Bài 6. Phân tích dữ liệu định lượng

admin
10801 7 phút đọc
Sau khi đọc xong bài này, bạn sẽ có thể:

  • – Xác định được các bước trong quá trình phân tích dữ liệu định lượng.
  • – Mô tả cách báo cáo và diễn giải kết quả phân tích dữ liệu.

Có một số bước có liên quan với nhau được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu định lượng. Bước đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Điều này liên quan đến việc xác định cách gán điểm số cho dữ liệu, đánh giá các loại điểm số sẽ sử dụng, chọn chương trình thống kê và nhập dữ liệu vào chương trình, sau đó sàng lọc cơ sở dữ liệu để phân tích. Bước thứ hai bắt đầu phân tích dữ liệu. Thông thường, bạn tiến hành phân tích mô tả dữ liệu về xu hướng trung tâm và sự thay đổi. Sau đó, bạn tiến hành phân tích suy luận phức tạp hơn để kiểm tra các giả thuyết và bạn kiểm tra khoảng tin cậy và kích thước hiệu ứng. Bước tiếp theo là báo cáo kết quả tìm được bằng cách sử dụng các bảng, số liệu và thảo luận về các kết quả chính. Cuối cùng, bạn diễn giải kết quả từ phân tích dữ liệu.

1. Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích

Bước đầu tiên sẽ là tổ chức dữ liệu để phân tích. Chuẩn bị và tổ chức dữ liệu để phân tích trong nghiên cứu định lượng bao gồm cho điểm dữ liệu, xác định loại điểm số sẽ sử dụng, lựa chọn chương trình máy tính (ví dụ, SPSS), nhập dữ liệu vào chương trình để phân tích và xóa dữ liệu.

– Ghi điểm dữ liệu: Ghi điểm dữ liệu có nghĩa là nhà nghiên cứu chỉ định một điểm số (hoặc giá trị) cho mỗi loại câu trả lời cho mỗi câu hỏi trên các công cụ được sử dụng để thu thập dữ liệu. Giả sử với thang Likert 5 mức độ, để phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần chỉ định điểm số cho các câu trả lời như 5 = rất đồng ý, 4 = đồng ý, 3 = phân vân, 2 = không đồng ý và 1 = rất không đồng ý. Đối với thang đo liên tục, bạn nên cho điểm nhất quán từng câu hỏi trong thang điểm này bằng cách sử dụng cùng một hệ thống điểm số (chẳng hạn thang điểm 100 cho bài kiểm tra).

– Xác định loại điểm để phân tích: Đó có thể là điểm một mục riêng lẻ (Single-Item Scores), điểm tổng (Summed Scores) hoặc điểm khác biệt (Difference Scores). Điểm một mục là điểm cá nhân được ấn định cho từng câu hỏi cho mỗi người tham gia vào nghiên cứu của bạn. Trong một số trường hợp khác, chúng ta có thể cần tính tổng các câu trả lời cho tất cả các câu hỏi trên công cụ đo lường. Điểm tổng là điểm của một cá nhân được cộng qua một số câu hỏi đo lường cùng một biến số. Điểm khác biệt là điểm số trong một nghiên cứu định lượng thể hiện sự khác biệt hoặc thay đổi đối với mỗi cá nhân.

– Chọn một chương trình thống kê: Sau khi cho điểm dữ liệu, các nhà nghiên cứu chọn một chương trình máy tính (ví dụ như SPSS, SAS…) để phân tích dữ liệu của họ.

– Nhập dữ liệu (Input data): Sau khi chọn một chương trình thống kê, bước tiếp theo của bạn là nhập dữ liệu từ các công cụ đo lường hoặc danh sách kiểm tra của bạn vào chương trình máy tính. Việc nhập dữ liệu xảy ra khi nhà nghiên cứu chuyển dữ liệu từ các câu trả lời trên các công cụ đo lường sang một tệp máy tính để phân tích.

– Làm sạch và xử lý cho dữ liệu bị thiếu: Sau khi nhập dữ liệu, bạn cần xác định xem dữ liệu có bị sai sót hoặc thiếu dữ liệu hay không. Lỗi xảy ra khi những người tham gia nghiên cứu của bạn cung cấp điểm số ngoài phạm vi cho các biến hoặc bạn nhập sai. Vui lòng đọc bài ‘làm sạch dữ liệu’.

  1. Phân tích dữ liệu

Bạn phân tích dữ liệu để giải quyết từng câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu của mình. Điều này thường yêu cầu bạn chọn bài kiểm tra thống kê phù hợp với câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu. Ban vui lòng đọc chi tiết trong bài “chọn bài kiểm tra thống kê”.

3. Báo cáo kết quả

Khi các nhà nghiên cứu kết thúc kiểm tra thống kê, họ sẽ chuyển sang biểu diễn kết quả dưới dạng bảng và số liệu và báo cáo kết quả trong một cuộc thảo luận. Bạn có thể đưa những kết quả này vào phần có nhãn “Kết quả” (Results). Một số điểm có thể hỗ trợ bạn xây dựng phần này và giúp bạn hiểu nội dung của phần kết quả đã xuất bản. Phần này nên giải quyết hoặc trả lời từng câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu. Một cách tiếp cận điển hình là trả lời từng câu hỏi hoặc giả thuyết theo thứ tự mà chúng đã được đưa ra trước đó trong nghiên cứu. Khi báo cáo kết quả, nhà nghiên cứu cũng bám sát các kết quả thống kê mà không rút ra các hàm ý hoặc ý nghĩa rộng hơn từ chúng. Hơn nữa, phần này bao gồm tóm tắt dữ liệu thay vì dữ liệu thô. Phần kết quả bao gồm: Các bảng tóm tắt thông tin thống kê; Các hình (biểu đồ, hình ảnh, hình vẽ) mô tả các biến số và mối quan hệ của chúng; Giải thích chi tiết về kết quả thống kê. Vui lòng tìm đọc cách giải thích kết quả trong từng bài kiểm tra thống kê của website này.

Trong phần trình bày kết quả, nhà nghiên cứu trình bày thông tin chi tiết về kết quả cụ thể của các phân tích thống kê mô tả và suy luận. Quá trình này yêu cầu giải thích các kết quả trung tâm của mỗi bài kiểm tra thống kê và trình bày thông tin này bằng cách sử dụng ngôn ngữ được các nhà nghiên cứu định lượng chấp nhận. Đối với các kết quả của mỗi bài kiểm tra thống kê, điều tra viên sẽ tóm tắt các phát hiện trong một hoặc hai câu. Những câu này nên bao gồm số liệu thống kê đầy đủ để cung cấp một bức tranh toàn cảnh về kết quả. Chúng cũng phải bao gồm thông tin cần thiết để báo cáo kết quả cho mỗi kiểm tra thống kê.

4. Diễn giải kết quả

Sau khi báo cáo và giải thích các kết quả chi tiết, các nhà nghiên cứu kết thúc một nghiên cứu bằng cách tóm tắt các phát hiện chính, phát triển các giải thích cho các kết quả, đề xuất các hạn chế trong nghiên cứu và đưa ra các khuyến nghị cho các câu hỏi trong tương lai.

4.1. Tóm tắt kết quả chính

Trong quá trình diễn giải kết quả, đầu tiên các nhà nghiên cứu tóm tắt những phát hiện chính và trình bày những hàm ý rộng hơn của nghiên cứu cho các khán giả khác nhau. Tóm tắt là một tuyên bố xem xét các kết luận chính cho mỗi câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu. Bản tóm tắt này khác với kết quả: Nó thể hiện những kết luận chung chung chứ không phải cụ thể. Các kết luận cụ thể trong kết quả sẽ bao gồm chi tiết về các kiểm tra thống kê, mức ý nghĩa và quy mô ảnh hưởng. Kết luận chung (general conclusions) cho biết tổng thể liệu giả thuyết có bị bác bỏ hay câu hỏi nghiên cứu được ủng hộ hay không.

Nghiên cứu kết thúc với những tuyên bố của các nhà nghiên cứu về những tác động tích cực của nghiên cứu. Hàm ý (Implications) là những gợi ý về tầm quan trọng của nghiên cứu đối với các khán giả khác nhau. Họ giải thích rõ hơn về tầm quan trọng đối với khán giả được trình bày ban đầu trong tuyên bố của vấn đề.

4.2. Giải thích tại sao kết quả lại xảy ra

Sau bản tóm tắt này, các nhà nghiên cứu giải thích lý do tại sao kết quả của họ lại diễn ra theo cách họ đã làm. Thông thường, cách giải thích này dựa trên việc quay trở lại các dự đoán được đưa ra từ một lý thuyết hoặc khung khái niệm đã hướng dẫn sự phát triển của các câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu. Ngoài ra, những giải thích này có thể bao gồm thảo luận về các tài liệu hiện có và chỉ ra cách kết quả được xác định hoặc chưa được xác nhận các nghiên cứu trước đó. Do đó, bạn sẽ thường xuyên tìm thấy các nghiên cứu trong quá khứ được các tác giả trình bày trong đoạn văn này. Một đoạn văn kết luận có thể đối chiếu và so sánh kết quả với các lý thuyết hoặc nội dung của tài liệu.

4.3. Hạn chế/ điểm yếu

Các nhà nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế hoặc điểm yếu trong nghiên cứu của họ có thể ảnh hưởng đến kết quả. Hạn chế (Limitations) là những điểm yếu hoặc vấn đề tiềm ẩn đối với nghiên cứu được xác định bởi nhà nghiên cứu. Những điểm yếu này được liệt kê từng cái một và chúng thường liên quan đến việc đo lường các biến không đầy đủ, mất hoặc thiếu người tham gia, cỡ mẫu nhỏ, sai sót trong đo lường và các yếu tố khác thường liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu.

Những hạn chế này rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu tiềm năng khác, những người có thể chọn tiến hành một nghiên cứu tương tự hoặc nhân rộng. Cải thiện những hạn chế này cung cấp một cầu nối hữu ích để đề xuất các nghiên cứu trong tương lai. Các hạn chế cũng giúp người đọc đánh giá mức độ mà các phát hiện có thể hoặc không thể khái quát cho những người và tình huống khác.

4.4. Đề xuất nghiên cứu trong tương lai

Các nhà nghiên cứu sẽ đưa ra các hướng nghiên cứu trong tương lai dựa trên kết quả của nghiên cứu hiện tại. Hướng nghiên cứu trong tương lai là những đề xuất của nhà nghiên cứu về các nghiên cứu bổ sung cần được tiến hành dựa trên kết quả của nghiên cứu hiện tại. Những gợi ý này là một liên kết tự nhiên với những hạn chế của một nghiên cứu và chúng cung cấp hướng hữu ích cho các nhà nghiên cứu và độc giả mới, những người quan tâm đến việc khám phá các lĩnh vực cần tìm hiểu hoặc áp dụng kết quả vào thực tiễn giáo dục. Các nhà giáo dục này thường cần một “góc độ” để theo đuổi để bổ sung vào kiến thức hiện có và các đề xuất nghiên cứu trong tương lai, thường được tìm thấy ở phần kết luận của một nghiên cứu, đưa ra hướng này. Đối với những người đang đọc một nghiên cứu, các hướng nghiên cứu trong tương lai làm nổi bật những lĩnh vực chưa được biết đến và cung cấp ranh giới cho việc sử dụng thông tin từ một nghiên cứu cụ thể. Thông thường, các nghiên cứu định lượng tốt kết thúc với một ghi chú tích cực về những đóng góp của nghiên cứu.

Tài liệu tham khảo

  1. Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  2. 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
  3. Johnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches. Sage publications.

admin

Chịu trách nhiệm học thuật, PGS.TS. Nguyễn Văn Hạnh
Chuyên gia nghiên cứu Khoa học Giáo dục và Phân tích định lượng.

error: Content is protected !!
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x