Bài 2. Thiết kế tương quan (Correlational Designs)

4. Các bước tiến hành nghiên cứu tương quan

Mặc dù không có một quy trình cố định chung, nhưng quy trình của Creswell (2002) dưới đây là một gợi ý tốt cho các nhà nghiên cứu:

Bước 1. Quyết định xem thiết kế tương quan có giải quyết được vấn đề nghiên cứu của bạn hay không

Thiết kế tương quan được sử dụng để liên kết các biến hoặc đưa ra dự đoán. Do vậy, khi bạn nghĩ đến vấn đề này, thiết kế tương quan là một lựa chọn phù hợp.

Bước 2. Xác định các cá nhân để nghiên cứu

Các cá nhân nên được chọn ngẫu nhiên để tổng quát hóa kết quả cho dân số và có thể xin phép thu thập dữ liệu từ các cơ quan có trách nhiệm. Nhóm cần có quy mô phù hợp để sử dụng thống kê tương quan, chẳng hạn như N = 30; kích thước lớn hơn góp phần làm giảm phương sai sai số và các yêu cầu tốt hơn về tính đại diện. Một phạm vi hẹp của các điểm số từ một dân số có thể ảnh hưởng đến độ mạnh của các mối quan hệ tương quan.

Bước 3. Xác định hai hoặc nhiều phép đo cho mỗi cá nhân trong nghiên cứu

Ý tưởng cơ bản của nghiên cứu tương quan là so sánh những người tham gia trong nhóm đơn lẻ này về hai hoặc nhiều đặc điểm, các thước đo của các biến trong câu hỏi nghiên cứu cần được xác định (ví dụ: tìm kiếm tài liệu của các nghiên cứu trước đây) và cần có các công cụ đo lường các biến. Lý tưởng là các công cụ này phải có giá trị và độ tin cậy đã được chứng minh. Bạn có thể nhận được quyền từ nhà xuất bản hoặc các tác giả để sử dụng các công cụ. Thông thường, một biến được đo lường trên mỗi công cụ, nhưng một công cụ duy nhất có thể chứa cả hai biến tương quan trong nghiên cứu.

Bước 4. Thu thập dữ liệu và theo dõi các mối đe dọa tiềm ẩn

Bước tiếp theo là quản lý các công cụ đo lường và thu thập ít nhất hai bộ dữ liệu từ mỗi cá nhân. Thiết kế nghiên cứu thực tế khá đơn giản, hai điểm dữ liệu được thu thập cho mỗi cá nhân cho đến khi bạn nhận được điểm từ mỗi người trong nghiên cứu. Các yếu tố tiềm ẩn đe dọa tính hợp lệ của các điểm số cần được theo dõi chặt chẽ.

Ví dụ, một điều tra viên tìm cách giải thích mối liên hệ giữa điểm thi cuối kì môn Toán của sinh viên năm đầu tiên với điểm thi đại học cho môn Toán của họ. Vì dữ liệu có sẵn từ các văn phòng tuyển sinh (hoặc phòng đào tạo) của nhà trường, nên nhà nghiên cứu không cần quá lo lắng về các yếu tố đe dọa tính hợp lệ của điểm số. Tuy nhiên, một mối đe dọa tiềm ẩn quản lý tiêu chuẩn cho điểm cuối kì môn Toán khi các sinh viên đến từ các lớp khác nhau là không làm cùng một đề thi, và cũng chưa chắc chắn liệu những đề thi có tương đương nhau không? Vấn đề này sẽ được theo dõi nếu các điểm toán của sinh viên năm đầu tiên được thu thập và quản lí theo từng lớp riêng biệt.

Bước 5. Phân tích dữ liệu và trình bày kết quả

Mục tiêu trong nghiên cứu tương quan là mô tả mức độ liên kết giữa hai hoặc nhiều biến. Nhà nghiên cứu thường sử dụng các thủ tục thống kê để xác định độ mạnh của mối quan hệ cũng như hướng của nó. Một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê, nếu được tìm thấy, không bao hàm quan hệ nhân quả, mà chỉ đơn thuần là mối liên hệ giữa các biến số.

Một câu hỏi ban đầu là liệu dữ liệu có liên quan tuyến tính hay cong. Một đồ thị phân tán của điểm số (nếu là nghiên cứu lưỡng biến) có thể giúp xác định câu hỏi này. Ngoài ra, hãy xem xét liệu:

• Chỉ có một biến độc lập đang được nghiên cứu (hệ số tương quan của Pearson).
• Một biến trung gian giải thích cả biến độc lập và biến phụ thuộc và cần được kiểm soát (hệ số tương quan từng phần).
• Cần nghiên cứu nhiều hơn một biến độc lập để giải thích sự thay đổi trong một biến phụ thuộc (hệ số hồi quy bội).

Dựa trên bài kiểm tra thống kê thích hợp nhất, nhà nghiên cứu sẽ tính toán tiếp xem liệu thống kê là có ý nghĩa hay không. Ví dụ, một giá trị p nhận được trong một nghiên cứu lưỡng biến (với mức alpha được chọn, chẳng hạn 0.05), chúng ta bác bỏ hoặc không bác bỏ giả thuyết vô hiệu ở mức ý nghĩa p = 0.05 .

Ngoài ra, việc báo cáo kích thước hiệu ứng (r²) là cũng rất hữu ích. Trong phân tích tương quan, kích thước ảnh hưởng là bình phương hệ số tương quan Pearson. Khi biểu diễn kết quả, nhà nghiên cứu sẽ trình bày ma trận tương quan của tất cả các biến cũng như bảng thống kê (cho nghiên cứu hồi quy) báo cáo các giá trị R và R² và trọng số beta cho mỗi biến.

Bước 6. Diễn giải kết quả

Bước cuối cùng trong việc thực hiện một nghiên cứu tương quan là giải thích ý nghĩa của các kết quả. Điều này đòi hỏi phải thảo luận về độ lớn và hướng của kết quả trong một nghiên cứu tương quan, xem xét tác động của các biến can thiệp trong một nghiên cứu tương quan một phần, giải thích trọng số hồi quy của các biến trong phân tích hồi quy, và phát triển một phương trình dự đoán để sử dụng trong nghiên cứu dự đoán .

Trong tất cả các bước này, mối quan tâm chung là liệu dữ liệu của bạn có hỗ trợ lý thuyết, giả thuyết hay câu hỏi hay không. Hơn nữa, nhà nghiên cứu xem xét liệu kết quả xác nhận hay bác bỏ những phát hiện từ các nghiên cứu khác. Ngoài ra, một số phản ánh được thực hiện về việc liệu một số mối đe dọa được thảo luận ở trên có thể đã góp phần tạo ra các hệ số sai lầm hay không và các bước mà các nhà nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện để giải quyết những mối lo ngại này.

Tài liệu tham khảo

1. Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative (pp. 146-166). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
2. Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Routledge.
3. Lovely Professional University. Methodology of Educational Research and Statistics. Produced & Printed by Laxmi Publications (P) LTD, 2014. No 113, Golden House, Daryaganj, New Delhi-110002 for Lovely Professional University Phagwara
4. Johnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches. Sage publications.