Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học Phần 2 Trường ĐH Tài chính Marketing

Chương THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU TỔNG THỂ 6.1 Giới thiệu khái niệm 6.1.1 Khái niệm Thiết kế nghiên cứu tầm nhìn nhà nghiên cứu kết nghiên cứu với chuẩn mực độ chặt chẽ tính phổ qt, quy trình nguồn lực tương ứng nhằm đạt chuẩn mực Thiết kế nghiên cứu phải gắn chặt với câu hỏi nghiên cứu khung lý thuyết Thiết kế nghiên cứu trung tâm kết nối hoạt động dự án nghiên cứu: xác định mẫu, thước đo, quy trình thu thập liệu, phương pháp phân tích liệu để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu Thiết kế nghiên cứu dạng đơn lẻ kết hợp Thiết kế nghiên cứu đơn lẻ việc sử dụng phương pháp nghiên cứu cụ thể (ví dụ: khảo sát thực nghiệm) Thiết kế kết hợp việc sử dụng nhiều phương pháp 6.1.2 Vai trò thiết kế nghiên cứu Vai trò đảm bảo chuẩn mực nghiên cứu: Thiết kế nghiên cứu giúp đảm bảo liệu thu thập cho phép trả lời câu hỏi cách rõ ràng chặt chẽ Nói khác đi, thiết kế nghiên cứu việc trả lời câu hỏi: Cần liệu để trả lời câu hỏi cách thuyết phục nhất? Vai trị kế hoạch: Thiết kế nghiên cứu có vai trò giúp nhà nghiên cứu chuẩn bị nguồn lực lên kế hoạch cho hoạt động cách phù hợp Khi lựa chọn thiết kế, nhà nghiên cứu tính tốn trước hạn chế nghiên cứu xác định liệu hạn chế chấp nhận không 6.1.3 Phân biệt thiết kế nghiên cứu với đề cương báo cáo Thiết kế nghiên cứu việc hoạch định quy trình, phương pháp nguồn lực nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu cách chặt chẽ, thuyết phục Trong đề cương báo cáo đơn việc dự kiến mục trình bày báo cáo Thiết kế quan tâm tới trình thực nghiên cứu, đề cương báo cáo quan tâm tới trình bày kết nghiên cứu Thiết kế vấn đề tư phải thể gắn kết mục tiêu nghiên cứu với quy trình, phương pháp, nguồn lực Báo cáo nghiên cứu thiên vấn đề trình bày: Cùng nghiên cứu báo cáo khác tùy theo đối tượng Trước tiến hành nghiên cứu, nhà nghiên cứu nên xây dựng bảo vệ thiết kế 56 nghiên cứu Đề cương báo cáo nên dừng mức độ tham khảo 6.2 Các yêu cầu thiết kế nghiên cứu 6.2.1 Tính chặt chẽ Một nghiên cứu khơng đơn giản tìm liệu chứng phù hợp với giả thuyết hay luận điểm định trước Tính chặt chẽ địi hỏi nghiên cứu phải tìm đủ chứng/dữ liễu để bác bỏ kiểm sốt giả thuyết “cạnh tranh” khác Ví dụ minh họa điều này: Một người nghiên cứu muốn kiểm định vai trò vốn người tới thành đặt cá nhân Tác giả thu thập liệu kết minh chứng học vấn cao (vốn người cao) thăng tiến công việc cao (sự thành đạt) Nghiên cứu mô sau: Học vấn Sự thành đạt Sơ đồ 6.1 Mô học vấn cao thành đạt Nếu nghiên cứu dừng chưa đảm bảo chặt chẽ chưa tính tới giả thuyết “cạnh tranh” Một giả thuyết cạnh tranh Học vấn khơng ảnh hưởng tới Sự thành đạt Chẳng qua người có học vấn cao người có quan hệ nhiều với người thành đạt Như vốn người (học vấn) mà vốn xã hội (quan hệ) mang lại thành đạt Giả thuyết mơ sau: Học vấn Q trình học tập Quan hệ Sự thành đạt Sơ đồ 6.2 Mơ q trình học tập dẫn tới thành đạt 6.2.2 Tính khái quát Một chuẩn mực nghiên cứu khoa học tính phổ biến kết nghiên cứu Tính khái qt hóa nghiên cứu địi hỏi kết nghiên cứu phải có khả suy rộng Có loại tổng quát hóa sau: - Khái quát cho tổng thể đối tượng nghiên cứu: Kết từ mẫu nghiên cứu liệu suy rộng cho tổng thể nghiên cứu hay khơng? Ví dụ Kết nghiên cứu từ mẫu gồm 200 sinh viên đại học liệu suy rộng cho tổng thể sinh viên đại học hay khơng? rộng nữa, liệu có 57 thể suy rộng cho trí thức trẻ khơng? Điều phụ thuộc nhiều tính đại diện mẫu nghiên cứu, quy trình chọn mẫu quy mơ mẫu có ý nghĩa định - Khái quát cho bối cảnh nghiên cứu khác nhau: Kết nghiên cứu suy rộng cho bối cảnh khác hay khơng? Ví dụ Một nghiên cứu cảm nhận trải nghiệm người dân tham nhũng 10 tỉnh, thành phố suy rộng cho tỉnh thành phố nước hay không? Điều phụ thuộc vào việc 10 tỉnh, thành phố nghiên cứu đại diện cho 63 tỉnh thành phố cảnh kinh tế, xã hội, văn hóa hay khơng? - Khái qt cho thời điểm khác nhau: Liệu kết nghiên cứu có trường tồn theo thời gian không? Điều phụ thuộc nhiều liệu thời gian cho làm thay đổi khung cảnh làm thay đổi kết nghiên cứu hay không Những nghiên cứu mang tính mơ tả (ví dụ: mơ tả thực trạng kinh tế hay giá trị văn hóa) khơng có tính trường tồn cao Những nghiên cứu hướng vào mối quan hệ có tính quy luật có tính trường tồn cao Tuy nhiên, bối cảnh thay đổi lớn kết thay đổi 6.2.3 Tính khả thi Khơng có nghiên cứu có nguồn lực vơ hạn Ngồi ra, kết nghiên cứu cịn phụ thuộc vào liệu sẵn có Vì vậy, thiết kế nghiên cứu vượt khả nguồn lực tiếp cận liệu khơng có ý nghĩa thực thi Vì vậy, nhà nghiên cứu cần cân đối hai yêu cầu (tính chặt chẽ tính khái qt hóa) với nguồn lực khả tiếp cận liệu thiết kế 6.3 Giới thiệu số thiết kế nghiên cứu 6.3.1 Các bước thiết kế nghiên cứu Bước Chọn đề tài nghiên cứu Bước Xác định câu hỏi nghiên cứu Bước Mô tả thiết kế nghiên cứu để thực - Cách thu thập số liệu - Những thông tin cần thu thập để trả lời câu hỏi nghiên cứu - Các phương pháp đề tài sử dụng để thu thập liệu - Ưu nhược điểm thiết kế nghiên cứu 6.3.2 Ví dụ thiết kế nghiên cứu cụ thể Xét thiết kế cụ thể cho bảng sau 58 Mục tiêu Giả thuyết Dữ liệu Phương pháp Hạn chế nghiên cứu nghiên cứu cần thiết Mục tiêu 1: Giả thuyết Dữ liệu Khảo sát Dữ liệu Nghiên cứu nghiên cứu: cấp độ ngẫu khảo sát mối quan hệ Học vấn cá nhân: nhiên khơng cho học vấn cao có thu Thu nhập mẫu biết mối thu nhập nhập cao người quan hệ Giả thuyết cạnh Mối quan trưởng nhân quả: tranh 1: thành Vì học Học vấn hệ xã hội thu thập Càng nhiều mối (số lượng, vấn cao, quan hệ có nhóm, ) có nhiều thu nhập cao Sự trợ giúp mối quan Giả thuyết bố mẹ hệ nên thu cạnh tranh 2: (tài chính, nhập cao Sự trợ giúp định hướng hay ngược bố mẹ nghề lại nhiều nghiệp) có thu Tuổi, giới nhập cao tính, dân tộc, Mục tiêu 2: … … … Nghiên cứu mối quan hệ học vấn thăng tiến cơng việc Bảng 6.1 Ví dụ thiết kế 59 … 6.4 Câu hỏi thảo luận Câu hỏi Thiết kế nghiên cứu tổng thể gì? Nêu u cầu thiết kế nghiên cứu tổng thể Câu hỏi Giả thuyết cạnh tranh gì? Tại thiết kế nghiên cứu phải quan tâm tới giả thuyết cạnh tranh? Làm để đảm bảo giả thuyết cạnh tranh trọng kiểm soát thiết kế nghiên cứu? Câu hỏi Thiết kế nghiên cứu tổng thể kết hợp nhiều phương pháp có ưu/nhược điểm gì? Hãy nêu ví dụ cụ thể thiết kế nghiên cứu kết hợp bình luận điểm mạnh, điểm yếu thiết kế Câu hỏi Giả thuyết cạnh tranh gì? Tại thiết kế nghiên cứu phải quan tâm tới giả thuyết cạnh tranh? Câu hỏi Một người cho “ Hướng đổi phương pháp dạy học nghiên cứu phải áp dụng nghiên cứu định tính” Anh/chị có đồng tình với nhận định hay khơng? Tại sao? 60 Thuật ngữ chương Tiếng Anh Tiếng Việt Assumptions Giả thiết Data collection process Quy trình thu thập liệu Data analysis Phân tích liệu Data over time Dữ liệu theo thời gian Data collection Thu thập liệu External validity Tính khái qt hóa Factor scale Thang đo nhân tố For example Ví dụ General Khái quát Internal validity Tính chặt chẽ Main design Thiết kế Models Mơ hình New points of research Điểm nghiên cứu Research outline Đề cương nghiên cứu Report Báo cáo Research report Báo cáo nghiên cứu Research restrictions Hạn chế nghiên cứu Research summary Tóm tắt nghiên cứu Research models Mơ hình nghiên cứu Scale Thang đo Scheme Kế hoạch 61 Chương XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG CHO NGHIÊN CỨU 7.1 Tổng quan kiến thức thống kê sử dụng kỹ thuật thống kê 7.1.1 Phân tích mơ tả khám phá 7.1.1.1 Thống kê mô tả Thống kê mô tả cung cấp số biến số với liệu mẫu nghiên cứu Hầu hết nghiên cứu định lượng cần cung cấp số thống kê mô tả để giúp người đọc hiểu liệu sử dụng Các số cách trình bày khác với biến định lượng biến định danh Đối với biến có giá trị liên tục (biến định lượng) Các nhà nghiên cứu thường cung cấp số giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ độ lêch chuẩn biến Trong số trường hợp cần thêm giá trị trung vị Đối với biến định danh Các nhà nghiên cứu thường cung cấp số tần suất, tỷ lệ phần trăm tổng số, giá trị trung vị, giá trị yếu vị Ví dụ Cho bảng thống kê mơ tả biến định lượng Bảng 7.1 Thống kê mô tả Trong - Mean: Trung bình lượng biến 62 - Median: Trung vị lượng biến - Maximun: Giá trị lớn lượng biến - Minimun: Giá trị nhỏ lượng biến - Std Dev: Độ lệch chuẩn lượng biến - Skewness: Hệ số bất đối xứng - Kurtosis: Hệ số nhọn - Jarque – Bera: Giá trị thống kê Jarque – Bera dùng để kiểm định phân phối chuẩn - Probability: Giá trị xác suất thống kê Jarque – Bera dùng để kiểm định phân phối chuẩn - Sum: Tổng giá trị lượng biến - Sum Sq Dev: Độ lệch chuẩn tổng - Observations: Tổng số quan sát 7.1.1.2 Ma trận hệ số tương quan Các biến số có tương quan với nhau, ma trận hệ số tương quan công cụ ban đầu để giúp tác giả người đọc quan sát mối tương quan cặp biến Công đoạn giúp tác giả nhận biết tượng bất thường đề phòng trường hợp đa cộng tuyến biến độc lập có tương quan lớn Ví dụ Cho ma trận tương quan biến định lượng sau: Bảng 7.2 Ma trận tương quan biến Ý nghĩa Ma trận tương quan cho biết mối tương quan biến mơ hình Ví dụ hệ số tương quan X X3 0,480173; hệ số tương quan Y X 0,782281; hệ số tương quan Y X3 0,904627 7.1.1.3 Phân tích nhân tố khám phá Phân tích nhân tố khám phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập gồm nhiều biến quan sát có liên hệ với thành tập biến (gọi nhân tố) để chúng có ý nghĩa chứa đựng hầu hết nội dung thông 63 tin tập biến ban đầu (Hair cộng sự, 1998) Phân tích nhân tố khám phá thường sử dụng nhiều nghiên cứu khảo sát mà tác giả phải dùng nhiều câu hỏi để thu thập thông tin vấn đề trừu tượng hơn, đặc biệt thông tin tâm lý, thái độ, chí hành vi Kể sử dụng thước đo tác giả trước phát triển kiểm định nên thực kỹ thuật xem liệu mệnh đề/câu hỏi có “nhóm” theo thước đo ban đầu hay khơng Kết phân tích nhân tố sở để tạo biến số cho phân tích 7.1.1.4 Phân tích độ tin cậy thước đo Phân tích độ tin cậy cho phép xác định thuộc tính thước đo mà chủ yếu liệu mệnh đề/câu hỏi thước đo có “thống nhất” với hay không Thông thường tác giả sử dụng số Cronbach’ alpha từ 0,7 trở lên, song giá trị tối thiểu để thước đo sử dụng 0,63 (DeVellis, 1990) Phân tích độ tin cậy thước đo thường sử dụng với phân tích nhân tố khám phá để định mệnh đề/câu hỏi cho thước đo Lý tưởng thước đo đủ ba điều kiện: - Các câu hỏi/mệnh đề thước đo phát triển dựa lý thuyết tác giả trước xây dựng kiểm định - Các câu hỏi/mệnh đề thước đo “nhóm” với thực phân tích nhân tố khám phá - Các câu hỏi/mệnh đề có số Crobach’s alpha từ 0,7 trở lên, 0,63 7.1.2 So sánh nhóm Một dạng nghiên cứu định lượng thông dụng so sánh khác biệt nhóm số Dưới liệt kê cơng cụ chính: - T – test (kiểm định t) : sử dụng để so sánh hai giá trị trung bình - ANOVA ANCOVA (Analysis of Covariance) : Khi có nhiều hai nhóm cần so sánh sử dụng ANOVA Khi so sánh nhóm, đồng thời kiểm sốt tác động biến liên tục khác sử dụng ANCOVA - MANOVA (Multivariate Analysis of Variance): Tương tự ANOVA sử dụng có nhiều biến phụ thuộc biến phụ thuộc lại tương quan chặt với 64 7.2 Hồi quy tuyến tính cho phân tích liệu định lượng 7.2.1 Mơ hình hồi quy đơn 7.2.1.1 Hàm hồi quy tổng thể Giả sử ta có số liệu  X i , Yi, j  cho tổng thể, với i  1, 2, , n; j  1, 2, , m(i) Ứng với giá trị X, X  X i , với i  1,2, ,n, ta có nhiều giá trị Y tương ứng nên quan hệ Y theo X không quan hệ “hàm số” Tuy nhiên, ứng với giá trị X, X  X i , ta có giá trị trung bình E  Y | X  Xi  , nên quan hệ trở thành quan hệ hàm số E  Y | X  Xi   f (Xi ) hàm số gọi hàm hồi quy tổng thể, PRF (Population Regression Functions) mà trường hợp này, ta gọi hàm hồi quy đơn (hồi quy hai biến), có biến độc lập Trường hợp có nhiều biến độc lập, ta gọi hàm hồi quy bội Trước hết, giả sử PRF hàm tuyến tính E  Y | X  Xi   1  2 Xi mà ta viết E  Y | X   1  2 X , 1 2 tham số chưa biết cố định, gọi hệ số hồi quy; 1 gọi hệ số tự hay hệ số chặn, 2 gọi hệ số góc (nó cho biết tỷ lệ thay đổi Y X) Dạng ngẫu nhiên Y  1  2 X   ,  đại lượng ngẫu nhiên 7.2.1.2 Hàm hồi quy mẫu Hàm hồi quy quy tuyến tính mẫu có dạng  = Y β1   β2X ,  ước lượng điểm E  Y | X  ,  Y β1 ước lượng điểm β1  β ước lượng điểm β 7.2.1.3 Phương pháp bình phương bé 65 Hình 58 Ta đặt tốn kiểm định sau: H : Mơ hình khơng xảy tượng tự tương quan bậc 2; H1 : Mơ hình xảy tượng tự tương quan bậc Từ bảng kiểm định BG trên, ta có P _ value  0.4842   cho trước nên chấp nhận H Vậy mơ hình khơng xảy tượng tự tương quan bậc 13.3 Kiểm định biến có cần thiết mơ hình hay khơng (Kiểm định Wald) Chẳng hạn ví dụ Để thực việc kiểm định Wald Eview, sau ước lượng mơ hình hồi quy mẫu, từ cửa sổ Equation chọn View→Coefficient Diagnostics → Wald test – Coefficient Restrictions… Khi hình sau: 178 Hình 59 Nhấp chuột ta có cửa sổ sau xuất hiện: Gõ c(2)=0 vào Hình 60 Nhấp Ok Ta kết sau: 179 Hình 61 Ta đặt tốn kiểm định sau: H : Biến X2 không cần thiết mơ hình; H1 : Biến X2 cần thiết mơ hình Từ bảng kiểm định Wald trên, ta có P _ value  0.0000   cho trước nên bác bỏ H Vậy X2 cần thiết mơ hình Lưu ý: Trong trường hợp ta khảo sát X2 nên ta dùng giá trị xác suất thống kê t giá trị xác suất thống kê F Trong trường hợp ta khảo sát nhiều hai biến ta dùng thống kê F 13.4 Kiểm định thừa biến mơ hình (biến khơng cần thiết) Giả sử xét ví dụ bên trên, ta tiến hành sau: - Tìm hàm hồi quy Y theo X2 X3 Từ cửa số Equation, ta chọn View→Coefficient Diagnostics → Redundant Variables Test – Likelihood ratio… Khi hình sau: 180 Hình 62 Nhấp chuột ta có cửa sổ One or more test series to remove xuất hiện, gõ biến X3 vào Hình 63 Nhấp Ok, ta có kết sau: 181 Hình 64 Ta đặt toán kiểm định sau: H : 3  : Biến X3 không cần thiết mơ hình; H1 : 3  : Biến X3 cần thiết mơ hình Từ bảng kiểm định trên, ta có P _ value  0.0000   cho trước nên bác bỏ H Vậy X3 cần thiết mơ hình 13.5 Kiểm định biến bị bỏ sót mơ hình Giả sử xét ví dụ bên trên, ta tiến hành sau - Tìm hàm hồi quy mẫu Y theo X2 Từ cửa số Equation, ta chọn View→Coefficient Diagnostics → Omitted Variables Test – Likelihood ratio… Khi hình sau: Hình 65 Nhấp chuột ta có cửa sổ One or more test series to add xuất Ta gõ biến X3 vào 182 Hình 66 Nhấp Ok, ta kết sau: Hình 67 Ta đặt tốn kiểm định sau: H : 3  : Biến X3 ảnh hưởng tới Y (X3 không bị bỏ sót); H1 : 3  : Biến X3 bị bỉ sót mơ hình Từ bảng kiểm định trên, ta có P _ value  0.0000   cho trước nên bác bỏ H Vậy X3 bị bỏ sót mơ hình 13.6 Kiểm định Chow mơ hình hồi quy với biến giả Ví dụ7 Giả sử số liệu tiết kiệm thu nhập cá nhân nước Anh từ năm 1946 đến 1963 (đơn vị pound) cho bảng sau: 183 Trong đó, Y : Tiết kiệm ; X : Thu nhập Để kiểm định có thay đổi tiết kiệm hai thời kỳ hay không, ta thực bước kiểm định Chow sau: Hồi quy Y theo X, ta kết Hình 68 Từ cửa sổ Equation, chọn View →Stability Diagnostics → Chow Breakpoint Test…như hình sau: 184 Hình 69 Sau nhấp chuột, cửa sổ xuất sau: Hình 70 Ta gõ vào cửa sổ Chow Test giá trị Breakpoint 1955 hình trên, nhấp OK Khi ta kết sau: 185 Hình 71 dự vào bảng kết ta có giá trị F = 5.037 Với giá trị xác suất 0.022493 nên ta chấp nhập giả thuyết hai mơ hình hồi quy khác 14 Định dạng mơ hình (Kiểm định Ramsey RESET) Xét mơ hình gốc: Yi  1  2 Xi  i (1) Kiểm định Ramsey RESET i   Y  i   Y i Yi  1  2Xi  1 Y m m1  i (2) Bài toán kiểm định H : 1      m   H1 :  j  0, j  1,m H0 : Mơ hình gốc khơng thiếu biến, dạng hàm H1 : Mơ hình gốc thiếu biến, dạng hàm sai F R 22  R12 n  k   F(m, n  k )  R 22 m Giả sử xét ví dụ bên trên, ta tiến hành sau: Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu Y theo X Từ số Equation Chọn View →Stability Diagnostics →Ramsey RESET Test…như hình sau: 186 Hình 72 Nhấp chuột ta có cửa sổ Number of fitted terms xuất Ta gõ tham số m=1 vào Hình 73 Nhấp Ok, ta kết sau: Hình 74 187 Ta đặt tốn kiểm định sau: H : 1  : Mơ hình không thiếu biến, dạng hàm đúng; H1 : 1  : Mơ hình thiếu biến dạng hàm sai Từ bảng kiểm định trên, ta có P _ value(F _ statistic)  0.2776   cho trước nên chấp nhận H Vậy mơ hình không thiếu biến, dạng hàm 15 Lưu kết Eviews 15.1 Lưu file liệu Các thao tác thực sau: Sau làm xong thao tác Từ cửa sổ Eviews chọn File →Save Lưu ý: Khi cửa sổ Workfile khơng có đối tượng chọn (Nếu không ta lưu file dạng rác) Hình 75 15.2 Lưu bảng kết Trên cửa sổ Equation, Graph, Group, …Đều có cơng cụ chứa hai nút : Name Freeze dùng để lưu trữ đối tượng kết tạo trình thao tác Đối với chức Name cho phép ta lưu trữ kết mà ta dùng tiếp cho thao tác sau Mặt khác chức Freeze lưu kết dạng Table (Kết đóng băng) 188 Chẳng hạn với số liệu ví dụ sau tìm mơ hình hồi quy xong ta thực lưu trữ sau: Từ cửa sổ Equation Nếu ta chọn chức Name hình 63 Hình 76 Chọn OK ta kết có biểu tượng Hình 77 Từ cửa sổ Equation Nếu ta chọn chức Freeze ta thấy table xuất sau: 189 Hình 78 Chọn OK ta kết có biểu tượng 190 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, (2013) Giáo trình Kinh tế lượng, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc Dân [2] Trần Tiến Khai, (2012) Phương pháp nghiên cứu kinh tế - Kiến thức Khoa Kinh tế Phát triển Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh Nhà Xuất Bản Lao Động Xã Hội [3] Nguyễn Thị Tuyết Mai, Nguyễn Vũ Hùng, (2015) Phương pháp điều tra khảo sát: nguyên lý thực tiễn, Nhà xuất ĐHKTQD [4] Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008) Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS TP.HCM NXB Thống Kê [5] Nguyễn Văn Hiến, (2016), Nghiên cứu marketing thực hành, Nhà xuất tài [6] Lê Công Hoa, Nguyễn Thành Hiếu, (2014), Nghiên cứu kinh doanh, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc Dân [7] Đinh Phi Hổ, (2016), Phương pháp nghiên cứu kinh tế & viết luận văn thạc sĩ, Nhà xuất Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh [8] Hồ Đăng Phúc, Sử Dụng Phần Mềm SPSS Trong Phân Tích Số Liệu, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật [9] Nguyễn Văn Thắng, (2014), Thực hành nghiên cứu Kinh tế Quản trị kinh doanh, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc Dân [10] Nguyễn Văn Tuấn, (2011), Cách viết đề cương nghiên cứu khoa học Bài giảng cho sinh viên Đại học Quốc gia TPHCM, Sydney: ĐH New South Wales [11] Một số báo quốc tế, nước, đề cương, nghiên cứu khoa học, luận án làm mẫu Tiếng Anh [12] Babbie, E.R., (2011) The Practice of Social Research Belmont CA: Wadsworth [13] Daniel Muijs, (2004) Doing Quantitative Research in Education with SPSS Sage Publications [14] Ehrenberg, A.S.C., (1994) Theory or Well-Based Results: Which Comes First In Research Traditions in Marketing (Laurent, G and Lilien, G.L.) Boston: Kluwer Academic 191 [15] Kumar, R (2014) Research Methodology A Step-by-Step Guide for Beginners Foutrth edition SAGE Publications [16] Kothari, C.R., (2004) Research Methodology: Methods and Techniques New Age International (p) Ltd [17] Marshall, C., & Rossman, G B (2006) Designing Qualitative Research (4 th ed.) Thousand Oaks, CA: Sage [18] John A Sharp, John Peters and Keith Howard (2006) The management of a Student Research Project Third edition Gower Publishing Company [19] Joseph F Hair Jr William C Black Barry J Babin Rolp E Anderson, (2014) Multivariate Data Analysis Pearson New International Seventh Edition [20] Robert A Day (1998) How to write and publish a scientific paper Fifth edition Oryx Press [21] Shuttleworth, M., (2008) Definition of Research [22] Uma Sekaran and Roger Bougie (2009) Research methods for business: A skill building approach 192 ... buýt (X2 : đồng/vé), giá xăng hành (X3 : đồng/lít) Y X2 X3 22 25 00 3400 43 1750 3550 26 22 00 3500 79 1400 3600 121 120 0 3850 78 22 7 1000 4000 16 25 00 3000 25 20 00 3450 35 20 00 3400 63 24 50 3550... nghiên cứu 3 .2 Các giả thuyết nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu (thiết kế nghiên cứu) 4.1 Phương pháp chọn mẫu 4 .2 Phương pháp thu thập liệu 4.3 Công cụ phân tích liệu Kết cấu đề tài Tiến độ thực Tài. .. hướng dẫn khoa học có sở để dẫn dắt, điều chỉnh hoạt động người nghiên cứu, đánh giá kết nghiên cứu người nghiên cứu 8 .2 Hình thức trình tự đề cương nghiên cứu khoa học Tên đề tài: Tên đề tài cần