Phương pháp nghiên cứu định tính và ứng dụng phần mềm nvivo 7 trong phân tích dữ liệu định tính

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH VÀ ỨNG DỤNG PHẦN MỀM NVIVO 7 TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNHTrung tâm Nghiên cứu Chính sách và Phát triển (DEPOCEN)NỘI DUNG CHÍNH: Giới thiệu chung về phương pháp nghiên cứu định tính Giới thiệu chung về quy trình phân tích dữ liệu định tínhỨng dụng phần mềm NVIVO 7 trong phân tích dữ liệu định tínhI. Giới thiệu chung về phương pháp nghiên cứu định tínhQuá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tínhQuy trình nghiên cứu định tính Các dạng tài liệu trong nghiên cứu định tính Các phương pháp chọn mẫuCác phương pháp thu thập thông tin 1. Quá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tínhBắt đầu được sử dụng nhiều tại Châu Âu với hai lý do chính: Những người Châu Âu muốn tìm hiểu về các nền văn hóa ngoại lai,Các nhà triết học học theo chủ nghĩa triết học hiện đại của Kant muốn trở lại với ý tưởng phân biệt 2 loại tri thức: (i) tri thức thực tế và (ii) tri thức lý thuyết của Aristote Ban đầu, phương pháp nghiên cứu này chỉ là một công cụ trong việc khai thác thông tin của mô hình chủ nghĩa thực chứng 1. Quá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tínhGiai đoạn đầu: Giai đoạn phát triển đầu tiên – giai đoạn được R. Rosaldo gọi là thời kỳ của những nhà dân tộc học đơn độc (Lone Ethnographer), các nhà nghiên cứu đi tới các miền đất xa xôi và mang về những câu chuyện kể về cuộc sống của những người nước ngoài. Giai đoạn tiếp theo:cố gắng đưa phương pháp định tính trở thành một phương nghiên cứu nghiêm túc nhất có thể trong đó bao gồm cả việc sử dụng những thống kê đơn giản. 1. Quá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tínhGiai đoạn tiếp theo Những năm giữa thập niên 70 của thế kỷ XX:Chủ nghĩa thực chứng dần yếu thếCác xu hướng mới tăng lên nhanh chóng (VD: xu hướng nghiên cứu hiện tượng học, xu hướng chú giải văn bản cổ, xu hướng nghiên cứu ký hiệu học, xu hướng nghiên cứu hậu cấu trúc luận) Khả năng làm việc với những dữ liệu thuộc chính thể luận và phong phú ngày càng săc nétThời kỳ của những ranh giới mờ nhạt (Denzin và Lincoln) – Từ 1970 – 1986 Khoa học xã hội trở nên gần gũi hơn với khoa học nhân văn Ranh giới giữa khoa học xã hội và khoa học nhân văn dần trở nên mờ nhạt. 1. Quá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tính Những năm giữa thập niên 80: - Thời kỳ của “khủng hoảng và mô tả”. (Denzil và Lincol )Là giai đoạn hậu hiện đại tại các nước phương Tây: tái cấu trúc và đặt ra câu hỏi với tất cả những giả thuyết nghiên cứu trước đâyCác nhà nghiên cứu định tính đã chứng tỏ khả năng có thể nắm bắt những thực tế cuộc sống và đưa những trải nghiệm trên vào nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu định lượng và cách thức khai thác thông tin của thực chứng luận: bỏ qua những thay đổi lớn lao của thời kỳ hậu hiện đại Các phương pháp nghiên cứu định tính: phản ánh được toàn bộ những mâu thuẫn cực kỳ điển hình của giai đoạn lịch sử này1. Quá trình ra đời và phát triển của phương pháp nghiên cứu định tínhNgày nay: Phương pháp định tính đang phát triển ngày càng mạnh với: Khả năng giải thích, thấu hiểu, Cấu trúc chặt chẽ Sử dụng các công cụ thu thập thông tin độc lập với phương pháp định lượng.Nghiên cứu định tính là gì?Nghiên cứu định tính là 1 loại hình nghiên cứu khoa học nhằm:Tìm hiểu đáp án cho các câu hỏi nghiên cứuSử dụng cách thức giới hạn quy trình nghiên cứu một cách có hệ thốngThu thập những bằng chứng Cung cấp những phát hiện chưa rõ ràng trong những giai đoạn trướcCung cấp những phát hiện mở rộng hơn giới hạn chủ đề nghiên cứuNghiên cứu định tính là gì?Tìm kiếm những cách hiểu nhất định về vấn đề/chủ đề nghiên cứu thông qua viễn cảnh là nhóm tham gia nghiên cứuHiệu quả đặc biệt trong việc nghiên cứu những thông tin mang tính văn hóa: giá trị, ý kiến, hành vi, và những bối cảnh xã hội hoặc những nhóm đặc thù.2. Quy trình nghiên cứu định tính Quy trình nghiên cứu Định tínhTìm hiểu mục đíchNghiên cứuThiết kếPhỏng vấnThu thập thông tinDỡ băng/ Chuyển đổi dữ liệuPhân tích dữ liệuKiểm chứngPhân tích3. Các dạng tài liệu thường gặp trong nghiên cứu định tínhField noteAudio/VideoRecordingTranscriptsField noteMẫu Field noteAudio/VideoRecordTranscriptsTranscripts4. Các phương pháp chọn mẫuChọn mẫu có chủ đíchChọn mẫu chỉ tiêuChọn mẫu quả bóng tuyết Chọn mẫu có chủ đíchLà phương pháp phổ biến nhấtChọn tập hợp những người tham gia dựa theo những tiêu chí có tính đại diện liên quan tới 1 câu hỏi nghiên cứuVí dụ: những phụ nữ HIV dương tính tại khu vực thành thịCỡ mẫu có thể ấn định hoặc không ấn đinh trước khi thu thập thông tin vì cỡ mẫu phụ thuộc vào: Nguồn cung cấp thông tin Hạn định về thời gian Mục tiêu nghiên cứu.Chọn mẫu có chủ đíchCỡ mẫu trong chọn mẫu có chủ đích thường được xác định/hạn chế dựa vào điểm bão hòa – thời điểm trong quá trình thu thập thông tin khi dữ liệu mới không cung cấp thêm thông tin có giá trị cho vấn đề nghiên cứu Khi sử dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích nên phân tích và xem lại dữ liệu trong mối liên kết với việc thu thập thông tin. Chọn mẫu chỉ tiêuChọn mẫu chỉ tiêu đôi khi bị cho rằng là 1 dạng của chọn mẫu có chủ đích. Người nghiên cứu sẽ quyết định số lượng đối tượng tham gia với những đặc điểm cần có. Những đặc điểm cần có, ví dụ:Lứa tuổi, địa điểm thường trú, Giới tính, Tầng lớp xã hội, Trình độ học vấn, Tình trạng hôn nhân, Thói quen sử dụng các biện pháp tránh thai, Tình trạng nhiễm HIV Chọn mẫu chỉ tiêuCác tiêu chí trong chọn mẫu chỉ tiêu cho phép: Tập trung vào những đối tượng có nhiều kinh nghiệm nhất liên quan tới chủ đề nghiên cứu,Hiểu biết sâu về vấn đề đó.Người tiến hành chọn mẫu chỉ tiêu thường:Thâm nhập vào cộng đồng – sử dụng các cách tuyển chọn để tiếp cận với vị trí, văn hóa và tổng thể nghiên cứu Tìm những đối tượng phù hợp với những tiêu chí đã đề ra cho đến khi đáp ứng đủ chỉ tiêu.Chọn mẫu có chủ đích – Chọn mẫu chỉ tiêuGiống nhau: Cả hai phương pháp trên đều tìm cách xác định đối tượng dựa trên các tiêu chí lựa chọn. Khác nhau:Chọn mẫu có chủ đích Chọn mẫu chỉ tiêu Số lượng đối tượng tham gia trong mục tiêu lớn hơn số lượng yêu cầu cố định. Số lượng này xấp xỉ nhiều hơn tỷ lệ chính xác. Yêu cầu đối với cỡ mẫu và tỷ lệ các mẫu con cụ thể hơn → Các nhóm nhỏ được lựa chọn phản ánh rõ nét hơn tỷ lệ trả lời của tổng thế VD: Nếu muốn tìm kiếm tỷ lệ cân bằng về số nam nhiễm HIV và nữ nhiễm HIV tại 1 thành phố nào đó, giả sử tỷ lệ giới tính trong tổng thế là 1:1. Chọn mẫu quả bóng tuyếtChọn mẫu quả bóng tuyết là dạng chọn mẫu theo chuỗiĐôi khi được coi là 1 dạng của phương pháp chọn mẫu có chủ đích. Dựa vào những người tham gia chính thức hoặc không chính thức để thường sử dụng các mạng lưới xã hội để giới thiệu/tiến cử cho nhà nghiên cứu với những người có khả năng tham gia hoặc đóng góp vào nghiên cứu.Sử dụng để tìm kiếm và tuyển chọn “tổng thể ẩn” –nhóm đối tượng các nhà nghiên không dễ dàng tiếp cận được thông qua các phương pháp chọn mẫu khác.5.Các phương pháp thu thập thông tinSử dụng những thông tin có sẵn: Những thông tin có thể thu thập được từ các nguồn tài liệu sẵn có mà không cần tiến hành nghiên cứu thực địa, Đã được những nhà nghiên cứu trước thu thập, những thông tin này cũng có thể sử dụng để phân tích theo một khía cạnh khác, lý thuyết khác, quan điểm khácThực địa: là hoạt động chủ yếu của quá trình thu thập thông tin định tính. Thuật ngữ “Đi thực địa”: Người nghiên cứu liên lạc trực tiếp với cá nhân từng người tham gia vào nghiên cứu để tìm hiểu về môi trường của những người này, Tạo mối quan hệ gần gũi với các đối tượng cũng như bối cảnh sẽ thực hiện nghiên cứu để có thể hiểu được cả những điều chi tiết nhỏ nhặt và thực tế của cuộc sống hằng ngày.Các phương pháp thu thập thông tin khi tiến hành thực địaPhương pháp thu thập thông tinÝ nghĩa sử dụng 1Phương phápquan sát có sự tham gia Thu thập thông tin một cách tự nhiên từ những hành vi xảy ra trong những bối cảnh thông thường.Mô tả hành vi, biểu hiện, hành động, những buổi thảo luận, tương tác giữa các cá nhân, tổ chức hoặc những yếu tố khác trong kinh nghiệm quan sát của các cá nhân.Dữ liệu: bao gồm những bản ghi chép thực địa – mô tả đầy đủ và giàu thông tin về bối cảnh tiến hành các quan sát kể trên Các phương pháp thu thập thông tin khi tiến hành thực địaPhương pháp thu thập thông tinÝ nghĩa sử dụng 2Phương pháp phỏng vấn sâuLà phương pháp tối ưu để thu thập thông tin về những sự kiện riêng mang tính cá nhân, những viễn cảnh và kinh nghiệm cá nhânSử dụng đặc biệt trong trường hợp khai thác thông tin về những vấn đề nhạy cảm. Chính trịTôn giáoTình dục...Các phương pháp thu thập thông tin khi tiến hành thực địaPhương pháp thu thập thông tinÝ nghĩa sử dụng3Phương pháp thảo luận nhómSử dụng để: Gợi mở những thông tin về chuẩn mực văn hóa của 1 nhóm Quan điểm nền tảng về 1 vấn đề nả sinh trong một tập hợp người Định nghĩa về văn hóa nhóm hoặc của các đại diện cho nhóm nhỏ. II. Giới thiệu chung về quy trình phân tích dữ liệu định tínhĐịnh nghĩaCác kỹ thuật phân tích dữ liệu định tínhThời điểm tiến hành phân tíchQuy trình tiến hành phân tích Sử dụng các phần mềm hỗ trợ1. Định nghĩa“phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính” quan tâm tới quá trình phân tích các dữ liệu định tính của nghiên cứu định tính. Định tínhĐịnh lượng Định tínhPhân tích dữ liệu định tính của nghiên cứu định tính Phân tích dữ liệu định tính của các nghiên cứu định lượng Định lượngPhân tích dữ liệu định lượng của nghiên cứu định tính Phân tích dữ liệu định lượng của nghiên cứu định lượng 1. Định nghĩaPhân tích dữ liệu định tính là quá trình:Nghiên cứu các dữ liệu dạng chữTập trung vào việc gọi tên/đặt tên cho các dữ liệu dạng chữ trênKể những câu chuyện mà nhà nghiên cứu quan sát thấy.Tìm hiểu mối liên hệ giữa nhóm dữ liệu này với các nhóm dữ liệu khácTìm hiểu đặc điểm của người trả lời đồng ý hoặc từ chối trả lời về những vấn đề cụ thể.Người nghiên cứu có thể phân tích và tái cấu trúc lại các dữ liệu dạng chữ nhằm giúp người đọc hiểu được ý nghĩa sâu xa của những dữ liệu 1. Định nghĩaQuá trình phân tích dữ liệu định tính là sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa kỹ năng, kinh nghiệm của cá nhân nhà nghiên cứu với trực giác, cảm giác nhạy bén và một quy trình phân tích thông tin/dữ liệu một cách hợp lý và nghiêm túc.Kỹ năng/ kinh nghiệmTrực giác/cảm giác Nhạy bénQuy trình phân tích hợp lýLàm việc nghiêm túcYếu tố cá nhân trong nghiên cứu định tính Về cơ bản không có quy tắc chuẩn mực nào cho quá trình phân tích dữ liệu định tính Có thể sử dụng các bản hướng dẫn với điều kiện phải rất linh hoạt và biết đánh giá vì: Mỗi nghiên cứu định tính là 1 nghiên cứu riêng biệt có những cách tiếp cận dùng để phân tích đặc thùỞ tất cả các giai đoạn trong quá trình nghiên cứu định tính, cách tiếp cận với vấn đề nghiên cứu phụ thuộc vào kỹ năng, vào việc đào tạo, hiểu biết và khả năng thực hiện cũng cách phân tích của mỗi cá nhân người phân tích.Yếu tố cá nhân trong nghiên cứu định tính?Yếu tố cá nhân con người có thể xem như con dao hai lưỡi trong quá trình điều tra và phân tích dữ liệu định tính vì:Là điểm mạnh nổi bật Là điểm yếu cơ bản của quá trình này.2. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu định tínhSau khi thu thập xong dữ liệu, thông thường tất cả các nhà nghiên cứu đều muốn:Xác định chủ đề và các tiểu chủ đề Xây dựng codebookMô tả lại hiện tượngĐưa ra các so sánhXây dựng, thể hiện và kiểm tra các mô hình (các lý thuyết sử dụng trong nghiên cứu)Quá trình phân tích dữ liệu phải đáp ứng được những mục tiêu nêu trên2. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu định tínhPhân tích dữ liệu định tínhPhân tích dữ liệu dạng chữPhân tích dữ liệu dạng mã hóaThăm dò Xác nhận Phối hợpKey word in context(KWIC)Lý thuyết căn bảnPhân tích giản đồPhân tích quy nạpPhân tích nội dungSử dụng nội dung của các từ điểmDân tộc họcQuyết định các mô hìnhPhân tích dữ liệu dạng chữKỹ thuật phân tích từ ngữ và các đoạn văn bản bao gồm: Phép phân tích những từ ngữ quan trọng trong hoàn cảnh cụ thể (KWIC)Đếm từPhân tích những mạng lưới có ý nghĩaPhân tích dữ liệu dạng mã hóaPhân tích lý thuyết nền, Phân tích giản đồ, Quy nạp phân tích, Phân tích nội dung căn bản, Sử dụng từ điển nội dung....3. Thời điểm thích hợp tiến hành phân tích dữ liệu định tính?Survey: dựa trên kiểm định có tiêu chuẩn hoặc những thiết kế cho nghiên cứu thực nghiệm thì ranh giới giữa thu thập và phân tích dữ liệu khá rõ ràng. Nghiên cứu định tính: ranh giới giữa 2 quá trình này là không rõ ràng vì: Mang tính khám pháThay đổi linh hoạt Ví dụ: Trong quá trình thực địa, những ý tưởng phân tích sẽ trực tiếp xuất hiện. Các mẫu hình sẽ dần sắc nét. Giai đoạn đầu của fieldwork có xu hướng chung chung và dễ thay đổi theo sự biến đổi của dữ liệuLời khuyên: thu thập – phân tích Việc phân tích thông tin định tính nên diễn ra đồng thời với quá trình thu thập thông tin vì:Nếu quá tập trung vào việc phân tích, bỏ qua việc thu thập thông tin:Câu hỏi/ vấn đề nghiên cứu gốc – thế mạnh của nghiên cứu định tính bị cản trở. Tạo ra những kết luận quá sớm – điều rất cần tránh trong nghiên cứuBỏ qua những thông tin có khả năng gợi mở phân tích/khả năng xác thực cho câu hỏi nghiên cứu chínhMất thông tin và không bao giờ thu thập được lại nữaCó khả năng thất bại trong giai đoạn cuối – giai đoạn chứng thực thông tinNếu hai quá trình thu thập thông tin và phân tích thông tin cùng diễn ra: chất lượng của cả hai quá trình này cùng phải được cải thiện. Bởi vậy, người nghiên cứu không chỉ được tập trung vào việc thu thập dữ liệu để khẳng định lý thuyết ban đầuLời khuyên: mô tả tập trungCùng với quá trình phân tích dữ liệu cần chú ý: Mô tả tập trung: những dữ liệu phong phú, chi tiết và cụ thể sẽ giúp nghiên cứu định tính:Cung cấp cho người đọc khả năng hiểu về thực tế, con người và hoàn cảnh cụ thể thông qua cách nghiên cứu bối cảnh, Các dấu hiệu và ý nghĩa của các sự việc.Tạo nền tảng cho tất cả các phần trong báo cáo Lời khuyên: tổ chức dữ liệu Tổ chức dữ liệu theo hệ thống hợp lý:Dữ liệu của phương pháp nghiên cứu định tính rất lớn và không có 1 hệ thống khuôn mẫu rõ ràng như trong nghiên cứu định lượng Cần phải hoàn thành quá trình thu thập thông tin đủ và thông tin cần trước khi tiến hành phân tíchDữ liệu nên được ghi chép trong 1 hệ thống bằng việc gán nhãn cho các phần dữ liệu Lời khuyên: bảo vệ dữ liệuBảo vệ dữ liệu: Phải có những bản photo dự phòng để ở 1 nơi khác nhằm giữ an toàn cho dữ liệu tránh khỏi những sự cố đáng tiếc như:Dữ liệu bị làm xáo trộn, Bị mất hoặc Bị cháy 4. Quy trình tiến hành phân tích Theo Glasser, Strauss và Morse, quá trình phân tích dữ liệu định tính gồm 3 giai đoạn chính như sau: Thu gọn dữ liệu: làm sạch và tổ chức thông tinThể hiện thông tin: cô đọng và tổ chức sơ đồ phân tích thông tinPhác thảo phần kết luận và kiểm định kết quả4. Quy trình tiến hành phân tíchThể hiện thông tinKết luận/Kiểm chứng thông tin Thu gọn/làm sạch dữ liệuXử lý dữ liệu định tínhThu gọn dữ liệu định tínhPhân tích và thể hiện thông tinKết luận và viết báo cáoPhân tích ban đầuTạo các bản ghiMã hóa dữ liệuTìm kiếm Các tr.hợp điển hìnhGán nhãn cho các nhómPhát triển hệ thống dữ liệuThể hiện mối quan hệ giữa các nhóm Chuẩn bị báo cáoKiểm chứng thông tinNhập và lưu trữ thông tinPhân tích ban đầu Quy trình phân tích dữ liệu định tính có xu hướng tiếp tục và lặp lại quy trình nghiên cứu định tínhViệc phân tích ban đầu sẽ tiếp tục cho đến khi nào chủ đề nghiên cứu được nhà nghiên cứu làm rõTạo các bản ghi Trong toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu định tính, người nghiên cứu nên có những bản ghi nhớ (ví dụ: ghi lại những điều bạn phát hiện thấy từ dữ liệu)Ý nghĩa: khi người nghiên cứu nảy sinh ý hoặc hiểu hơn về chủ đề nghiên cứu, họ có thể bổ sung thêm vào phần dữ liệu cần nghiên cứu. Nhập và lưu trữ thông tin Các văn bản thường dùng trong nghiên cứu định tính: những bản gỡ băng từ ghi âm phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm, bản ghi chép thực địa của quan sátĐể đảm bảo tính nguyên gốc của thông tin cũng như tùy thuộc vào mục đích sử dụng dữ liệu, văn bản gỡ băng có thể có các mức độ khác nhau: Gỡ băng sơ lược: chỉ lấy những thông tin chính hoặc những đoạn văn bản cần thiết phục vụ cho nghiên cứuGỡ băng chi tiết: ghi chép lại toàn bộ các thông tin một cách chi tiết, chính xác và trung thực. Nhập và lưu trữ thông tinLời khuyên : Bản thân ngươì nghiên cứu nên thực hiện toàn bộ hoặc một vài bản dỡ băngNgươì nghiên cứu nên đánh máy và tổ chức lại thông tin từ các bản viết tay, ghi chép trong quá trình thu thập thông tin nhằm Hiểu sâu sắc và đầy đủ về ý nghĩa cũng như hoàn cảnh thu thập dữ liệu. Thấy được sự chuyển đổi thông tin từ quá trình thực địa tới quá trình phân tích đầy đủ Cảm nhận sắc thái, ý nghĩa của dữ liệu được bộc lộ dần trong toàn bộ quá trình tích lũy thông tin.Dỡ băng hoặc nghe lại toàn bộ các bản ghi âm mất thời gian nhưng rất quan trọng, không thể bỏ quaPhân tích dữ liệu Mã hóa dữ liệuTìm kiếm các mô hình/ trường hợp điển hìnhGán nhãn cho các nhómPhát triển hệ thống dữ liệuThể hiện mối quan hệ giữa các nhóm5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợTiết kiệm thời gian và công sức trong việc xử lý dữ liệu. Máy tính và các phần mềm là công cụ để hỗ trợ quá trình phân tích. Con người mới chính là yếu tố quyết định trong phân tích định tính: (Người thực hiện quá trình phân tích dữ liệu định tính sẽ quyết định phải làm gì để đưa ra các khuôn mẫu, những gì cấu thành nên chủ đề, phải đặt tên gì và tìm ra ý nghĩa của các trường hợp nghiên cứu. )5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợTheo Fielding (1995, 2000) người đã sử dụng rất nhiều phần mềm phân tích định tính có 3 loại phần mềm phân tích định tính như sau: Phần mềm thu thập các văn bản dạng chữPhần mềm thu thập và mã hóa Phần mềm xây dựng các lý thuyết 5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợTrước khi lựa chọn, người nghiên cứu nên cân nhắc những yếu tố sau: Cách thức nhập dữ liệu: Nguồn lưu trữ thông tin khác nhau Cách thức mã hóa Mức độ khác nhau trong việc tổ chức, tái tổ chức và đặt nhãn cho các mãSử dụng những phần ghi nhớ hoặc chú thích gắn với các mã (Hữu ích nếu việc phân tích dữ liệu định được thực hiện theo nhóm. Các ghi nhớ hoặc chú thích sẽ giúp cho các thành viên trong nhóm hiểu ý của nhau hơn, hỗ trợ nhau trong quá trình làm việc chung)5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợCơ cấu liên kết và giảm mức độ khác nhau ( kết nối những nguồn dữ liệu khác nhau hoặc những phần khác nhau trong quá trình phân tích)Cách thức thể hiện dữ liệuTốc độ và quy trình tìm kiếm, thu thập dữ liệuThể hiện những biến đổi quan trọng (bao gồm hoặc không bao gồm ngoại cảnh)Ghi chép chi tiết (ghi chép lại những phần đã thực hiện)