Các loại dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

• Thu thập và nghiên cứu tài liệu là một công việc quan trọng cần thiết cho bất kỳ hoạt động nghiên cứu khoa học nào. Các nhà nghiên cứu khoa học luôn đọc và tra cứu tài liệu có trước để làm nền tảng cho NCKH. Đây là nguồn kiến thức quí giá được tích lũy qua quá trình nghiên cứu mang tính lịch sử lâu dài.

Vì vậy, mục đích của việc thu thập và nghiên cứu tài liệu nhằm:

• Giúp cho người nghiên cứu nắm được phương pháp của các nghiên cứu đã thực hiện trước đây.

• Làm rõ hơn đề tài nghiên cứu của mình.

Có thể chia ra 2 loại tài liệu: tài liệu sơ cấp (hay tài liệu liệu gốc) và tài liệu thứ cấp.

• Tài liệu sơ cấp, tài liệu mà người nghiên cứu tự thu thập, phỏng vấn trực tiếp, hoặc nguồn tài liệu cơ bản, còn ít hoặc chưa được chú giải. Một số vấn đề nghiên cứu có rất ít tài liệu, vì vậy cần phải điều tra để tìm và khám phá ra các nguồn tài liệu chưa được biết. Người nghiên cứu cần phải tổ chức, thiết lập phương pháp để ghi chép, thu thập số liệu.

• Tài liệu thứ cấp, nguồn gốc từ tài liệu sơ cấp đã được phân tích, giải thích và thảo luận, diễn giải.

Nghiên cứu Thu thập dữ liệu trong nghiên cứu khoa họcData collectionTiến trình nghiên cứuXác định vấn đềThiết kế nghiên cứuThu thập/xử lý dữ liệuViết báo cáo•Dữ liệu sơ cấp/ thứ cấp•Mục tiêu nghiên cứu và thiết kế dữ liệu•Chọn mẫuCác loại dữ liệuDữ liệu thứ cấp (secondary data)-Đã được thu thập-Dữ liệu lịch sửVí dụ:-Số liệu thống kê, BCTC-Báo cáo của ngành, -Lãi suất, giá chứng khoánDữ liệu sơ cấp (primary data)-Do người nghiên cứu tổ chức triển khai thu thập-hướng đến một mục tiêu nghiên cứu cụ thểVí dụ: – Số liệu điều tra khách hàngCác loại dữ liệu (tiếp)Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp Những hạn chế?-Không đáp ứng nhu của nghiên cứu- Số liệu cũ- Gặp vấn đề về đo lườngNhững hạn chế?-Chi phí cao-Chất lượng thông tin tuỳ thuộc vào người nghiên cứu-Tính chuẩn hoá??Những ưu điểm?Phân loại dữ liệu thứ cấp Dữ liệu nội bộ và riêng cóDữ liệu chung và bên ngoàiDữ liệu của chính phủThảo luận: hãy cho các ví dụ và có nên sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu không?Một số ví dụ về nguồn số liệu thứ cấpBCTC/ BC kiểm toán/ chính sách cty công bố ra bên ngoàiVăn bản pháp luật về tài chính, kế toán, thuế…Niên giám thống kêBáo cáo sở/ ngànhTạp chí khoa học trong và ngoài nướcWB, ADB, IMF…Mục tiêu của thiết kế nghiên cứu dữ liệu thứ cấpTìm kiếm sự kiện: thu thập thông tin để hỗ trợ cho việc ra quyết địnhXây dựng mô hình: xác định mối quan hệ giữa các biến trên cơ sở dữ liệu thứ cấpKhai thác dữ liệu: sử dụng khả năng xử lý thông tin của máy tính nhằm tìm ra những phương thức/ qui luật nào đóThảo luận 1Đạo đức nghề nghiệp và dữ liệu thứ cấp?Các nhóm xây dựng kế hoạch thu thập dữ liệu thứ cấp cho nghiên cứu nhóm? (Số liệu gì? Lấy từ nguồn nào? Có liên quan gì đến câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu?)DỮ LIỆU SƠ CẤPNghiên cứu điều tra (survey)Phương pháp Quan sát (Observation)Phương pháp thực nghiệm (Experimental research)DỮ LIỆU SƠ CẤP- P.p điều traĐiều tra: yêu cầu người được phỏng vấn trả lời những câu hỏi theo mục đích nghiên cứuThông tin được thu thập từ mẫu điều traLà cách thức cơ bản nhất để thu thập dữ liệu sơ cấpNghiên cứu điều tra- ưu và hạn chếƯu điểm:Đáp ứng nhu cầu nghiên cứuThông tin nhanh, linh hoạt Hạn chếCách lấy số liệu (mail, phỏng vấn, điện thoại )Những sai sót (lỗi)Nghiên cứu điều tra- Những sai sót (errors)•Sai sót về chọn mẫu•Sai sót hệ thống•Sai sót trả lời (không trả lời, trả lời sai lệch)•Sai sót khác: xử lý số liệu, do người phỏng vấnSai sótSai sót hệ thốngSai sót chọn mẫu ngẫu nhiênSai sót về quản lýSai sót về trả lờiTừ phía người phỏng vấnChọn mẫuXử lý số liệuTrả lời chệchSai sót không trả lờiPhương pháp thu thập dữ liệu qua điều traPhỏng vấn cá nhân-Phỏng vấn trực tiếp-Hướng dẫn trả lời qua bản câu hỏiPhỏng vấn qua điện thoạiBản câu hỏi: mail questionnaires/ e-mail/faxThảo luận 2Với mục tiêu nghiên cứu đề tài của anh chị, hãy xây dựng kế hoạch thu thập dữ liệu sơ cấp:-Dữ liệu gì?-Đối tượng cung cấp dữ liệu-Thời điểm thu thập dữ liệuKhó khăn số liệuBí mật thông tin (số về BCTC, thất nghiệp…)Xác thực về các nghiệp vụQuan điểm của người cung cấp số liệu.Tính chính xác số liệu. Cần làm rõ nghiên cứu thuộc dạng gì để thiết kế số liệu sơ cấp một cách phù hợp. Dữ liệu sơ cấp – Phương pháp quan sát và thực nghiệmQuan sát hành viQuan sát cơ học: dùng camera, máy đếm, chụp hình Phân tích nội dung: phân tích hợp đồng, báo cáo, thư từ  Vận dụng các phương pháp này trong lĩnh vực nghiên cứu kinh tế, kế toán, ngân hàng, tài chính?DỮ LIỆU SƠ CẤP- field research- các bước thực hiệnĐọc literature và định hướng đến vấn đề nghiên cứuChọn lĩnh vực nghiên cứu và thâm nhập, thiết lập các mối quan hệ Nhận vai, sinh hoạt và sống chung với cộng đồng. Quan sát, lắng nghe và thu thập thông tin định tínhPhân tích dữ liệu, xây dựng và đánh giá các giả thiếtThực hiện các phỏng vấn trên cơ sở các khía cạnh cụ thể của vấn đề nghiên cứuHoàn thành nghiên cứuChọn mẫuLà một khâu trong quá trình nghiên cứuẢnh hưởng đến chất lượng của kết quả nghiên cứuQuan tâm đến chi phí và hiệu quả của nghiên cứu (thời gian, nhu cầu phân tích thống kê, mức độ quốc gia hay địa phương )Các giai đoạn của quá trình chọn mẫuDân số mục tiêuKhung mẫuPhương pháp chọn mẫuKích cỡ mẫuTiến hành chọn mẫuCác giai đoạn của quá trình chọn mẫuKhung mẫu (Sample frame): toàn bộ các phần tử mà mẫu được chọn sẽ được hình thành từ đóVí dụ: danh mục mail, danh bạ điện thoại, danh bạ Dn đăng ký kinh doanh Kỹ thuật chọn mẫu: xác xuất và phi xác xuấtChọn mẫu phi xác xuất (nonprobability)Chọn không ngẫu nhiênChọn một hay một vài trường hợp điển hình để nghiên cứu sâu một vấn đề nào đóThường được các nhà nghiên cứu định tính áp dụng Các dạng chọn mẫu phi xác xuấtHaphazardQuotaPurposiveSequentialChọn mẫu khi thấy thuận tiệnChọn trước một số phần tử mà mỗi phần tử thể hiện một khía cạnh nào đó của tổng thểChọn tất cả các phần tử có thể mà chúng phù hợp với một tiêu chuẩn nào đóChọn các phần tử cho đến khi ko còn thông tin bổ sung hay đặc điểm mớiChọn mẫu xác xuất (probability)Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giảnChọn mẫu có hệ thống (systemetic sampling): phần tử bắt đầu và khoảng cách giữa các phần tửStratified sampling: sub-sampleCluster samplingKích cỡ mẫuQui mô của mẫu bao nhiêu là chấp nhận?-Dạng dữ liệu phân tích mà nhà nghiên cứu lập kế hoạch-Đặc trưng của tổng thể (population)-mức độ chính xác của mẫuMẫu có cỡ lớn nhưng không chọn ngẫu nhiên hoặc khung mẫu nghèo nàn thì cũng không có tính đại diện