Thế nào là nghiên cứu cắt ngang cho tiến sĩ

Thế nào là nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional studies) cho tiến sĩ; Chúng bài viết này chúng ta cùng tìm hiểu về nghiên cứu ngang và cũng như tìm ưu nhược điểm của nghiên cứu này.

Nghiên cứu cắt ngang

Cross-sectional studies

Thế nào là nghiên cứu cắt ngang ?

Một nghiên cứu cắt ngang liên quan đến việc xem xét dữ liệu từ một quần thể tại một thời điểm cụ thể. Những người tham gia vào loại nghiên cứu này được lựa chọn dựa trên các biến số cụ thể được quan tâm. Các nghiên cứu cắt ngang thường được sử dụng trong tâm lý học phát triển , nhưng phương pháp này cũng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác, bao gồm cả khoa học xã hội và giáo dục.

Các nghiên cứu cắt ngang có bản chất là quan sát và được gọi là nghiên cứu mô tả, không quan hệ nhân quả, nghĩa là bạn không thể sử dụng chúng để xác định nguyên nhân của điều gì đó, chẳng hạn như một căn bệnh. Các nhà nghiên cứu ghi lại thông tin có trong một quần thể, nhưng họ không thao túng các biến .

Loại nghiên cứu này có thể được sử dụng để mô tả các đặc điểm tồn tại trong một cộng đồng, nhưng không phải để xác định mối quan hệ nguyên nhân và kết quả giữa các biến số khác nhau. Phương pháp này thường được sử dụng để đưa ra các suy luận về các mối quan hệ có thể có hoặc để thu thập dữ liệu sơ bộ để hỗ trợ các nghiên cứu và thử nghiệm sâu hơn.

Xác định các đặc điểm của các nghiên cứu cắt ngang

Một số đặc điểm chính của nghiên cứu cắt ngang bao gồm:

  1. Nghiên cứu diễn ra tại một thời điểm duy nhất
  2. Nó không liên quan đến thao tác các biến
  3. Nó cho phép các nhà nghiên cứu xem xét nhiều đặc điểm cùng một lúc (tuổi, thu nhập, giới tính, v.v.)
  4. Nó thường được sử dụng để xem xét các đặc điểm phổ biến trong một quần thể nhất định
  5. Nó có thể cung cấp thông tin về những gì đang xảy ra trong dân số hiện tại

Hãy nghĩ về một nghiên cứu cắt ngang như một bức ảnh chụp nhanh về một nhóm người cụ thể tại một thời điểm nhất định. Không giống như các nghiên cứu theo chiều dọc, xem xét một nhóm người trong một khoảng thời gian dài, các nghiên cứu cắt ngang được sử dụng để mô tả những gì đang xảy ra ở thời điểm hiện tại.

Loại nghiên cứu này thường được sử dụng để xác định các đặc điểm phổ biến trong một quần thể tại một thời điểm nhất định. Ví dụ, một nghiên cứu cắt ngang có thể được sử dụng để xác định xem liệu việc tiếp xúc với các yếu tố nguy cơ cụ thể có thể tương quan với các kết quả cụ thể hay không.

Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu cắt ngang về thói quen hút thuốc trong quá khứ và chẩn đoán ung thư phổi hiện tại. Mặc dù loại nghiên cứu này không thể chứng minh nguyên nhân và kết quả, nhưng nó có thể cung cấp một cái nhìn nhanh về các mối tương quan có thể tồn tại tại một điểm cụ thể.

Thuận lợi

Các nghiên cứu cắt ngang phổ biến vì chúng có một số lợi ích khiến chúng trở nên hữu ích đối với các nhà nghiên cứu.

Không tốn kém và nhanh chóng

Các nghiên cứu cắt ngang thường cho phép các nhà nghiên cứu thu thập một lượng lớn thông tin khá nhanh chóng. Dữ liệu thường được thu thập không tốn kém bằng cách sử dụng các cuộc khảo sát tự báo cáo . Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể thu thập một lượng lớn thông tin từ một nhóm lớn những người tham gia.

Nhiều biến

Các nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu về một số biến số khác nhau để xem sự khác biệt về giới tính, tuổi tác, tình trạng giáo dục và thu nhập, chẳng hạn, có thể tương quan như thế nào với biến số quan trọng quan trọng.

Nhắc nhở Nghiên cứu thêm

Trong khi các nghiên cứu cắt ngang không thể được sử dụng để xác định mối quan hệ nhân quả, chúng có thể cung cấp một bàn đạp hữu ích để nghiên cứu sâu hơn. Khi xem xét một vấn đề sức khỏe cộng đồng, chẳng hạn như liệu một hành vi cụ thể có thể liên quan đến một căn bệnh cụ thể hay không, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng một nghiên cứu cắt ngang để tìm kiếm manh mối sẽ phục vụ như một công cụ hữu ích để hướng dẫn các nghiên cứu thử nghiệm tiếp theo.

Những thách thức

Không có phương pháp nghiên cứu nào là hoàn hảo. Các nghiên cứu cắt ngang cũng có những mặt hạn chế tiềm ẩn.

Không thể phân biệt Nguyên nhân và Kết quả

Các biến số khác có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa nguyên nhân được suy ra và kết quả, và loại nghiên cứu này không cho phép đưa ra kết luận về quan hệ nhân quả.

Sự khác biệt của nhóm thuần tập

Các nhóm có thể bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt thuần tập phát sinh từ những trải nghiệm cụ thể của một nhóm người duy nhất. Các cá nhân sinh ra trong cùng một thời kỳ có thể chia sẻ kinh nghiệm lịch sử quan trọng, nhưng những người trong nhóm đó sinh ra ở một khu vực địa lý nhất định có thể chia sẻ kinh nghiệm chỉ giới hạn ở vị trí thực tế của họ.

Báo cáo thành kiến

Các cuộc khảo sát hoặc bảng câu hỏi về một số khía cạnh của cuộc sống người dân có thể không phải lúc nào cũng dẫn đến báo cáo chính xác và thường không có cơ chế xác minh thông tin này.

Nghiên cứu cắt ngang so với nghiên cứu dọc

Loại nghiên cứu này khác với các nghiên cứu dọc ở chỗ các nghiên cứu cắt ngang được thiết kế để xem xét một biến số tại một thời điểm cụ thể. Các nghiên cứu theo chiều dọc liên quan đến việc thực hiện nhiều biện pháp trong một thời gian dài.

Như bạn có thể tưởng tượng, các nghiên cứu theo chiều dọc có xu hướng yêu cầu nhiều nguồn lực hơn và thường đắt hơn nguồn lực cắt ngang. Họ cũng có nhiều khả năng bị ảnh hưởng bởi những gì được gọi là suy giảm có chọn lọc , có nghĩa là một số cá nhân đơn giản là có nhiều khả năng bỏ học hơn những người khác. Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu lực của nghiên cứu.

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), [...]

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 [...]

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 [...]

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 [...]

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 [...]

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 [...]

[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 [...]

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 [...]

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *