Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học

Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học Chương 4: Thu thập dữ liệu Nghiên cứu khoa học

THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU MỤC TIÊU ✓Phân biệt loại liệu ✓Biết phương pháp thu thập loại liệu khác ✓Biết phương pháp chọn mẫu NỘI DUNG • • • • Giới thiệu liệu nghiên cứu Dữ liệu sơ cấp Dữ liệu thứ cấp Các vấn đề chọn mẫu TÀI LIỆU THAM KHẢO • Kumar (2011): chapter & 10 GIỚI THIỆU VỀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Research Data Dữ liệu nghiên cứu (research data) • “Research data, unlike other types of information, is collected, observed, or created, for purposes of analysis to produce original research results.” (http://www.ed.ac.uk/schools-departments/informationservices/services/researchsupport/data-library/research-data-mgmt/datamgmt/research-data-definition) • “Research data is defined as recorded factual material commonly retained by and accepted in the scientific community as necessary to validate research findings; although the majority of such data is created in digital format, all research data is included irrespective of the format in which it is created.” (Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) http://www.epsrc.ac.uk/about/standards/researchdata/Pages/scope.aspx) Dữ liệu nghiên cứu (research data) • Phân loại theo đặc điểm liệu • Dữ liệu định tính (Qualitative data): liệu trình bày dạng chữ, phản ánh đặc điểm khơng để đo lường vật, tượng • Dữ liệu định lượng (Quantitative data): liệu dạng số Dữ liệu nghiên cứu (research data) • Phân loại theo nguồn thu thập liệu • Dữ liệu sơ cấp (primary data): liệu thu thập lần nhà nghiên cứu Primary data is data that is collected by the researcher from firsthand sources, using methods like surveys, interviews, or experiments • Dữ liệu thứ cấp (secondary data): liệu có sẵn (được thu thập cá nhân/ nhà nghiên cứu/ tổ chức đó) nhà nghiên cứu thu thập lại Secondary data are data that have been interpreted and recorded DỮ LIỆU SƠ CẤP Primary Data Phân loại liệu sơ cấp • Đo lường (Measurement): liệu dạng số • Quan sát (Observation): liệu ghi lại từ kiện, tình vật theo cảm nhận nhà nghiên cứu, sử dụng cơng cụ hỗ trợ camera, máy ghi âm… • Thẩm vấn (Interrogation): dự liệu có cách hỏi thăm dị • Tham gia (Participation): liệu có từ kinh nghiệm Thang đo thái độ đơn giản • Thang đo thái độ đơn giản (simple category scale dichotomous scale) có hai lựa chọn đơn giản (vdụ, có/khơng; đồng ý/khơng đồng ý; quan trọng/khơng quan trọng) • Thang đo nhiều lựa chọn, trả lời (multiple choice, single-response scale): nhiều mục lựa chọn; có trả lời Thang đo thái độ đơn giản • Thang đo nhiều lựa chọn, nhiều trả lời (multiple-choice, multiple-response scale - checklist): cho phép người trả lời chọn nhiều lựa chọn • Dễ thiết lập, có tính chun biệt cao, cung cấp thơng tin hữu ích phù hợp có kỹ thiết lập Ví dụ: Thang đo thái độ đơn giản Thang đo phân loại giản đơn (lưỡng phân dichotomous) Trong 12 tháng tới, tơi có kế hoạch mua laptop Có Khơng Dữ liệu: danh nghĩa nominal Nhiều lựa chọn Anh, chị đọc tin tức tài nhiều loại báo nào? Multiple-Choice Thanh Nien Một trả lời Tuoi Tre Single-Response Scale Thoi Bao Kinh te Sai Gon Dữ liệu: nominal Nguoi Lao Dong Khác, (chỉ rõ ……………………………….) Ví dụ: Thang đo thái độ đơn giản Nhiều lựa chọn Đánh dấu nguồn thông tin mà anh, chị tham khảo vẽ kiểu nhà? Multiple-Choice Dịch vụ thiếg kế trực tuyến Nhiều trả lời Tạp chí Multi-Response Scale Các nhà xây dựng độc lập (checklist) Các vẽ kiến trúc sư Dữ liệu: nominal Kiến trúc sư Họa đồ viên Khác (chỉ rõ:……………………………………) Thang đo Likert Likert Scales • Thang đo Likert (do Rensis Likert phát triển) thang đo phổ biến để tổng hợp thang điểm (summated rating scales) • Bao gồm phát biểu thể thái độ ưa thích khơng ưa thích đ/v đối tượng • Người tham dự hỏi để trả lời đồng ý hay không với câu phát biểu Mỗi trả lời cho điểm số phản ảnh mức độ ưa thích, điểm số tổng hợp để đo lường thái độ chung người tham dự Thang đo Likert Likert Scales • Thang đo Likert có 5, điểm thang đo • Lợi thang đo Likert: • Thiết lập dễ dàng nhanh chóng • Tin cậy nhiều cung cấp nhiều lượng thông tin nhiều loại thang đo khác Thang đo Likert Likert Scales • Cách thiết lập thang đo Likert • Chọn số lượng lớn phát biểu có hai tính chất: (1) phù hợp với thái độ nghiên cứu; (2) phản ảnh vị trí thái độ ưa thích hay khơng ưa thích • Người tham dự đọc phát biểu cho điểm, sử dụng thang đo điểm Giá trị (1) có nghĩa thái độ khơng ưa thích Giá trị (5) có nghĩa ưa thích Thang đo Likert Likert Scales • Cách thiết lập thang đo Likert • Các trả lời người cộng dồn để có điểm tổng • Xếp dãy điểm tổng để chọn phần có điểm tổng cao thấp (10 - 25% số có điểm cao thấp nhất) • Hai nhóm cao thấp đánh giá theo câu trả lời riêng lẻ Thang đo Likert Likert scales • Cách thiết lập thang đo Likert • Tính giá trị trung bình nhóm có điểm cao thấp nhất, kiểm định khác biệt dùng t test • Sau kiểm định t cho phát biểu, xếp hạng giá trị trung bình, chọn phát biểu có giá trị t cao • Chọn 20 - 25 mục có giá trị t cao để gộp vào điểm cuối Thang đo Likert Tìm kiếm liệu sâu Internet tốt thư viện truyền thống Likert Scale Rất đồng ý Đồng ý TS.Trần Tiến Khai, UEH K Đồng ý Rất K đồng ý K phản đối Summated Rating Dữ liệu: interval K đồng ý (5) (4) (3) (2) (1) Thang đo xếp hạng • Người tham dự so sánh trực tiếp đối tượng hay nhiều lựa chọn chúng (tốt nhất; ưa thích nhất) • Khi có hai lựa chọn dễ thực Khi có nhiều hai lựa chọn: khó thực • Dạng thang đo có được: ordinal Thang đo xếp hạng Thang đo so sánh cặp (Paired-Comparison Scales) • Người tham dự bày tỏ thái độ rõ ràng cách chọn lựa hai đối tượng Thang đo xếp hạng bắt buộc (Forced-Ranking Scales) • Danh sách thang đo xếp hạng bắt buộc bắt buộc người đánh giá phải xếp hạng đối tượng cách tương đối so lẫn • Phương pháp nhanh, dễ tạo động lực cho người đánh giá Nên không nhiều đối tượng (5 vừa) Ví dụ thang đo xếp hạng Thang đo so sánh cặp Đối với hai loại xe đây, chọn loại mà bạn thích Paired-Comparison Scale BMV Z4 Porsche Dữ liệu: ordinal Thang đo xếp hạng bắt buộc Hãy xếp hạng đặc điểm thiết bị ra-đa Forced Ranking Scale - Lập trình người sử dụng Dữ liệu: ordinal Đánh số = kế đặc điểm ưa thích ; … - Nối kết khơng dây - Kích thước nhỏ - Cánh báo tầm xa - Báo động sai tối thiểu Thang đo xếp hạng Thang đo so sánh (Comparative Scale) • Sử dụng đối tượng làm chuẩn để gợi ý cho người tham dự đánh giá đối tượng tương tự • thang đo: • Interval: khoảng cách điểm so sánh • Ordinal: khơng so sánh khoảng cách điểm số Ví dụ thang đo xếp hạng Thang đo so sánh So với loại máy sấy tóc mà bạn sử dụng trước đây, loại : Comparative Scale TỐT HƠN Dữ liệu: ordinal TƯƠNG ĐƯƠNG TỆ HƠN