Thu thập dữ liệu bằng phương pháp thử nghiệm Như đã trình bày trong trong các phần trước đây, để thu thập dữ liệu ngoài việc nghiên cứu các tài liệu để thu thập dữ liệu thứ cấp, hoặc qu
Trang 1- Kích thích vật chất: đôi khi cần đề xuất món quà nhỏ cho người tham dự kèm theo thư
- Hình thức bảng câu hỏi: khổ giấy càng bé, tỷ lệ trả lời càng cao Chữ viết rõ trên giấy tốt, in thưa hàng, nếu câu hỏi mở nên chừa đủ số dòng để trả lời, có thể in hình khôi hài nhỏ để gây thích thú và kích thích trả lời
- Chuẩn bị phong bì trả lời: phong bì có dán tem, in địa chỉ nơi nhận để người trả lời gửi lại bảng câu hỏi đã hòan tất câu trả lời
Thu thập dữ liệu bằng phương pháp thử nghiệm
Như đã trình bày trong trong các phần trước đây, để thu thập dữ liệu ngoài việc nghiên cứu các tài liệu (để thu thập dữ liệu thứ cấp), hoặc quan sát, phỏng vấn (để thu thập dữ liệu sơ cấp), còn
có thể được thực hiện thông qua việc thử nghiệm Trong nghiên cứu marketing, các cuộc thử nghiệm đóng vai trò rất lớn, ngoài việc kiểm tra hoặc khẳng định một giải pháp hiệu chỉnh đưa
ra, chúng còn cung cấp một nguồn dữ liệu khá lớn có thể sử dụng trong nhiều đề tài nghiên cứu
về lĩnh vực marketing
Khung cảnh (môi trường thử nghiệm): thử nghiệm có thể được thực hiện trong hai khung cảnh
là trong phòng thí nghiệm hay trên hiện trường Hai khung cảnh này khác nhau ở mức độ có thể kiểm tra được một số biến số nào đó của người nghiên cứu và mức độ thực tế của khung cảnh nghiên cứu
- Thử nghiệm labo (laboratory expriments): Trong thử nghiệm này, người nghiên cứu đưa ra
các tác động cho các đối tượng trong khung cảnh đã được xếp đặt cho mục tiêu của các cuộc thử nghiệm Khung cảnh xếp đặt theo ý muốn như vậy giúp cho người nghiên cứu giảm thiểu đến mức thấp nhất ảnh hưởng không thích hợp của một số biến ngoại lai nhờ kiểm soát và điều chỉnh được sự biến đổi của một số biến số nào đó Trong các labo như vậy, có đủ các trang thiết bị cần thiết như là gương một chiều, màn ảnh, hệ thống kiểm tra độ thắp sáng và nhiệt độ cũng như các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến việc thử nghiệm Thử nghiệm labo được tiến hành không khó khăn lắm nhưng ít khi được thực hiện trong nghiên cứu marketing
do các biến số thử nghiệm labo không phải lúc nào cũng giống như thực tế trên hiện trường,
và trong quá trình này, người nghiên cứu đã khống chế các tác động bên ngoài, do đó việc áp dụng các kết quả thử nghiệm này rất hạn chế
- Thử nghiệm hiện trường: đây là loại thử nghiệm được tiến hành ở môi trường thực tế Lợi ích
lớn nhất của cuộc thử nghiệm hiện trường là tính thật của khung cảnh Những biến số được đưa vào thí nghiệm như: sản phẩm, quảng cáo, giá cả sẽ giống như hòan cảnh mua bán bình thường Thử nghiệm hiện trường thường rất tốn kém và phức tạp hơn so với thử nghiệm labo, nhưng đây lại là phương pháp thông dụng trong nghiên cứu marketing vì tính thực tiễn của kết quả thử nghiệm cao nên có tác dụng rất lớn trong việc quyết định một giải pháp (ví dụ: thử nghiệm sản phẩm mới trước khi thương mại hóa, thử nghiệm một thông điệp quảng cáo, một loại nhãn hiệu )
Những sai lầm thường mắc phải trong các cuộc thử nghiệm: Một cuộc thử nghiệm có giá trị là
cuộc nghiên cứu xác định được một kết quả mà kết quả này chỉ phụ thuộc biến số đã đưa ra thử nghiệm, chứ không còn thuộc yếu tố ngoại lai nào khác nữa Nhưng trong mọi thử nghiệm vẫn có yếu tố ngoại lai có mặt trong môi trường, do đó cần phải xác định được các biến số đó và kiểm soát được chúng Vì vậy, trước khi tìm hiểu các loại thử nghiệm, cần phải biết được một số nguyên nhân gây ra sai lệch có thể làm giảm giá trị của các cuộc thử nghiệm Các nguyên nhân chủ yếu có thể gây ra sai lệch trong các cuộc thử nghiệm là:
- Lịch sử: yếu tố lịch sử có thể là một biến cố xảy ra trong lúc đang tiến hành thử nghiệm, nhưng không phải là yếu tố do cuộc thử nghiệm mà có
Trang 2- Lỗi thời: là biến số không rõ rệt Lỗi thời là thay đổi dần phản ứng của người tiêu dùng qua thời gian, hoặc sự thay đổi về nhận thức do tích lũy kiến thức và kinh nghiệm qua thời gian thử nghiệm Ví dụ: sự thay đổi thái độ mua bán, thay đổi cách sinh hoạt
- Bỏ ngang: đó là trường hợp một hay nhiều đơn vị bỏ cuộc trong cuộc thử nghiệm làm cho kết quả thử nghiệm không tính được vì không biết đơn vị bỏ cuộc có cùng một thái độ ứng xử và cho kết quả giống như các đơn vị còn lại không?
- Hiệu ứng thử nghiệm: trong qúa trình thử nghiệm, một đối tượng ý thức mình đang chịu thử nghiệm sẽ xúc động, trả lời lệch lạc, hoặc có thái độ không thật
- Công cụ đo lường: sự sai lệch do sử dụng công cụ đo lường trong cuộc thử nghiệm (ví dụ: do thiết bị bảng câu hỏi thiếu hợp lý, bố trí hệ thống quan sát không phù hợp)
- Chọn mẫu lệch: là sai lầm xảy ra khi đơn vị thử nghiệm đã được lựa chọn không đại diện cho tổng thể muốn điều tra
Cách ghi chú thử nghiệm bằng ký hiệu:
- Ký hiệu X chỉ tác động của một thử nghiệm nào đó vào một nhóm nào đó X là biến số độc lập
- Ký hiệu O đề cập đến sự quan trắc, đánh giá hay đo lường biến số phụ thuộc theo đơn vị thử nghiệm Nếu có hơn một lần định lượng thì ký hiệu lần lượt là O1, O2, O3,
- Ký hiệu R chỉ việc đưa ra một cách bất kỳ (ngẫu nhiên, không lựa chọn) một đơn vị (đối tượng) nào đó để tiến hành thử nghiệm
Các mô hình thử nghiệm:
- Mô hình thử nghiệm một nhóm: Trong mô hình này, những đơn vị được rút ra để thử nghiệm
không được chọn một cách ngẫu nhiên mà dựa trên một số căn cứ khác Đối với những thử nghiệm này, các biến số nguyên nhân được bộc lộ trước rồ sau đó chúng mới được đo lường
sự ảnh hưởng
• Mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau (posttest)
X O1
• Mô hình thử nghiệm một nhóm đo lường trước và sau (pre & posttest): mô hình này chỉ khác mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau là các đối tượng được nghiên cứu trước khi tiến hành thử nghiệm phải thực hiện đo lường
• Mô hình chuỗi thời gian (time -series): Mô hình chuỗi thời gian là sự mở rộng của mô hình thử nghiệm trước và sau Chúng cung cấp những kết quả của các lần đo lường liên tục và các kiểu thử nghiệm giống nhau ở các địa điểm khác nhau cùng một thời gian
Các mô hình thử nghiệm một nhóm có cách làm đơn giản, ít tốn kém chi phí, nhưng do các đối tượng thử nghiệm được lựa chọn có chủ ý hoặc tình nguyện nên kết quả khó đảm bảo tính đại diện cũng như độ tin cậy Loại mô hình thử nghiệm này được sử dụng để tìm hiểu các biến số nguyên nhân, nhưng lại không kiểm soát được các yếu tố tác động khác, và không có
cơ sở để kiểm chứng tác động này (so với nhóm đối tượng khác)
Trang 3- Mô hình thử nghiệm có kiểm chứng: trong dạng mô hình này, người ta đưa thêm vào một
nhóm kiểm chứng (không đưa vào tác động thử nghiệm), và đối tượng thử nghiệm được lựa chọn một cách ngẫu nhiên Có các loại mô hình chủ yếu sau:
• Mô hình kiểm chứng đo lường sau (posttest): Trong mô hình này các nhóm đối tượng đưa vào thử nghiệm không có đo lường trước khi tiến hành thử nghiệm
Mô hình này đơn giản, ít tốn kém thời gian và chi phí thử nghiệm, thường được áp dụng khá rộng rãi trong nghiên cứu marketing
• Mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau (pre & posttest): Trong mô hình này, các nhóm kiểm chứng và nhóm thử nghiệm được đo lường trước khi tiến hành đưa tác động vào nhóm thử nghiệm
Mô hình
R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm)
• Mô hình 4 nhóm Solomon: Trong mô hình này người nghiên cứu sử dụng thêm hai nhóm đối tượng (một kiểm chứng và một thử nghiệm) nhưng không tiến hành đo lường trước, vào trong mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau Thực chất đây là sự kết hợp của
mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau và mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau
Mô hình
R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm 1)
R O2 O4 (nhóm kiểm chứng 1)
Mô hình này còn được gọi là “mô hình thử nghiệm được kiểm nghiệm một cách lý tưởng“ vì trong mô hình, hầu hết nguyên nhân đưa đến sai lầm đều đã được điều chỉnh để đạt giá trị nội nghiệm cao Được xem là mô hình lý tưởng nhưng nó lại không được dùng nhiều trong nghiên cứu marketing vì phí tổn cao và khó thực hiện Người nghiên cứu thường bị ràng buộc
về tài chính và thời gian Dù giá trị thông tin cao đến đâu, người nghiên cứu cũng khó bị thuyết phục vì một phương án và mô hình tốn kém như vậy Tuy nhiên, mô hình này giúp ta hiểu rõ về nguyên nhân gây sai lầm trong thử nghiệm để thấy được phương hướng và nắm được phương cách khắc phục, làm chủ được quá trình thử nghiệm
- Sự mở rộng các mô hình thử nghiệm:
• Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn: Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn là mô hình thử nghiệm đơn giản nhất trong các mô hình mở rộng (các đối tượng thử nghiệm lớn hơn hai)
và là phương thức thường được dùng khi người nghiên cứu muốn tìm hiệu ứng của một biến số độc lập Người nghiên cứu giả định rằng không có khác biệt nào giữa các đơn vị thử nghiệm, và từ đó tất cả đơn vị thử nghiệm được xem như nhau và phân chia bất kỳ theo nhóm thử nghiệm
Trang 4Ví dụ: giả sử ta muốn bán một sản phẩm mà không biết giá nào hiệu quả nhất Ta thử
nghiệm 3 giá khác nhau: cao - trung bình - thấp, và ghi chép số bán cho mỗi bậc giá
Để thực hiện quá trình thử nghiệm này, các đơn vị thử nghiệm (gian hàng) được xếp theo
ba biến số xử lý, phản ánh bậc giá khác nhau Chúng ta dùng các ký hiệu:
n - số gian hàng ở mỗi bậc xử lý (mức giá)
xni - số đo của biến số phụ thuộc (số lượng hàng bán được) ở n đơn vị thử nghiệm (cửa
hàng) sau khi đã thực hiện xử lý bậc i (mức giá i) Trong ví dụ trên, đó là số lượng hàng
bán được ở n gian hàng theo mức giá i
x số trung bình cho tất cả đơn vị thử nghiệm theo bậc xử lý i (số trung bình hàng bán
được ở mỗi gian hàng bán theo mức giá i)
Mức giá
Số gian hàng Giá cao Giá trung bình Giá thấp Tổng số
n Trung bình xử
lý
Xn1
X1
Xn2
X2
Xn3
• Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng (khối): Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng là sự mở rộng
hơn mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn Trong mô hình này, có tính đến các yếu tố ngoại
lai đơn lẻ có ảnh hưởng đến hiệu ứng của các đơn vị thử nghiệm Nên người nghiên cứu
sẽ tách các yếu tố ngoại lai đó bằng cách “ngăn” tác dụng của nó
Ở ví dụ trên, nếu lập luận rằng tính chất của các cửa hàng (cửa hàng bách hóa, cửa hàng
giảm giá, cửa hàng chuyên mãi) có ảnh hưởng đến doanh số bán ra ngoài yếu tố giá cả, thì
người nghiên cứu có thể loại bỏ tác động này bằng cách sử dụng mô hình ngẫu nhiên
phân tầng như sau:
Mức giá
5 1 7
3 6 8
Gian hàng
thứ
9 2 4 Trung bình
theo cột
Giá bán trung bình theo mức giá cao x1
Giá bán trung bình theo mức giá trung bình x1
Giá bán trung bình theo mức giá thấp
3
x
• Mô hình hình vuông latinh: Mô hình hình vuông latinh có cơ sở vững chắc hơn mô hình
ngẫu nhiên hóa phân tầng, mô hình này kiểm soát hoặc ngăn chặn tác dụng của hai yếu tố
ngoại lai Mô hình có tên như vậy vì cách sắp xếp bảng trình bày là một hình vuông Mô
hình này đòi hỏi cách xây dựng phức tạp và việc thực hiện có thể rất tốn kém
Thời gian thử nghiệm Cửa hàng
Trang 5Muốn làm mất tác dụng của yếu tố ngoại lai, mô hình này tiến hành thử nghiệm các biện
pháp với mỗi đối tượng, một lần một biện pháp và thành một chuỗi liên tục Như vậy có
sự luân phiên nhiều lần xử lý Và người nghiên cứu hy vọng việc luân phiên nối tiếp các
xử lý như vậy sẽ làm các yếu tố ngoại lai bù trừ nhau, tự triệt tiêu nhau
Ví dụ: có một chuyên viên marketing đang cần trưng bày sản phẩm và có 4 thử nghiệm
định thực hiện Người này cho rằng không có đủ 4 cửa hàng khá giống nhau ở thành phố
này để so sánh kết quả thực nghiệm Do đó, cách làm mà anh ta đề nghị là luân phiên
trưng bày 4 lần tại 4 cửa hàng, mỗi lần trưng bày 2 tuần, cách một tuần để ảnh hưởng rơi
rớt lại của cuộc trưng bày được tiến hành trước đó mất hẳn đi Mô hình thử nghiệm được
áp dụng trên đây là mô hình hình vuông latinh
• Mô hình thừa số: Một mô hình dùng đơn vị thử nghiệm quay vòng gọi là mô hình thừa số
Về biểu đồ, mô hình này có dạng như mô hình hình vuông latinh, nhưng chủ đích thì khác
nhau Trong mô hình hình vuông latinh chỉ có một loại biến số được đưa vào (cuộc trưng
bày) và cũng là 4 đơn vị riêng biệt (chứ không phải những mức độ về các đặc điểm riêng
biệt)
Ví dụ: một nhà kinh doanh quyết định chọn 2 phương thức khuyến mãi cho sản phẩm của
mình là quảng cáo trên đài truyền hình địa phương và hạ giá bán Ông ta nêu lý do: trên
thị trường đầy cạnh tranh, nếu chỉ quảng cáo thôi thì chưa đủ để khuyến khích khách
hàng mua sản phẩm của mình nếu không đồng thời giảm giá bán, ngược lại giảm giá mà
không quảng cáo thì cũng không hiệu qủa Ông ta chỉ phân vân ở chỗ là quảng cáo sẽ
phải chiếm bao nhiêu phần trăm doanh số bán và giảm giá ở mức nào
Chi phí quảng cáo (%) Giảm giá
0,6% 1% 1,4%
Cuối cùng ông ta đã chọn ba mức giá bán cho sản phẩm của mình là 30 ngàn đồng, 40
ngàn đồng và 50 ngàn đồng và ba mức chi phí quảng cáo là 0,6%, 0,7% và 1,4% doanh
số bán và thực hiện việc đo lường số lượng hàng bán được theo mỗi mức giá tương ứng
với mỗi mức chi phí quảng cáo Dựa trên kết quả đo lường này ông ta sẽ chọn được
phương án kết hợp giữa một mức giá và một mức chi phí quảng cáo đem lại khối lượng
bán cao nhất
TÓM TẮT
Xác định đầy đủ những dữ liệu nào cần thu thập và phương pháp nào được sử dụng để thu thập
dữ liệu là một công việc quan trọng của nhà nghiên cứu để đảm bảo có được đầy đủ thông tin mà
dự án nghiên cứu đặt ra Dữ liệu thu thập bao gồm nhiều loại khác nhau Người ta có thể phân
loại dữ liệu theo đặc tính của dữ liệu, theo chức năng của dữ liệu, theo địa điểm thu thập dữ liệu
hoặc theo nguồn thu thập dữ liệu Khi xác định dữ liệu cần thu thập, để đạt được mục tiêu nghiên
cứu, cần phải tuân thủ theo ba yêu cầu: thông tin chứa trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ
mục tiêu nghiên cứu; dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện độ tin cậy và giá trị và các dữ
liệu phải đảm bảo thu thập nhanh với chi phí chấp nhận được
Trang 6Dữ liệu thứ cấp có vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing không chỉ vì các dữ liệu thứ cấp có thể giúp có ngay các thong tin để giải quyết nhanh chóng vấn đề trong một số trường hợp,
nó còn giúp xác định hoặc làm rõ vấn đề và hình thành các giả thiết nghiên cứu, làm cơ sở để hoạch định thu thập dữ liệu sơ cấp Tuy nhiên khi sử dụng dữ liệu thứ cấp phải đánh giá giá trị của nó theo các tiêu chuẩn như tính cụ thể, tính chính xác, tính thời sự và mục đích thu thập của
dữ liệu thứ cấp đó Có hai nguồn cung cấp dữ liệu thứ cấp là nguồn dữ liệu thứ cấp bên trong và nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài doanh nghiệp Dữ liệu nghiệp bên trong có thể là báo cáo về doanh thu bán hàng, chi phí bán hàng và các chi phí khác, hồ sơ khách hàng Dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có được từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ, các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp…
Dữ liệu sơ cấp có thể được thu thập bằng các phương pháp nghiên cứu khác nhau Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế nhất định, do vậy phù hợp với những dự án nghiên cứu nhất định Các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu định tính, quan sát, phỏng vấn và thử nghiệm Các nghiên cứu định tính bao gồm phỏng vấn nhóm, phỏng vấn chuyên sâu và kỹ thuật hiện hình Phương pháp quan sát có thể được thực hiện bằng con người hoặc thiết bị Các phương pháp phỏng vấn bao gồm phỏng vấn cá nhân trực tiếp, phỏng vấn nhóm cố định, phỏng vấn bằng điện thoại, phỏng vấn bằng thư tín Phương pháp thử nghiệm có thể được thực trong phòng thí nghiệm hoặc thực hiện tại hiện trường Khi thực hiện các cuộc thử nghiệm chúng ta có thể phải chịu sai lệch trong kết quả do các nguyên nhân: lịch sử, lỗi thời, bỏ ngang, hiệu ứng thử nghiệm, công cụ đo lường hoặc lấy mẫu Do vậy, việc tổ chức một cuộc thử nghiệm cần phải chuẩn bị tốt, lường trước những sai lầm có thể xảy ra và có hướng khắc phục
CÂU HỎI
1 Các yêu cầu khi xác định dữ liệu Để đạt các yêu cầu đó, người làm công tác marketing phải làm gì ?
2 Các tiêu thức phân loại và phân loại dữ liệu
3 Những lý do nào cho thấy vai trò quan trọng của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu marketing?
4 Các loại dữ liệu thứ cấp bên trong?
5 Hãy tìm hiểu và cho biết một số nguồn dữ liệu thứ cấp hiện nay là rất hữu ích để các doanh nghiệp thực hiện nghiên cứu marketing?
6 Một quan điểm cho rằng: “ lợi ích duy nhất của nghiên cứu định tính trong nghiên cứu marketing là giúp xác lập vấn đề nghiên cứu khi nhà nghiên cứu chưa có ý niệm cách thiết lập vấn đề” Bạn nghĩ sao về quan điểm này
7 Những ưu điểm và hạn chế của phỏng vấn nhóm trong nghiên cứu định tính?
8 Khi nào thì sử dụng phỏng vấn chuyên sâu là thích hợp hơn phỏng vấn nhóm tập trung?
9 Nêu một vài kỹ thuật hiện hình được áp dụng trong nghiên cứu marketing?
10 Trong trường hợp nào sử dụng phương pháp quan là thích hợp?
11 Trường bạn muốn biết số sinh viên đến thư viện mỗi ngày, nam hay nữ đến thư viện nhiều hơn, loại sách, báo, tạp chí mà họ mượn Bạn hãy khuyên phương pháp thu thập dữ liệu nào nên được sử dụng trong trường hợp này?
Trang 712 Hãy nêu các phương pháp phỏng vấn được sử dụng trong nghiên cứu marketing? Ưu và nhược điểm của mỗi loại?
13 Phân tích những nguyên nhân gây ra các sai lệch trong các cuộc thử nghiệm
14 Người ta muốn kiểm tra tính hiệu quả của một quảng cáo chống hút thuốc lá Hai mẫu ngẫu nhiên gồm 250 người được chọn Một trong hai nhóm người này đã được xem quảng cáo Sau đó người ta đánh giá thái độ của những người tham gia đối với thuốc lá trên cả hai nhóm
a Trong thực nghiệm này, xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
b Mô hình thực nghiệm nào đã được sử dụng để nghiên cứu?
15 Giả định công ty Honda Vietnam chuẩn bị đưa ra một sản phẩm xe máy kiểu dáng mới Công
ty đang đề nghị một vài mức giá cho sản phẩm này: 25 triệu, 27 triệu hoặc 30 triệu Giám đốc Marketing của công ty muốn tíến hành một thực nghiệm hiện trường cho các phương án giá này
a Hãy thiết kế chi tiết một mô hình thử nghiệm thích hợp cho nhu cầu nghiên cứu này
b Dự đoán những nguyên nhân có thể dẫn đến sai số của mô hình thử nghiệm?
Trong nghiên cứu marketing việc xác định dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu đó đóng vai trò rất lớn trong việc đưa ra quyết định marketing, nó giúp cho người đưa ra quyết định có đầy đủ thông tin về vấn đề cần giải quyết
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Devashis Mitra, “The venture capital industry in India,” Journal of Small Business Management, vol 38,
no 2
(April, 2000): 67–79
Richard Parker, “Problems in the marketing of spectator sports,” The Mid-Atlantic Journal of Business,
vol 36, no 1 (March, 2000): 37–46
Humphrey Taylor, “The very different methods used to conduct telephone surveys of the public,” Journal
of the Market Research Society, vol 39, no 3 (July, 1997): 421–432
Humphrey Taylor, “Horses for courses: How survey firms in different countries measure public opinion
with very different methods,” Journal of the Market Research Society, vol 37, no 3 (July, 1995): 211–
219
David H Wilson, Gary J Starr, Anne W Taylor, and Eleonora Dal Grande, “Random digit dialing and electronic
white pages samples compared: Demographic profiles and health estimates,” Australian and New Zealand Journal of Public Health, vol 23, no 6 (December, 1999): 627–633
Scott G Dacko, “Data collecting should not be manual labor,” Marketing News, vol 29, no 18 (August
28, 1995): 31
Henry C.K Chen, “Direction, magnitude and implications of non-response bias in mail surveys,” Journal
of the Market Research Society, vol 38, no 3 (July, 1996): 267–276
Maria Krysan, Howard Schuman, Lesli Jo Scott, and Paul Beatty, “Response rates and response content in
mail versus face-to-face surveys,” Public Opinion Quarterly, vol 58, no 3 (Fall, 1994): 381–399
A.J Faria and John R Dickinson, “The effect of reassured anonymity and sponsor on mail survey
response rate and speed with a business population,” Journal of Business & Industrial Marketing, vol
11, no 1 (Winter, 1996): 66–76
Nigel Hopkins, “Going online with consumer research: The General Mills experience,” 2000 EXPLOR Forum, American Marketing Association and the University of Wisconsin-Madison, November 17,
2000
Trang 8
CHƯƠNG BỐN 4
CÁC THANG ĐIỂM ĐO LƯỜNG TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
NỘI DUNG CHÍNH
Chương này đề cập đến những nội dung chính sau:
- Đo lường và ý nghĩa của đo lường
- Các thang điểm đo lường
- Các tiêu chuẩn của một đo lường tốt
- Những khó khăn của việc đo lường và biện pháp khắc phục
- Đánh giá thang đo lường
Trang 9ĐO LƯỜNG VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐO LƯỜNG
Đo lường
Đo lường trong nghiên cứu marketing là quá trình gắn những con số hoặc các biểu tượng đối với những đặc tính của các sự vật, hiện tượng nghiên cứu theo các nguyên tắc đã được xác định để có thể đánh giá, so sánh và phân tích chúng
Không phải các sự vật được đo lường mà người nghiên cứu đo lường các thuộc tính của sự vật, hiện tượng Sự vật được hiểu theo nghĩa rộng, có thể là một con người, một nhãn hiệu, một doanh nghiệp, một sự kiện Ví dụ khi nghiên cứu về người người tiêu dùng, người nghiên cứu sẽ đo lường mức thu nhập cá nhân, tầng lớp xã hội, trình độ học vấn, chiều cao, cân nặng, thái độ hay bất kỳ thuộc tính nào khác của họ, hay để đo lường thái độ của khách hàng với nhãn hiệu nước mắm Chinsu, người ta có thể sử dụng những số 1, 2, 3, 4 và 5 để biểu thị, trong đó (1) hoàn toàn không thích, (2) không thích, (3) không quan tâm, (4) thích, (5) rất thích
Đối với một quá trình đo lường, hai vấn đề cần thiết phải đảm bảo là (1) mỗi một con số hoặc kí
tự chỉ được gắn với một thuộc tính của sự vật đang được đo lường và (2) việc gắn số hoặc kí tự này phải nhất quán đối với các sự vật được đo lường
Ý nghĩa của đo lường
- Đo lường được xem là công việc cơ bản của nghiên cứu marketing: đo lường những hiện tượng marketing là cơ sở để cung cấp các tin tức có ý nghĩa giúp cho việc ra quyết định Các quyết định marketing đều được đưa ra trên cơ sở xử lý các dữ liệu đã được đo lường Chẳng hạn để phân đọan thị trường theo đặc điểm nhân khẩu, người làm marketing phải có các dữ liệu đo lường đặc điểm nhân khẩu của thị trường: tổng số người; tỷ lệ nam, nữ; tỷ lệ theo từng
độ tuổi
- Nhờ đo lường mà các đặc tính của sự vật được biến thành dạng mà nhà nghiên cứu có thể phân tích được, các đặc tính khác nhau đó giúp ta phân biệt các sự vật với nhau Những đặc tính của một cá nhân và rất nhiều những hiện tượng khác đều là những quan tâm của người nghiên cứu marketing và cần được đo lường, đánh giá Những thông tin về chúng là cần thiết cho các quyết định Marketing Có những đặc tính của sự vật là định lượng như chiều cao, cân nặng của một người nào đó, nhưng có nhiều đặc tính chỉ ở dạng định tính như mức độ nhận biết, thái độ của người tiêu dùng về một nhãn hiệu hàng hóa chẳng hạn Đo lường những đặc tính như vậy
là hết sức quan trọng trong nghiên cứu Marketing Các cố gắng để gắn các con số cho các đặc tính sự vật là hết sức quan trọng vì các phân tích tính toán và thống kê chỉ có thể thực hiện bằng các con số
CÁC THANG ĐIỂM ĐO LƯỜNG
Trong nghiên cứu marketing, việc đo lường có thể được thực hiện bằng cách sử dụng những thang đo giúp cho việc định lượng các vấn đề nghiên cứu Có bốn loại thang đo lường thường đ-ược sử dụng là thang đo biểu danh, thang đo thứ tự, thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ Việc và
sử dụng thang đo lường nào sẽ định hướng cho việc sử dụng các công cuộc phân tích sau này của người nghiên cứu, đồng thời nó cũng giúp cho việc trình bày công cụ thu thập dữ liệu (cụ thể là bản câu hỏi) được rõ ràng hơn
Thang đo biểu danh (Nominal scale)
Thang đo biểu danh là thang đo sử dụng các con số hoặc kí tự đánh dấu để phân loại đối tượng hoặc sử dụng như ký hiệu để phân biệt và nhận dạng đối tượng Thang đo biểu danh chỉ biểu hiện
về mặt ý nghĩa biểu danh mà hoàn toàn không biểu hiện về định lượng của đối tượng đó Khi một thang định danh được sử dụng với mục đích chỉ danh, nó tồn tại một quan hệ tương ứng một -
Trang 10một giữa con số và đối tượng: một đối tượng tương ứng chỉ với một con số và mỗi con số chỉ gắn với mỗi đối tượng
Thang điểm biểu danh dùng để chỉ danh các đồ vật, những con số sử dụng trong thang định danh chỉ có tính quy ước như mã số điện thoại, số chứng minh thư Chúng được dùng để xác định các
sự vật hoặc các thuộc tính của sự vật nghiên cứu Thông thường, trong nghiên cứu marketing, thang định danh được sử dụng để xác định những người trả lời và các đặc điểm của họ như giới tính, khu vực địa lý dân cư, nghề nghiệp, tôn giáo, các nhãn hiệu, các thuộc tính của sản phẩm, các cửa hàng và những sự vật nghiên cứu khác
Ví dụ 1: Giới tính của người trả lời
Ví dụ 2: Tình trạng hôn nhân của bạn là
+ Đã có gia đình (1) + Chưa có gia đình (2)
Ví dụ 3: Trong một nghiên cứu liên quan đến 5 cửa hàng quần áo thời trang là Thảo Trang, Mỹ Uyên, Quốc Huy, Đài An, Trung Quý Nếu việc đo lường trong trường hợp này chỉ nhằm xác định các cửa hàng khác nhau mà người tiêu dùng đã từng đến mua hàng thì người ta sử dụng những số khác nhau đối với mỗi cửa hàng này, chẳng hạn: (1) Thảo Trang, (2) Mỹ Uyên, (3) Quốc Huy, (4) Đài An, (5) Trung Quý Người nghiên cứu cũng có thể gắn kí tự theo cách khác cho những cửa hàng này như (A) Thảo Trang, (B) Mỹ Uyên, (C) Quốc Huy, (D) Đài An, (E) Trung Quý và nó hoàn toàn không có ý nghĩa gì khác nhau giữa các hệ thống các số đo và kí tự này Việc lựa chọn con số hay kí tự tùy thuộc hoàn toàn vào người thiết kế thang đo, tuy nhiên cần phải chọn cách nào để đảm bảo thuận lợi và dễ nhớ Những con số trong thang điểm này chỉ
để biểu thị một sự vật nào đó mà thôi nên không thể dùng để so sánh hoặc tính toán gì cả Trên thực tế, số 3 là lớn hơn số 1, nhưng trong trường hợp nêu trên không có nghĩa là cửa hàng Quốc Huy tốt hơn hoặc lớn hơn cửa hàng Thảo Trang
Thang đo thứ tự (Ordinal scale)
Thang điểm này cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự giữa các sự vật Cấp độ của thang đo lường này bao gồm cả thông tin về sự biểu danh và xếp hạng theo thứ tự Nó cho phép xác định một đặc tính của một sự vật này có hơn một sự vật khác hay không, nhưng không cho phép chỉ ra mức độ sự khác biệt này
Ví dụ: Một người nghiên cứu đang muốn thăm dò sự ưa thích của khách hàng về 5 cửa hàng mà
họ đang xem xét ở ví dụ trên bằng cách đề nghị người trả lời xếp hạng ưa thích của họ đối với các cửa hàng đó theo thứ tự ưa thích nhất thì người trả lời sẽ xếp thứ 1, tiếp theo là thứ 2, 3, 4
và 5 cho từng cửa hàng
Khi sử dụng thang đo lường thứ tự, người nghiên cứu chỉ diễn tả được thứ tự xếp hạng mà không diễn tả được khoảng cách giữa các thứ hạng là bao nhiêu Ở ví dụ trên, nếu một người trả lời xếp Quốc Huy thứ nhất, Thảo Trang thứ hai, Mỹ Uyên thứ ba, Trung Quý thứ 4 và Đài An thứ 5, có nghĩa là Quốc Huy được ưa thích nhất, Thảo Trang được ưa thích thứ hai, Mỹ Uyên được ưa thích thứ ba nhưng mức độ khoảng cách giữa ưa thích nhất và ưa thích thứ hai có thể khác hẳn khoảng cách giữa ưa thích thứ hai và ưa thích thứ ba
Cũng như thang định danh, các con số trong thang thứ tự được gán một cách quy ước Nhưng vì các hạng mục tự nó có trật tự nên hệ thống số phải có trật tự Người nghiên cứu có thể biến đổi
