Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 4: Thu thập thông tin - Hoàng Thanh Liêm

BÀI 4. THU THẬP THÔNG TIN PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP 2 Tài liệu tham khảo và học tập 1 Trần Tiến Khai (2012) phương pháp nghiên cứu K inh tế, kiến thức cơ bản, NXB Lao động . Giáo trình: Vũ Cao Đàm (2018) phương pháp luận nghiên cứu khoa học (tài liệu học tập chính) Bài giảng Trần Tiến Khai (2013), Khoa KTPT- ĐH Mở TP.HCM. 2 3 N ỘI DUNG 1. Các khái niệm c ơ bản 2. Thiết kế điều t r a ch ọ n mẫu 3. Phư ơ ng pháp xác định cỡ m ẫu 4. Thu thập dữ l i ệu sơ cấp 1. K HÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU  Chọn mẫu là việc chọn một số đơn vị trong tổng thể (population), nhằm rút ra các kết luận về tổng thể đó.  Một đơn vị của mẫu là một cá thể hoặc một thành mà chúng ta đo lường. Đây chính là đơn vị nghiên viên cứu .  Một tổng thể là tập hợp của tất cả các đơn vị.  Điều t r a t ổ ng thể (cen s us) là v i ệc đo lườ n g t ấ t cả các đơn vị có t r ong tổng thể.  Danh sách tất cả các đơn vị có trong tổng thể để giúp chúng ta rút mẫu là Khung mẫu ( sample frame) . K HÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU  Chọn mẫu làm giảm chi phí nghiên cứu;  Chọn mẫu đúng cách làm tăng độ chính xác của nghiên cứu;  Tăng tốc độ thu thập thông tin dữ liệu;  Có những tổng thể mà ta không thể nghiên cứu tổng thể. M ẪU LÀ TỐT ? NHƯ THẾ NÀO  Tính đúng đắn: mẫu phải đại diện cho tính chất của tổng thể tổng thể hoặc phần lớn các đơn vị có trong tổng thể;  Tí n h chí n h xác: k h ô n g thể có mẫu đại diện cho t ổ ng thể ở tất cả mọi k h ía cạnh. Do đ ó , lu ô n có sai số sinh ra từ việc chọn mẫu (sampling error).  Đo lườ n g tí n h chí n h xác bằ n g chỉ tiêu th ố ng kê sai s ố chuẩn (sta n dard er r or of estimate). C ÁC CÂN NHẮC KHI LỰA MẪU CHỌN THIẾT KẾ CHỌN  Bản chất của T ổ ng thể:  Tổng thể x ác định  Tổng thể xác định nhưng không có khung mẫu  Tổng thể không xác định được  Tổng thể mục tiêu: gắn tổng thể với mục tiêu nghiên cứu  Tổ n g thể nghiên c ứ u: chứa các đơn vị nghiên cứu nào? C ÁC CÂN NHẮC KHI LỰA MẪU CHỌN THIẾT KẾ CHỌN  Bản chất của Tổng thể: Phải hiểu rõ về các đặc điểm của tổng thể cần nghiên cứu Phải biết tổng thể bao gồm các đơn vị như thế nào (cá nhân, hộ gia đình, loại khác). Phải nắm rõ định hướng nghiên cứu như thế nào, dự định tiến hành và các điều kiện liên quan. Có thể có được Khung mẫu hay không?     C ÁC CÂN NHẮC KHI LỰA TRA CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU  Các  chỉ tiêu cần nghiên cứu: Các chỉ tiêu mô tả các đặc điểm chung của tổng thể; Các chỉ tiêu thể hiện các đặc điểm riêng mà ta quan tâm; Nên lường trước các dạng d ữ liệu của c hỉ tiêu (danh n g hĩa, thứ bậ c , khoảng cá c h, tỷ số). Nếu tổng thể bao gồm các nhóm phụ riêng biệt, nên định hướng xác định các dữ liệu danh nghĩa để chia nhóm theo tỷ lệ.    C ÁC CÂN NHẮC KHI LỰA TRA CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU  Thiết kế điều t r a xác suất h a y phi xác suất? C ÁC CÂN NHẮC KHI LỰA TRA CHỌN THIẾT KẾ ĐIỀU XÁC SUẤT PHI XÁC SUẤT Tổng thể xác định Tổng thể không xác định Biết quy mô của tổng thể (N) Không biết quy mô của tổng thể (N) Xác lập được khung mẫu Không có khung mẫu Tính được xác suất chọn mẫu (n/N) Không tính được xác suất chọn mẫu (n/N) Chọn mẫu nhằm rút ra kết quả để phỏng đoán cho tổng thể Không cần suy đoán cho tổng thể; Nghiên cứu có mục đích Chỉ lựa chọn đơn vị nghiên cứu từ khung mẫu Có thể lựa chọn một cách tùy ý Không thể tùy tiện thay thế đơn vị nghiên cứu Có thể thay đổi nếu thấy phù hợp với mục đích nghiên cứu Tiến trình chọn mẫu phải được tuân thủ nghiêm túc Có sự linh động trong chọn mẫu C ÁC BƯỚC CHỌN THIẾT KẾ CHỌN MẪU Thang bậc câu hỏi quản lý – câu hỏi nghiên cứu Không chấp nhận Chấp nhận Rút ra mẫu Chọn khung mẫu Đánh giá khung mẫu Chỉnh sửa hoặc xây dựng lại khung mẫu Xác đ ịnh c ác k h un g m ẫu h iện c ó Chọn kỹ thuật lấy mẫu Xác định tổng thể liên quan Chọn kiểu chọn mẫu Ph i x ác su ấ t Xác su ấ t C ÁC THIẾT KẾ CHỌN MẪU ĐIỀU TRA Chọn mẫu nhiều giai đoạn (multistage sampling) Chọn mẫu phân nhóm (cluster sampling) (snowball sampling) Chọn mẫu phân tầng không theo tỷ lệ (dispropotionate stratified sampling) không theo tỷ lệ ota sampling) lệ ng) a sampling) ạch theo tỷ lệ a sampling) Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling) Chọn mẫu phân tầng theo tỷ (propotionate stratified sampli judment Chọn mẫu hệ thống (systematic sampling) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) onvienience Chọn mẫu xác suất (probability sampling) Chọn mẫu phi xác suất (non- probability sampling) Chọn mẫu thuận tiện (c sampling) Chọn mẫu phán đoán ( sampling) Chọn mẫu hạn ngạch (quot Chọn mẫu hạn ng (propotionate quot Chọn mẫu hạn ngạch (dispropotionate qu Chọn mẫu quả cầu tuyết Các kiểu chọn mẫu (Types of sampling design) C HỌN XÁC SUẤT : MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN Các nguyên tắc xác định:  Xác định x á c s uất chọn đơn  vị:  Xác s uất chọn lựa = cỡ mẫu (n)/t ổ ng thể (N) (%)  Lập da n h s á ch (K h u n g mẫ u ).  C h ọn n g ẫu nh i ên theo danh s ách  D ù ng bả n g n g ẫu n h iên h o ặc d ù ng lệnh Randbetween trong Excel  Áp dụ n g: khi tổ n g thể t ư ơng đối đồ n g n h ất; n g ười n g hiên cứu q uan tâm đến đặc trưng chu n g của t ổ n g thể C HỌN XÁC SUẤT : MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN Khung mẫu Mẫu n N C HỌN XÁC SUẤT : MẪU HỆ THỐNG Các nguyên tắc xác định:  Xác định bước nhảy k  B ư ớc nhảy = t ổ ng thể ( N ) /cỡ mẫu (n) Lập danh sách (Khung mẫu) chính xác, hoặc có số thứ tự. Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu Chọn các đơn vị kế tiếp bằng bước nhảy k dụng: khi tổng thể tương đối đồng      Áp nhất; người nghiên cứu quan tâm đến đặc trưng chung của tổng thể C HỌN XÁC SUẤT : MẪU HỆ THỐNG Các lưu ý để tránh lệch mẫu (bias) :   T rộn n g ẫu n h iên da n h sách t r o n g Khung mẫu  Chọn ngẫu nhiên đơn vị khởi đầu vài lần. N ế u thực hiện t ố t, p h ươ n g p h áp này c ho hiệu q u ả c ao h ơ n p h ươ n g p h áp n g ẫu n h iên đơn giả n .  C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHÂN TẦNG Hầu hết các tổng thể đều chứa đựng các nhóm phụ (tầng – strata). Áp dụng chọn mẫu phân tầng nhằm:   Tăng hiệu quả thống kê khi chọn mẫu Có dữ liệu để phân tích từng nhóm phụ Cho phép s ử dụng các phân tích khá biệt nhau cho từng nhóm phụ khác nhau. phân tầng lý tưởng: Nội bộ nhóm đồng nhất Dị biệt giữa các nhóm    Nếu    C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHÂN TẦNG Theo tỷ lệ (proportionate) hay không theo tỷ lệ (disproportionate)?  T h eo tỷ l ệ : số mẫu của m ỗ i n h óm p h ụ sẽ đư ợ c q u yết đị n h theo tỷ lệ c ủa t ổ ng  thể của mỗi nhóm phụ thể. so với tổng tổng  Cách  này lý tưởng vì: Có độ chính xác cao; Dễ chọn mẫu; về thống kê   Có được trọng số. C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHÂN TẦNG Quá  trình chọn mẫu phân tầng:  Chọn các biến (danh nghĩa) để chia nhóm, phân tầng. Quyết định tỷ lệ của từng nhóm so với tổng thể chung. Chọn cách lấy mẫu tỷ lệ hay không t ỷ lệ. Xác định các Khung mẫu riêng biệt cho từng nhóm phụ. Trộn ngẫu nhiên danh sách trong Khung mẫu. Chọn đơn vị ngẫu nhiên hay hệ thống trong từng nhóm phụ (tầng).      C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHÂN TẦNG Chú ý: cỡ mẫu tùy thuộc vào đề: hai vấn   T ổ ng mẫu  Tổ n g mẫu nhóm phụ cần là bao nhiêu? sẽ được phân bố cho từng như thế nào? C HỌN SUẤT : NHÓM MẪU XÁC PHÂN Chọn mẫu phân nhóm: chia tổng thể ra các thể  nhóm mang chung tính đa dạng như tổng Nhiều nghiên cứu liên quan tới tổng thể địa  được xác định theo khu giới hành chính. vực địa lý hoặc Cách chia nhóm này phù hợp với các gia, nhỏ  nghiên cứu có tổng thể ở các cấp quốc tỉnh, hơn. thành phố, hoặc như lãnh thổ C HỌN SUẤT : NHÓM MẪU XÁC PHÂN Ch ọ n m ẫ u phân t ầ ng Ch ọ n m ẫ u theo nhóm 1. Chia t ổ ng th ể thành m ộ t ít nhóm ph ụ - M ỗ i nhóm ph ụ có nhi ề u đ ơ n v ị . - Chia nhóm ph ụ theo các bi ế n quan tr ọ ng. 1. C h ia t ổ ng t h ể t h ành nhi ề u n hóm ph ụ - M ỗ i nhóm ph ụ ch ứ a ít đ ơ n v ị . - Chia nhóm ph ụ theo thu ậ n ti ệ n ho ặ c đ ị a lý, khu v ự c. 2. B ả o đ ả m tính đ ồ ng nh ấ t homogeneity trong n ộ i b ộ t ừ ng nhóm. 2. B ả o đ ả m tính d ị bi ệ t heterogeneity trong t ừ ng nhóm. 3. B ả o đ ả m tính d ị bi ệ t heterogeneity gi ữ a các nhóm. 3. B ả o đ ả m tính đ ồ ng nh ấ t homogeneity gi ữ a các nhóm. 4. Ch ọ n ng ẫ u nhiên các đ ơ n v ị trong t ừ ng nhóm ph ụ . 4. Ch ọ n ng ẫ u nhiên vài nhóm ph ụ đ ể nghiên c ứ u. C HỌN MẪU PHI XÁC SUẤT Khi chọn mẫu phi xác suất, không biết được xác suất để chọn một đơn vị nghiên cứu. Là chọn mẫu có mục đích (pu r posi v e s amp l in g ). M ẫ u được chọn có xu hướ n g bị thiên lệch (b i a s ). • • • Thường dùng bởi vì: hợp với việc chọn mẫu theo một mục đích đ ó . • Phù nào • Không cần xác định các chỉ số liên quan đến tổng thể, do đó không cần q u an t â m nh i ều đến tính đ ại d i ện. Giảm thời gian và chi phí nghiên cứu. Thuận tiện trên thực tế, nhất là khi ta không biết chính xác tổng thể và các đặc điểm của nó. • • • C HỌN SUẤT : ĐOÁN MẪU PHI XÁC KINH NGHIỆM / PHÁN Chọn m ẫ u phán đoán (chọn m ẫ u ngh i ệ m ): theo kinh  Là một dạng chọn mẫu có mục đích (purposive sampling). Người nghiên cứu chọn mẫu theo kinh nghiệm của m ì nh, hoặc theo ki n h n g h iệm của n g ười khác, để có mẫu thích hợp nhất giúp chỉ ra được thông tin cần thu thập. Thường dùng khi: • • • n g ười n g hiên cứu muốn lựa chọn mẫu theo m ộ t tiêu chuẩn nào đ ó . Nghiên cứu khám phá. Nghiên cứu 1 mẫu lệch theo 1 hướng nào đó. • • • C HỌN MẪU PHI XÁC SUẤT  Chọn mẫu theo sự thuận tiện • Việc chọn mẫu tùy thuộc vào cơ hội tiếp xúc đối tượng nghiên cứu của nhà nghiên cứu. Không có tiêu chuẩn cụ thể cho việc chọn mẫu thuận tiện. • Ngu y ên tắc: chọn bất kỳ đối tượ n g nào có thể đư ợ c. • Thích hợp cho các nghiên cứu khám phá. C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHI HẠN NGẠCH Chọn mẫu theo hạn ngạch Là dạng chọn mẫu có mục đích (theo tỷ lệ, không theo tỷ lệ) Chọn mẫu dựa trên các nhóm phụ của tổng thể theo các tiêu chí cho trước. Tăng tính đại diện, vì có thể mô tả được các nhóm phụ. Mỗi nhóm phụ phải thỏa mãn hai điều kiện:  có một p h ân p h ối t r ong tổng thể mà ta có thể phỏng đoán được;  Thích đ á ng với chủ đề ng h iên cứu.  • • •  C HỌN XÁC SUẤT : MẪU PHI GIỐNG NHAU ; MỞ RỘNG , QUẢ CẦU TUYẾT Chọn mẫu quả cầu tuyết (matched/snowball sampling) Trong những nghiên cứu đánh giá tác động thường sử dụng kỹ thuật chọn mẫu giống nhau để làm cơ sở cho các phân tích. N g uyên tắc: chọn 1 đ ố i t ượng n g hiên cứu. Yêu cầu đ ố i t ư ợng này chỉ r a các đ ố i t ượng t ư ơng tự khác để n g hiên cứu. Số mẫu phát triển dần, đến khi đủ thông tin cho nghiên cứu thì dừng lại. A     B C D E F X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU Chúng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)? Có hai câu chuyện không chính xác: - Mẫu phải lớn, nếu không sẽ không có tính đại diện; Mẫu phải tương ứng với một tỷ lệ nào đó so - - với tổng Nếu lấy mẫu (subg r ou p s), được. Nếu lấy mẫu thể. phi xác suất: xác định các nh ó m phụ ngu y ên tắc lựa c h ọn, kinh phí có - xác suất: cỡ mẫu tùy thuộc vào độ - biến thiên của tổng thể và độ chính xác ta muốn có của kết quả. Xác định cỡ mẫu C húng ta cần bao nhiêu đơn vị nghiên cứu (cỡ mẫu)? - Các - nguyên tắc xác định cỡ mẫu : T ổng thể càng biến thiên nhiều thì số mẫu phải càng lớn để đạt tính chính xác; Độ chính xác càng tăng thì số mẫu phải càng lớn. Phạm vi sai số càng nhỏ thì s ố mẫu phải càng l ớ n . Khi tổng thể có nhiều nhóm phụ, thì số mẫu phải lớn để mẫu của từng nhóm phụ phải đạt yêu cầu tối thiểu. - - - X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Phỏng đoán khoảng tin cậy Ta dùng khoảng tin cậy để phỏng đoán giá trị trung bình của tổng thể µ rơi vào khoảng mà • Dùng chỉ số thống kê sai số chuẩn standard error of the mean (σ x hay là se ). Với : • σ x = sai số chuẩn. σ = độ lệch chuẩn của tổng thể n = cỡ mẫu – – – X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể: Trung bình của tổng thể, µ, có thể được theo công thức sau: ước lượng • µ = x tb ± Z*se Theo ví dụ trên: • µ = x tb ± se = 3.0 ± Z*0.36 Z Z Z = = = 1 cho mức tin 1.96 cho mức 3 cho mức tin cậy = 68% tin cậy = 95% cậy = 99% • • • X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Phỏng định Giá trị trung bình của tổng thể:  Theo ví dụ trên: µ = x tb ± se = 3.0 ± Z*0.36  Khoảng tin c ậy cho giá t rị trung bình c ủa µ, là: tổng thể,  Ở  Ở  Ở mức mức mức tin tin tin cậy cậy cậy 68%: 95%: 99%: 2.64 2.29 1.92 – 3.36 (µ = 3.0 ± 0.36) - 3.71 (µ = 3.0 ± 0.71) - 4.08 (µ = 3.0 ± 1.08) X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Tính cỡ mẫu liên quan đến các giá trị bình Cần các thông tin sau: Trung  Độ c hính x ác mong muốn và làm sao lượng h ó a nó:  Mức tin cậy ( c o nfid e nce le v el) mà ta m uốn có.  Độ lớn của k ho ả ng tin cậy  Độ b iến thiên kỳ vọng t r ong tổ n g thể (expe c ted dispersion in the population) . X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG  T a có thể áp dụ n g c ông th ứ c s a u dự a t r ên độ lệch chuẩn và sai số chuẩn của s tổng thể để tính cỡ mẫu:  x  n s n   x s 2 n   x 2 X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu thu nhập của SV Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó:  Mức tin cậy ( c o nfid e nce le v el): 95% (Z = 1.96)   Độ lớn của kh o ảng tin cậy ± 0.25 se*Z Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể dispersion in the population): độ lệch 0.7 (tr.đồng) (tr.đồng) = (expected chuẩn =  Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/1.96 = 0.127 cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.127 2 = 30.38 = 30   X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu nhập của SV thu Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó: – Mức tin cậy ( confi d ence le v el): 99% (Z = 3.0) – Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0.25 (t r . đ ồng) = se*Z Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population): độ lệch chuẩn = 0.7 (tr.đồng) Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.25/3.0 = 0.083 cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.083 2 = 71,02 = 71 • • • • X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Ví dụ: tính cỡ mẫu cho nghiên cứu nhập của SV thu Độ chính xác mong muốn và làm sao lượng hóa nó: – Mức tin cậy ( confi d ence le v el): 9 5% (Z = 1.96) – Độ lớn của khoảng tin cậy ± 0 . 1 (t r . đ ồng) = s e*Z Độ biến thiên kỳ vọng trong tổng thể (expected dispersion in the population): độ lệch chuẩn = 0.7 (tr.đồng) Phỏng định sai số chuẩn: se = 0.1/1.96 = 0.051 cỡ mẫu n = 0.7 2 /0.051 2 = 188,38 = 188 • • • • X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO BÌNH GIÁ TRỊ TRUNG Ph ương sai của tổng thể Phương sai (s 2 ) c àng lớn phải cà n g l ớn. và kích cỡ mẫu thì kích cỡ mẫu cũng • Tuy nhiên, phương sai tổng thể không phải lúc nào cũng có sẵn  có các giải pháp sau: Sử dụng kết quả tính toán phương sai từ các nghiên cứu trước. Tính phương sai dựa vào kết quả khảo sát thử nghiệm (pilot survey). – – X ÁC ĐỊNH CỠ MẪU THEO GIÁ TRỊ TỶ LỆ định tỷ lệ của tổng thể mà chúng có là p . Ta phải xác • một thuộc tính cho trước, tỷ lệ này gọi q là tỷ lệ của tổng thể không có thuộc tính đó, – p ) • tức là q Độ lệch = (1 chuẩn trong trường hợp này được xác • định bằng tích số pq S ai số ch u ẩn của trung bình được th a y thế bằng sai số ch u ẩn c ủa tỷ lệ, σ p • X ÁC ĐỊNH CỠ GIÁ MẪU TRỊ THEO TỶ LỆ từ một khảo sát sơ khởi, ta biết p =  Giả sử rằng 30%.  T a quy ế t định ước l ư ợng tỷ lệ thực đúng của tổ n g thể trong phạm vi sai số 10% ( p = 0.30 ± 0.10).  Giả sử là ta muốn đạt mức tin c ậ y 95%. X ÁC ĐỊNH CỠ GIÁ MẪU THEO TRỊ TỶ LỆ Cách tính được thực hiện như sau: Sai số mong muốn mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu) = ± 0,10 Mức tin cậy 95% để ước lượng khoảng tin cậy mà ta kỳ vọng tỷ lệ tổng thể đạt được (quyết định mục tiêu)  Z = 1,96 Sai số ± 0,10 = 1,96 σ p σ p = 0.051 = sai số chuẩn của tỷ lệ (= 0,10/1,96) pq =Chỉ thị độ biến thiên của mẫu, được dùng như là một ước lượng của độ biến thiên của tổng thể n= Cỡ mẫu • • • • • • • X ÁC ĐỊNH CỠ GIÁ MẪU TRỊ THEO TỶ LỆ Áp dụng có: công thức này với các giá trị trên, ta •  p  pq n pq n  2  p 0.3 x 0.7 n  = 81 • (0.051) 2 4. THU THẬP DỮ LIỆU Nguồn dữ liệu  Sơ cấp ( p rimary data)  T h ứ cấp (seco n dary d ata)  T am cấp ( t ertiary sou r ce s ) N GUỒN DỮ LIỆU Các cấp độ của thông tin dữ liệu  Dữ liệu sơ cấp (primary data): Các kết quả nguyên thủy của các nghiên cứu hoặc các dữ liệu thô chưa được giải thích hoặc phát biểu đại diện cho một quan điểm hoặc vị trí chính thức nào đó. H ầ u hết có căn cứ đích xác vì chưa được lọc h o ặ c diễn giải bởi một người thứ hai. Nguồn dữ liệu sơ cấp: thường là các số liệu ghi nhận trong nghiên cứu, các số liệu cá nhân, các bảng số liệu thô được mua, các bảng, biểu đồ số liệu thống kê.    N GUỒN DỮ LIỆU  Dữ liệu sơ cấp  Do n g ười n g hiên cứu trực tiếp thu thập  Phù hợp với mục tiêu n g hiên cứu  Có tính độc n hất N GUỒN DỮ LIỆU Các cấp độ của thông tin dữ liệu  D ữ liệu thứ cấp ( s e c o ndary d ata ) :  Các t hô n g ti n d i ễn dị c h, gi ả i t h í c h c ủa các dữ liệu sơ cấp.  H ầ u hết cá c d ữ li ệu t ham kh ả o đều th u ộc n h óm nà y .  Dữ liệu tam cấp ( t e rtiary sources ) :  C ó thể là các thông tin diễn dịch, giải thích của các dữ liệu thứ cấp;  Thông thường là các chỉ mục (indexes), danh mục tài liệu tham khảo (bibliographies), và các nguồn trợ giúp tìm kiếm thông tin khác, ví dụ các trang Web tìm kiếm thông tin Internet (Internet search engine). N GUỒN DỮ LIỆU  Dữ liệu thứ cấp  Nguồn:  các b á o cáo của c hính phủ, bộ ngàn h , số liệu của các cơ quan thống kê  dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường.  các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học; N GUỒN DỮ LIỆU  Dữ liệu thứ cấp  Nguồn:  các báo cáo nghiên cứu viện, trường đại học; của cơ quan,  các bài viết đă n g trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan; N GUỒN DỮ LIỆU  Dữ liệu thứ cấp  Nguồn:  tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu;  các bài báo c áo h a y luận văn c ủa các sinh viên khác ( kh ó a trước) t r ong trườ n g h o ặc ở các trườ n g k h ác. N GUỒN DỮ LIỆU  Dữ liệu thứ cấp  Ưu điểm: tiết kiệm  Nhược điểm khi sử  Mục tiêu  Độ tin c ậy tiền, thời gian dụng N GUỒN DỮ LIỆU  Thu thập dữ liệu 1. Quan sát 2. Phỏng vấn sơ cấp 3. Điều t r a sử dụng bảng câu hỏi (phiếu điều tra, questionnnaires) D Ữ TÍNH – LIỆU ĐỊNH ĐỊNH LƯỢNG Tính chất Định lượng Định tính Mục đích Mô tả sự kiện bằng những con số Xác định ý nghĩ, quan điểm, cảm xúc, xu hướng bằng lời Trình bày Quan điểm, ngôn ngữ của nhà nghiên cứu Quan điểm, ngôn ngữ của người được nghiên cứu Chọn mẫu Ngẫu nhiên hoặc ngẫu nhiên có phân tầng Có mục đích Câu hỏi Đóng, trắc nghiệm, câu trả lời định sẵn. Mở, câu trả lời tự do không định sẵn Phỏng vấn Cấu trúc. Bảng hỏi được sọan sẵn theo một cấu trúc cố định, không thay đổi Bán cấu trúc. Bảng hỏi chỉ mang tính chất gợi ý. Các câu hỏi được phát triển từ trả lời của người được phỏng vấn T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP 1. Quan sát Quan sát có tham dự (nhập vai) Quan sát không có tham dự (không ◦ ◦ nhập vai)  Những trở ngại : Đối tượng thay đổi hành vi Thiên lệch chủ quan Diễn giải khác nhau Quan sát phiến diện hoặc ghi chép thiếu. ◦ ◦ ◦ ◦ T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP 2. Phỏng vấn  Các dạng p h ỏng vấn:  ( 1)  không cấu trúc Phỏng vấn sâu Phỏng vấn nhóm Phỏng vấn chuyên gia cấu trúc Sử dụng bảng hỏi/phiếu điều tra định sẵn bán cấu trúc    ( 2)  ( 3)   Kết hợp k h ô n g cấu t rúc và cấu trúc T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP Sử dụng bảng hỏi / phiếu điều tra  Câu hỏi đóng Câu hỏi mở   Các chú ý khi đặt câu hỏi  Ngắn gọn Rõ ý, thống nhất cách người trả lời Một ý duy nhất   hiểu giữa người hỏi và   Phù hợp về trình độ, kiến thức và khả năng trả lời Không gợi ý, định hướng cách trả lời Không dựa trên các giả định   T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP  Ưu nhược đ i ểm c ủa c âu hỏi đóng  Thiếu thông tin s âu và ít có s ự khác b iệt.  Thiên lệch do các câu trả lời đ ịnh s ẵ n (thiên lệch từ ý tưởng của người đặt câu hỏi).  Do câu trả lời đ ịnh s ẵ n nên có thể không p h ản ánh đúng ý kiến của người được hỏi, trả lời thiếu động não.  Ưu điểm lớn nhất là thông tin d ữ l iệu t hu thập được dễ dàng phân tích và xử lý T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP  Các bước thiết lập b ảng hỏi 1 Xác định thật rõ mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và các giả thiết 2 . Liệt kê tất cả c ác câu hỏi có thể có cho từng mục biến 3 . Liệu tiêu / câu hỏi nghiên cứu (so sánh với các số, thông tin dự kiến cần phải thu thập) kê các thông tin, đo lường cần phải có cho từng mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu 4 . Thiết lập c â u hỏi cụ thể để có thể lấy được thông tin, đo lường T HU THẬP DỮ LIỆU SƠ CẤP  Đánh giá b ảng hỏi / phi ế u điều t r a  Có phù hợp với mục tiêu nghiên nghiên cứu hay không?  Có dễ hiểu h a y kh ô ng?  Có khả năng thu thập th ô ng tin, không? cứu, câu hỏi dữ liệu hay  Có phù hợp cho việc nhập thông tin, dữ liệu vào máy tính để xử lý hay không?  Phỏng vấn thử và đ iều chỉnh  Phỏng vấn thực T Ổ CHỨC ĐIỀU TRA KHẢO SÁT Tập huấn về nội dung điều tra viên Lập kế hoạch điều tra  Thời gian  Nhân lực  Kinh phí  Phương t iện  Liên hệ địa bàn  Ngư ờ i dẫn đường  ... và cách phỏng vấn cho  