Công việc kiểm tra dữ liệu đòi hỏi nhà nghiên cứu phải tìm kiếm những sai sót có thể làm giảm độ tin cậy của dữ liệu định tính, qua đó, xác lập được sự tin cậy cho kết quả phân tích dữ liệu định tính. Để kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu đòi hỏi nhà nghiên cứu phải kiểm tra các vấn đề sau:
Tính hiệu lực của kết quả (emic validity): nhà nghiên cứu phải đảm bảo rằng
những thành viên chính của cuộc nghiên cứu định tính (có những sự tương đồng về văn hóa) nhất trí về những kết quả tìm kiếm của quá trình nghiên cứu định tính.
Độ tin cậy chéo (cross-researcher reliability): nhà nghiên cứu phải kiểm tra
mức độ đồng nhất trong việc phân nhóm, mã hóa và hiển thị dữ liệu của các nhà nghiên cứu khác nhau tham gia vào nghiên cứu định tính
Thông thường, các nhà nghiên cứu không chờ đến thực hiện hết các công việc của phân tích dữ liệu định tính mới kiểm tra chất lượng dữ liệu mà thường phải có các biện pháp phòng ngừa trước đó để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Phương pháp tam giác (Triangulation method) là kỹ thuật được các nhà nghiên cứu sử dụng trong trường hợp này. Phương pháp này cho phép nhà nghiên cứu xác lập được độ tin cậy của dữ liệu định tính dựa vào cách tiếp cận đa bối cảnh (multiple perspectives):
- Nhiều phương pháp được sử dụng để thu thập dữ liệu - Nhiều bộ dữ liệu
- Nhiều nhà nghiên cứu được huy động để phân tích dữ liệu - Thu thập dữ liệu trong nhiều khoảng thời gian khác nhau - ...
CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN
1. Khái niệm và vai trò của dữ liệu định tính?
2. Trình bày ngắn gọn về các phương pháp thu thập dữ liệu định tính (phương pháp nghiên cứu định tính)?
3. Nêu đặc điểm, lợi thế và hạn chế, phạm vi ứng dụng của phương pháp phỏng vấn cá nhân chuyên sâu?
4. Nêu đặc điểm, lợi thế và hạn chế, phạm vi ứng dụng của phương pháp phỏng vấn nhóm tập trung?
5. Trình bày qui trình tiến hành phỏng vấn cá nhân chuyên sâu?
6. Những khó khăn và thuận lợi trong việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu định tính ở Việt Nam