CHƢƠNG 4 THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮLIỆU ĐỊNH TÍNH
4.3. PHÂN TÍCH DỮLIỆU ĐỊNH TÍNH
Một khi dữ liệu định tính được thu thập bằng những phương pháp trên đây, nhà nghiên cứu phải tiến hành phân tích dữ liệu định tính theo một chu trình gồm 3 giai đoạn lớn (theo Hair et al, 2010): giảm thiểu dữ liệu (data reduction), hiển thị dữ liệu (data display) và kiểm tra dữ liệu (data verification). .
4.3.1. Giảm thiểu dữ liệu
Khối lượng dữ liệu định tính thu thập được bởi nhà nghiên cứu có thể là rất đồ sộ. Chính vì vậy, nhà nghiên cứu cần phải phân loại dữ liệu để giảm thiểu dữ liệu. Phương pháp được sử dụng thường là đọc các bản ghi chép (transcript), phân loại và mã hóa dữ liệu.
a. Phát triển và đọc các ghi chép
Việc thực hiện các ghi chép từ những cuộc ghi âm, ghi hình phỏng vấn, thảo luận thơng thường phải được làm sau khi kết thúc phỏng vấn/thảo luận càng sớm càng tốt. Do khả năng nhà nghiên cứu sẽ dễ dàng quên đi các chi tiết quan trọng, nên việc viết lại những ghi chép tại hiện trường càng sớm càng tốt sau cuộc phỏng vấn nhóm tập trung là điều bắt buộc. Ngồi ra, vì các nhà nghiên cứu đã có sẵn các câu hỏi nghiên cứu trong tâm trí trong q trình tổng hợp thơng tin, nên chủ đề nổi bật của các cuộc thảo luận đã bắt đầu xuất hiện từ lúc này. Các băng ghi âm cũng nên được ghi xuống ngay sau các cuộc thảo luận càng nhanh càng tốt. Nhà nghiên cứu không cần chờ đợi cho đến khi tất cả các nhóm đã được phỏng vấn xong, vì việc ghi chép lại và thực hiện những phân tích ban đầu của các bộ băng ghi âm đầu tiên sẽ chỉ có thể làm cho việc điều hành các nhóm thảo luận sau đó được tốt hơn. Một số người cho rằng các nhà nghiên cứu khơng cần phải tự mình ghi lại phần thu âm các phiên thảo luận, nhưng những người khác lại khẳng định rằng chất lượng của các phân tích sẽ cải thiện nếu các nhà nghiên cứu tự tay ghi lại dữ liệu của mình. Phân tích dữ liệu định tính địi hỏi phải các nhà nghiên cứu phải đọc hiểu cẩn thận các bản ghi chép lại từ băng ghi âm, và khi các nhà nghiên cứu ghi lại dữ liệu của mình thì việc phân tích ở mức độ đầu tiên đã thực sự xảy ra.
b. Phân loại dữ liệu
Phân loại dữ liệu là công việc mà nhà nghiên cứu sẽ phân loại các bản ghi chép thành các phần/phân nhóm (section) và gán tên cho các phần này bằng tên hoặc con số (mã hóa). Trong nhiều trường hợp, các phân nhóm được xác định trước khi tiến hành thu thập dữ liệu định tính nhờ những hiểu biết và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, trong phần lớn các trường hợp, việc phân nhóm và mã hóa được tiến hành sau khi nhà nghiên cứu đã nghiên cứu các bản ghi chép (những chủ điểm quan tâm có
40 đoạn văn ngắn nhưng cũng có thể bao gồm nhiều đoạn văn dài vài trang.
c. Mã hóa dữ liệu
Trước đây, mã hóa trong khn khổ một nghiên cứu định tính thường có nghĩa là các nhà nghiên cứu dùng bút màu tô lên các từ với màu sắc khác nhau (người ta cho rằng một số học giả đã sử dụng bút chì màu để làm điều này) lên những bản sao của bản ghi chép gốc để đánh dấu các mã. Phương pháp này hoặc việc sử dụng kéo để cắt ra các mẩu giấy chứa các phạm trù khác nhau đều được sử dụng rộng rãi. Với sự tiến bộ về cơng nghệ phần mềm, ngày nay ta đã có sẵn các phần mềm quản lý dữ liệu để sử dụng.
Tuy nhiên, dù có dùng phần mềm máy tính hay tơ màu chữ như trước đây, q trình mã hóa về bản chất vẫn giữ nguyên. Dựa vào các câu hỏi nghiên cứu để làm định hướng, tất cả các dòng, đoạn văn, hoặc các phần khác của văn bản đều được mã hóa theo các chủ đề có liên quan. Khi chủ đề được phát triển, nhà nghiên cứu gán một định nghĩa tạm cho mỗi mã. Theo cách làm đó, khi xử lý bản ghi chép từ băng ghi âm, các định nghĩa sẽ được liên tục cập nhật, và đôi khi những mã mới sẽ phải được phát triển khi các thuộc tính của mã khơng phù hợp với văn bản. Ngồi ra, những loại mã ít được sử dụng sẽ bị loại bỏ còn một số khác thì được mở rộng thêm ra để bù cho những mã đã bị loại. Điều quan trọng cần lưu ý là kiểu phân tích này khơng phải là phân tích tuyến tính, mà là vịng lặp.
d. So sánh
So sánh dữ liệu là công việc mà các nhà nghiên cứu phải liên tục so sánh các phạm trù và mã phân loại mới của bản ghi chép từ băng thu âm với các phạm trù và mã hiện có để phát triển đầy đủ các thuộc tính của các phạm trù tổng quát bao gồm các mã số riêng biệt. Quá trình được lặp đi lặp lại cho tới điểm bão hòa. Một cách đơn giản, điểm bão hịa là khi nhà nghiên cứu cho rằng khơng cịn có mã số hoặc phạm trù mới nào sẽ xuất hiện nữa và nếu ta cứ tiếp tục mã hóa bản ghi chép thì cũng sẽ chỉ lặp lại những chủ đề đã khám phá.
4.3.2. Hiển thị dữ liệu
Hiển thị dữ liệu là công việc quan trọng trong phân tích dữ liệu định tính vì nó cho phép nhà nghiên cứu tóm tắt khối lượng lớn dữ liệu dưới dạng viết mà họ thu thập được một cách khoa học. Khơng có một phương pháp duy nhất để hiển thị và trình bày dữ liệu trong nghiên cứu định tính. Ngược lại, đây là cơng việc địi hỏi nhà nghiên cứu phải rất sáng tạo và khoa học.
Hiển thị dữ liệu có thể được thực hiện dưới dạng bảng hoặc hình vẽ. Nếu hiển thị dưới dạng bảng, các nhà nghiên cứu thường dùng dòng và cột trong bảng để hiển thị các thông tin liên quan đến các chủ đề và bản ghi chép. Trong mọi trường hợp, hiển
Chương 4. Thu thập và phân tích dữ liệu định tính
41 thị dữ liệu là công việc linh hoạt và sáng tạo bởi nhà nghiên cứu nhằm đảm bảo sự khoa học và thuận lợi trong phân tích dữ liệu định tính.
4.3.3. Kiểm tra dữ liệu
Cơng việc kiểm tra dữ liệu địi 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 q 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
Thơng thường, các nhà nghiên cứu khơng 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 phịng 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 trị 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
BÀI GIẢNG
NGHIÊN CỨU MARKETING
Biên soạn và hiệu chỉnh:
1. TS. Nguyễn Thị Hoàng Yến 2. Ths. Hoàng Lệ Chi
Chương 5. Thu thập dữ liệu định lượng
42