả sử ta cần kiểm định cặp giả thuyết thống kê sau: H 0 / H 1

Bảng sau mô tả 2 dạng sai lầm trong bài toán kiểm định

8

-  được gọi là mức ý nghĩa, thông thường giá trị này là 5% hay 1%.

- Thông thường  là 20% hay 10%.

a Kích thước mẫu để ước lượng giá trị trung bình

Theo (Chi and Phú 2008) trong bài toán ước lượng giá trị trung bình ta có công thức tính sai số:

Ví dụ : Nhằm ước lượng chiều cao trung bình của sinh viên đại học Thương Mại với

độ tin cậy 95%, sai số mong muốn không vượt quá 5 cm và độ lệch tiêu chuẩn là 10

cm Với độ tin cậy  = 95% suy ra  = 5% và u¿2 = 1.96, khi đó kích thước mẫu tốithiểu cần có là:

Ví dụ : Nhằm ước lượng tỷ lệ sinh viên đại học Thương Mại sử dụng xe bus tới trườngvới độ tin cậy 95%, sai số mong muốn không vượt quá 10% và một nghiên cứu trướccho rằng tỷ lệ đó là 35% Khi đó kích thước mẫu tối thiểu cần có là:

 là giá trị sai lầm loại II trong kiểm định thường lấy  = 20%

∆ là giá trị chênh lệch giữa 2 giá trị trung bình

d Kích thước mẫu để so sánh hai tỷ lệ

Theo (Kelsey 1996, table 12 - 15)

n=(u¿2√2 ´p(1− ´p)+u β√p1(1−p1)+p2(1− p2))2

(p1−p2)2Trong đó:

p1 là lệ các phần tử mang dấu hiệu nghiên cứu trên đám đông thứ nhất

p2 là lệ các phần tử mang dấu hiệu nghiên cứu trên đám đông thứ hai

-và từ đó tính ra kích thước mẫu (tối thiểu) thực tế (actual sample size) (Saunders,Lewis et al 2009, tr 236 - 237) Công thức kích thước mẫu thực tế

n a=n.100

10

Trong đó: n a là kích thước mẫu thực tế.

n là kích thước mẫu (tối thiểu).

ℜ% là tỉ lệ hồi đáp theo phần trăm

Ví dụ : Trong nghiên cứu tỉ lệ sinh viên Thương Mại sử dụng xe bus tới trường ta đã

tính được kích thước mẫu n = 88, giả sử tỉ lệ phản hồi ước đoán là 75% khi đó kích

thước mẫu thực tế cần khảo sát là:

n a=88.100

75 ≈ 118

3.3 THU THẬP DỮ LIỆU THỨ CẤP (THU)

3.3.1 Phân loại dữ liệu thứ cấp

Loại dữ liệu này được hiểu là dữ liệu có sẵn, đã được người khác thu thập cho mục

tiêu nghiên cứu của họ Dữ liệu thứ cấp có thể là dữ liệu thô chưa qua xử lý hoặc dữ

liệu đã xử lý[ CITATION Sau10 \l 1033 ]

Theo Zikmund (2013), dữ liệu thứ cấp là loại được thu thập và ghi lại bởi người khác

trước đó và vì mục đích khác với mục đích của dự án hiện giờ

Các loại dữ liệu thứ cấp

Theo Sơn (2015) và Saunder (2010), trong lĩnh vực kinh tế và quản trị kinh doanh, các

nhà nghiên cứu thường hay tiếp cận các dạng dữ liệu thứ cấp được trình bày trong hình

Điều tra định kỳ/liên tục

Tổng điều tra

Theo chuỗi thời gian

Theo vùng

Phi văn bản

Dữ liệu điều tra/khảo sát

Dữ liệu đa nguồn

Văn bản

Tài liệu

Theo Saunder (2010, p.279):

- Tài liệu: gồm 2 dạng: Văn bản (Ví dụ các báo cáo của các tổ chức, doanh nghiệp;

các tài liệu về CSDL nhân viên, các tài liệu mô tả kỹ thuật, hợp đồng kinh doanh, bài

báo…) và phi văn bản (video, hình ảnh, bản ghi âm phỏng vấn…).

- Dữ liệu đa nguồn: các báo cáo nghiên cứu, thống kê số liệu theo khu vực (vùng

lãnh thổ, quốc gia, nhóm quốc gia, khu vực mậu dịch tự do…) hoặc theo chuỗi thời gian (Báo cáo thống kê hàng năm của chính phủ, bộ, ngành…).

- Dữ liệu điều tra khảo sát:

o Từ các cuộc tổng điều tra (dân số, lao động, thu nhập…)

o Dữ liệu điều tra định kỳ hoặc liên tục (chi tiêu hộ gia đình, xu hướng thị trường laođộng…)

o Điều tra theo chuyên đề (điều tra của chính phủ hoặc cơ quan thống kê về lĩnh vựcxuất khẩu thủy hải sản, nông sản an toàn; điều tra của tổ chức quốc tế về thực trạng antoàn lao động…)

Chú ý, có những dữ liệu được cung cấp miễn phí hoàn toàn, hoặc miễn phí có điềukiện kèm theo (ví dụ yêu cầu người truy cập phải là thành viên của tổ chức nghiêncứu) hoặc miễn phí một phần (ví dụ, được đọc tóm tắt miễn phí, nhưng đọc toàn vănthì phải mua) hoặc phải trả phí toàn bộ (ví dụ: các nghiên cứu chuyên sâu, báo cáothực hiện theo đơn đặt hàng)

3.3.2 Xác định nguồn và tìm kiếm dữ liệu thứ cấp

Theo Sơn (2015, tr 153-154), thường các nhà khoa học sẽ tìm trong các cuốn sách, tàiliệu chuyên khảo, bài báo khoa học liên quan đến chủ đề nghiên cứu Trong các côngtrình khoa học đó, họ tiếp tục có thể dựa vào các dữ liệu đã được công bố, được tríchnguồn, các danh mục tài liệu đã được tham khảo để có định hướng các nguồn dữ liệucho bản thân

Ngoài ra, do có nhiều dữ liệu thứ cấp không dễ dàng truy cập, các nhà nghiên cứu cóthể tìm tới các ấn phẩm của bên thứ ba về các doanh nghiệp, như các báo cáo phântích, các kho dữ liệu thống kê về doanh nghiệp của các tổ chức nghiên cứu, công tychứng khoán… Đặc biệt những công ty đã niêm yết trên sàn chứng khoán hoặc nhữngdoanh nghiệp lớn thì họ sẽ thực hiện công khai thông tin theo quy định, từ đó sẽ nhànghiên cứu thu thập thông tin dễ dàng hơn

Và một kênh thông tin thường được sử dụng nhiều nhất hiện nay, chính là Internet.Tuy nhiên, lượng thông tin trên kênh này lại rất nhiều và không được sắp xếp một cáchkhoa học, vì thế nhà nghiên cứu cần lựa chọn những kênh thông tin chính thống (như

cơ quan nhà nước, viện nghiên cứu, tổ chức quốc tê…) và thực hiện lựa chọn từ khóaphù hợp để phân loại thông tin ngay từ đầu Điều này sẽ giúp nhà nghiên cứu tránhtình trạng phải xử lý lượng thông tin quá lớn và không tập trung

Theo Zikmund (2013), có thể phân chia nguồn dữ liệu thứ cấp thành 2 loại: Nguồn bên trong doanh nghiệp và nguồn bên ngoài doanh nghiệp.

12

- Nguồn bên trong doanh nghiệp: Là loại dữ liệu có nguồn gốc từ trong doanh

nghiệp, hay nói cách khác là được tạo ra hoặc sinh ra từ doanh nghiệp Một số dạng dữliệu từ nguồn bên trong doanh nghiệp như: Thông tin kế toán, thông tin bán hàng, ýkiến khách hàng, các bản ghi về chất lượng dịch vụ, bảo hành và nguồn thông tin từmạng nội bộ doanh nghiệp (intranet)

- Nguồn bên ngoài doanh nghiệp: Là loại dữ liệu được tạo ra bởi các đối tượng khác

bên ngoài doanh nghiệp Dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhaunhư: Internet, thư viện, chính phủ, phương tiện truyền thông, các tổ chức thươngmại…

Ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp

Theo [CITATION Sau10 \p 290-293 \l 1033 ] và

[CITATION Đin15 \p 154-155 \l 1033 ] &

Zikmund (2013)

- Giúp tiết kiệm thời gian và chi phí thu

thập dữ liệu, lại không cần bận tâm đến vấn

đề đo lường các khái niệm nghiên cứu

- Quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp đảm

bảo sự kín đáo trong nghiên cứu Dữ liệu

có tính đối chiếu, so sánh, không phụ thuộc

vào tác động chủ quan từ phía doanh

nghiệp

- Sử dụng dữ liệu thứ cấp giúp việc thực

hiện các nghiên cứu dài hạn (Longitudinal

studies) có so sánh đối chiếu

- Khi không thể thu thập được dữ liệu sơ

cấp thì dữ liệu thứ cấp là vô cùng cần thiết

Theo [CITATION Sau10 \p 293-296 \l 1033 ]

và [CITATION Đin15 \p 156-157 \l 1033 ] & Zikmund (2013)

- Dữ liệu thứ cấp có thể được thu thập

cho mục đích nào đó không phù hợpvới nhu cầu của nhà khoa học

- Chất lượng dữ liệu thứ cấp không

phải đều được kiểm soát

- Dữ liệu đã quá cũ.

Vì thế, các nhà khoa học khi sử dụng dữ liệu thứ cấp cần phải cân nhắc về sự phù hợpcủa dữ liệu với việc trả lời câu hỏi và mục đích nghiên cứu, cũng như cân nhắc giữalợi ích và chi phí, khả năng tiếp cận nguồn dữ liệu

3.3.3 Đánh giá dữ liệu thứ cấp

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

Không

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 nghiêncứu Quan tâm đến các yếu tố

a Giá trị đo lường

b Độ bao phủ bao gồm các biến số không được đo lường

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

b Độ tin cậy

c Sai lệch đo lường

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

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

án vượt qua chúng

- Tiếp theo là xem xét xem dữ liệu thứ cấp có bao quát được tổng thể cái chúng tacần 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 việcphân tích (Hakim, 2000)

(2) Sự phù hợp chính xác

16

- 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 TheoEasterby – 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 nhaukhông? Các quan sát tương tự có được thực hiện bởi những người quan sát kháckhông? 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 tổchức này muốn tránh những thông tin xấu có thể ảnh hưởng đến họ Hoặc những dữliệu 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 sosánh các chi phí lấy được chúng với những lợi ích mà chúng mang lại Chi phí baogồm: 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 từcông 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 lờicác câu hỏi nghiên cứu và đáp ứng mục tiêu nghiên cứu

3.4 THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP

3.4.1 Thu thập dữ liệu sơ cấp qua quan sát (NGA)

a Khái niệm chung về thu thập dữ liệu qua quan sát

Quan sát là phương pháp thu thập thông tin một cách tự nhiên từ những hành vi vàhoạt động của các cá nhân được quan sát xảy ra trong những bối cảnh thông thường(Đinh Văn Sơn, 2015) Nếu như phương pháp phỏng vấn sâu cung cấp các thông tin vềquan niệm, thái độ, giá trị và hành vi tự thuật của đối tượng thì phương pháp quan sátcung cấp thông tin về hành vi thực cho phép hiểu rõ hơn hành vi được nghiên cứu.Trong phương pháp này, nhà nghiên cứu/quan sát có thể thực hiện những vai trò khácnhau từ người tham gia hoàn toàn cho đến người không tham gia, tùy theo bối cảnhthực tế:

- Người tham gia hoàn toàn là khi nhà nghiên cứu che dấu vai trò quan sát của mình,

không cho các đối tượng nghiên cứu nhận ra mình là nhà nghiên cứu, tham gia nhưmột thành viên của nhóm Trong quá trình tham gia với tư cách là một thành viên, nhànghiên cứu chủ động quan sát hành vi, thái độ, … của các đối tượng nghiên cứu khác

để thu thập dữ liệu

- Người quan sát đóng vai trò như người tham gia: nhà nghiên cứu vừa quan sát nhưng

đồng thời tham gia như thành viên của nhóm và mọi người trong nhóm đều biết vai tròcủa nhà nghiên cứu;

- Người không tham gia (người quan sát hoàn toàn): nhà nghiên cứu là người quan

sát, chỉ đứng ngoài quan sát mà không tham gia bất cứ một hoạt động nào của nhóm

Phương pháp quan sát có những ưu điểm sau:

- Nhà nghiên cứu có trải nghiệm mắt thấy tai nghe với người tham gia;

- Nhà nghiên cứu có thể ghi nhận thông tin khi thông tin đang bộc lộ;

- Các khía cạnh khác thường có thể được lưu ý trong khi quan sát;

- Hữu ích khi tìm hiểu những đề tài mà người tham gia cảm thấy không thuận tiện thảoluận Tuy nhiên, quá trình quan sát khiến cho nhà nghiên cứu có thể bị xem là ngườiđột nhập Nếu nhà nghiên cứu không có kỹ năng tham gia và quan sát cần thiết có thể

có khó khăn trong việc giao tiếp với một số đối tượng tham gia khác nhau (ví dụ nhưtrẻ em), điều này sẽ có ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả của phương pháp

Marshall (2015) coi quan sát là trung tâm của định tính Thuật ngữ quan sát được hiểu

là nắm bắt một loạt các hoạt động khác nhau từ việc quanh quẩn trong bối cảnh, làmquen với mọi người và học hỏi lề thói hàng ngày nhằm sử dụng các mẫu thời gian chặtchẽ để ghi nhận các hoạt động và các tương tác và sử dụng “danh mục kiểm tra’ đượcthiết lập trước để đánh dấu các hành động

Quan sát đòi hỏi việc ghi chú có hệ thống và ghi lại các sự kiện, các hành vi và cáchiện vật/vật thể trong bối cảnh xã hội

Điều quan trọng là những quan sát này được ghi lại- viết ra hoặc được ghi âm Bản ghichép này thường được xem như các ghi chép hiện trường – chi tiết, không có ý phánxét, mô tả cụ thể những gì đã được quan sát

18

Sau quan sát, nếu các nhà nghiên cứu bắt đầu đánh giá cao việc diễn giải các hànhđộng và tương tác khó như thế nào thì họ sẽ tìm kiếm bản chất bên trong đối tượngbằng cách phỏng vấn

Quan sát có thể được hoàn thành bằng thị giác, thính xác, xúc giác và khứu giác nhằmcung cấp những mô tả mới và sâu sắc về một bối cảnh đặc biệt Trong những giai đoạnđầu của khảo sát định tính, nhà nghiên cứu thường trải qua các bước sau:

1 Bước vào bối cảnh với rất nhiều mối quan tâm nhưng không có danh mục địnhtrước hoặc danh mục kiểm tra các quan sát một cách chặt chẽ

2 Thái độ này nắm bắt với mức độ nào nghiên cứu là được hình dung trước hay là

5 Sự quan sát tập trung được sử dụng ở những giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu,(thường là nhìn), nếu các chủ đề phân tích giải thích hành vi và các mối quan hệ trảiqua một thời gian dài hoặc trong những bối cảnh khác nhau

Vai trò của phương pháp quan sát

Quan sát là một phương pháp cơ bản và cực kỳ quan trọng trong tất cả những khảo sátđịnh tính Nó được sử dụng để khám phá những tương tác phức tạp trong những bốicảnh xã hội tự nhiên Kể cả trong những nghiên cứu sử dụng phỏng vấn chuyên sâu,quan sát đóng một vai trò quan trọng, khi nhà nghiên cứu ghi lại những ngôn ngữ cơthể và hiệu ứng, giọng nói và thông điệp âm thanh khác, bổ sung thêm vào ngôn từ củanhà nghiên cứu Khi nhà nghiên cứu – là người quan sát – căn cứ vào những giác quanhơn là những dấu hiệu, các quan sát về chuyển động cơ thể và giọng nói trở thành mộtnguồn hình thành những hiểu biết về bên trong (Marshall, 2015)

Các chú ý khi thực hiện phương pháp quan sát

Các ghi chép tại hiện trường không được viết qua loa, thuật ngữ “tốc ký – jotting”nhằm đề cập đến những ghi chú ngay lập tức mà một nhà nghiên cứu có thể thực hiệnđược Nhưng ghi chú này sau đó được trau chuốt trong các bản ghi chép tại hiệntrường nhằm phục vụ cho sự phân tích sau này

Nhằm hỗ trợ cho việc lập kế hoạch cho tiến trình quan sát, nhà nghiên cứu nên cóchiến lược tổ chức và sắp xếp các ghi chú này một cách rõ ràng, từ đó chỉ cho ngườiđọc thấy nhà nghiên cứu có khả năng ghi chú các sự kiện và các tương tác và chuyểnhóa chúng vào trong các ghi chép tại hiện trường có thể sử dụng được

Sự bất tiện, những tình huống lưỡng nan về đạo đức, những nguy hiểm và những khókhăn về việc quản lý một vai trò tương đối kín đáo Thử thách trong việc xác định bức

tranh lớn trong khi chú trọng vào khối lượng khổng lồ của rất nhiều hành vi phức tạp

và cử động nhanh là một số ít của các khó khăn

Tóm lại, nếu các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu liên quan đến những việc mọi ngườilàm, thì cách hiển nhiên nhất để khám phá điều này là xem họ thực hiện những việc đóhay nói cách khác là quan sát họ thực hiện những việc đó (Saunder, 2009)

Bản chất thiết yếu của việc quan sát là: quan sát ghi chép, mô tả, phân tích và giảithích một cách có hệ thống hành vi của mọi người

Có hai phương pháp quan sát cơ bản là

- Quan sát tham gia được sử dụng nhiều trong nghiên cứu định tính và trọng tâm là

khám phá những ý nghĩa mà con người gán cho các hành động của họ

- Quan sát có tính cấu trúc được sử dụng nhiều trong nghiên cứu định lượng và quan

tâm nhiều hơn đến tần suất của những hành động đó

b Kỹ thuật quan sát tham gia (Participant observation)

Quan sát tham gia được hiểu là khi “nhà nghiên cứu nỗ lực tham gia hoàn toàn vàocuộc sống và hoạt động của những chủ thể, do đó trở thành một thành viên trongnhóm, tổ chức hoặc cộng đồng của họ” (Saunders, 2009) “Điều này giúp những nhànghiên cứu chia sẻ kinh nghiệm của họ, không chỉ qua quan sát những gì đang diễn ra

mà còn cảm nhận nó” (Gil và Johnson, 2002:144) Phương pháp này được sử dụngrộng rãi trong những ngành học xã hội học để có thể nắm được gốc rễ “điều gì đangxảy ra” trong bối cảnh xã hội rộng lớn

Quan sát tham gia chưa được sử dụng nhiều trong nghiên cứu về quản lý và kinhdoanh Điều này không có nghĩa là kỹ thuật này có giá trị hạn chế đối với những nhà

nghiên cứu về quản lý và kinh doanh (Saunders, 2009)

Dellbridge và Kirkpatrick (1997:37) ghi nhận rằng quan sát tham gia hàm ý một chiếnlược nghiên cứu trong bối cảnh nghiên cứu, với mục tiêu chia sẻ cuộc sống của mọingười Điều này yêu cầu nhà nghiên cứu phải hòa nhập vào thế giới của đối tượngnghiên cứu Vì vậy, kỹ thuật quan sát tham gia sẽ cho phép nhà nghiên cứu có được dữliệu khác biệt hoàn toàn với dữ liệu thu thập được qua các bảng câu hỏi Vì khi sửdụng phương pháp bảng hỏi, nhà nghiên cứu có lẽ biết rất ít về bối cảnh mà nhữngngười trả lời đưa ra các nhận định, hoặc biết về sắc thái ý nghĩa tinh tế mà người trả lờingụ ý trong các phản hồi Mục đích của quan sát tham gia là phát hiện những sắc thái ýnghĩa tinh tế đó “Trong các khoa học xã hội, chúng ta không thể hy vọng giải thíchmột cách thích hợp những hành vi ứng xử của các tác nhân xã hội, trừ khi chúng ta ít

ra phải cố gắng hiểu ý nghĩa của chúng” (Dellbridge và Kirkpatrick, 1997:37)

Gill và Johnson (2002) chia kỹ thuật quan sát tham gia làm 4 loại:

- Người tham gia hoàn toàn

- Người quan sát hoàn toàn

20

- Người tham gia bằng quan sát

- Người quan sát bằng tham gia

Trong 2 vai trò đầu, nhà nghiên cứu che dấu nhân dạng của mình Điều này có một lợithế đáng kể do bạn không tác động gì đến hành vi của những chủ thể nghiên cứu bạnđang xem xét Hai loại sau đòi hỏi nhà nghiên cứu phải bộc lộ mục đích cho nhữngngười\ mà bạn đang hòa nhập trong bối cảnh nghiên cứu Về mặt đạo đức thì hai vaitrò sau ít gây ra vấn đề hơn

- Người tham gia hoàn toàn (complete participant)

Trong kỹ thuật này, vai trò của người tham gia hoàn toàn được thể hiện khi bạn là mộtnhà nghiên cứu, đang nỗ lực để trở thành thành viên của nhóm mà bạn đang thực hiệnnghiên cứu (Saunder, 2009) Bạn không tiết lộ mục đích thật cho những thành viên củanhóm Ví dụ, bạn có thể quan tâm muốn biết mức độ uống bia rượu vào giờ ăn trưatrong một bối cảnh làm việc nào đó Có thể bạn thích phát hiện ra những nhân viên nàouống vào giờ ăn trưa, họ uống bao nhiêu và họ giải thích thế nào về việc uống rượubia Nếu bạn định giải thích mục tiêu nghiên cứu của bạn với nhóm người mà bạnmong muốn được nghiên cứu, có lẽ họ không hợp tác với bạn nữa, họ có thể xem hoạtđộng nghiên cứu của bạn là tọc mạch

Ví dụ trên gợi ra những câu hỏi về đạo đức Bạn đang ở một vị thế dò xét những ngườisau này có thể trở thành bạn bè hoặc đồng nghiệp của bạn Họ có thể đã tin tưởng chobạn những thông tin mà họ không bao giờ chia sẻ nếu biết được mục đích thật củanghiên cứu Bởi đặc tính này, có lẽ nhà nghiên cứu nên cân nhắc và hạn chế sử dụngphương pháp này trong nghiên cứu

- Người quan sát hoàn toàn (complete observer)

Ở vai trò này, nhà nghiên cứu cũng sẽ không tiết lộ mục đích hoạt động cho những đốitượng được quan sát (Saunders, 2009) Tuy nhiên, không giống với vai trò người thamgia hoàn toàn, bạn không tham dự vào các hoạt động của nhóm Ví dụ, vai trò ngườiquan sát hoàn toàn có thể được sử dụng trong nghiên cứu các hành vi của người tiêudùng trong siêu thị

Câu hỏi nghiên cứu có thể liên quan tới mong muốn quan sát những người mua sắm ởquầy tính tiền Họ chọn quầy tính tiền nào? Có bao nhiêu tương tác với những ngườicùng đi mua sắm và nhân viên thu ngân? Mức độ mất kiên nhẫn nào được thể hiện khi

có chậm trễ trong tính tiền? Hành vi này có thể được quan sát bởi một người nghiêncứu đang đứng gần quầy tính tiền một cách kín đáo Những dạng hành vi được thểhiện có thể gợi ý những điều báo trước để nghiên cứu bằng quan sát có cấu trúc Đây

có thể là giai đoạn khám phá của nghiên cứu này

- Người tham gia bằng quan sát

Nhà nghiên cứu có thể nhận vai trò người tham gia bằng quan sát trong một khóa họchướng ngoại để trợ giúp việc xây dựng nhóm, nếu bạn dự định quan sát mà không phải

tham gia vào các hoạt động giống như những ứng viên “thực sự’ Tức là bạn sẽ là một

“khán giả” Tuy nhiên, nhân dạng một người nghiên cứu phải được nói rõ với mọingười liên quan (Saunders, 2009) Họ sẽ biết được mục đích của bạn, cũng như nhữngnhà huấn luyện khóa học cũng vậy Điều này có một lợi thế là bạn có thể tập trung vàovai trò người nghiên cứu Ví dụ, bạn có thể ghi ngay những hiểu biết khi chúng xuấthiện Bạn có thể tập trung vào những thảo luận của bạn với những người tham gia Tấtnhiên, điều mà bạn có thể mất sẽ là cảm xúc liên quan: thật sự biết được cảm nhận sẽnhư thế nào khi nhận được trải nghiệm

- Người quan sát bằng tham gia (participant as observer)

Trong vai trò của một người quan sát bằng tham gia, bạn tiết lộ mục đích nghiên cứucủa bạn: Cả bạn và các chủ thể đều nhận biết rằng sự kiện này là một quan hệ côngviệc nghiên cứu thực tiễn (Ackroyd và Hughes, 1992) Bạn đặc biệt quan tâm đến việcthu phục lòng tin của nhóm Nhờ lòng tin mà nhà xã hội học Punch (1993) đã tạo lậpđược với các nhân viên cảnh sát mà ông đang nghiên cứu, ông được cho phép tham giavào những hoạt động mà không có lòng tìn đó, sẽ “ngoài tầm tay” của ông Vì ai cũngbiết ông là một người nghiên cứu nên ông có thể hỏi những câu hỏi về chủ đề để nângcao hiểu biết (Saunders, 2009) Đây là lợi thế của những người có đủ kiến thức thenchốt thường có quan điểm tư duy phân tích (analytic reflection) về những quá trình mà

họ tham gia

NGA VẼ HÌNH FIGURE 9.1 (4 CÁI Ô) QUYỂN SAUNDER TIẾNG ANH

c Kỹ thuật quan sát có cấu trúc

Quan sát có cấu trúc là quan sát có tính hệ thống và có mức cấu trúc định sẵn cao Sửdụng kỹ thuật này trong chiến lược thu thập dữ liệu sẽ làm cho dữ liệu có quan điểmkhách quan hơn (Saundes, 2009) Mối quan tâm của nhà nghiên cứu là định lượng hóahành vi Như vậy, quan sát có cấu trúc có thể chỉ chiếm một phần trong phương phápthu thập dữ liệu, bởi chức năng của kỹ thuật này cho biết mức độ thường xuyên mọiviệc xảy ra, chứ không giải thích tại sao chúng xảy ra Mọi phương pháp nghiên cứuđều có vị trí riêng trong chiến lược nghiên cứu tổng thể Điều quan trọng là lựa chọnpháp đáp ứng các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu

Nhiều người, khi nghĩ về quan sát có cấu trúc là hình ảnh những chuyên gia nghiêncứu về “thời gian và chuyển động” Nhân vật khó hiểu này đi hiên ngang trong nhàmáy, mang theo kẹp hồ sơ và bút chì, ghi chú những người vận hành máy đang thựchiện nhiệm vụ gì và thời gian nhiệm vụ này mất bao lâu Dường như bạn thấy nó khác

xa so với khái niệm nghiên cứu mà chúng ta giả định trong cuốn sách này Đây khôngđơn thuần là việc tìm ra sự thật Nhưng xác lập những sự kiện một cách đơn giản cóthể đóng một vai trò quan trọng trong việc trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đáp ứngcác mục tiêu

Hộp: Ví dụ thực hành

22