Phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng

Nghiên cứu định tính xử lý các từ ngữ, ý nghĩa và trải nghiệm, trong khi nghiên cứu định lượng xử lý các con số và số liệu thống kê.

Dữ liệu định lượng bao gồm thông tin số có thể đo lường được dùng để kiểm tra các giả thuyết và xác định các mô hình, trong khi dữ liệu định tính mang tính mô tả, nắm bắt các hiện tượng như ngôn ngữ, cảm xúc và trải nghiệm không thể định lượng được.

• Nghiên cứu định lượng thu thập dữ liệu số và phân tích dữ liệu đó bằng các phương pháp thống kê. Mục đích là tạo ra dữ liệu khách quan, thực nghiệm có thể đo lường và thể hiện bằng số. Nghiên cứu định lượng thường được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết, xác định các mô hình và đưa ra dự đoán.
• Nghiên cứu định tính thu thập dữ liệu phi số (từ ngữ, hình ảnh, âm thanh) để khám phá những trải nghiệm và thái độ chủ quan, thường thông qua quan sát và phỏng vấn. Nghiên cứu này nhằm mục đích đưa ra những mô tả chi tiết và khám phá những hiểu biết mới về hiện tượng được nghiên cứu.

Lựa chọn phương pháp định tính và định lượng cho nghiên cứu

Trong nhiều trường hợp, các nhà nghiên cứu được hưởng lợi từ việc sử dụng phương pháp kết hợp, tích hợp cả phương pháp định tính và định lượng để có được cái nhìn toàn diện về các câu hỏi nghiên cứu của họ.

Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả khi một phương pháp riêng lẻ không đủ để giải quyết mọi khía cạnh của câu hỏi nghiên cứu, cung cấp cả chiều sâu và chiều rộng cho quá trình phân tích.

Mục tiêu nghiên cứu:

Chọn phương pháp định tính nếu mục đích của bạn là khám phá nhận thức, động cơ hoặc lý do cơ bản đằng sau hành vi của con người.

Hãy chọn phương pháp định lượng nếu mục tiêu của bạn là đo lường các biến số, kiểm tra giả thuyết hoặc đưa ra khái quát về quần thể.

Bản chất của câu hỏi nghiên cứu:

Các phương pháp định tính rất phù hợp với các câu hỏi nghiên cứu bắt đầu bằng “như thế nào” hoặc “tại sao”, tập trung vào chiều sâu và sự hiểu biết chi tiết.

Các phương pháp định lượng phù hợp hơn với các câu hỏi nghiên cứu như “bao nhiêu”, “tần suất như thế nào” hoặc “mối quan hệ giữa các biến là gì”, trong đó yêu cầu phải đo lường chính xác và phân tích thống kê.

Loại dữ liệu cần thiết:

Nếu cần dữ liệu chi tiết, phong phú và mang tính mô tả (ví dụ: kinh nghiệm cá nhân, cảm xúc, hành vi), thì nghiên cứu định tính sẽ được ưu tiên.

Nếu cần dữ liệu số có thể định lượng, phân tích thống kê và khái quát hóa cho các quần thể lớn hơn thì nghiên cứu định lượng là lý tưởng.

Môi trường nghiên cứu:

Sử dụng các phương pháp định tính cho các bối cảnh thực tế, tự nhiên, trong đó bối cảnh và tương tác là cần thiết.

Sử dụng các phương pháp định lượng trong môi trường được kiểm soát hoặc phòng thí nghiệm, trong đó các biến có thể được phân lập, điều chỉnh và đo lường chính xác.

Tài nguyên và thời gian:

Nghiên cứu định tính thường đòi hỏi những phương pháp tốn nhiều thời gian hơn, chẳng hạn như phỏng vấn và phân tích chuyên đề.

Nghiên cứu định lượng thường cho phép thu thập và phân tích dữ liệu nhanh hơn, đặc biệt là với các công cụ chuẩn hóa và phần mềm thống kê.

Nghiên cứu định tính là gì?

Nghiên cứu định tính bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu phi số , chẳng hạn như tài liệu văn bản , âm thanh hoặc hình ảnh , để hiểu được trải nghiệm, nhận thức và ý nghĩa của mọi người.

Phương pháp này tập trung vào những trải nghiệm chủ quan, nắm bắt cách cá nhân diễn giải thế giới xã hội của họ và tạo ra ý nghĩa cho các sự kiện và tình huống.

Các phương pháp phổ biến bao gồm phỏng vấn, nhóm tập trung, quan sát và nhật ký.

Dữ liệu thu thập được thường được phân tích thông qua các phương pháp như phân tích chủ đề hoặc lý thuyết cơ bản, xác định các mô hình và chủ đề trong phản ứng của mọi người.

Các nhà nghiên cứu định tính nghiên cứu con người trong môi trường tự nhiên của họ, nhằm mục đích hiểu chính xác những trải nghiệm mà con người đang sống và cảm nhận.

Phương pháp này mang tính khám phá, giúp các nhà nghiên cứu khám phá cách thức và lý do tại sao mọi thứ xảy ra thay vì chỉ đơn thuần đo lường các sự kiện.

Các câu hỏi nghiên cứu định tính điển hình có thể hỏi về cách cá nhân trải nghiệm một sự kiện cụ thể, tại sao họ có niềm tin nhất định hoặc cách họ mô tả và diễn giải hành vi và tương tác của chính mình.

Nghiên cứu định tính có giá trị trong việc tạo ra những hiểu biết, lý thuyết và giả thuyết mới, đặc biệt là khi biết ít về một chủ đề hoặc khi các nhà nghiên cứu tìm kiếm sự hiểu biết sâu sắc, chi tiết.

Các đặc điểm chính của nghiên cứu định tính

• Bối cảnh tự nhiên: Nghiên cứu định tính diễn ra trong bối cảnh thực tế hơn là môi trường nhân tạo. Nghiên cứu con người trong môi trường tự nhiên của họ cung cấp những hiểu biết thực sự về hành vi và trải nghiệm của họ.

• Quan điểm của người tham gia: Người tham gia tích cực chia sẻ quan điểm và kinh nghiệm của mình bằng lời nói của chính họ. Quá trình tương tác này cho phép các nhà nghiên cứu hiểu sâu sắc thực tế và ý nghĩa của người tham gia.

• Nhà nghiên cứu với tư cách là Người tham gia: Các nhà nghiên cứu tương tác trực tiếp với những người tham gia. Sự tham gia của họ định hình dữ liệu nghiên cứu. Sự hiện diện và tương tác của họ là điều cần thiết, vì dữ liệu định tính được tạo ra thông qua sự tham gia tích cực này.

• Thiết kế linh hoạt: Các nghiên cứu định tính thích ứng và phát triển trong quá trình nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu điều chỉnh phương pháp hoặc lĩnh vực tập trung khi phát hiện mới, giúp nghiên cứu phản ứng với các khám phá.

• Lý thuyết dựa trên dữ liệu: Lý thuyết và kết luận được phát triển trực tiếp từ các mô hình tìm thấy trong dữ liệu đã thu thập, thay vì kiểm tra các lý thuyết hiện có. Những hiểu biết tự nhiên nảy sinh từ phản hồi của người tham gia, định hình kết quả của nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu định tính thu thập dữ liệu mô tả, tường thuật để hiểu sâu sắc trải nghiệm của con người và thực tế xã hội.

Chúng cho phép các nhà nghiên cứu xác định các chủ đề và mô hình chung, và rút ra kết luận dựa trên dữ liệu.

Các phương pháp định tính phổ biến bao gồm:

• Phỏng vấn chuyên sâu: Các cuộc trò chuyện mở cho phép người tham gia tự do chia sẻ suy nghĩ, cảm xúc và kinh nghiệm của mình bằng chính lời nói của họ.

• Nhóm tập trung: Các cuộc thảo luận nhóm nhằm khám phá các quan điểm chung và tương tác về các chủ đề hoặc kinh nghiệm cụ thể.

• Quan sát: Các nhà nghiên cứu cẩn thận quan sát và ghi lại các hành vi, tương tác và hoạt động xã hội trong môi trường tự nhiên.

• Nhật ký: Người tham gia ghi lại những suy nghĩ bằng văn bản về những trải nghiệm, cảm xúc hoặc sự kiện cá nhân theo thời gian.

• Nghiên cứu tình huống: Khám phá sâu sắc một cá nhân, nhóm hoặc tình huống để hiểu các hiện tượng phức tạp trong bối cảnh thực tế của họ.

• Dân tộc học: Quan sát và phân tích chi tiết các nền văn hóa, cộng đồng hoặc nhóm trong thời gian dài, ghi lại cuộc sống hàng ngày và phong tục của họ.

Dữ liệu định tính

Dữ liệu định tính mô tả các trải nghiệm, cảm xúc hoặc hành vi bằng cách sử dụng từ ngữ, câu chuyện hoặc hình ảnh thay vì số liệu.

• Biên bản phỏng vấn: Ghi chép chính xác những gì người tham gia nói, hữu ích để xác định chủ đề, mô hình và trích dẫn minh họa.

• Phản hồi mở của khách hàng : Phản hồi mà khách hàng viết để mô tả cảm xúc, đề xuất hoặc trải nghiệm của họ về sản phẩm hoặc dịch vụ.

• Ghi chú quan sát: Ghi chú chi tiết về hành vi, tương tác xã hội, tín hiệu phi ngôn ngữ và bối cảnh được các nhà nghiên cứu ghi lại trong quá trình quan sát.

• Nhật ký cá nhân: Những bài viết ghi lại suy nghĩ, cảm xúc và trải nghiệm cá nhân của một người theo thời gian.

• Dữ liệu hình ảnh và âm thanh: Ảnh, video và bản ghi âm được sử dụng để hiểu hành vi, tương tác xã hội và môi trường từ nhiều góc độ.

Phân tích dữ liệu định tính

Phân tích dữ liệu định tính đòi hỏi sự sáng tạo và diễn giải. Các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để hiểu được thông tin phong phú, chi tiết mà họ đã thu thập được, chẳng hạn như:

• Phân tích chủ đề: Các nhà nghiên cứu kiểm tra chặt chẽ dữ liệu định tính để tìm ra các ý tưởng, khái niệm hoặc mô hình lặp lại được gọi là chủ đề. Các chủ đề này giúp tóm tắt và diễn giải kinh nghiệm hoặc quan điểm của người tham gia.
• Phân tích nội dung: Phương pháp này bao gồm việc sắp xếp và phân loại dữ liệu văn bản hoặc lời nói một cách có hệ thống thành các nhóm có ý nghĩa. Nó cho phép các nhà nghiên cứu định lượng và diễn giải sự hiện diện của các từ, ý tưởng hoặc khái niệm cụ thể.
• Lý thuyết cơ bản: Các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu để xây dựng các lý thuyết hoặc giải thích mới trực tiếp từ các mô hình quan sát được. Các lý thuyết xuất hiện dần dần thông qua quá trình thu thập, phân tích và tinh chỉnh dữ liệu lặp đi lặp lại.
• Phân tích diễn ngôn: Các nhà nghiên cứu phân tích ngôn ngữ nói hoặc viết trong bối cảnh xã hội của nó để hiểu ý nghĩa cơ bản hoặc tương tác xã hội. Cách tiếp cận này cho thấy cách giao tiếp định hình và phản ánh các mối quan hệ, bản sắc hoặc động lực quyền lực.

Ví dụ, phân tích theo chủ đề là một phương pháp định tính liên quan đến việc xác định các ý tưởng ngầm hoặc rõ ràng trong dữ liệu. Các chủ đề thường sẽ xuất hiện sau khi dữ liệu đã được mã hóa.

Những hạn chế của nghiên cứu định tính

• Kích thước mẫu nhỏ: Nghiên cứu định tính thường liên quan đến các nhóm nhỏ hơn do yêu cầu về thời gian và nguồn lực cao. Điều này hạn chế khả năng khái quát hóa các phát hiện cho các quần thể lớn hơn.

• Tính chủ quan và thiên vị: Sự tham gia cá nhân của nhà nghiên cứu có thể dẫn đến thiên vị, khiến việc đạt được kết quả nhất quán trở nên khó khăn. Diễn giải chủ quan cũng có nghĩa là các biện pháp truyền thống về độ tin cậy và tính hợp lệ khó áp dụng.

• Khả năng lặp lại hạn chế: Các nghiên cứu định tính phụ thuộc vào từng bối cảnh cụ thể và không thể tái tạo chính xác các điều kiện, tương tác hoặc sự kiện. Điều này có nghĩa là các phát hiện có thể không dễ dàng chuyển sang các bối cảnh hoặc nhóm khác nhau.

• Phân tích tốn thời gian: Thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu định tính tốn nhiều thời gian. Cần có chuyên môn đáng kể để xác định các mô hình, chủ đề và hiểu biết chính xác, đặc biệt là trong các chủ đề phức tạp hoặc nhạy cảm.

Ưu điểm của nghiên cứu định tính

• Hiểu sâu sắc: Sự tham gia chặt chẽ của các nhà nghiên cứu cho phép có được những hiểu biết sâu sắc và hiểu biết từ góc nhìn của người trong cuộc. Các nhà nghiên cứu có thể khám phá ra những điều tinh tế và phức tạp thường bị bỏ qua bởi các phương pháp định lượng.

• Xác định các mối quan hệ mới: Các mô tả định tính giúp tiết lộ những ý tưởng, kết nối, nguyên nhân và tác động mới. Cách tiếp cận khám phá này thường dẫn đến việc khám phá ra các động lực và quy trình chưa từng biết đến trước đây.

• Nắm bắt sự phức tạp: Phân tích định tính bao gồm sự mơ hồ và mâu thuẫn trong dữ liệu, phản ánh chính xác sự phức tạp của thực tế xã hội. Tính linh hoạt này cho phép các nhà nghiên cứu nắm bắt được những trải nghiệm thực sự của con người.

• Thông tin thực tế cho người hành nghề: Sử dụng các mô tả tường thuật phong phú, nghiên cứu định tính cung cấp thông tin thực tế có giá trị cho các chuyên gia. Người hành nghề có thể tiếp cận kiến ​​thức chi tiết, độc đáo thông qua các nghiên cứu định tính mà nếu không có thể vẫn bị ẩn.

Nghiên cứu định lượng là gì?

Nghiên cứu định lượng bao gồm quá trình thu thập và phân tích dữ liệu số một cách khách quan để mô tả, dự đoán hoặc kiểm soát các biến quan tâm.

Mục tiêu của nghiên cứu định lượng là kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến , đưa ra dự đoán và khái quát kết quả cho quần thể rộng hơn.

Các nhà nghiên cứu định lượng hướng tới mục tiêu thiết lập các quy luật chung về hành vi và hiện tượng trong nhiều bối cảnh/môi trường khác nhau.

Nghiên cứu được sử dụng để kiểm tra một lý thuyết và cuối cùng là ủng hộ hoặc bác bỏ nó.

Các đặc điểm chính của nghiên cứu định lượng