Tiểu luận môn phương pháp nghiên cứu khoa học THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU VÀ THANG ĐO
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (311.77 KB, 40 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
THUYẾT TRÌNH MÔN
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
ĐỀ TÀI:
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
VÀ THANG ĐO
Giảng viên hướng dẫn : TS. Nguyễn Văn Tân
Học viên thực hiện : Nhóm 04
Lớp : Cao học QTKD
Khóa : 04
Đồng Nai, tháng 6 năm 2013
1
Lớp Cao học QTKD Khóa 04
Năm 2012
DANH SÁCH HỌC VIÊN NHÓM 4 MÔN HỌC PPNCKH
1 Phan Anh Tuấn Nhóm trưởng
2 Lê Thái Thanh Nhóm phó
3 Nghiêm Thị Thoa
4 Hà Thanh Quyền
5 Trần Minh Họa
6 Ngô Duy Tùng
7 Vũ Thế Anh
8 Mai Hoàng Lâm Nhóm phó
9 Nguyễn Trung Lai
10 Nguyễn Thị Hồng Nhung
11 Đào Công Tùng
12 Hồ Văn Hà
2
LỜI NÓI ĐẦU
!!"##$%
&''()*"+"')*
",-./012(
3$455678957$ : ;<455=
>*5.%?<#$+#"@*ABC,
-."+:2'") 2( *D'
E-./;<#"'F5G%
HIJ"";<#KK.L)M
E'2:*A<N*'+'O.P
;<#(%
J<*(%
3
MỤC MỤC
4
CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QED "R EST )'
"U +%V + )+'J;E;
*$W
1 + )
8* 8 +
X< 1 +
Q"J 1 +
5.2.1. Nghiên cứu khám phá
8 )2'*A@*AR)(Y
(S@*Z$%XAD.L*)"%[5*:\
]*")I*P-."$;]%1J" 2
;KB^*AA]B*P*A2_`
2_2;#*.%1 )*P2-W`*)
2_ARSab*'*PacRY;S
ME-KI**A2_d%Q2*^: I<
eG(-f*P`I* "J<_%
XAY'*!$M$*P'<!" )
]%Q2B*^$2 I**<
'"U2^%Q2)"W
- H )'2)(Y2'G%8
N.PD.g*A2%Q2*P*I
M"!) 'h]*h% &)"
2_2_""J)*
@2'**AMP*Z
*%R&)" "T"<E*'2
.PD<.W:5*Bi%jS%
5
- Q2^]<.B2*A
- '%
- Q<.ZCk@l2 <]
2"Bk@%mBk@!
<.2_;.55<@2
:J"<N"%
5.2.2. Nghiên cứu mô tả
*< ) +2'G%8'*
2_*A"*-Ih!"*#2_Xh% )2M"
*D'<!"5%nBBJ]E
Ioh#2_h%& 22_pE2_*)*
@$*A*.<q*D'*AD'*A<
_!"#aR[%A<M)*#o12(
rS%1TCM)<2_*)*
@$*A*.<q*D'RD2[S*A<_
#R*A@*S%Q*D$".<:
"%&)I.L2- a
7<.PTE !.g%
]ME$*AA<..PDAC
J%XA]<2!;E
2_C *A] "*d^%l<:J"
JC\'2)*RY.PDS$.<
q*%&- !R:5*12(s'<M
S%t$D"<22AC
.L2f*Ao."UME
C-%&Y'*2M"!$*<
2 +!"K$D:%XAD$D2.PD
;e;.o"'*)$*A2_%Q2_`'* "
$*IuJ$*IIv)2^%1f*A$D
2.PD <2_%
6
Bảng 5.1 Cross-bảng
7
Tầng lớp xã hội
w ww www wH UA
Hút thuốc 1
8
U xyyz xyyz xyyz xyyz xyyz
{ RS RS RS RS RS
Q*<';|*)(*A;%HD-^*A N
*-'*<2_+-;eB^:`A%XAB
E<-*Y^ ))*#o%8
<!"$D*'ME<2:#'.<:
EB'<_JC%2_"*
D'2:5*2:";<?<i%x%R1q;#
J\;<2:PN]*Dxy%jS%
5.2.3. Nghiên cứu quan hệ nhân quả
"J )2^.*.2 +
-%"2^*<l<-
*Y^h"J!<h )2*D!<
2^%Q*D$"'M"JR.S
"*Ah"JR.Sh!<R.SR.S%HD)
JC"JW
pb-"!<a
pQEI!< a
p8!<+}]2#B^(a
QE )".L2<MB"$(B.%
1;2M"';-*-!%7<.P*A|*
.;%H^.;W
{xi;
X 2^W
j
xi
~xy•r*-!$"%
8
8*AN"*)EI'I*.L
B2'""!2%
Q2`)M2^Z$N"I )
;|*W
p[# )%
pMJC%
p[#"-!R*€;S*-!%
pVF<R';S!.RES%
p7<%
Hộp 5.2 Sử dụng lý thuyết
bN"U$'I**;eXt*Rx•i‚S
!T<-*Y^*AI- )*2_:2^;K
BI**"M*2_:!,AI**$
*A."C2I* "%
bN""'+W
x%[#T"`2^:
2^2_2(D2D^.<q*
2(ƒ
„%&YJCW<"<!*IY
]!(E"<!*
a
r%[#.Bl^ )!€2*A"-
<!ƒ
j%7<N]."*^E..
"I:2^^E.U*^%
9
5.4. Thí nghiệm cổ điển
')%?2^J"*hU'h
I(<$%XYf)R S
*2+''*.U
*U' E.'; <
R:5*Ii%xS%
Q*P* Q*'*.
2^:\* … …
†
x
†
r
[ [
t:\* †
„
†
j
t; R†
„
‡†
x
S R†
j
‡†
r
S
=Ii%x*U'
Ii%x†
x
%%%;'#!.%[;P*%ˆ.2
<2^R2^'*S.$;P*R.
'*S%=*2;|**P***;P
*2O#*A*'*.:+^;P*%
…Odo-22Jd*%
?AM*%2_];P
*Rh:PNhS#" *'
'ERxSYqRyS*A;%?DA*A
%Q.P*AIR†
„
p†
x
S~R†
j
‡†
r
S%
*`'*.;AMo
'A)*%Q2.L
2<M2^J""-;l'<2e!<
!.2%A$<2e;2<#hE]h
!d%
10
]..PD*'*.aQ*A*22*A :P
ND2*A]-"B'':5*-
D <"B*2_B*B.P
D*A]-"%
HD
1Txyy2_2q^;+*`2*
*d*A*P*`22*A]-!<
*A*-22*A]!<%1-22
2^d'e]*AB.CW?]<* "-(a
8'*!<e;<i%r "*AB($*P
*;h-h(2_$*'*.%t;
<2;No-R‰y%yyxS:. .
,-<"!<(y%yyxo <@-
`D%H)#2:5**Ah"Jh2_"%
HD
[5*:\*APH<*xyB@*!. "*A.
@ ;$„yB@*%XA*-5)*@,;
;$*A.@HY^%b2NT
P*R:5*Ii%xS;T;|**ARY)S*'*.
\'*.A$2M"%
„% 2e!I]A(#P
*"2*A@$.!$_
*uMD2;J`M2*A]-"D|%
2_;J|D*B)#2M"%V"
J$.|D$;J-"Y-*F#$
Ia2e*A*-5*-^)
HD
11
XA"M.B<U]'J.
]A|]"%b.U]
*uMY'2<;eU]`
*2_AM2I]"A'
-('E$a
r%=!<'* "P*€'*2
.<!.2%
HD
XA*J2*A2(ID'2
!<._2(I%&2. ]A$J";e
2(IY;eTE2_2
A']*R:5*=Ai%rSa
j%#RS*A*-5*-^
-22RY'SJd%
HD
A!<$D.J"`2_:"
2DR15"x•sxS%7<.P.<: -hŠh*-;'
!J!<$`!<%XA*dd$E2_2
CEJC.J"W
ˆx%h?]` "; ‹!<-_%%%ah
h&-^EI-ah
ˆ„%h?]`*-_%%%ah
QhQEI2(ah
,!<'?<i%i'MMT„yB@*$
E2_`I "!<*OiB@*$E
2_
Hộp 5.3. Hiệu quả thử nghiệm: trường hợp Hawthorne
12
E@*x•„yx•ry*A A)`2
*"=Œ5$1"X)J"=8‹%XA
J**D2^d.P`2 ""B**A
Z;%XA "U`2^RD2.2e *
.%S':5*E.L<2e@. A%
Q2.2@,"2_A2C
"%1J;`*%t5."U
.2Y];•2^2(
"U.%Q2_AMT.`2<
<_M%
t");KB<*".;"
\2_A;)."U:N$%t"
)YY]*2^J"$"U;•
2"U2_A.€.%XABEJ
T. (%
Q2*``MT@. `@2
DAE"U^%1-f`2M
J`<-^.!J*)#Y;2
%1MTE"U@.
<"U)*R@Y<*ŽS2<
M€M2];e*$*I%4"
Bh*-!$2_h2(M
*]B*!$ uhJ*Np:`Ah](*%
Q|WV…5.;55V.Rx•r•Wx•SƒHX58;
Rx•‚iWsS
/I "!<*%V!<`hhR„ypiS{
xiB@*%
&2!.I**aQ'22!<'-2
2<;e"-v]2M.555
13
E2_+-2_.L*2(hŠh)(
':5*!<hŠh%
Bảng 5.5. Đọc quảng cáo và mua
Quảng cáo cho thấy "Z"
1RzS 8RzS UARzS
Mua “Z”
1 „y i „i
8 ‚y •i x•i
UA xyy xyy „yy
5.6.2. Chuỗi thời gian
12_*]!.*A2 #
5_%XA_'I'2*<2.W
†
x
†
„
†
r
:†
j
†
i
†
s
%%%
H )-^:#:5*;AMR:S`
%&*A)"'.LBDA )
2!.*I!.%
HD
HD*.U-855":<""„„€xx€x•srO VŒ
•5. $ <* „x '* " * % b
*A"J)*@$.."<*O VΥ5.
w5:aQ;'$„x'*RY)(SU;•
<@%"O `,@*A_
`2@N#O <*"M.;-`2
Rl22'*.'"-'<.
."<*S•2)<@MT *A"
J'$.."<*O VΥ5.%
5.6.3. Các nghiên cứu trường hợp một - shot
";|*!.*A*Y.]*A'*"
_2_.*A 2'`.<: "U
14
R‘.5x•‚•ƒmx••jS%"'2*<2*ABRS
Ii%„%
15
(a) R;S
5. 1
[ [
=Ii%„%Q2_*Ap.
’]" 2_*Ap.*ABRS*A
"I\; ‹..2^)#R[S
l<^*2(.%'2<;T
-K'h:J"]h!2^[:<";T-
K'..^*A (#2(._2O#;e
*l;#CBR;S=Ii%„%XAD)2_$
":+$*A!<*A.<q* #2_
DM2(*2_2^$;"RM
2(S%
2_;|*)!.2J%Q
h2_h')(#!.((#J%HD*A
*A"*]*L^*DM2E
';)!"#2%t€:]*A !"#D
'*2J%Q!"]-2_Y;'
f;;|*\.."-!R:5*1*5x••iƒ
7„yyjS%
HD
XA!J*2e; ‹<2e
**-!%t€*-!E"
16
$*A_%7<.P;
$;h2ehh*h%5_.2e
*'"Ul\'*:5*; ‹;E
;%1l<#T€M:\T.@)*
2^.@*%&)"'p ."p2')*
<2e*%
5.7. Yêu cầu trong thiết kế nghiên cứu
8"', )e A*'
*JC2Wb*'a2'*)a
.%Q2`eBB$2("]
2U')MB'<_ )
2^.*.%
t."o!EI )'
2B'R:5*Bi%„S<")*@|-R
SJCB<_WE"BB
aXAD.L*'*"%
HD
XA2'I*':5*"R!<
NSf*AM<*2_:
!$2M"f)"'<2e
]AU]AR7=5x•‚•S%XA
2_`2*D%1q.J"
2"2M2_"
B<W
pA)2(2+*2_
2(ƒ
pb<f2^ƒ
p1'*A*`':#."U
*2_R.Sƒ
17
pb+B<|2
p&`5*.5<R.S^."U*2_R.S%
QE"Bl*T"<h 2h
R2_S*AN"'E( )
R:5*12(jS%
7<.P*A!*AM<"DW
=
x
W1$2_f)€!")$*I)
<@€.L]%
8'*<" " +R; S;|*WRxS
)!")R„S:2^%mBB''*<"
");%=(E."U:2^
B%&<"l "TI)!J!<
O;E +R;S2O#%HIM"*A*YK
R2(!S%
[5*:\<".J"W
=„Wt@!<.Ld.@<@
M2(Y(%
XABE; *YWRxS!<R„S<@M
2(Y%);"B%7<"l'
*A*-!J!<h.L@h%&'*!J!<
*A "5_E."UR@S!<
"U<@M2(YB%
5.7.1. Nghiên cứu và lựa chọn
Q!. )%8"B
`2!"#!"#<2)"BB
2*B<2M%ˆ"
#!o"RX7x•‚„SW
pb**R;S2RMSa
18
p8'EBaY.( a
pQ W&)I|E .ga
pQWb*EB2Ma!!.
YC a
pQC WC J!]Y!JCa
pQC Wb*EJCB2:J" +
Y +a
pQE2_B2C ab*2R
] "*dSa?2;|*R2^*dSa
V.JC2GO
T!.%1 2DNN
.Nk@B]A
!%XA EJC".L2<!"2(
5%
Ghi chú
x%1*AU!"_:5*11*5Rx•••S12(„%
„%/R45.S2(!RS*A;$;E;:
"*'Epxx%XA 2(!:"{x ";
"<%
r%Q"2;eI2*Ah)#h*uM'
*A D-2"!<f%
j%[5*12(s'<M(11*5Rx•••S')
#'%mB#2<M
-%
i%'*`2I* "*A*-5*
D2h=Œh2MT*<
A$)*%
19
s%XD$J2(!*AB''*.-^
A$*A");%[5*Bxx%„%„_<
(%
•%XA 2(I-.gJ2M"v]
2bwt…‘b/X†t‘ˆt%
‚%&J"*A'*!2 <!*A
]..D22^.ƒ:+.^:+!..
^%
Câu hỏi:
x%X<"-$*U'%
„%b*EI;]ED(;<$<
.a
r%7<EIoWRxSDAR„S;AM%
j%1oIWRxSR„S*-5a
i%b*;].L!"#*A"-'2*A
h"Jh$*AIa
Bài tập:
x%XA"!<`'!<2.PD
*A]%Q*-!< 2^!<2%*A
\(!'!< %
„%XAJ55!^<#D$*I%
&Y;J*-;Z^#D
];< $.; *`"%b*;].L*A
\JI.J.K**-a
r%XA`!. "T*A "
|A ]A2#DM<
E2_I%t€*-WRxSN]."
20
€R„SfB*)*<2e
"€. %&)#'I*'EJC%
21
CHƯƠNG 2. THANG ĐO
Nguyên lý GIGO: Đầu vào là rác thì đầu ra là rác.
Nguyên lý trên có nghĩa là nếu dữ liệu đầu vào chương trình không có giá trị thì
kết quả đầu ra cũng không có giá trị.
Kinh doanh là có phạm vi và liên quan tới thị trường riêng biệt, những nhóm
khách hàng và các tình huống cạnh tranh. Thông thường mục đích quan trọng của
nghiên cứu kinh doanh là thu thập thông tin và sử dụng thông tin về phạm vi này để
cải thiện các quyết định kinh doanh. Ví dụ, một doanh nghiệp muốn biết độ lớn của thị
trường, những cách hữu ích để phân khúc thị trường, những người thường mua hang
nhất và những thứ họ ưu tiên nhất là gì. Hoặc doanh nghiệp muốn biết các công ty
thuộc công nghiệp thường ra quyết định như thế nào và ai là những người lien quan.
Mục đích của nghiên cứu kinh doanh có thể tổng quát hơn, chẳng hạn như kiểm tra
hiệu quả của các kênh truyền thông khác nhau thì thế nào. Các vấn đề trong nghiên
cứu trong kinh doanh hầu như không bao giờ chấm dứt. Thường các nghiên cứu là
nghiên cứu thực nghiệm, bao hàm thu thập và xử lý dữ liệu (sẽ được đề cập trong các
chương sau).
Nghiên cứu thực nghiệm thì luôn luôn ngụ ý nói đến thang đo. Lý do thu thập dữ
liệu để thu thông tin quan trọng cho những vấn đề nghiên cứu dưới sự quan sát cẩn
thận kỹ lưỡng. Chất lượng của thông tin thì phụ thuộc nhiều vào thủ tục đo lường được
dùng trong thu thập dữ liệu. Trong chương này nội dung của thang đo được giải thích,
cấp độ của thang đo được bàn luận, và tầm quan trọng của giá trị (độ chính xác) và độ
tin cậy được làm sáng tỏ. Chương này cũng đưa ra các lời khuyên cho việc cải thiện
chất lượng của thang đo trong nghiên cứu kinh doanh.
6.1. Xác định thang đo
Chúng ta sử dụng thang đo trong cuộc sống hàng ngày, cho dù thang đo của
chúng ta thường ẩn và không rõ ràng hoặc không nghĩ là đang sử dụng thang đo. Ví
dụ, một cuộc thi sắc đẹp có thể được thể hiện qua một số loại thang đo, hoặc đánh giá
hiệu quả của chương trình quảng cáo tốt nhất, hoặc sức mạnh của những thí sinh….
Những ví dụ này liên quan đến một phần chủ chốt trong tất cả các loại thang đo, sự
phản xạ của các tính chất. Ví dụ, lựa chọn chương trình quảng cáo thì có thể được
22
đánh giá qua màu sắc, nội dung, v.v… Bằng cách sử dụng “điểm”, một số điểm được
đưa ra và chương trình có điểm tốt nhất sẽ được chọn. Tuy nhiên, một thiên hướng
thường thấy là mọi người thường không có sự đồng ý thống nhất trong các cách nhìn
nhận hoặc phán xét.
Trong một nghiên cứu được hướng dẫn bởi một trong các tác giả, bốn chuyên gia
công nghiệp được yêu cầu đánh giá chất lượng của 24 tờ báo địa phương dựa trên kích
thước của các nhà làm báo và chất lượng bản in. Các chuyên gia công nghiệp thể hiện
rất khác nhau trong các đánh giá của họ.
Thang đo có thể được xác định như là một kí hiệu có dạng I, II, III… hoặc 1, 2,
3… và không có ý nghĩa định tính trừ khi chúng ta gán nghĩa cho chúng. Những con
số được gán nghĩa vì những con số này có thể được sử dụng trong toán học và kĩ thuật
thống kê để mô tả, giải thích và mục đích dự đoán. Vì thế, các con số là phân tích định
tính, có thể biểu lộ thông tin mới về các mục nghiên cứu.
Ví dụ:
Trong một nghiên cứu quốc tế về những người có chủng tộc khác nhau thì quan
điểm trong công việc khác nhau. Các con số được gán như sau: Da trắng = 1, Da đen =
2, Da nâu = 3, Khác = 4. Một cấp nhiều chỉ tiêu được phát triển. Trong phân tích dữ
liệu chủng tộc đã thể hiện biến thiên “giả” (xem chương 1) cho phép người nghiên cứu
đánh giá hiệu ứng của chủng tộc trong quan niệm công việc.
Trong định nghĩa trên, khái niệm sự phản ánh có nghĩa là sự phản xạ. Những con
số được phản xạ lên đối tượng hay sự kiện. Hình 6.1 minh họa sự phản xạ và được đọc
như sau. Phạm vi ảnh hưởng là những cái được phản xạ hoặc là được đo lường. Trong
trường hợp hiện tại nó bao gồm 5 người, P1,…P5. Dựa trên giới tính họ được phản xạ
bằng 1 (nếu là nữ) và 0 (nếu là nam).
Quan niệm thứ ba được sử dụng để định nghĩa thang đo là các quy tắc. Một quy
tác chỉ ra thủ tục theo những con số phản ánh đối tượng. Các quy tắc là những thành
phần quan trọng nhất của thủ tục đo lường vì chúng xác định chất lượng của đo lường.
Các quy tắc yếu làm cho đo lường thiếu ý nghĩa. Chức năng của các quy tắc là ràng
buộc thủ tục đo lường với một số mặt của “sự thật”. Thang đo có nghĩa được đạt tới
chỉ khi nó có một sự phù hợp thực nghiệm với cái được định hướng để đo lường.
23
P1
P2
P3
P4
P5
.
.
.
1
0
X
X
CẤP ĐỘ
Nhận thức
Thực nghiệm
Sự phản ánh thể hiện qua hình sau:
Hình 6.1. Sự phản ánh
7<.PT+q;#*A]$0.M3D0.
]30*2_U3Y0.C*`3%Q*D
2^'2*2Is%„%
=Is%„%‡EM*
Đầu tiên, chúng ta cần một định nghĩa nhận thức tốt của khía cạnh cần đo, X.
Tiếp theo, chúng ta cần một quy tắc đặc trưng làm thế nào gán những con số cho
những tính chất thực nghiệm đặc trưng. Vì thế, bằng những thang đo chúng ta phản xạ
một số khía cạnh của thế giới thực nghiệm. Từ đó nó cũng được thấy rằng thang đo thì
ràng buộc chặt chẽ với những định nghĩa quá trình được bàn tới bên trên. Để thu được
những thang đo, một số quy tắc phải được tuân thủ.
Tại sao con người thường không thống nhất trong các đánh giá của họ? Bởi vì
một số lý do. Thứ nhất, thường không sàng lọc những khía cạnh nào cần được nhấn
mạnh làm rõ, đó là, làm rõ những định nghĩa về nhận thức cần được bỏ qua (xem phần
3.5). Tiếp theo, những quy tắc theo đó những điểm số được phản ánh thì bị ẩn đi, và
những quy tắc mà được tuân thủ có thể khác nhau giữa những người quan sát. Trở lại
24
Sự vật/hiện tượng
Vật chỉ thị
Tính chất
ví dụ ở trên một lý do những chuyên gia công nghiệp không có dự đồng ý thống nhất
rằng “những nhà làm báo” và “chất lượng bản in” không được xác đinh một cách rõ
ràng. Đánh giá như vậy, để có ích, đòi hỏi định nghĩa các khái niệm một cách rõ ràng:
ý nghĩa dự báo của những cái đóng góp vào nhận thức phải được sàng lọc.
6.1.1. Đối tượng, tính chất và vật chỉ thị.
Từ những sự thảo luận trên chỉ ra rằng chúng ta không đo lường sự vật hoặc hiện
tượng; mà chúng ta đo lường những tính chất của dự vật hoặc hiện tượng. Ví dụ, khi
nghiên cứu về thể trạng con người, các bác sĩ thường hay đo các tính chất như chiều
cao, cân nặng hoặc áp huyết. Một tình trạng tâm lý nhận thức cũng có thể được quan
tâm, ví dụ các tính chất như kiểu nhận thức và sự sáng tạo, trong khi một thương gia
thì thường tập trung vào sở thích và xu hướng mua hàng giữa những khách hàng trong
thị trường riêng biệt. Để phản ánh những tính chất này, chúng ta dùng vật chỉ thị, đó là
những điểm số bằng cách dùng các định nghĩa quá trình vận hành của chúng ta, ví dụ
trả lời các câu hỏi (xem hình 6.3).
Hình 6.3 Vật thể/Hiện tượng, các tính chất và vật chỉ thị
Sự vật hiện tượng có thể lấy ví dụ là một cá nhân, các tính chất đặc biệt của huyết áp,
và các đo lường được giữ lại trong các vật hiển thị kiểm tra y tế.
6.2. Các cấp độ thang đo
Điểm đặc biệt nghiên cứu thực nghiệm là thường được làm giữa các cấp khác
nhau của thang đo. Những mối liên hệ này tới các tính chất của các thang đo, cái mà
định nghĩa toán học và các quá trình thống kê.
25
