Có hai phương pháp chính được sử dụng trong cả nghiên cứu học thuật và phi học thuật — phương pháp định tính và định lượng. Phương pháp định lượng thu thập dữ liệu dựa trên các giá trị số và sử dụng các công cụ thống kê để đưa ra kết luận sâu sắc. Các phương pháp định tính sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu phi số như hành vi, ý định, từ ngữ và nhiều phương pháp khác.
Mặc dù dữ liệu định lượng đôi khi được coi là tiêu chuẩn vàng của khoa học, nhưng các phương pháp định tính thường có thể cung cấp thông tin rất phức tạp và theo ngữ cảnh thường bị mất khi xem xét dữ liệu thống kê thuần túy.
Nghiên cứu định tính là gì?
Nghiên cứu định tính thu thập dữ liệu thông qua các phương pháp phi số như phỏng vấn hoặc nhóm tập trung với mục đích thu thập thông tin theo ngữ cảnh. Các phương pháp này có thể được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu định lượng hoặc được sử dụng như một nguồn phân tích dữ liệu độc lập.
Do tính chất rất hạn chế của nghiên cứu định tính, nó thường được sử dụng trên kích thước mẫu nhỏ hơn. Ví dụ, các cuộc phỏng vấn và nhóm tập trung đơn giản là không thể được thực hiện trên cùng một số lượng người như việc gửi một cuộc khảo sát. Ngoài ra, việc phân tích và chuẩn bị dữ liệu mất nhiều thời gian hơn so với nghiên cứu định lượng.
Tuy nhiên, các phương pháp định tính vẫn được sử dụng rộng rãi trong các ngành học (chẳng hạn như tâm lý học hoặc xã hội học) và nhiều lĩnh vực khác như thiết kế trải nghiệm người dùng. Phần lớn, mục tiêu chính của nghiên cứu định tính là khám phá “tại sao” và “như thế nào” của một số hành động hoặc hành vi nhất định trong khi các phương pháp định lượng khám phá “cái gì”, “ở đâu”, “khi nào”, “bao nhiêu”, v.v.
Lợi ích của nghiên cứu định tính trong phân tích khảo sát
Khảo sát là một hình thức nghiên cứu định lượng, được sử dụng cực kỳ thường xuyên trong các lĩnh vực khác nhau. Chúng tương đối rẻ để sản xuất, phân phối và thu thập dữ liệu, khiến chúng trở nên hoàn hảo cho các mục tiêu khác nhau.
Tuy nhiên, một số hạn chế của các cuộc khảo sát là chúng tự báo cáo và hạn chế phạm vi. Tự báo cáo thường có thể làm sai lệch kết quả theo nhiều cách khác nhau trong khi các giới hạn phạm vi có thể gây ra các vấn đề trong việc cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu.
Ngoài ra, các cuộc khảo sát thường sẽ phải bị giới hạn về số lượng mục và câu hỏi vì bảng câu hỏi mở rộng hơn có thể có tỷ lệ thất bại cao hơn.
Nghiên cứu định tính thường có thể lấp đầy khoảng trống do dữ liệu định lượng để lại. Bằng cách tiến hành phỏng vấn hoặc các phương pháp định tính khác, các nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về một số khía cạnh thú vị hơn từ tập dữ liệu thu thập được.
Ngoài ra, họ có thể khám phá lý do tại sao người trả lời đã đưa ra quyết định cụ thể khi chọn câu trả lời khảo sát. Trong một số trường hợp, các phương pháp định tính cũng có thể cung cấp một cách để có cái nhìn tốt hơn về tỷ lệ lỗi tiềm ẩn của cuộc khảo sát.
Cuối cùng, câu trả lời chuyên sâu cho một phần của mẫu khảo sát có thể khám phá ra các xu hướng không thể nhìn thấy thông qua chính bảng câu hỏi. Ví dụ: những người có nền tảng hoặc kinh nghiệm nhất định có thể có nhiều khả năng chọn câu trả lời cụ thể hơn.
Phương pháp và kỹ thuật nghiên cứu định tính
Dữ liệu định tính được thu thập thông qua vô số phương pháp và kỹ thuật. Một số trong số chúng được biết đến rộng rãi như các nhóm tập trung và phỏng vấn, những người khác như quan sát hành vi tự nhiên hoặc hiện tượng học (kinh nghiệm trực tiếp) ít được biết đến hơn.
- Nhóm tập trung. Một trong những phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng phổ biến nhất vì nó thu thập một nhóm nhỏ những người có liên quan, có kinh nghiệm hoặc quan tâm đến nghiên cứu. Họ trả lời các câu hỏi và cung cấp cho các nhà nghiên cứu dữ liệu định tính để phân tích thêm.
- Phỏng vấn. Một cách nổi tiếng khác để tiến hành nghiên cứu định tính vì nó cung cấp dữ liệu chuyên sâu và theo ngữ cảnh. Mặc dù đây là một trong những phương pháp nghiên cứu định tính nhiều thông tin nhất, nhưng nó cũng tốn nhiều thời gian nhất vì tiến hành phỏng vấn cần có thời gian và sau đó chúng phải được phiên âm sau đó.
- Quan sát. Một trong những phương pháp định tính phải được thực hiện tại hiện trường. Nó có thể được thực hiện bởi nhà nghiên cứu trở thành một người tham gia tích cực hoặc không làm cho họ được biết đến. Cả hai phương pháp nghiên cứu định tính đều có thời gian và địa điểm của chúng.
- Nghiên cứu điển hình. Phương pháp nghiên cứu định tính này liên quan đến phân tích chuyên sâu về một người, sự kiện hoặc đối tượng.
- Kinh nghiệm trực tiếp. Có thể được coi là một dạng nghiên cứu điển hình vì nhà nghiên cứu dự định thu thập dữ liệu định tính bằng cách trải nghiệm trực tiếp một số sự kiện hoặc hiện tượng.
- Phân tích nội dung. Đây là một số phương pháp nghiên cứu định tính được gộp thành một. Phân tích nội dung có thể liên quan đến tài liệu, hình ảnh và phim, hoặc thậm chí là diễn ngôn.
Chỉ có một số phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng cho phân tích khảo sát. Ví dụ, các nghiên cứu điển hình, quan sát và kinh nghiệm trực tiếp thường sẽ ít hữu ích hơn đáng kể đối với nghiên cứu định lượng và định tính kết hợp, đặc biệt là các cuộc khảo sát.
Khi được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu định lượng (chẳng hạn như khảo sát), các cuộc phỏng vấn và nhóm tập trung hoạt động tốt nhất. Cả hai phương pháp nghiên cứu định tính này đều có thể cung cấp một mẫu người có kích thước vừa phải đồng thời cung cấp phân tích chuyên sâu về hành vi hoặc ý định.
Tất cả dữ liệu thu được thông qua nghiên cứu định tính phải được sao chép và khớp với dữ liệu khảo sát định lượng có liên quan. Các câu trả lời nhận được từ nghiên cứu định tính nên được phân tích bằng cách tạo ra các câu chuyện, tổng hợp các câu trả lời tương tự hoặc như một cuộc thảo luận cho các ngoại lệ định lượng.
Ngoài ra, nghiên cứu định tính, trong những trường hợp này, có thể được sử dụng để tạo ra các giả thuyết mới, hỗ trợ các lý thuyết hiện có hoặc tạo nền tảng cho những giả thuyết mới. Phân tích dữ liệu định tính cũng giúp ích rất nhiều cho các cuộc thảo luận và con đường cho nghiên cứu trong tương lai.
Những người muốn tiến hành nghiên cứu định tính kết hợp với phân tích dữ liệu định lượng sẽ làm tốt nhất nếu họ thu thập dữ liệu số trước tiên. Cách tiếp cận như vậy làm cho phân tích dữ liệu định tính có tác động nhiều hơn vì các nhà nghiên cứu có thể giao tiếp trực tiếp với những người trả lời đã đưa ra quyết định nhất định trong một cuộc khảo sát.
Cuối cùng, một số cuộc khảo sát có thể bao gồm thu thập dữ liệu định tính ngay từ đầu. Thay vì theo dõi những người tham gia, các nhà nghiên cứu có thể bao gồm các câu hỏi mở, nơi những người tham gia có thể nhập thông tin có giá trị cho nghiên cứu.
Ví dụ về nghiên cứu định tính trong hành động
Một trong những ví dụ nổi tiếng hơn về sự kết hợp thành công giữa dữ liệu định tính và định lượng là quy trình đánh giá New Deal for Communities của Vương quốc Anh. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra cả các cuộc phỏng vấn trực tiếp (dưới dạng khảo sát) và khảo sát định lượng thuần túy, được gửi đến các thành viên cộng đồng khác nhau.
Thu thập dữ liệu định tính là công cụ trong việc trích xuất những phát hiện có giá trị. Trong khi các nhà nghiên cứu thảo luận về thực tế rằng dữ liệu định tính cần nỗ lực bổ sung để phân tích chính xác, nó cực kỳ hữu ích trong việc xác định hiệu quả của chương trình.
Các tổ chức khác như UNICEF và Ngân hàng Thế giới thường xuyên sử dụng dữ liệu định tính kết hợp với nghiên cứu định lượng để đánh giá hiệu quả của các chương trình của họ.
Các doanh nghiệp cũng thường xuyên sử dụng các cuộc khảo sát bao gồm cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Các công ty như Apple, Microsoft và nhiều công ty khác sẽ tiến hành nghiên cứu trải nghiệm người dùng thường dưới hình thức thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính.
Đôi khi đây có thể là các cuộc khảo sát được trả tiền , nơi những người trả lời nhận được khoản bồi thường bằng tiền (hoặc tương tự) cho những nỗ lực của họ. Những chiến lược này không chỉ tạo ra kích thước mẫu lớn hơn cho nghiên cứu định tính mà còn mang lại một số mức độ thích thú và phần thưởng cho những người tham gia.
Tuy nhiên, các cuộc khảo sát trả tiền không được sử dụng thường xuyên trong nghiên cứu học thuật. Tiến hành nghiên cứu định tính tự nó rất tốn kém (ví dụ, do phân tích định tính mất bao nhiêu thời gian) và thêm chi phí bổ sung có thể đơn giản là quá nhiều đối với một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu.
