"TRÁI TIM" CỦA NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

"TRÁI TIM" CỦA NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Nhiều bạn viết mail nói với Ad: "Em đã làm luận văn gần như xong hết rồi, chỉ còn mỗi phần dữ liệu nữa thôi, Ad hỗ trợ giúp em nhé!". Ad mới hỏi lại: "Thế bạn làm nghiên cứu theo hướng định tính hay định lượng?". Bạn ấy trả lời: "Dạ, GVHD yêu cầu em làm định lượng ạ!". Các bạn nghĩ sao về vấn đề này?!

Như các bạn thấy đấy, nếu đã là nghiên cứu định lượng thì bộ dữ liệu rất quan trọng. Có thể nói đó là linh hồn, là trái tim cho bài nghiên cứu của các bạn. Người ta có câu: "nói có sách, mách có chứng" thì bộ dữ liệu của bạn được xem là chứng cứ, là cơ sở lý luận khoa học của đề tài. Bởi nhờ vào nó mà bạn có thể test các giả thuyết đưa ra nhằm làm sáng tỏ các mục tiêu nghiên cứu của bạn; kiểm định mô hình xem có phù hợp với thực tiễn hay không; kiểm tra các kết quả chạy ra có ý nghĩa về mặt thống kê hay không, để từ đó có những kết luận phù hợp và đưa ra được những giái pháp, kiến nghị có giá trị.

Nhân đây Ad cũng nhắc lại một số bước chạy cơ bản của một bài phân tích định lượng (giả sử theo hướng marketing) để các bạn có dịp review lại nhé:

- Thống kê mô tả (biến định tính, biến định lượng)

- Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's alpha)

- Phân tích nhân tố khám phá EFA

- Phân tích tương quan (pearson / spearman)

- Phân tích Hồi quy (đơn biến, hồi quy đa biến)

- Kiểm tra vi phạm giả thiết hồi quy

- Phân tích phương sai (t-test, ANOVA) (option)

-... (có thể phân tích thêm một số kiểm định khác nữa)

Do đó nếu các bạn đã quyết tâm chọn hướng nghiên cứu định lượng thì phải có cái nhìn đúng đắn về tầm quan trọng của bộ dữ liệu để có kế hoạch đầu tư "xứng đáng" cho nó, cả về mặt thời gian và tiền bạc trong trường hợp nhờ nhóm hỗ trợ thu thập/ xử lý bộ số liệu

(các bạn mail hotrospss@gmail.com để được hỗ trợ mọi vấn đề về spss, dữ liệu, cách chạy, ý nghĩa phân tích...., nhóm check mail rất thường xuyên)