Cách phân tích số liệu và thu thập dữ liệu; Trong nghiên cứu khoa học ngoài mô hình nghiên cứu đề xuất thì số liệu cho mô hình ấy là quan trọng tiếp theo, nó được xếp trên cả mô hình định lượng ứng dụng. Vì nó không có số liệu thì mô hình định lượng cũng chẳng chạy định lượng được gì ?! vì vậy, nếu không có dữ liệu thì mô hình nghiên cứu khoa học cũng “vứt bỏ”.
Phân tích số liệu
Cách thu thập dữ liệu sơ cấp
Cách lấy mẫu khảo sát
Lấy mẫu xác suất: Lý thuyết xác suất được sử dụng để lọc các cá thể từ một quần thể và tạo ra các mẫu trong lấy mẫu xác suất . Những người tham gia một mẫu được lựa chọn các quá trình lựa chọn ngẫu nhiên. Mỗi thành viên của đối tượng mục tiêu đều có cơ hội bình đẳng để được chọn vào mẫu.
Có 4 kiểu lấy mẫu xác suất chính:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản: Như tên gọi đã chỉ ra, lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản không gì khác ngoài việc lựa chọn ngẫu nhiên các phần tử cho một mẫu. Kỹ thuật lấy mẫu này được thực hiện khi dân số mục tiêu lớn đáng kể.
- Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng: Trong phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, một quần thể lớn được chia thành các nhóm (tầng), và các thành viên của một mẫu được chọn ngẫu nhiên từ các tầng này. Lý tưởng nhất là các tầng tách biệt khác nhau không được chồng lên nhau.
- Lấy mẫu theo cụm : Lấy mẫu theo cụm là phương pháp lấy mẫu xác suất sử dụng phân đoạn chính được chia thành các cụm, thường sử dụng các tham số phân đoạn địa lý và nhân khẩu học.
- Lấy mẫu theo hệ thống: Lấy mẫu theo hệ thống là một kỹ thuật trong đó điểm bắt đầu của mẫu được chọn ngẫu nhiên và tất cả các phần tử khác được chọn bằng cách sử dụng một khoảng thời gian cố định. Khoảng này được tính bằng cách chia quy mô dân số cho kích thước mẫu mục tiêu.
Lấy mẫu phi xác suất: Lấy mẫu phi xác suất là nơi kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu được sử dụng để tạo mẫu. Do sự tham gia của nhà nghiên cứu, không phải tất cả các thành viên của quần thể mục tiêu đều có xác suất được chọn trở thành một phần của mẫu như nhau.
Có 4 mô hình lấy mẫu phi xác suất:
- Chọn mẫu thuận tiện: Trong lấy mẫu thuận tiện , các phần tử của mẫu chỉ được chọn vì một lý do chính: vị trí gần nhà nghiên cứu. Các mẫu này nhanh chóng và dễ thực hiện vì không có tham số lựa chọn nào khác liên quan.
- Lấy mẫu liên tiếp: Lấy mẫu liên tiếp khá giống với lấy mẫu tiện lợi, ngoại trừ việc nhà nghiên cứu có thể chọn một phần tử đơn lẻ hoặc một nhóm mẫu và tiến hành nghiên cứu liên tục trong một khoảng thời gian quan trọng và sau đó thực hiện quá trình tương tự với các mẫu khác.
- Lấy mẫu theo hạn ngạch: Sử dụng lấy mẫu theo hạn ngạch , các nhà nghiên cứu có thể chọn các yếu tố bằng cách sử dụng kiến thức của họ về các đặc điểm và tính cách mục tiêu để hình thành các tầng. Các thành viên của các tầng lớp khác nhau sau đó có thể được chọn để trở thành một phần của mẫu theo sự hiểu biết của nhà nghiên cứu.
- Lấy mẫu quả cầu tuyết : Lấy mẫu quả cầu tuyết được thực hiện với đối tượng mục tiêu, những đối tượng khó liên hệ và lấy thông tin. Nó là phổ biến trong trường hợp đối tượng mục tiêu cho nghiên cứu hiếm khi được kết hợp với nhau.
- Chọn mẫu theo phán đoán: Lấy mẫu theo phán đoán là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó mẫu chỉ được tạo ra dựa trên kinh nghiệm và kỹ năng của nhà nghiên cứu.
Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
Sử dụng khảo sát để nghiên cứu định lượng sơ cấp
Khảo sát được định nghĩa là một phương pháp nghiên cứu được sử dụng để thu thập dữ liệu từ một nhóm người trả lời được xác định trước nhằm thu thập thông tin và hiểu biết sâu sắc về các chủ đề quan tâm khác nhau. Việc phân bổ khảo sát dễ dàng và số lượng người có thể tiếp cận rộng rãi tùy thuộc vào thời gian nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu làm cho nó trở thành một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc thực hiện nghiên cứu kết quả định lượng.
Các cấp độ đo lường cơ bản – thang đo danh nghĩa, thứ tự, khoảng thời gian và tỷ lệ
Có bốn thang đo lường cơ bản để tạo ra một câu hỏi trắc nghiệm trong một cuộc khảo sát. Chúng là các thang đo danh nghĩa, thứ tự, khoảng và tỷ lệ mà không có các nguyên tắc cơ bản, không có câu hỏi trắc nghiệm nào có thể được tạo ra. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu các cấp độ đo lường này để có thể phát triển một cuộc khảo sát hiệu quả.
Sử dụng các loại câu hỏi khác nhau
Để thực hiện nghiên cứu định lượng, các câu hỏi kết thúc phải được sử dụng trong một cuộc khảo sát. Chúng có thể là sự kết hợp của nhiều loại câu hỏi bao gồm các câu hỏi trắc nghiệm như câu hỏi thang đo phân biệt ngữ nghĩa, câu hỏi thang điểm xếp hạng, v.v.
Phân phối khảo sát và thu thập dữ liệu khảo sát
Ở trên, chúng ta đã thấy quá trình xây dựng khảo sát cùng với thiết kế nghiên cứu để tiến hành nghiên cứu định lượng sơ cấp. Phân bổ khảo sát để thu thập dữ liệu là khía cạnh quan trọng khác của quá trình khảo sát. Có nhiều cách phân bổ khảo sát khác nhau. Một số phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là:
- Email: Gửi khảo sát qua email là phương pháp phân phối khảo sát được sử dụng rộng rãi nhất và hiệu quả nhất. Tỷ lệ phản hồi trong phương pháp này cao vì những người được hỏi đã biết đến thương hiệu của bạn.
- Mua người trả lời: Một cách hiệu quả khác để phân phối khảo sát và tiến hành nghiên cứu định lượng sơ cấp là sử dụng mẫu. Vì những người được hỏi là những người hiểu biết và tự ý tham gia hội đồng nên các câu trả lời sẽ cao hơn nhiều.
- Nhúng khảo sát trên trang web: Nhúng khảo sát vào trang web làm tăng số lượng phản hồi cao vì người trả lời đã ở gần thương hiệu khi khảo sát bật lên.
- Phân phối xã hội: Sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để phân phối các cuộc khảo sát giúp thu thập số lượng cao hơn phản hồi từ những người biết đến thương hiệu.
- Khảo sát qua SMS: Một cách nhanh chóng và hiệu quả về thời gian để thực hiện khảo sát nhằm thu thập được số lượng phản hồi cao là khảo sát qua SMS.
Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
Thu thập dữ liệu thứ cấp hoặc nghiên cứu tại bàn là một phương pháp nghiên cứu liên quan đến việc sử dụng dữ liệu đã có sẵn hoặc dữ liệu thứ cấp. Dữ liệu hiện có được tổng hợp và đối chiếu để tăng hiệu quả tổng thể của nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu này liên quan đến việc thu thập dữ liệu định lượng từ các nguồn dữ liệu hiện có như internet, tài nguyên chính phủ, thư viện, báo cáo nghiên cứu, v.v. Nghiên cứu định lượng thứ cấp giúp xác nhận dữ liệu được thu thập từ nghiên cứu định lượng sơ cấp cũng như hỗ trợ củng cố hoặc chứng minh hoặc bác bỏ dữ liệu đã thu thập trước đó.
Sau đây là năm phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp được sử dụng phổ biến:
- Dữ liệu có sẵn trên internet: Với sự thâm nhập cao của internet và các thiết bị di động, việc tiến hành các nghiên cứu định lượng bằng cách sử dụng internet ngày càng trở nên dễ dàng. Thông tin về hầu hết các chủ đề nghiên cứu đều có sẵn trực tuyến và điều này hỗ trợ việc tăng cường tính hợp lệ của dữ liệu định lượng sơ cấp cũng như chứng minh mức độ liên quan của dữ liệu đã thu thập trước đó.
- Các nguồn chính phủ và phi chính phủ: Nghiên cứu định lượng thứ cấp cũng có thể được thực hiện với sự trợ giúp của các nguồn chính phủ và phi chính phủ xử lý các báo cáo nghiên cứu thị trường. Dữ liệu này có độ tin cậy cao và chuyên sâu, do đó, có thể được sử dụng để tăng tính hợp lệ của thiết kế nghiên cứu định lượng.
- Thư viện công cộng: Hiện nay là một phương pháp được sử dụng ít để thực hiện nghiên cứu định lượng, tuy nhiên, nó vẫn là một nguồn thông tin đáng tin cậy. Thư viện công cộng có các bản sao của các nghiên cứu quan trọng đã được tiến hành trước đó. Chúng là một kho thông tin và tài liệu có giá trị mà từ đó thông tin có thể được trích xuất.
- Các cơ sở giáo dục: Các cơ sở giáo dục tiến hành nghiên cứu chuyên sâu về nhiều chủ đề và do đó, các báo cáo mà họ xuất bản là một nguồn xác thực quan trọng trong nghiên cứu định lượng.
- Nguồn thông tin thương mại: Báo, tạp chí, tạp chí, đài phát thanh và đài truyền hình địa phương là nguồn tuyệt vời để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng thứ cấp. Các nguồn thông tin thương mại này có thông tin chuyên sâu, trực tiếp về sự phát triển kinh tế, chương trình nghị sự chính trị, nghiên cứu thị trường, phân khúc nhân khẩu học và các chủ đề tương tự.
Phân tích số liệu căn bản
Khía cạnh thứ ba của thiết kế nghiên cứu định lượng chính là phân tích định lượng là số liệu . Sau khi thu thập dữ liệu thô, cần phải phân tích dữ liệu này để rút ra các suy luận thống kê từ nghiên cứu này. Điều quan trọng là phải liên hệ các kết quả với mục tiêu nghiên cứu và thiết lập mức độ phù hợp thống kê của các kết quả.
Điều quan trọng là phải xem xét các khía cạnh của nghiên cứu không được xem xét cho quá trình thu thập dữ liệu và báo cáo sự khác biệt giữa những gì đã được lên kế hoạch và những gì đã thực sự được thực hiện.
Sau đó, yêu cầu lựa chọn các phương pháp phân tích thống kê chính xác như SWOT, Conjoint, Cross-tabulation, v.v. để phân tích dữ liệu định lượng.
- Phân tích SWOT: Phân tích SWOT là từ viết tắt của phân tích Điểm mạnh, Điểm yếu, Cơ hội và Đe doạ. Các tổ chức sử dụng kỹ thuật phân tích thống kê này để đánh giá hoạt động của họ bên trong và bên ngoài nhằm phát triển các chiến lược cải tiến hiệu quả.
- Phân tích liên kết: Phân tích liên kết là một phương pháp phân tích thị trường để tìm hiểu cách các cá nhân đưa ra các quyết định mua hàng phức tạp. Đánh đổi liên quan đến các hoạt động hàng ngày của một cá nhân và những hoạt động này phản ánh khả năng quyết định của họ từ một danh sách phức tạp các lựa chọn sản phẩm / dịch vụ.
- Lập bảng chéo : Lập bảng chéo là một trong những phương pháp phân tích thị trường thống kê sơ bộ thiết lập các mối quan hệ, mô hình và xu hướng trong các tham số khác nhau của nghiên cứu.
- Phân tích TURF : Phân tích TURF , từ viết tắt của Phân tích tần suất và phạm vi tiếp cận hoàn toàn không trùng lặp, được thực hiện trong các tình huống mà phạm vi tiếp cận của nguồn giao tiếp thuận lợi được phân tích cùng với tần suất của giao tiếp này. Nó được sử dụng để tìm hiểu tiềm năng của thị trường mục tiêu.
Kết luận
Sau đó có thể sử dụng các phương pháp thống kê suy luận như khoảng tin cậy, biên độ sai số, hồi quy, ước lượng, dự báo, tương quan v.v. để đưa ra kết quả nghiên cứu khoa học.
Vấn đề về số liệu rất cần thiết trong nghiên cứu khoa học, nên bạn cần hỗ trợ thì hãy liên hệ ngay với chúng tôi để tiết kiệm chi phí và thời gian của các bạn.
Có thể bạn thích bài viết này:
Micom test trong phân tích đa nhóm Multigroup Analysis (MGA)
Micom test trong phân tích đa nhóm của SmartPLS (Partial Least Squares Structural Equation Modeling), [...]
Th9
2 Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học
Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học, Viết phần [...]
Th9
Số liệu biến rời rạc Có thể bạn chưa biết
Biến rời rạc là loại biến số trong thống kê chỉ có thể nhận một [...]
Th9
Báo giá Phiếu khảo sát doanh nghiệp: online + trực tiếp
Báo giá, phiếu khảo sát doanh nghiệp. Khảo sát doanh nghiệp, còn gọi là “business [...]
Th9
Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố
Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố, sau khi mô [...]
Th9
gấp: Làm đẹp số liệu thứ cấp – Xử lý dữ liệu sơ cấp lấy liền
Chúng tôi https://chaydinhluong.com giới thiệu đến quý khách hàng dịch vụ làm đẹp số liệu [...]
Th9
[Đào tạo] khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio
Khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio [...]
Th5
Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ Đức TpHCM
Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ [...]
Th4