Đối với nghiên cứu khoa học, dữ liệu định lượng đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích để đưa ra những kết luận có ý nghĩa thống kê. Trong bài viết này, bạn hãy cùng với Marketing Du Ký khám phá các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng phổ biến nhất hiện nay nhé.
1. Phương pháp thu thập dữ liệu định lượng là gì?
Dữ liệu định lượng thường được sử dụng để kiểm tra giả thuyết, phân tích mối quan hệ cũng như thực hiện các phân tích thống kê. Loại dữ liệu này hỗ trợ các nhà nghiên cứu thực hiện những phép thống kê nhằm rút ra kết luận dựa trên dữ liệu.
Chính vì thế, phương pháp thu thập dữ liệu định lượng chính là cách thức mà chúng ta tiếp cận và thu thập các thông tin, số liệu với mục đích phục vụ cho các mục tiêu nghiên cứu định lượng.
2. Các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng
2.1. Survey (khảo sát)
Khảo sát là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu định lượng phổ biến và được sử dụng nhiều nhất hiện nay. Phương pháp này thường dùng bảng hỏi để thu thập thông tin nghiên cứu từ một lượng lớn đáp viên.
Với phương pháp khảo sát, nhà nghiên cứu có thể gửi bảng câu hỏi đến các đáp viên thông qua bảng câu hỏi trực tiếp (offline) hoặc phiếu khảo sát trực tuyến (online).
Thông thường, các câu hỏi khảo sát sẽ được chia thành 2 dạng chính, gồm:
Câu hỏi đóng: Đáp viên sẽ đưa ra lựa chọn từ những phương án có sẵn trong bảng khảo sát.
Ví dụ: Giới tính của bạn là...? (Nam/Nữ)
Câu hỏi mở: Đối với một số câu hỏi, đáp viên có thể tự do đưa ra câu trả lời dựa trên quan điểm và góc nhìn riêng của mình. Dữ liệu thu được thường là dữ liệu định tính nhưng vẫn có thể mã hóa thành dữ liệu định lượng.
Ví dụ: Bạn hãy vui lòng cho biết cảm nhận của bản thân về chất lượng phục vụ của nhà hàng X.
Khảo sát là một phương pháp thu thập dữ liệu định lượng giúp nhà nghiên cứu tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí thực hiện. Tuy nhiên, sự tin cậy của phương pháp này còn tùy thuộc vào sự trung thực và mức độ kiên nhẫn của đáp viên khi điền vào phiếu khảo sát.
2.2. Experiment (thực nghiệm)
Với phương pháp thực nghiệm, nhà nghiên cứu sẽ tạo ra một môi trường nghiên cứu được kiểm soát chặt chẽ. Từ đó, họ có thể dễ dàng quan sát và đo lường sự tác động giữa các biến nghiên cứu với nhau.
Một trong những ưu điểm vượt trội từ phương pháp thực nghiệm đó chính là dữ liệu mang tính logic cao. Từ đó, nhà nghiên cứu có thể tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số. Tuy nhiên, phương pháp này lại tiêu tốn khá nhiều thời gian và nguồn lực, đồng thời cũng bị giới hạn trong việc phản ánh toàn bộ bối cảnh nghiên cứu thực tế.
2.3. Quantitative observation (quan sát định lượng)
Khác với phương pháp quan sát định tính, việc quan sát định lượng được thực hiện thông qua việc quan sát và ghi nhận các hành vi, sự kiện hoặc đặc điểm của đối tượng nghiên cứu theo cách có thể đo lường được (tần suất hoặc số lần xuất hiện của một hiện tượng cụ thể).
Ví dụ: Với mục đích đo lường lượng khách ra vào mỗi ngày, cửa hàng X đã trang bị máy cảm biến nhiệt độ để dễ dàng đong đếm số lượng khách thực tế.
Quan sát định lượng sẽ cung cấp cho nhà nghiên cứu các dữ liệu chính xác và hoàn toàn có thể đo lường được. Tuy nhiên, khác với quan sát định tính, phương pháp quan sát định lượng lại không thể làm rõ cơ chế, tác nhân dẫn đến một hiện tượng thực tế.
2.4. Secondary data (dữ liệu thứ cấp)
Dữ liệu thứ cấp là các dữ liệu định lượng được thu thập từ các nguồn thông tin đã tồn tại như báo chí, tài liệu nghiên cứu, cơ sở dữ liệu, thông tin chính phủ hay những báo cáo từ các công ty nghiên cứu thị trường.
Dữ liệu thứ cấp có thể giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, cũng tương tự như phương pháp phân tích tài liệu của dữ liệu định tính, việc sử dụng các dữ liệu thứ cấp có thể không phù hợp với bối cảnh nghiên cứu hiện tại.
Trên thực tế, mỗi phương pháp thu thập dữ liệu định lượng đều có những ưu và nhược điểm riêng. Do đó, nhà nghiên cứu cần lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với mục tiêu và bối cảnh nghiên cứu cụ thể nhằm đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả.
Hy vọng rằng bạn đã có thể hiểu được các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng thông qua bài viết này của Marketing Du Ký.
