2.3.1 Nghiên cứu định lượng
Phương pháp xử lý số liệu
- Số liệu định lượng được làm sạch và nhập vào phần mềm EpiData 3.1. Phiếu khảo sát đã nhập được kiểm tra ngẫu nhiên 30 phiếu (20%) để đánh giá tính chính xác của việc nhập liệu. Nếu phát hiện có sai sót, thực hiện kiểm tra phiếu gốc.
- Cách tính điểm: Đánh giá kiến thức thông qua 15 câu hỏi được tính điểm, mỗi câu hỏi là 1 điểm. Đối với những câu hỏi chỉ có 1 đáp án đúng, đáp án đúng được cho 1 điểm và đáp án sai hoặc không biết/ không chắc chắn cho 0 điểm. Đối với những câu hỏi có nhiều đáp án, 1/n điểm (n là số đáp án đúng có thể trả lời) được tính cho từng đáp án đúng, chọn đáp án sai hoặc không biết/ không chắc chắn hoặc thừa đáp án cho 0 điểm. Điểm kiến thức của từng câu được tính, sau đó cộng tổng điểm kiến thức chung. Tổng điểm kiến thức nằm trong khoảng từ 0 – 15 điểm được phân loại thành 2 nhóm: điểm kiến thức trên trung bình và điểm kiến thức dưới trung bình.
28
- Dữ liệu được xử lý phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0
- Biến phân loại: Tính tần suất, tỉ lệ phần trăm. Tiến hành so sánh tỷ lệ giữa các nhóm: sử dụng kiểm định chi bình phương khi tần số mong đợi ≥ 5 hoặc Fisher’s exact khi tần số mong đợi < 5.
- Biến liên tục: Tính trung bình, SD nếu biến phân phối chuẩn và trung vị nếu biến phân phối không chuẩn. Kiểm định biến phân phối chuẩn bằng test Skewness.
- Trong nghiên cứu này, sử dụng mức ý nghĩa ở 0,05. Khi so sánh các nhóm, giá trị p < 0,05 thể hiện khác biệt có ý nghĩa thống kê.
2.3.2 Nghiên cứu định tính
Phương pháp xử lý số liệu
- Tập hợp, sắp xếp và chuẩn bị dữ liệu phân tích: Trong quá trình thu thập số liệu, các thông tin liên quan được ghi chép (field notes) trong mỗi phỏng vấn sâu. Các nội dung ghi chép, băng ghi âm được kiểm tra kĩ, tập hợp cho quá trình phân tích. Các băng ghi âm được gỡ băng (chính xác từ ngữ ghi âm). Việc kiểm tra đối chiếu chất lượng gỡ băng được tiến hành ngẫu nhiên ở các băng bởi nghiên cứu viên chính.
- Đọc dữ liệu: Quá trình phân tích dữ liệu sơ bộ được tiến hành trong khi thu thập dữ liệu. Nghiên cứu viên sẽ đọc toàn bộ dữ liệu để có được khái quát chung về thông tin và suy nghĩ về ý nghĩa. Sau đó, nghiên cứu viên sẽ tiến hành mã hóa (coding), viết ghi chú bên lề, tạo thành các “code child”, “code parent”, ghi chép những suy nghĩ chung về dữ liệu.
Phương pháp phân tích dữ liệu
- Quá trình mã hóa sử dụng phần mềm Nvivo 7 bao gồm:
+ Xây dựng tree note bao gồm các chủ đề chính và chủ đề nhánh
+ Đọc từng dòng dữ liệu để đưa dữ liệu vào các chủ đề phù hợp. Dữ liệu nhỏ hơn được đưa vào chủ đề nhánh. Chủ đề mới được nổi lên sẽ được xếp vào free node, sau đó sắp xếp lại cho phù hợp
+ Đọc lại dữ liệu để kết nối các chủ đề với nhau
+ Đọc lại toàn bộ dữ liệu để xem còn chủ đề mới nào nổi lên không
- Dữ liệu được mã hóa bởi tác giả đề tài dưới sự hướng sẫn của các giảng viên có kinh nghiệm, trong quá trình mã hóa có thảo luận và thống nhất để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu
29