CAO HỌC BÀI GIẢNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 2

24/10/2014
1
Chương 2: Nêu vấn đề và chọn thiết
kế nghiên cứu
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
II. Chọn thiết kế nghiên cứu
III. Xây dựng mơ hình nghiên cứu
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
• I. 1 Quy trình nhận dạng vấn đề nghiên
cứu
– Xác đònh lónh vực nghiên cứu (field of study)
– Thu hẹp lónh vực nghiên cứu thành chủ đề
nghiên cứu (topic)
– Xác đònh vướng mắc của chủ đề nghiên cứu
(problems)
– Nêu vấn đề nghiên cứu (statement of
problems)
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
• I.2 Nguồn để nhận dạng vấn đề nghiên cứu
– Xuất phát từ lý thuyết
– Kinh nghiệm của nhà nghiên cứu
– Từ việc tóm lươïc và phân tích những đề tài
nghiên cứu trước đây
– Từ những vướng mắc trên thực tế
24/10/2014
2
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
• I.3 Nêu vấn đề nghiên cứu:
– Cần xác đònh rõ biến nghiên cứu và các biến
tác động
– Các biến nghiên cứu và biến tác động phải có

khả năng đo lường được
– Giới hạn không gian, thời gian của vấn đề
nghiên cứu
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
• I.4 Xác đònh tính chất có thể nghiên cứu
được của một đề tài nghiên cứu
– Có khả năng thu thập và phân tích thông tin
– Có tác dụng đóng góp lớn về lý thuyết và thực
tiển
– Có tính khả thi cho nhà nghiên cứu: thời gian,
kinh phí năng lực của nhà nghiên cứu, và các
nguồn lực có sẳn
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
• I.5 Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu
– Làm sáng tỏ các vướng mắc trong vấn đề
nghiên cứu đã đặt ra
– Làm sáng tỏ mối quan hệ giửa các biến
– Rất quan trong trong việc hình thành kết cấu
bài viết
• Ví dụ với đề tài: “Kinh nghiệm cổ phần hóa của
các nước trên thế giới và sự thích ứng của những
bài học kinh nghiệm này cho Việt Nam”. Những
câu hỏi nghiên cứu cho đề tài nầy có thể là gì?
24/10/2014
3
I. Nhận dạng vấn đề nghiên cứu
Thế nào là một giả thuyết nguyên cứu?
Một suy nghó có sẵn trong đầu nhà nghiên cứu
Thể hiện mối quan hệ giửa hai biến
Dùng số liệu thu thập để kiểm đònh

Các cách phát biểu giả thuyết
– Nhiều X sẽ dẩn đến nhiều y (hoặc ít y)
– X gây ra y
– X đồng hành với y
– Sự khác biệt về x sẽ dẩn đến sự khác biệt về y
II. Chọn phương pháp nghiên cứu
• Nghiên cứu định tính
– Tình huống
– Nhân chủng học
– Hiện tượng
– Lý thuyết nền
– Nội dung
• Nghiên cứu định lượng
– Mơ tả
– Giải thích
– Thực nghiệm
Nghiên cứu định tính
• Khi nào chúng ta chọn phương pháp định
tính: phục vụ các u cầu
– Mơ tả: bản chất của tình huống, quy trình, mối
quan hệ, ……
– Giải thích: bản chất của hiện tượng, phát hiện
khái niệm, hay những vấn đề mới trong lý
thuyết
– Thẩm định: tính hiệu lực của các giả thuyết, lý
thuyết
– Đánh giá: chính sách, thực tiển….
24/10/2014
4
Quy trình nghiên cứu định tính

Nhận dạng vướng mắc
Từ nền tảng lý thuyết củ,
xây dụng lý thuyết mới
Thiết kế nghiên cứu
Thực hiện nghiên cứu
Đưa ra mô hình,
giả thuyết mới
Nghiên cứu tình huống (case study)
– Thực hiện phân tích sâu dựa trên thông tin
mở rộng về một đối tượng, chương trình, sự
kiện. Trong một số trường hợp có thể nghiên
cứu từ hai đối tượng trở lên, thường chúng
khác biệt nhau
– Thu thập thông tin: quan sát, phỏng vấn,
thông tin thứ cấp bằng văn bản, các sản
phẩm nghe nhìn
NHP 12
Nghiên cứu tình huống (case study)
– Thực hiện phân tích sâu dựa trên thông tin
mở rộng về một đối tượng, chương trình, sự
kiện. Trong một số trường hợp có thể nghiên
cứu từ hai đối tượng trở lên, thường chúng
khác biệt nhau
– Thu thập thông tin: quan sát, phỏng vấn,
thông tin thứ cấp bằng văn bản, các sản
phẩm nghe nhìn
24/10/2014
5
NHP 13
Nghiên cứu tình huống (case study)

– Phân tích thông tin
• Sắp xếp các ý tưởng theo một hệ thống hợp lý
• Phân loại dữ liệu theo từng nhóm ý nghĩa
• Lý giải ý nghĩa của dữ liệu, thông tin cho từng
nhóm, từng chủ đề/khía cạnh
• Nhận dạng những mô hình
• Tổng hợp và khái quát hóa
NHP 14
Nghiên cứu tình huống (case study)
• Báo cáo nghiên cứu tình huống
– Tính hợp lý của việc nghiên cứu
– Mô tả chi tiết về các dữ kiện liên quan đến
tình huống
– Mô tả thông tin đã thu thập
– Thảo luận về những mô hình/mẩu mực đã tìm
ra
– Kết nối kết quả trong một phạm vi lớn hơn
NHP 15
Nghiên cứu nhân chủng học
(ethnography)
– Khảo sát đối tượng theo quan điểm tổng thể
(nhóm) trong một thời gian dài
– Khám phá các hành vi hàng ngày (mối quan
hệ tương tác, ngôn ngữ, nghi thức)
– Phạm vi áp dụng: nhân chủng, xã hội, tâm lý,
giáo dục, và văn hóa
– Thực hiện quan sát tham dự trong một thời
gian dài
24/10/2014
6

NHP 16
Nghiên cứu nhân chủng học
(ethnography)
• Phương pháp
– Nghiên cứu thực địa để quan sát và ghi chép
– Thiết lập mối quan hệ tốt với mọi người và tạo
lòng tin ở đối tượng nghiên cứu
– Xác định những đối tượng chủ yếu cung cấp
thông tin
– Trong một số trường hợp cần áp dụng quan
sát tham dự
– Vai trò của nhà nghiên cứu: người quan sát,
phỏng vấn viên, và người lắng nghe
NHP 17
Nghiên cứu nhân chủng học
(ethnography)
• Phân tích dữ liệu
– Mô tả: thông tin thu thập được sắp xếp theo một cấu
trúc hợp lý
• Mô tả sự kiện theo trật tự thời gian/niên đại
• Mô tả hoạt động hàng ngày của nhóm
• Nhấn mạnh đến những sự kiện quan trọng
– Phân tích: dữ liệu được phân loại theo từng nhóm ý
nghĩa. Các mô hình/chuẩn mực, hoạt động thường
xuyên và sự kiện quan trọng cần nhấn mạnh
– Giải thích kết quả nghiên cứu: bản chất của sự kiện
được rút ra, khái quát mẩu mực/mô hình,……
NHP 18
Nghiên cứu nhân chủng học
(ethnography)

• Báo cáo nghiên cứu của ethnography
– Giới thiệu tính chất hợp lý và ngữ cảnh của
nghiên cứu
– Xác định phương pháp luận của nghiên cứu:
nhóm nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu
– Phân tích dữ liệu: mô tả những mô hình,
chuẩn mực được phát hiện, cung cấp những
luận cứ, dữ liệu cho các nhận định
– Kết luận: những phát hiện mới là gì?những
khái niệm và lý thuyết nếu có
24/10/2014
7
NHP 19
Nghiên cứu hiện tượng (phenomenological
study)
– Nghiên cứu về cảm nhận của con người về
một hiện tượng, sự kiện…
– Thực hiện cuộc phỏng vấn lâu (từ 1-2h) với
một nhóm đối tượng chọn lọc (từ 5-25 người)
có kinh nghiệm về hiện tượng (Creswell,
1998)
– Phỏng vấn phi cấu trúc
NHP 20
Nghiên cứu hiện tượng
(phenomenological study)
• Phân tích dữ liệu
– Nhận dạng các phát biểu có liên quan đến
chủ đề nghiên cứu bằng tách tách nhỏ các
thông tin (nhóm từ, câu…)
– Tập hợp các phát biểu thành từng nhóm với

cùng ý nghĩa
– Tìm kiếm sự khác biệt
– Xây dựng các yếu tố thành phần thể hiện hiện
tượng nghiên cứu
NHP 21
Nghiên cứu lý thuyết nền (Grounded theory
study)
– Bắt đầu từ dữ liệu để phát triển lý thuyết
– Rất hữu ích khi lý thuyết hiện hữu không phù hợp hay
chưa có lý thuyết (Creswell, 2002)
• Phương pháp
– Thu thập thông tin ngay hiện trường
– Phân tích thông tin bắt đầu từ lúc phân loại thông tin
– Các thông tin thu thập kế tiếp nhằm bổ sung đầy đũ
cho từng nhóm/loại
– Nếu quá trình thu thập thông tin không khẳng định
việc phân loại trước đây là đúng thì cần điều chỉnh
việc phân loại và quay ngược trở lại (thu thập-phân
tích-điều chỉnh-thu thập)
24/10/2014
8
NHP 22
Nghiên cứu lý thuyết nền (Grounded theory
study)
• Phân tích thông tin
– Mã hóa mở (open coding)
• thông tin gom lại thành từng nhóm, sau đó khảo
sát những đặc trưng của nhóm/hoặc phân thành
nhóm phụ
• Quy trình giảm thiểu thông tin thành tập hợp các

nhóm, mổi nhóm liên quan một chủ đề
– Mã hóa theo trục (axial coding)
• thực hiện sự kết nối giửa các nhóm chính và nhóm
phụ.
NHP 23
Nghiên cứu lý thuyết nền (Grounded theory
study)
• Tiêu thức phân thông tin thành nhóm
– Điều kiện xuất hiện
– Nội dung mà chúng gắn vào
– Chiến lược thực hiện thu thập thông tin
– Kết quả của những chiến lược nêu trên
– Mã hóa chọn lọc (selecting coding)
• Tất cả nhóm và mối quan hệ giửa chúng được kết
hợp để mô tả hiện tượng đang nghiên cứu
NHP 24
Nghiên cứu lý thuyết nền (Grounded theory
study)
– Phát triển lý thuyết
• Lý thuyết được phát biểu thành lời, mô hình, giả
thuyết sử dụng để giải thích hiện tượng
• Lý thuyết giải thích bản chất hiện tượng, mô tả
những điều kiện dẫn đến hành động, tình huống,
hay sự tương tác
24/10/2014
9
NHP 25
Nghiên cứu lý thuyết nền (Grounded theory
study)
• Báo cáo nghiên cứu

– Mô tả câu hỏi nghiên cứu: bắt nguồn từ
những vướng mắc của vấn đề nghiên cứu
– Tóm lược các lý thuyết đã có để chỉ ra thiếu
sót và cần có nghiên cứu này
– Mô tả phương pháp luận và kỹ thuật phân tích
dữ liệu
– Giới thiệu lý thuyết mới vừa phát hiện
– Thảo luận về tính ứng dụng của lý thuyết mới
phát hiện
NHP 26
Phân tích nội dung (content
analysis)
• Khảo sát chi tiết và hệ thống về nội dung của một thực
thể dữ liệu vật chất đặc thù nhằm phát hiện mô hình,
chủ đề có ý nghĩa (theme), hay những sai lệch
• Thực hiện dựa trên những dạng truyền thông của con
người (sách, báo, phim ảnh, truyền hình, âm nhạc,
video, mẩu đối thoại được ghi âm….)
• Ví dụ: nhà nghiên cứu sử dụng loại nghiên cứu này để
nhận dạng có những định kiến về vai trò giới tính trong
những chương trình truyền hình thương mại; những
biểu hiện tôn giáo trong âm nhạc, nghệ thuật; giáo viên
sử dụng thời gian của họ trong lớp học như thế nào…….
NHP 27
Phân tích nội dung (content
analysis)
• Phương pháp
– Xác định thực thể dữ liệu vật chất đặc thù cần
nghiên cứu (ví dụ toàn bộ các báo trong một
thời kỳ)

– Xác định các đặc tính/đặc trưng cần nghiên
cứu
– Chia nhỏ dữ liệu nghiên cứu thành từng tập
hợp
– Khảo sát tỉ mĩ các nhóm dữ liệu theo từng
đặc trưng muốn khám phá
24/10/2014
10
NHP 28
Phân tích nội dung (content
analysis)
• Báo cáo nghiên cứu
– Mô tả thực thể dữ liệu sẽ khảo sát
– Định nghĩa và mô tả chính xác các đặc trưng
muốn tìm kiếm
– Mã hóa và phân hạng dữ liệu
– Tóm lược thành các bảng biểu thể hiện từng
đặc trưng
– Mô tả mô hình phát hiện được từ dữ liệu
NHP 29
Nghiên cứu định tính
Thiết kế Mục tiêu Nhấn mạnh PP thu thập TT PP phân tích TT
Tình huống Thông hiểu sâu một
đối tượng hay
tình huống
Một/một vài tình
huống trong
điều kiện thực
tiển
1. Quan sát

2. Phỏng vấn
3. Văn bản hoặc
phương tiện nghe
nhìn
1. Phân loại và giải
thích dữ liệu theo
chủ đề
2. Tổng hợp dữ liệu
thành một điển
hình
Nhân chủng Thông hiểu những
hành vi phản ảnh
văn hóa của một
nhóm
Nghiên cứu một hiện
trường đặc thù
trong đó mọi
thành viên cùng
chia xẽ các giá
trị văn hóa
1. Quan sát tham dự
2 Phỏng vấn theo cấu
trúc và phi cấu
trúc
3. Dữ liệu bằng văn
bản
1. Nhận dạng những
hiện tượng, cấu
trúc và niềm tin
cơ bản

2. Tổ chức dữ liệu
theo một logic:
niên đại, ngày
tháng
Hiện tượng Thông hiểu kinh
nghiệm từ quan
điểm của các đối
tượng tham gia
Một hiện tượng đặc
biệt được cảm
nhận bởi con
người
1.Phỏng vấn sâu, phi
cấu trúc
2.Chọn mẩu có mục
đích với cở mẫu
từ 5-25 đối tượng
1. Tìm kiếm những
“đơn vị ý nghĩa”
thể hiện những
khía cạnh khác
nhau của thực
tiển
2. Hợp nhất những
đơn vị ý nghĩa
thành một kinh
nghiệm điển hình
NHP 30
Nghiên cứu định tính
Lý thuyết nền Phát triển lý thuyết

từ những
thông tin thu
thập trong điều
kiện tự nhiên
Một quy trình,
bao gồm
hành động,
và mối
tương tác
của con
người, hành
động này
xuất phát từ
đâu, và tác
động đến
hành động
khác
1. Phỏng vấn
2. Các thông tin thích
ứng khác
1. Phương pháp
mã hóa có hệ
thống dữ liệu
thành nhóm và
nhận dạng mối
liên hệ giửa
chúng
2. Thu thập và xử lý
thông tin đan
xen nhau

3. Xây dựng lý
thuyết từ việc
phân nhóm và
mối liên hệ
giửa chúng
Phân tích nội
dung
Nhận dạng những
đặc trưng riêng
biệt dữ liệu
Bất kỳ văn bản,
phương tiện
nghe nhìn,
hoặc hình
thức truyền
thông
1. Nhận dạng và chọn
mẩu những dữ liệu
cần phân tích
2. Mã hóa những dữ
liệu theo những
tiền đề và xác định
những đặc trưng
của chúng
1. Lập bảng tần
suất của các
đặc trưng
2. Dùng thống kê
mô tả hay suy
luận để trả lời

các câu hỏi
nghiên cứu
24/10/2014
11
NHP 31
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Nhà nghiên cứu sử dụng rất nhiều dạng thông
tin từ: quan sát, thu thập chứng cứ, văn bản
viết/in, các băng, đĩa, các văn bản điện
tử……nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu
• Đặc trưng của thu thập thông tin trong NCĐT là
hình thức thu thập thông tin liên tục dựa trên
phân tích thông tin vừa có (emerging design):
nếu thông tin trướ chưa đủ, phải điều tra và thu
thập tiếp
NHP 32
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Quá trình thu thập thông tin cũng đồng
thời là quá trình xữ lý thông tin
• Chọn mẫu: chọn mẫu theo mục đích xây
dựng lý thuyết
– Chọn phần tử thứ nhất để thu thập thông tin,
sau đó phân tích, nếu chưa đủ thì chọn tiếp
phần tử thứ 2, cứ như thế cho đến khi nào
thông tin từ phần tử cuối hông còn gì mới để
bổ sung thông tin thì dừng lại
NHP 33
Thu thập thông tin trong nghiên

cứu định tính
• Thảo luận tay đôi
– Chủ đề nghiên cứu mang tính chất cá nhân, tế nhị
– Do vị trí xã hội, nghề nghiệp: khó mời họ tham gia
thảo luận nhóm
– Do cạnh tranh, đối tượng nghiên cứu không thể tham
gia thảo luận nhóm
– Do tính chất chuyên môn của sản phẩm, chỉ có phỏng
vấn tay đôi mới đào sâu được dữ liệu
• Thảo luận nhóm
24/10/2014
12
NHP 34
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Thảo luận nhóm: Nhà nghiên cứu vai trò
người điều khiển chương trình
– Nguyên tắc chọn nhóm
– Tính đồng nhất càng cao, càng dể thảo luận
nhóm
– Thành viên chưa từng tham gia các cuộc thảo
luận tương tự trước đây
– Thành viên chưa quen biết nhau
NHP 35
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Các dạng thảo luận nhóm
– Nhóm thực thụ 8-10 thành viên
– Nhóm nhỏ: 4 thành viên
– Nhóm điện thoại: điện thoại hội nghị

• Áp dụng thảo luận nhóm trong trường hợp nào?
– Khám phá thái độ, thói quen tiêu dùng
– Phát triển giả thuyết để kiểm nghiệm định lượng sau
đó
– Phát triển dữ liệu cho việc thiết kế bản câu hỏi
– Thử khái niệm sản phẩm mới, khái niệm truyền
thông, bao bì, tên, logo, .
NHP 36
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Các dạng câu hỏi trong thu thập thông tin định
tính
– Câu hỏi cho đối tượng tự do bày tỏ quan điểm
– Câu hỏi đào sâu về một vấn đề chưa rõ
– Câu hỏi trực tiếp
– Câu hỏi gián tiếp
– Câu hỏi diễn nghĩa/diễn giải
• Dàn bài của các câu hỏi cần gắn kết với các câu
hỏi nghiên cứu
24/10/2014
13
NHP 37
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
• Nội dung các câu hỏi nên bao gồm các
thông tin sau đây
– Thông tin về dữ kiện (facts)
– Niềm tin và triển vọng tương lai có liên quan
đến dữ kiện
– Cảm giác/nhận

– Động lực
– Hành vi quá khứ và hiện tại
– Những hành vi chuẩn mực theo đối tượng
NHP 38
Phân tích dữ liệu định tính
• Đặc trưng của nghiên cứu định tính
– Bản chất của nghiên cứu định tính nhằm
khám phá đối tượng nghiên cứu
– Do đó phân tích dữ liệu định tính là đi tìm ý
nghĩa của dữ liệu
– Quá trình thu thập và phân tích dữ liệu định
tính không tách rời nhau
– Nội dung của phân tích dữ liệu định tính: mô
tả hiện tượng, phân loại hiện tượng, kết nối
các khái niệm với nhau
NHP 39
Phân tích dữ liệu định tính
• Mô tả hiện tượng
– Là quá trình mã hóa mở (open coding): phát
triển các khái niệm, thuộc tính (properties), và
cấp độ (dimensions)
– Để mã hóa mở, cần trả lời các câu hỏi
– Dữ liệu nói lên điều gì?Điều gì đang xảy ra?Ai
có liên quan?việc xảy ra có ý nghĩa gì với
họ?Có khác biệt trong cách nhìn nhận vấn đề
không?
24/10/2014
14
NHP 40
Phân tích dữ liệu định tính

• Phân loại hiện tượng
– Sắp xếp các dữ liệu thành từng nhóm ý
nghĩa, hoặc có đặc tính chung
– Nêu dùng sơ đồ nhánh, cây để phân loại hiện
tượng
– Chia các khái niệm ra thành từng tập hợp cấp
1, 2, 3….
NHP 41
Phân tích dữ liệu định tính
• Kết nối dữ liệu
– Liên kết các cấu trúc, chủ đề có ý nghĩa lại
với nhau
– Tập hợp các chủ đề có liên quan đo lường
hay thể hiện một khái niệm
– Tìm kiếm sự tương tác giữa các khái niêm
NHP 42
Thu thập thông tin trong nghiên
cứu định tính
Mô tả
Phân loạiKết nối
Phân tích dữ liệu
định tính
24/10/2014
15
Quy trình nghiên cứu định lượng
Từ vướng mắc, đưa ra
câu hỏi nghiên cứu
Từ lý thuyết đưa ra mô
hình, và giả thuyết
Đo lường

Kiểm định thang đo
Kiểm định mô hình,
giả thuyết
Nghiên cứu định lượng
• Nghiên cứu mô tả (descriptive research)
– Nghiên cứu quan sát (observation research)
– Nghiên cứu tương quan (correlation research)
– Nghiên cứu phát triển (developmental research)
– Nghiên cứu điều tra (survey research)
• Nghiên cứu giải thích (explanatory research)
– lượng hóa mối quan hệ giửa các biến (biến nghiên
cứu và biến tác động)
• Nghiên cứu thực nghiệm (experimental
research)
– Khảo sát mối quan hệ nhân quả
Sự đan xen giửa định tính-định
lượng
Định lượng
Định tính
Thực
nghiệm
Lịch sử
Mô tả
Tình
huống
Giải thích
24/10/2014
16
Sự đan xen giửa định tính-định
lượng

• Tùy theo cách đặt vấn đề nghiên cứu ,
trong một lĩnh vực nghiên cứu có thể dùng
cả phương pháp định tính và định lượng
• Ví dụ trong nghiên cứu marketing có thể
sử dụng nghiên cứu lịch sử (khám phá),
mô tả, thực nghiệm
Ví dụ: trình tự thực hiện nghiên
cứu thị trường
Chưa rõ
Vấn đề trong
Marketing
Nghiên cứu
Khám phá
Vấn đề
Đã rõ
Xác định
lại vấn đề
Chưa rõ
Đũ thông
tin
Đũ thông tin
Ra quyết
định
Chưa
Nghiên cứu
Mô tả
Đũ thông tin
Chưa đũ tt
Nghiên cứu
Nhân quả

III. Xây dựng mô hình nghiên cứu
(mô hình lý thuyết)
Nghiên cứu thị trường (nghiên cứu mô tả)
– Xác định biến nghiên cứu (hành vi người tiêu dùng)
– Xác định các cấu trúc thể hiện biến nghiên cứu
– Nhận thức (nhản hiệu, quảng cáo,…)
– Thói quen mua hàng
– Lý do mua hàng
– Nhân tố quyết định hành vi mua hàng
– Hành động tương lai
– …….
Tuy nhiên nghiên cứu thị trường vẫn có thể thực
hiện thông qua nghiên cứu
24/10/2014
17
Xây dựng mơ hình nghiên cứu
• Nghiên cứu giải thích
– Xác đònh mô hình lý thuyết (thể hiện quan
hệ giửa các khái niệm)
1. Tóm lược và phân tích các đề tài nghiên cứu
trước đây
2. Thảo luận với các nhà nghiên cứu khác
3. Thu hẹp vấn đề nghiên cứu
4. Liên hệ với kết quả mong đợi từ nghiên cứu
nầy
II. Xây dựng mô hình nghiên cứu
• II.1 Xác đònh mô hình lý thuyết (conceptual
Framework)
– Được xây dụng từ mối quan hệ giửa hai khái niệm
trừu tượng thông qua đònh nghóa

– Ví dụ: Ta có mối quan hệ giửa hai khái niệm
Đònh hướng thò trường
Kết quả hoạt động
kinh doanh
của công ty
II. Xây dựng mô hình nghiên cứu
– Đònh hướng theo thò trường: bao gồm việc
đònh hướng về khách hàng (CUS), đối thủ cạnh
tranh (COM), và đònh hướng phát triển sản
phẩm mới (NPD).
– Kết quả sản xuất kinh doanh của công ty gồm
kết quả hoạt động (OP) và kết quả tài chính
(FP)
– Do đó chúng ta có thể xây dựng mô hình lý
thuyết như sau
24/10/2014
18
II. Xây dựng mô hình nghiên cứu
CUS
COM
NPD
OP FP
II. Xây dựng mô hình nghiên cứu
• II. Xây dựng mô hình cụ thể
• Các biến nghiên cứu: đo lường bằng những
yếu tố thành phần
• Việc xác đònh các yếu tố thành phần dựa vào
– Các đo lường trước đây
– Đònh nghóa
– Kinh nghiệm của nhà nghiên cứu

– Nghiên cứu thử nghiệm
II. Xây dựng mô hình nghiên cứu cụ
thể
CUS
COM
NPD
OP1
OP2
OP3
FP1
I1
I2
I3
I1
I2
I3
I1
I2
I3
FP1
24/10/2014
19
Đo lường các khái niệm trong
nghiên cứu
• Khái niệm nghiên cứu và thang đo
• Đánh giá độ tin cậy của thang đo
• Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
• Các cách tiếp cận trong đo lường
– Sử dụng thang đo đã có sẳn

– Sử dụng thang đo có sẳn nhưng điều chỉnh
chúng
– Xây dựng thang đo mới (khi đo lường khái
niệm mới)
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
• Bậc của khái niệm
– Khái niệm đơn hướng (unidimensional construct)
– Khái niệm đa hướng (multidimensional construct)
• Khái niệm đơn hướng: dùng các yếu tố thành
phần (items) để đo lường
• Khái niệm đa hướng: bao gồm nhiều bộ phận
hay biến tiềm ẩn, mổi biến tiềm ẩn sẽ sử dụng
các yếu tố thành phần để (items) đo lường
24/10/2014
20
Các dạng đo lường (measures)
• Đo lường quan sát (observational
measure)
• Đo lường sinh lý học (Physiological
measure)
• Đo lường tự báo cáo (self-report measure)
Self-report measures (Đo lường tự
báo cáo)
• Cognitive self report measure (đo lường
nhận thức): What people think about
something
• Affective self-report measure (Đo lường
cảm xúc): involve participants’ response
regarding how they feel
• Behavioral self-report (Đo lường hành vi):

involve participants’ reports of how they
act
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
Khái niệm
nghiên cứu
item1
item2
item3
item4
Ví dụ về thang đo đơn hướng
24/10/2014
21
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
Ví dụ về thang đo đa hướng
Khái niệm
nghiên cứu
Bậc 1
Khái niệm
nghiên cứu
bậc 1.1
Khái niệm
nghiên cứu
bậc 1.2
item1
item2
item3
item4
item5
item6
Khái niệm nghiên cứu và thang đo

• Các dạng đo lường
– Mô hình thang đo kết quả (reflective
measures): các yếu tố thành phần phải có
quan hệ chặt chẽ và cùng chiều
– Mô hình thang đo nguyên nhân (formative
measures): các yếu tố thành phần không có
mối tương quan mạnh vì nếu có sẽ xuất hiện
hiện tượng đa cộng tuyến
– Mô hình hổn hợp (mixed measures)
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
1
m
i i i
i
x
ξ
ξ π δ
=
= +
∑
Mô hình nguyên nhân
Mô hình kết quả
i i i
x
λ ξ δ
= +
24/10/2014
22
Mô hình thang đo kết quả
Biến tiềm ẩn

X
Biến tiềm ẩn
Y
item1 item2 item3 item4 item5 item6
Mô hình thang đo nguyên nhân
Biến tiềm ẩn
X
Biến tiềm ẩn
Y
item1 item2 item3 item4 item5 item6
Mô hình thang đo hổn hợp
Biến tiềm ẩn
X
Biến tiềm ẩn
Y
item1 item2 item3 item4 item5 item6
24/10/2014
23
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
• Các đặc trưng của đo lường
– Hướng: đơn/đa hướng
– Độ tin cậy: thể hiện các yếu tố thành phần có
đo được khái niệm nghiên cứu hay không. Độ
tin cậy được kiểm định bằng hệ số cronbach
alpha
– Giá trị: nội dung, hội tụ, phân biệt, liên hệ lý
thuyết, và giá trị tiêu chuẩn
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
• Giá trị nội dung: thang đo có bao trùm đầy đủ các nội
dung/khía cạnh của khái niệm

• Giá trị hội tụ: mức độ hội tụ của thang đo sau nhiều lần
đo lường lập lại. Kết quả của các lần đo lường này phải
có hệ số tương quan cao
• Giá trị phân biệt: hai thang đo đo lường hai khái niệm
khác nhau phải khác nhau
• Giá trị liên hệ lý thuyết: nói lên mối quan hệ của khái
niệm với các khái niệm khác trong hệ thống lý thuyết.
Mổi khác niệm phải là một thành phần của một lý thuyết
rộng hơn
• Giá trị tiêu chuẩn: mức độ liên kết của khái niệm với khái
niệm khác đóng vai trò là tiêu chuẩn để so sánh
Độ tin cậy của thang đo
• Sai số trong đo lường (measurement
error)) do
– Sai số hệ thống (systematic error): tạo nên
một sai lệch cố định do thang đo, kỵ thuật
điều tra kém….
– Sai số ngẫu nhiên (random error) do ghi
nhầm, trạng thái tâm lý…
• ε
M
= ε
s
+ ε
r
24/10/2014
24
Độ tin cậy của thang đo
• Đo lường được coi là có giá trị (validity)
– Nếu nó đo được đúng cái cần đo

– Hay khi đo lường không tồn tại hai loại sai số
hệ thống và ngẫu nhiên
• Khi một đo lường vắng mặt các sai số
ngẫu nhiên thì đo lường đó có độ tin cậy
(reliability)
• Vì vậy độ tin cậy là một điều kiện cần cho
một đo lường có giá trị
Độ tin cậy của thang đo
• Lý thuyết đo lường cổ điển: cho rằng
chỉ tồn tại sai số ngẫu nhiên, không có
sai số hệ thống
– Giá trị quan sát của một yếu tố thành
phần/biến quan sát (items/observation
variable):
– Trong đó x
i
là giá trị quan sát của yếu
tố i, là giá trị thực, còn ε
i
sai số ngẫu
nhiên
• Các giả định
i i i
X
τ ε
= +
i
τ
( ) 0
( , ) 0

( , ) 0
( , ) 0
i
i i
i j
i j
E
Cov
Cov
Cov
ε
τ ε
ε ε
τ ε
=
=
=
=
Độ tin cậy của thang đo
• Ba dạng đo lường: với 2
biến quan sát i, j
• Giả định:
• Hai đo lường i và j gọi là
– Song hành: w
i
= w
j
=1và
var(ε
i

) =var(ε
j
)
– Tương đương: w
i
= w
j
=1
nhưng var(ε
i
) ≠ var(ε
j
)
– Tổng quát: w
i
≠ w
j
nhưng
var(ε
i
) ≠ var(ε
j
)
i i i i
j j j j
X
X
ωτ ε
ω τ ε
= +

= +
i j
τ τ τ
= =
24/10/2014
25
Độ tin cậy của một biến quan sát
• Độ tin cậy của một biến quan sát α
xi
: Phần
phương sai của số đo được X
i
được giải thích
bởi phần phương sai của số đo thực (t
i
)
2
var( )
var( )
i
i i
x
i
w
x
τ
α
=
Với đo lường song hành, chúng ta có
2

var( )
[ ( , )]
var( )
i
i
x i i
i
Cov X
x
τ
α τ
= =
II. Đo lường độ tin cậy thang đo
bằng hệ số cronbach alpha
• Độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát
(items) trong thang đo song hành và tương
đương (cronbach alpha)
• Gọi H là tổng các biến quan sát
1
k
i
i
H x
=
=
∑
• Độ tin cậy của tổng các biến quan sát: α
H
2
( )

( )
H
k Var
Var H
τ
α
=
Đo lường độ tin cậy thang đo bằng
hệ số cronbach alpha
1
var( )
( )[1 ]
1 var( )
k
i
i
H
X
k
k H
α
=
= −
−
∑
Bằng các phép biến đổi, chúng ta tính
được độ tin cậy của thang đo α
H
(Đây
chính là hệ số cronbach alpha).