Nghiên cứu định lượng là gì? Cách khai thác dữ liệu số hiệu quả nhất

Với độ chính xác cao và khả năng khái quát mạnh mẽ, nghiên cứu định lượng đang trở thành phương pháp được ưa chuộng trong các nghiên cứu khoa học và các báo cáo kinh doanh, y tế,.... Vậy nghiên cứu định lượng là gì? Thực hiện phương pháp phân tích dữ liệu định lượng như thế nào để đạt được hiệu quả cao nhất? Tất cả sẽ được giải đáp chi tiết trong bài viết dưới đây của VNPT AI.

Nghiên cứu định lượng là gì?

Nghiên cứu định lượng là một phương pháp tiếp cận khoa học nhằm thu thập và phân tích dữ liệu dưới dạng số để kiểm định giả thuyết. Từ đó giúp xác lập mối quan hệ nhân quả hoặc dự đoán xu hướng. Phương pháp này được thực hiện dựa trên các công cụ thống kê và mô hình toán học với mục tiêu đảm bảo tính khách quan, độ chính xác cao và khả năng khái quát hóa kết quả.

Nghiên cứu định lượng được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kinh tế, tâm lý, xã hội học và đặc biệt là trong giáo dục - nơi cần kiểm chứng lý thuyết bằng dữ liệu thực nghiệm. Với đặc trưng sử dụng các thước đo cụ thể, minh bạch số liệu, phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định, nhận định có tính chuẩn hóa cao, được xác lập dựa trên bằng chứng rõ ràng.

>>> Đọc thêm: Nghiên cứu định tính là gì? Phương pháp và quy trình

Đặc điểm của nghiên cứu định lượng

Một số đặc điểm nổi bật giúp phân biệt phương pháp nghiên cứu định lượng với các cách tiếp cận khác, bao gồm:

• Cỡ mẫu lớn, có tính đại diện cao: Nhờ vào số lượng mẫu khảo sát đủ lớn, mô hình nghiên cứu định lượng cho phép suy rộng kết quả trên phạm vi rộng hơn và có độ tin cậy cao.
• Câu hỏi đóng và công cụ chuẩn hóa: Các công cụ như bảng hỏi, khảo sát hoặc thí nghiệm thường sử dụng câu hỏi khép kín, giúp thu thập dữ liệu rõ ràng, dễ phân tích.
• Dữ liệu dạng số và có thể đo lường: Nghiên cứu định lượng xử lý dữ liệu dưới dạng số liệu (tuổi, thu nhập, trình độ...) nhằm phục vụ cho phân tích thống kê chính xác.
• Phân tích bằng phần mềm thống kê: Các dữ liệu thu được thường được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng như SPSS, R, hay Excel để đảm bảo tính khách quan, nhanh chóng và chính xác.
• Khả năng lặp lại và kiểm chứng: Kết quả từ một nghiên cứu định lượng có thể được tái sử dụng, đối chiếu với nghiên cứu khác, từ đó tăng tính tin cậy cho mô hình nghiên cứu.
• Tính khái quát hóa cao: Nhờ đặc tính logic, có cấu trúc rõ ràng, phương pháp nghiên cứu định lượng dễ dàng áp dụng vào các quyết định thực tiễn hoặc phát triển lý thuyết mới.

Các phương pháp nghiên cứu định lượng phổ biến

Các phương pháp nghiên cứu định lượng thường được chia thành hai nhóm chính, gồm: nghiên cứu sơ cấp và nghiên cứu thứ cấp, trong đó mỗi nhóm lại bao gồm các kỹ thuật cụ thể với mục tiêu và cách triển khai khác nhau.

Phương pháp nghiên cứu định lượng sơ cấp

Nghiên cứu định lượng sơ cấp tập trung vào việc thu thập dữ liệu mới, trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, thay vì sử dụng dữ liệu sẵn có. Một số phương pháp nổi bật gồm có:

• Nghiên cứu khảo sát (Survey Research): Là hình thức phổ biến nhất, sử dụng bảng hỏi để thu thập dữ liệu từ mẫu nghiên cứu. Khảo sát có thể thực hiện qua các kênh như email, mạng xã hội, website hoặc trực tiếp. Có thể chia thành 2 dạng phổ biến: khảo sát cắt ngang (thu thập dữ liệu tại một thời điểm cụ thể) và khảo sát dọc (thu thập dữ liệu theo thời gian).
• Nghiên cứu tương quan (Correlational Research): Phân tích mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số nhằm xác định mức độ liên kết giữa chúng. Tuy nhiên, phương pháp này không làm rõ được mối quan hệ nhân quả.
• Nghiên cứu nguyên nhân - kết quả (Causal-comparative Research): Khám phá mối quan hệ nguyên nhân - hệ quả giữa các biến, song không can thiệp vào biến độc lập, phù hợp khi không thể thực hiện thí nghiệm kiểm soát.
• Nghiên cứu thực nghiệm (Experimental Research): Thường được ứng dụng trong các ngành khoa học tự nhiên và xã hội, sử dụng quy trình kiểm soát và thao tác biến độc lập để đánh giá tác động lên biến phụ thuộc.
• Descriptive Research (Nghiên cứu mô tả): Mô tả đặc điểm hiện tại của vấn đề hoặc hiện tượng mà không cần giả thuyết ban đầu. Tập trung vào việc trả lời "cái gì, khi nào, ở đâu", mà không đi tìm kiếm nguyên nhân.

Phương pháp nghiên cứu định lượng thứ cấp

Nghiên cứu định lượng thứ cấp là hình thức sử dụng dữ liệu đã được thu thập và công bố trước đó nhằm phân tích, tổng hợp hoặc kiểm chứng giả thuyết. Các nguồn dữ liệu thường được khai thác gồm:

• Cơ sở dữ liệu thống kê: Số liệu dân số, kinh tế, y tế từ cơ quan chính phủ hoặc tổ chức nghiên cứu quốc tế (ví dụ: Tổng cục Thống kê, WHO),...
• Báo cáo thị trường: Tài liệu từ các công ty tư vấn, hiệp hội ngành nghề, dùng để phân tích xu hướng, thị trường,....
• Tài liệu học thuật: Các nghiên cứu - bài báo khoa học, luận văn từ trường đại học, viện nghiên cứu,...
• Thư viện công cộng: Các báo cáo, tài liệu nghiên cứu cũ, phù hợp với đề tài cần tư liệu lịch sử.
• Nguồn thông tin thương mại: Báo chí, tạp chí, bản tin của các đài phát thanh, truyền hình, bản tin ngành....phản ánh nhanh, trực tiếp và chuyên sâu về các vấn đề xã hội, thị trường.

Các bước phân tích dữ liệu định lượng hiệu quả

Dưới đây là bốn bước phân tích dữ liệu định lượng thường được áp dụng trong các mô hình nghiên cứu định lượng hiện đại.

• Bước 1: Thu thập dữ liệu: Lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu định lượng phù hợp như khảo sát, bảng hỏi, thử nghiệm hay khai thác nguồn dữ liệu thứ cấp. Việc lựa chọn đúng phương pháp thu thập sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy và hiệu quả của phân tích sau này.
• Bước 2: Làm sạch dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu cần được rà soát để loại bỏ thông tin sai lệch, thiếu hụt hoặc trùng lặp, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong quá trình phân tích.
• Bước 3: Phân tích và diễn giải dữ liệu: Tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu bằng cách sử dụng các thước đo như: giá trị trung bình, tần suất, phương sai, trung vị, yếu vị, khoảng biến thiên (range),....
• Bước 4: Trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu: Minh họa bằng biểu đồ, bảng số liệu hoặc đồ thị để dễ dàng trình bày, làm nổi bật xu hướng và gia tăng tính thuyết phục của nghiên cứu.

>>> Bạn có thể quan tâm: Trực quan hóa dữ liệu là gì? Các loại hình trực quan hóa dữ liệu

Ưu điểm và hạn chế của nghiên cứu định lượng

Mặc dù được đánh giá cao song phương pháp nghiên cứu định lượng tồn tại song song 2 mặt ưu và nhược điểm, do đó đòi hỏi nhà nghiên cứu cần có sự cân nhắc kỹ càng.

Ưu điểm vượt trội của phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu số và công cụ phân tích thống kê nên mang lại độ chính xác và khách quan cao. Cụ thể:

• Kiểm định lý thuyết rõ ràng: Nghiên cứu định lượng giúp kiểm chứng hoặc bác bỏ các giả thuyết đã xác lập, nhờ đó hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên cơ sở khoa học.
• Dễ dàng phân tích và so sánh: Dữ liệu dạng số cho phép sử dụng phần mềm thống kê, giúp xử lý lượng lớn thông tin nhanh chóng, đồng thời dễ so sánh giữa các nhóm hoặc giai đoạn.
• Khả năng khái quát hóa cao: Với cỡ mẫu đủ lớn và quy trình chọn mẫu xác suất, kết quả có thể đại diện cho toàn bộ quần thể nghiên cứu.
• Tính lặp lại và minh bạch: Dữ liệu có thể kiểm chứng, tái hiện và ứng dụng trong các nghiên cứu tiếp theo.
• Giảm thiểu sai lệch: Nhờ quy trình chặt chẽ, nhà nghiên cứu có thể kiểm soát tốt biến số, từ đó giảm tác động của yếu tố chủ quan.

Một số điểm hạn chế của phương pháp nghiên cứu định lượng

Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu định lượng cũng tồn tại những giới hạn nhất định, cần được cân nhắc trong quá trình triển khai:

• Thiếu chiều sâu ngữ cảnh: Các câu trả lời thường giới hạn trong lựa chọn sẵn có (có/không, mức độ,...), nên không phản ánh đầy đủ lý do hoặc cảm xúc đằng sau.
• Không phù hợp với vấn đề phức tạp: Những hiện tượng mang tính xã hội, tâm lý sâu sắc thường khó diễn đạt chính xác qua số liệu đơn thuần.
• Chi phí và nguồn lực cao: Việc triển khai khảo sát trên quy mô lớn, đặc biệt với phương pháp thu thập dữ liệu định lượng như điều tra bảng hỏi hoặc thử nghiệm, đòi hỏi chi phí, nhân lực và thời gian đáng kể.
• Yêu cầu chuyên môn thống kê: Việc xử lý dữ liệu thiếu chính xác hoặc hiểu sai kết quả phân tích sẽ dẫn đến kết luận lệch lạc.
• Nguy cơ thao túng thiết kế: Trong một số nghiên cứu, môi trường thực nghiệm nhân tạo có thể bị điều chỉnh để đạt kết quả mong muốn, làm giảm tính khách quan.

Ứng dụng của nghiên cứu định lượng trong các lĩnh vực

Nhờ khả năng đo lường chính xác và khái quát hóa cao, nghiên cứu định lượng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Tiêu biểu có một số lĩnh vực sau:

• Kinh doanh: Doanh nghiệp sử dụng nghiên cứu định lượng để phân tích xu hướng thị trường, hành vi tiêu dùng và hiệu quả chiến lược; trong khi các nhà kinh tế học dựa vào dữ liệu để dự báo, đánh giá rủi ro tài chính và hoạch định chính sách.
• Y tế và chăm sóc sức khỏe: Các thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu dịch tễ học đều cần đến phương pháp định lượng để kiểm định hiệu quả điều trị, xác định nguyên nhân bệnh tật và mô hình hóa diễn biến dịch bệnh.
• Khoa học xã hội: Trong xã hội học, tâm lý học hay khoa học chính trị, nghiên cứu định lượng giúp định lượng thái độ, hành vi và mối liên hệ giữa các yếu tố xã hội nhằm kiểm nghiệm giả thuyết hoặc xây dựng lý thuyết.
• Giáo dục: Nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để đánh giá hiệu quả chương trình học, theo dõi tiến bộ học tập qua thời gian và đề xuất cải cách chính sách giáo dục dựa trên bằng chứng thực tiễn.
• Khoa học và kỹ thuật: Các thí nghiệm trong phòng lab, kiểm soát chất lượng sản phẩm hoặc mô phỏng hệ thống kỹ thuật đều không thể thiếu vai trò của nghiên cứu định lượng nhằm đảm bảo độ chính xác và lặp lại.
• Môi trường và địa lý: Trong lĩnh vực này, dữ liệu định lượng được ứng dụng để mô hình hóa biến đổi khí hậu, phân tích mức độ ô nhiễm hoặc xử lý dữ liệu bản đồ số trong hệ thống thông tin địa lý (GIS).

Tạm kết

Việc hiểu đúng nghiên cứu định lượng là gì giúp người làm nghiên cứu áp dụng phương pháp này một cách chính xác và có cơ sở khoa học. Có thể thấy, đây là công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý dữ liệu lớn, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và khách quan. Tuy nhiên, khi thực nghiên cứu cần lưu ý về độ tin cậy của dữ liệu đầu vào và phương pháp phân tích để tránh sai lệch kết luận.