Chủ đề trình bày cách để phát triển, điều chỉnh thang đo và chọn mẫu,thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp và thứ cấp

Trang 1 BỘ TÀI CHÍNHTRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETINGKHOA QUẢN TRỊ KINH DOANHMƠN HỌC: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KINH DOANHChủ đề: Trình bày cách để phát triển, điều chỉnh thang đo

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

MÔN HỌC: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KINH DOANH Chủ đề: Trình bày cách để phát triển, điều chỉnh thang đo và chọn mẫu,

thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp và thứ cấp.

Giảng viên hướng dẫn: Lượng Văn Quốc

Mã lớp học phần: 2331101146509 Trình bày: Nhóm 7

Danh sách thành viên nhóm:

1 Mai Hồng Thảo – 2221000690

2 Trương Thành Đạt – 2221000406

3 Nguyễn Mỹ Huyền – 222100494

4 Lê Thảo Quỳnh – 2221000664

5 Kiều Nguyễn Minh Thư – 2221000707

TP.HCM, ngày 31 tháng 10 năm 2023

MỤC LỤC

I Khái niệm thang đo 5

1 Thang đo cấp định danh 5

2 Thang đo cấp thứ tự 5

3 Thang đo cấp quãng 6

4 Thang đo cấp tỷ lệ 6

II Cách phát triển và điều chỉnh thang đo 6

III Chọn mẫu 7

1 Một số khái niệm cơ bản 7

2 Sự cần thiết phải chọn mẫu 8

3 Các kiểu chọn mẫu 8

a)Kỹ thuật lấy mẫu theo xác suất 9

b)Kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất 11

4 Quy trình chọn mẫu 12

IV Dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp 12

1 Khái niệm dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp 12

2 Cách thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu 13

a)Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu thứ cấp 13

b)Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp 14

TÀI LIỆU THAM KHẢO 16

DANH MỤC HÌNH

Hình 1 Tổng thể, phần tử và mẫu 8

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.Đặc điểm hai phương pháp chọn mẫu 9 Bảng 2.So sánh các phương pháp chọn mẫu xác suất 11

I Khái niệm thang đo

Trong nghiên cứu, thang đo là một công cụ mà các nhà nghiên cứu sử dụng để đo lường một khái niệm quan tâm (Giao & Vương, 2019)

Theo Stevens (1951) hệ thống cấp thang đo được chia thành bốn cấp độ là: thang đo cấp định danh, thang đo cấp thứ tự, thang đo cấp quãng và thang đo tỷ lệ Trong đó, thang đo cấp định danh và thứ tự được gọi là thang đo định tính (quanlitative scale); thang đo cấp quãng và tỷ lệ được gọi là thang đo định lượng (quantitative scale)

1 Thang đo cấp định danh

- Được sử dụng chủ yếu cho mục đích phân loại

- Sử dụng các con số đánh dấu (mã số) để phân loại đối tượng hoặc sử dụng như

ký hiệu để phân biệt và nhận dạng đối tượng

- Không có ý nghĩa về mặt lượng dù được ký hiệu bằng các con số

- Một số ví dụ về thang đo cấp danh nghĩa:

Giới tính: 0 Nữ; 1 Nam

Dân tộc: 1 Kinh; 2 Tày; 3 Hoa; 4 Khác

2 Thang đo cấp thứ tự

- Được dùng để so sánh thứ tự, không có ý nghĩa về lượng, mục tiêu phân loại

- Cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự, so sánh giữa các đối tượng, cấp độ của thang đo này bao gồm cả thông tin về sự định danh và xếp hạng theo thứ tự

- Được dùng rất phổ biến trong nghiên cứu để đo lường thái độ, ý kiến, quan điểm, nhận thức và sở thích

- Người nghiên cứu có thể biến đổi một thang thứ tự mà không làm thay đổi tính chất của nó

- Thang đo thứ tự không biết chính xác mức độ khác biệt

- Lấy ví dụ về thang đo thứ tự: Xin Anh (Chị) hãy xếp thứ tự ưu tiên từ 1 đến 6 với 1 là cửa hàng Anh (Chị) thích nhất và 6 là cửa hàng Anh (Chị) không thích:

Cửa hàng A:

Cửa hàng B:

Cửa hàng C:

Cửa hàng D:

Cửa hàng E:

Cửa hàng F:

Ở ví dụ này chúng ta thấy có sự xếp thứ tự so sánh về mức độ yêu thích giữa các cửa hàng tuy nhiên lại không thể biết rõ sự chênh lệch về mức độ yêu thích giữa từng cửa hàng là bao nhiêu

3 Thang đo cấp quãng

- Cấp độ thang đo khoảng cách (interval scales) hay thang đo cấp quãng là loại thang đo trong đó số đo dùng để chỉ khoảng cách nhưng gốc 0 không có nghĩa (Thọ, 2011)

- Có ý nghĩa về lượng, được sử dụng cho mục đích xếp hạng và phân loại

- Ví dụ: Xin vui lòng cho biết số lần trong tháng Anh (Chị) đi Bách hóa xanh: Không lần

Từ 1 đến 2 lần

Từ 3 đến 4 lần

Trên 5 lần

- Ví dụ: Xin vui lòng cho biết thu nhập của Anh (Chị) trong tháng rồi: Dưới 2 triệu

Từ 2 đến 4 triệu

Từ 4 đến 6 triệu

Trên 6 triệu

4 Thang đo cấp tỷ lệ

- Cấp độ thang đo tỷ lệ (ratio scale) có tất cả các đặc điểm của thang định danh, thang thứ tự và thang khoảng cách và ngoài ra nó còn có điểm 0 (zero) cố định

- Có thể xác định, xếp hạng thứ tự, so sánh các khoảng cách hay những sự khác biệt và cho phép tính toán tỷ lệ giữa các giá trị của thang đo (Huy & Anh, 2012)

- Trong nghiên cứu, cấp độ thang đo tỷ lệ thường được dùng để đo lường chiều cao, trọng lượng, tuổi, thu nhập của các cá nhân, mức bán, doanh số của doanh nghiệp hoặc mức giá mà người tiêu dùng sẵn sàng trả cho sản phẩm

- Đây là hình thức thang đo cao nhất

II Cách phát triển và điều chỉnh thang đo

Quả thật việc phát triển một thang đo là một bước cần thiết và quan trọng trong suốt quá trình nghiên cứu Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), quy trình xây dựng thang đo gồm 3 bước chính:

Bước 1: Xây dựng tập biến quan sát:

Discover more

from:

NCKH01

Document continues below

Nghiên cứu khoa

học

Trường Đại học Tài…

81 documents

Go to course

[123doc] - nghien-cuu-nhung-yeu-to-…

100% (1)

112

Tran Nguyen Minh Hai

- ufm

None

22

Correctional

Administration

Criminology 96% (114)

8

English - huhu

Led hiển thị 100% (3)

10

Preparing Vocabulary FOR UNIT 6

Led hiển thị 100% (2)

10

- Để xây dựng biến quan sát chúng ta cần phải xác định rõ ràng nội dung khái niệm vì nội dung đóng vai trò rất quan trọng cho mọi khái niệm

- Tiến hành nghiên cứu định tính bằng cách hỏi ý kiến chuyên gia hoặc thảo luận nhóm sau đó tổng kết và cho ra được các biến phù hợp để đo lường khái niệm nghiên cứu Kết quả chúng ta có được thang đo nháp cuối cùng để sẵn sàng cho đánh giá sơ bộ

Bước 2: Đánh giá sơ bộ thang đo:

- Chúng ta cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo nháp cuối cùng bằng nghiên cứu sơ bộ định lượng

- Để đánh giá độ tin cậy, chúng ta cần thực hiện các cuộc khảo sát và tiến hành kiểm tra bằng hệ số Cronbach alpha

- Công việc tiếp theo là sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ

bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo

- Kết quả của quá trình này là loại bỏ được các biến không đạt yêu cầu và đưa ra được thang đo chính thức

Bước 3: Đánh giá chính thức thang đo:

- Sau khi có thang đo chính thức, chúng ta tiến hành nghiên cứu chính thức định lượng (gọi là nghiên cứu chính thức vì dữ liệu thu thập không chỉ dùng cho kiểm định thang đo mà còn cho các kiểm định liên quan trong mô hình)

- Tiến hành dùng CFA và mô hình SEM để kiểm định thang đo

III Chọn mẫu

1 Một số khái niệm cơ bản

- là việc chọn lấy một số phần tử của một tổng thể, từ đó rút ra các kết luận về chính tổng thể đó Ta không thể nghiên cứu toàn bộ tổng thể mà chỉ một bộ phận của tổng thể, và cách thức ta chọn ra một bộ phận đó chỉnh là chọn mẫu

- là tất cả các quan sát, các phần tử trong bất

kỳ lĩnh vực của cuộc điều tra thành thạo

+ Có 2 loại tổng thể: (1) tổng thể chủ đích là một tổng thể được yêu cầu bởi đặc trưng thông tin cần nghiên cứu, (2) tổng thể lấy mẫu là một tổng thể thực tế được chọn trên yêu cầu thông tin cần nghiên cứu

tin về nó được thu thập và làm cơ sở cho việc phân tích (thường phần tử là con người, những phần tử khác như gia đình, hộ nông dân, cửa hàng hoặc doanh nghiệp)

20 ĐỀ THI THỬ TỐT NGHIỆP THPT NĂM…

an ninh mạng 100% (2)

160

- là lựa chọn chỉ một số quan sát nhất định, người trả lời được lựa chọn càng đại diện cho tổng thể càng tốt, mục đích:

+ Tạo ra mộ mặt cắt ngang thu nhỏ biểu thị cho tổng thể

+ Về mặt toán học, quy mô tổng thể là N và nếu một phần kích thước n tổng thể này được chọn theo một vài quy tắc để nghiên cứu một số đặc tính của tổng thể nhóm bao gồm các n đơn vị này được gọi là mẫu

Source: Saunders (2010)

- là một danh sách chứa đựng các thông tin cơ bản của tất cả các đơn vị nghiên cứu mà dựa vào đó chung ta rút ra mẫu

2 Sự cần thiết phải chọn mẫu

- Trong nghiên cứu định lượng để kiểm định lý thuyết khoa học chọn mẫu là một trong những khâu quyết định chất lượng của kết quả nghiên cứu (Thọ, 2011)

- Điều tra chọn mẫu vì:

+ Độ chính xác cao hơn và thu thập thông tin chi tiết hơn

+ Hiệu quả cho việc điều tra khả thi

+ Mang tính thực tiễn

- Chúng ta chọn mẫu có nhiều lợi thế như:

+ Giảm thiểu chi phí

+ Thu thập dữ liệu nhanh mà vẫn đạt được mức chính xác cần có của kết quả + Dễ dàng có được các đơn vị nghiên cứu sẵn có trong nghiên cứu

3 Các kiểu chọn mẫu

- Các kiểu mẫu được chia thành hai nhóm chính:

+ Chọn mẫu xác suất thường được gọi là chọn mẫu ngẫu nhiên

+ Chọn mẫu phi xác suất còn được gọi là chọn mẫu không ngẫu nhiên

Các kiểu chọn mẫu

(Types of sampling design)

Chọn mẫu phi xác suất

(Non-probability sampling)

Chọn mẫu thuận tiện

(Convenience sampling)

Chọn mẫu phán đoán

(Judgment sampling)

Chọn mẫu hạn mức

(Quota sampling)

Chọn mẫu hạn mức theo tỷ lệ

(Propotionate quota sampling)

Chọn mẫu hạn mức không

theo tỷ lệ (Dispropotinate quota

sampling

Chọn mẫu quả cầu tuyết

(Snowball sampling)

Chọn mẫu xác suất

(Probability sampling)

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

(Simple random sampling)

Chọn mẫu hệ thống

(Systematic sampling)

Chọn mẫu phân tầng

(Stratified sampling)

Chọn mẫu phân tầng theo tỷ lệ

(Propotionate stratified sampling)

Chọn mẫu phân tầng không theo tỷ

lệ (Dispropotionate stratified sampling) Chọn mẫu theo cụm

(Cluster sampling)

Chọn mẫu nhiều giai đoạn

(Multi-stage sampling

Ưu điểm Tính đại diện cao

Tổng quát hóa cho đám đông

Tiết kiệm được thời gian và chi phí

Nhược điểm Tốn kém thời gian và chi phí Tính đại diện thấp, không

tổng quát hóa cho đám đông Phạm vi áp dụng Thường dùng cho các nghiên

cứu chính thức

Thường dùng cho các nghiên cứu sơ bộ, khám phá

a) Kỹ thuật lấy mẫu theo xác suất

Ngẫu

nhiên

đơn

giản

Chi phí:

Cao

Áp

dụng:

Trung

bình

Mỗi phần tử của tổng thể

đều có cơ hội được lựa

chọn ngang bằng nhau

Mẫu được rút ra bằng cách

sử dụng bảng số ngẫu nhiên

hoặc phần mềm tạo bảng số

ngẫu nhiên,

Dễ áp dụng, nhất là với cách phỏng vấn qua điện thoại do máy quay số ngẫu nhiên Có thể áp dụng hệ thống trả lời tự động

Đòi hỏi danh sách khung mẫu Tốn nhiều thời gian

để thực hiện Cần cỡ mẫu lớn Tạo ra nhiều sai số

Hệ

thống

Chi phí:

Trung

bình

Áp

dụng:

Trung

bình

Chọn ra một phần tử tổng

thể khởi đầu một cách ngẫu

nhiên, dùng bước nhảy k để

chọn các phần tử khác

Thiết kế đơn giản

Dễ áp dụng hơn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Dễ tính toán, phân bố mẫu của giá trị trung bình hoặc tỷ lệ

Tính chu kỳ của tổng thể có thể làm méo, sai lệch mẫu

và kết quả Nếu tổng thể có xu hướng trật tự đơn chiều, có thể chỉnh sửa ra kết quả thiên lệch

Phân

tầng

Chi phí:

Cao

Áp

dụng:

Trung

bình

Chia tổng thể thành các

tổng thể phụ (tầng) và áp

dụng chọn mẫu ngẫu nhiên

đơn giản cho từng tầng Kết

quả có thể tính theo trọng

số và kết hợp được

Nhà nghiên cứu kiểm soát cỡ mẫu trong các tầng

Tăng hiệu quả thống kê

Cung cấp dữ liệu đại diện và phân tích nhóm phụ

Cho phép sử dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau cho từng tầng

Tăng sai số nếu các nhóm phụ được chọn ở các tỷ lệ khác nhau Đắt đỏ nếu phải tạo

ra nhiều tầng khác nhau

Theo

nhóm

Chi phí:

Tổng thể được chia làm

nhiều nhóm phụ dị biệt

trong nội bộ Chọn ngẫu

Cung cấp các ước lượng không thiên lệch nếu được thực hiện đúng

Thường có hiệu quả thống kê thấp do các nhóm phụ có xu

Trung

bình

Áp

dụng:

Cao

nhiên một số nhóm để

nghiên cứu sâu

cách

Hiệu quả kinh tế cao hơn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Chi phí thấp nhất, đặc biệt khi chia nhóm theo vùng địa lý

Dễ làm, không cần danh sách khung mẫu

hướng đồng nhất hơn là dị biệt

Nhiều

giai

đoạn

Chi phí:

Trung

bình

Áp

dụng:

Trung

bình

Quá trình bao gồm việc thu

thập dữ liệu từ một mẫu đã

được xác định trước Dựa

trên các thông tin có được,

chọn ra mẫu phụ cho các

nghiên cứu tiếp

Có thể làm giảm chi phí nếu kết quả giai đoạn đầu cho đầy đủ dữ liệu

để phân tầng hoặc chia nhóm tổng thể

Tăng chi phí nếu được áp dụng không phân biệt

b) Kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất

i Chọn mẫu thuận tiện

Là kỹ thuật chọn mẫu, trong đó, tất cả cá thể trong quần thể có cùng cơ hội (cùng xác suất) để được chọn vào mẫu

Chọn mẫu thuận tiện là cách chọn mẫu mà người nghiên cứu chỉ cần chọn một đặc điểm phù hợp với nghiên cứu và thực hiện phỏng vấn những người có thể tiếp xúc được Ví dụ: chọn mẫu nghiên cứu gần nhà, xung quanh người nghiên cứu, hoặc chọn mẫu đi ngang qua trong khu vực mà nhà nghiên cứu muốn nghiên cứu

Đây là kỹ thuật lấy mẫu được sử dụng phổ biến nhất vì nó cực kỳ nhanh chóng, không phức tạp và ít tốn kém

ii Chọn mẫu phán đoán hay chọn mẫu theo mục đích

Mẫu có mục đích là mẫu được nhà nghiên cứu chọn một cách chủ quan, dựa trên phán đoán, khi xác định các nhóm đối tượng quan trọng trong quần thể Từ

đó, xác định tỷ lệ chọn mẫu phù hợp cho các nhóm, với điều kiện các mẫu này

có tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu

Ví dụ: phóng viên nghiên cứu đánh giá của người dân về việc ngập nước Khi

đó người phóng viên phán đoán và chọn người cần hỏi

iii Chọn mẫu theo hạn mức

Lấy mẫu định mức là cách lấy mẫu được thực hiện cho đến khi chọn được một

số lượng cần thiết nào đó (hạn ngạch) cho các quần thể con khác nhau Gần giống như chọn mẫu phân tầng là chia tổng thể thành các nhóm riêng lẻ, chọn mẫu định mức sẽ lấy các mẫu thuận tiện, cho tới khi đủ số lượng (khác với chọn mẫu phân tầng sẽ chọn các đối tượng một cách ngẫu nhiên)

Ví dụ: Cần chọn 100 sinh viên từ 1.000 sinh viên của đại học X, trong đó có 50 nam, 50 nữ Nhà nghiên cứu chọn các sinh viên nam và nữ theo phương pháp chọn mẫu tiện lợi cho đến khi có đủ 50 nam và 50 nữ

iv Chọn mẫu quả cầu tuyết

- Lấy mẫu cầu tuyết thường được dùng để nghiên cứu các mẫu khó tiếp cận, hiếm

và khó tìm Phương pháp này tìm mẫu từ nguồn giới thiệu của mẫu đầu tiên, hoặc

từ thông tín viên có mối liên hệ với đối tượng mẫu sẽ làm trung gian hỗ trợ tiếp cận mẫu nghiên cứu

4 Quy trình chọn mẫu

- Xác định tổng thể mục tiêu

- Lựa chọn danh sách chọn mẫu

- Quyết định phương pháp chọn mẫu

- Hoạch định quy trình chọn mẫu các đơn vị mẫu

- Quyết định cỡ mẫu

- Lựa chọn các đơn vị của mẫu

IV Dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp

1 Khái niệm dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu cho nghiên cứu là mọi thông tin, các dữ liệu có liên quan đến chủ đề nghiên cứu Nó đa dạng, phong phú và có quy mô lớn nên không thể tìm và đọc

hết Cần chọn những nguồn thông tin tốt và thật sự đáng tin cậy Nguồn dữ liệu được chia làm hai loại: Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp

là các kết quả nguyên thủy của các nghiên cứu hoặc các dữ liệu thô chưa được giải thích hoặc phát biểu đại diện cho một quan điểm hoặc vị trí chính thức nào đó

Có căn cứ đích xác

Được thu thập trực tiếp

Xét về bản chất, dữ liệu sơ cấp có thể là dữ liệu định tính và định lượng

là các thông tin diễn dịch, giải thích của các dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu thứ cấp được chia làm 3 loại:

Dữ liệu thứ cấp văn bản: tài liệu chữ viết hoặc tài liệu khác (ghi âm, ghi hình )

Dữ liệu thứ cấp dựa trên khảo sát: chia làm 3 loại: điều tra thống kê, khảo sát liên tục và định kì, khảo sát đặc biệt

Điều tra thống kê: điều tra dân số, điều tra việc làm do nhà nước tiến hành

và độc nhất, việc tham gia là bắt buộc

Khảo sát liên tục và định kì: xu hướng thị trường lao động, khảo sát thái độ nhân viên

Khảo sát đặc biệt: khảo sát của giới học thuật

Dữ liệu thứ cấp nhiều nguồn: có thể dựa vào hoàn toàn vào các dữ liệu văn bản hoặc dữ liệu thứ cấp từ khảo sát, hoặc cũng có thể là cả hai Căn cứ theo lĩnh vực: Báo cáo quốc gia trong tạp chí tài chính, sách, tạp chí Căn cứ chuỗi thời gian: số thống kê và báo cáo công nghiệp, sách, tạp chí

2 Cách thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu

a) Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu thứ cấp

Các bước trong quy trình tìm kiếm và xử lý dữ liệu thứ cấp:

Bước 1: Xác định dữ liệu cần có cho cuộc nghiên cứu

Đây là bước quan trọng mang tính quyết định ở mọi việc thu thập dữ liệu Ở bước này ta sẽ xác định rõ những dữ liệu nào cần thu thập, ưu tiên trước qua đó giảm bớt đi thời gian, chi phí cho những dữ liệu không quan trọng