Khi thực hiện dự án nghiên cứu, chúng ta thường tự hỏi dự án là định tính hay định lượng. Đôi khi mục tiêu và ứng dụng có nét giống nhau nhưng giữa chúng tồn tại những điểm khác biệt đáng kể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về Nghiên cứu Định tính so với Nghiên cứu Định lượng.
Nghiên cứu Định tính và Định lượng - So sánh
Nghiên cứu định tính
- Nghiên cứu định tính là phương pháp kiểm tra giúp bạn hiểu hành vi con người để tìm ra cách mọi người nghĩ và cảm nhận.
- Phương pháp này đưa ra câu trả lời cho câu hỏi how (như thế nào) hoặc why (tại sao)? Những phương pháp này không có bộ câu hỏi cố định nhưng sẽ rất hữu ích khi thảo luận để khám phá các vấn đề.
- Dành ít thời gian hơn cho giai đoạn cuối kế hoạch và nhiều hơn cho giai đoạn phân tích.
Nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng hướng nhiều hơn đến khả năng tính toán số liệu và thực hiện phân tích thống kê.
- Nghiên cứu định lượng giúp bạn tạo ra dữ liệu số bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, logic và toán học.
- Theo phương pháp này, bạn nên dành nhiều thời gian cho giai đoạn lập kế hoạch và ít hơn cho giai đoạn phân tích.
Khi nào bạn sử dụng nghiên cứu định tính và định lượng?
Nghiên cứu định tính
- Nghiên cứu định tính được sử dụng nếu bạn muốn hiểu các khái niệm, ý tưởng, suy nghĩ hoặc trải nghiệm.
Nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng có thể được sử dụng để xác định hoặc kiểm tra điều gì đó. Nó có thể là một lý thuyết hoặc giả thuyết. Để hiểu hơn về nghiên cứu định tính, hãy xem ví dụ sau.
Nghiên cứu định tính
Giả sử một chủ tiệm sách đang tìm cách cải thiện doanh số bán hàng và khả năng tiếp cận khách hàng của mình. Một nhóm độc giả là khách hàng thân thiết của hiệu sách đã được phỏng vấn. Họ đã trả lời các câu hỏi liên quan. Cuối cùng, chúng ta nhận ra hầu hết sách trong cửa hàng đều dành cho người lớn, không có đủ sách cho trẻ em hoặc thanh thiếu niên.
Nhờ nghiên cứu định tính này, chủ hiệu sách đã nhận ra đâu là thiếu sót và cảm nhận của độc giả. Từ đó, chủ hiệu sách đã tìm thêm sách cho các nhóm tuổi khác nữa. Điều đó giúp cải thiện doanh số và khả năng tiếp cận khách hàng của cửa hàng.
Nghiên cứu định lượng
Hãy xem ví dụ khác để hiểu hơn về nghiên cứu định lượng.
Để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng, các tổ chức cần thực hiện mẫu khảo sát. Thông qua cuộc khảo sát, công ty có thể thu thập dữ liệu và hình ảnh công ty trong tâm trí khách hàng dựa trên các thông số như chất lượng sản phẩm, giá cả và trải nghiệm của khách hàng. Dữ liệu này có thể được thu thập bằng cách đặt câu hỏi về net promoter score (chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng) và các câu hỏi về bảng ma trận.
Tiếp theo, hãy tìm hiểu về cách dữ liệu được thu thập khi Nghiên cứu Định tính so với Nghiên cứu Định lượng
Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu định tính
- Dữ liệu nghiên cứu định tính được thu thập bằng cách phỏng vấn, thảo luận với các nhóm tập trung, xây dựng các nghiên cứu điển hình và tham gia sinh hoạt cùng ứng viên để hiểu hơn về họ.
- Mục đích của cuộc nghiên cứu là hiểu và giải thích được các tương tác xã hội. Hầu hết, nghiên cứu định tính được thực hiện trực tiếp. Phổ biến nhất là các nhóm tập trung gồm 6-8 người trả lời. Bạn có thể đặt câu hỏi mở cho người trả lời hoặc thảo luận nhóm về một chủ đề để thu thập ý kiến.
Nghiên cứu định lượng
- Dữ liệu nghiên cứu định lượng có thể được thu thập từ các cuộc khảo sát, thí nghiệm, quan sát và phân tích nội dung (content analysis) khác nhau.
- Các cuộc khảo sát thường chứa một danh sách các câu hỏi trắc nghiệm với nhiều lựa chọn. Thử nghiệm là một loại nghiên cứu. Trong đó bạn khai thác một hoặc nhiều biến độc lập và tìm ảnh hưởng của chúng đến một hoặc nhiều biến phụ thuộc. Bạn cũng có thể thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng bằng cách sử dụng phân tích nội dung. Tiếp theo, hãy nói về Nghiên cứu Định tính so với Nghiên cứu Định lượng dựa trên phương pháp tiếp cận nghiên cứu được áp dụng.
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu
Nghiên cứu định tính
- Nghiên cứu định tính mang tính tổng thể và tuân theo cách tiếp cận chủ quan vì nhà nghiên cứu có liên quan mật thiết với nhau.
- Nghiên cứu định tính tạo ra cả kiến thức khám phá và mô tả cao.
Nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu cụ thể và tuân theo một cách tiếp cận khách quan khi nhà nghiên cứu không tham gia.
- Nghiên cứu định lượng cũng cố gắng xác định chính xác các quan sát và phân tích chủ đề để trả lời câu hỏi. Đối với bất kỳ nghiên cứu nào, dữ liệu mẫu rất quan trọng để thu được thông tin có ý nghĩa. Chúng ta hãy hiểu Nghiên cứu Định tính so với Nghiên cứu Định lượng dựa trên các mẫu nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu định tính
- Trong nghiên cứu định tính, một size mẫu nhỏ được lựa chọn để hiểu rõ về khái niệm mục tiêu. Đây được gọi là lấy mẫu có chủ đích. Nó còn được gọi là lấy mẫu theo phán đoán hoặc chủ quan.
- Chọn mẫu theo phán đoán là một hình thức chọn mẫu phi xác suất. Trong đó các nhà nghiên cứu dựa vào phán đoán để lựa chọn người tham gia vào nghiên cứu của họ.
Nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng phụ thuộc vào việc chọn mẫu ngẫu nhiên, trong đó một mẫu đại diện lớn được chọn là kết quả của toàn bộ population.
- Ở đây mỗi mẫu có xác suất được chọn bằng nhau. Bây giờ chúng ta hãy cùng tìm hiểu về vai trò của nhà nghiên cứu trong nghiên cứu định tính và định lượng.
Vai trò của nhà nghiên cứu
Nghiên cứu định tính
- Trong nghiên cứu định tính, nhà nghiên cứu và quan điểm của họ có thể được những người tham gia nghiên cứu biết. Đặc điểm của những người tham gia có thể được nhà nghiên cứu biết.
Nghiên cứu định lượng
- Trong nghiên cứu định lượng, nhà nghiên cứu và quan điểm của họ không được những người tham gia nghiên cứu biết đến. Đặc điểm người tham gia được cố tình che giấu với nhà nghiên cứu. Bây giờ, chúng ta hãy tìm hiểu về Nghiên cứu Định tính so với Nghiên cứu Định lượng dựa trên các phương pháp khoa học được sử dụng trong các kỹ thuật này.
Phương pháp khoa học
Nghiên cứu định tính
- Nghiên cứu định tính mang tính khám phá và thực hiện theo phương pháp từ dưới lên (bottom-up) khi nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết và lý thuyết mới từ dữ liệu thu thập được.
- Nó được sử dụng để lấy ý tưởng về các lý do, ý kiến và động lực cơ bản. Nó cũng cung cấp những insight về vấn đề hoặc giúp phát triển ý tưởng hoặc giả thuyết cho nghiên cứu định lượng tiềm năng.
Nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng là kết luận và tuân theo mô hình từ trên xuống (top-down) khi nhà nghiên cứu kiểm tra giả thuyết và lý thuyết với sự trợ giúp của dữ liệu.
- Nó được áp dụng để tạo ra những phát hiện hữu ích trong việc đưa ra kết luận hoặc ra quyết định. Kết quả của các nghiên cứu kết luận thường có những ứng dụng cụ thể.
Phân tích dữ liệu
Nghiên cứu định tính
- Các phương pháp và kỹ thuật được sử dụng để nghiên cứu định tính là phân tích định tính nội dung, phân tích theo chủ đề (thematic analysis) và phân tích diễn ngôn (discourse analysis).
- Phân tích nội dung là kỹ thuật nghiên cứu được sử dụng để tìm ra các mẫu trong cuộc trò chuyện được thu âm. Phân tích theo chủ đề kiểm tra cẩn thận dữ liệu để xác định các chủ đề và mẫu chính.
Nghiên cứu định lượng
- Phân tích dữ liệu cho nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ như IBM SPSS, R và MS Excel.
- Toán học đơn giản hoặc phân tích thống kê nâng cao được sử dụng để khám phá các xu hướng tiềm ẩn và các mô hình không thể nhìn thấy trong dữ liệu.
Bản báo cáo cuối (Final Report)
Nghiên cứu định tính
Báo cáo cuối của nghiên cứu định tính có một báo cáo gốc với mô tả ngữ cảnh và trích dẫn trực tiếp từ những người tham gia nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng
Báo cáo cuối của nghiên cứu định lượng có các phát hiện thống kê với các mối tương quan, so sánh và các thước đo quan trọng khác.
Lời kết
Bạn có thể chỉ thích sử dụng một loại nghiên cứu trong nghiên cứu của mình. Tuy nhiên, dữ liệu được tạo ra từ nghiên cứu có thể không cung cấp kết quả mong muốn. Để có được những insight chính xác và hữu ích từ dự án nghiên cứu, bạn nên xem xét cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Qua bài viết này, mong bạn sẽ nắm được sự khác biệt chính giữa nghiên cứu định tính và định lượng. Nhớ theo dõi 200Lab để xem thêm những bài viết khác về Data nhé.
Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.
Bạn có thể tham khảo thêm những bài viết hữu ích về chủ đề Data tại Blog của 200Lab nhé!