2 phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

Tin tức
Trang chủ » Tin tức » 2 phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

2 phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

Phương pháp thu thập dữ liệu

Trong các dự án thống kê, việc thu thập dữ liệu đóng vai trò thiết yếu. Dữ liệu là yếu tố then chốt để có thể tiến hành phân tích, rút ra những kết luận xác đáng và đưa ra các quyết định sáng suốt. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ những thông tin hữu ích về quy trình và các phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến nhất trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học.

1. Định nghĩa về thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là hành động tập hợp và sắp xếp thông tin từ nhiều nguồn khác biệt vào một cơ sở dữ liệu thống nhất. Các nguồn dữ liệu này có thể rất đa dạng, bao gồm hình ảnh, văn bản, video, âm thanh, thông tin từ các nền tảng mạng xã hội, trang web và nhiều nguồn khác nữa.

Sau khi dữ liệu đã được thu thập, các cá nhân hoặc tổ chức có thể sử dụng hệ thống này để tìm kiếm câu trả lời cho các vấn đề liên quan và đánh giá hiệu suất.

Mục tiêu chính của việc thu thập dữ liệu bao gồm hỗ trợ cho các hoạt động phân tích, nghiên cứu, quản lý, kinh doanh hoặc đưa ra các quyết định quan trọng trong nhiều lĩnh vực như khoa học, xã hội, kinh tế và nhiều lĩnh vực khác.

Thu thập dữ liệu là gì

Thu thập dữ liệu là gì

2. Vai trò quan trọng của thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là một hoạt động cực kỳ cần thiết cho quá trình nghiên cứu và ra quyết định trong nhiều lĩnh vực như khoa học và công nghệ, kinh doanh, giáo dục, y tế và chính trị… Dưới đây là những giá trị mà hoạt động này mang lại:

Cung cấp nguồn thông tin dồi dào

Dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau mang đến một lượng thông tin đa dạng và phong phú, hỗ trợ đắc lực cho quá trình đưa ra quyết định. Các thông tin này có thể liên quan đến thị trường, khách hàng, kiến thức kinh tế, xã hội, văn hóa và nhiều khía cạnh khác.

Thông tin cung cấp cho phép người dùng hiểu rõ hơn về bối cảnh hiện tại, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt và hiệu quả.

Phát hiện các xu hướng và mối liên hệ

Việc thu thập dữ liệu tạo điều kiện để xác định mối quan hệ và xu hướng giữa các yếu tố khác nhau. Điều này giúp các nhà nghiên cứu hiểu sâu sắc hơn về sự tương tác giữa chúng.

Ví dụ, có thể phân tích mối liên hệ giữa thói quen tiêu dùng và mức thu nhập, hoặc xu hướng phát triển của thị trường theo thời gian. Những thông tin này rất quan trọng trong việc xây dựng các mô hình phân tích và dự báo.

Khả năng dự đoán

Từ dữ liệu thu thập được, các nhà phân tích có thể áp dụng nhiều phương pháp phân tích phức tạp để dự đoán các xu hướng trong các lĩnh vực khác nhau.

Ví dụ, trong lĩnh vực kinh doanh, dự đoán về nhu cầu sản phẩm giúp các doanh nghiệp chuẩn bị nguồn lực và chiến lược phù hợp. Trong lĩnh vực y tế, dự đoán về dịch bệnh giúp các cơ quan y tế chuẩn bị kế hoạch phòng chống hiệu quả.

Nâng cao hiệu suất hoạt động

Quá trình thu thập dữ liệu giúp các nhà quản lý hiểu rõ hơn về các hoạt động đang diễn ra, từ đó cải thiện hiệu suất và đạt được kết quả tốt hơn.

Ví dụ, trong lĩnh vực sản xuất, dữ liệu về hiệu suất máy móc và quy trình làm việc giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.

Quản lý rủi ro hiệu quả

Thu thập dữ liệu cũng giúp nhận diện và quản lý rủi ro một cách hiệu quả hơn. Các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán và phòng ngừa các rủi ro tiềm ẩn, từ rủi ro tài chính đến rủi ro vận hành. Điều này giúp giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ lợi ích của tổ chức.

Đáp ứng nhu cầu cá nhân hóa

Trong thời đại số, dữ liệu cá nhân hóa trở nên vô cùng quan trọng. Thu thập dữ liệu về sở thích và hành vi của khách hàng giúp các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ và sản phẩm phù hợp hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự hài lòng.

Tăng cường chất lượng nghiên cứu

Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, dữ liệu đóng vai trò then chốt. Việc thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy là nền tảng để các nhà khoa học tiến hành nghiên cứu, thử nghiệm và phát triển các lý thuyết mới. Dữ liệu cũng giúp xác minh các giả thuyết và đóng góp vào sự phát triển của tri thức.

3. Cách xác định loại dữ liệu cần thu thập

Trong quá trình nghiên cứu, một nhà nghiên cứu có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu liên quan đến một vấn đề. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải xác định dữ liệu nào thực sự cần thiết và sắp xếp chúng theo thứ tự ưu tiên. Việc xác định này bắt nguồn từ việc hiểu rõ vấn đề và mục tiêu nghiên cứu. Hiểu rõ vấn đề và mục tiêu nghiên cứu càng cụ thể thì việc xác định dữ liệu cần thu thập càng trở nên dễ dàng và hiệu quả.

Xác định các dữ liệu cần thiết

Trước khi bắt đầu quá trình thu thập dữ liệu, nhà nghiên cứu cần có một cái nhìn tổng quan về vấn đề nghiên cứu. Điều này bao gồm việc hiểu rõ các khía cạnh khác nhau của vấn đề, cũng như các yếu tố có thể ảnh hưởng đến nó. Sau đó, nhà nghiên cứu cần xác định loại dữ liệu nào sẽ cung cấp thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi nghiên cứu.

Ưu tiên các dữ liệu

Không phải tất cả các loại dữ liệu đều có tầm quan trọng như nhau. Nhà nghiên cứu cần xác định thứ tự ưu tiên của các loại dữ liệu dựa trên mức độ quan trọng và liên quan đến mục tiêu nghiên cứu. Dữ liệu nào có khả năng ảnh hưởng lớn đến kết quả nghiên cứu thì cần được ưu tiên thu thập trước.

Tìm hiểu rõ vấn đề và mục đích của nghiên cứu

Việc hiểu rõ vấn đề nghiên cứu yêu cầu nhà nghiên cứu phải nắm vững bối cảnh, lý thuyết và các nghiên cứu trước đây liên quan. Điều này giúp xác định các biến số quan trọng cần được xem xét. Mục tiêu nghiên cứu càng cụ thể và rõ ràng, việc xác định và thu thập dữ liệu càng chính xác và hiệu quả.

Tiêu chí để lựa chọn

Các tiêu chí quan trọng trong việc lựa chọn dữ liệu bao gồm tính liên quan, tính đáng tin cậy và tính khả thi. Dữ liệu cần phải phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, có nguồn gốc đáng tin cậy và có thể thu thập được trong giới hạn tài nguyên và thời gian cho phép.

Xây dựng kế hoạch thu thập

Sau khi xác định được dữ liệu cần thu thập và thứ tự ưu tiên, nhà nghiên cứu cần xây dựng một kế hoạch thu thập dữ liệu chi tiết. Kế hoạch này nên bao gồm các phương pháp thu thập dữ liệu (ví dụ: khảo sát, phỏng vấn, quan sát), công cụ sẽ sử dụng và thời gian thực hiện. Một kế hoạch rõ ràng giúp quá trình thu thập dữ liệu diễn ra suôn sẻ và hiệu quả hơn.

Điều chỉnh và bổ sung dữ liệu

Trong quá trình thu thập dữ liệu, nhà nghiên cứu cần sẵn sàng điều chỉnh kế hoạch nếu gặp phải các vấn đề hoặc phát hiện ra những yếu tố mới cần xem xét. Việc này đảm bảo rằng tất cả các dữ liệu quan trọng đều được thu thập và nghiên cứu không bị lệch hướng.

Đánh giá và xác thực

Cuối cùng, sau khi thu thập dữ liệu, việc đánh giá và xác thực dữ liệu là bước không thể thiếu. Dữ liệu thu thập cần được kiểm tra về độ chính xác, tính nhất quán và độ tin cậy. Bước này đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là nền tảng vững chắc cho các phân tích và kết luận sau này.

Xác định dữ liệu cần thu thập

Xác định dữ liệu cần thu thập

4. Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp

Khi tiến hành một nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu thứ cấp từ các nguồn đã công bố hoặc chưa công bố, hoặc tự thu thập dữ liệu sơ cấp cần thiết cho nghiên cứu.

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã được thu thập và phân tích bởi người khác. Đây là những dữ liệu đã qua xử lý và có sẵn để sử dụng. Ví dụ về dữ liệu thứ cấp bao gồm các báo cáo nghiên cứu, cơ sở dữ liệu, tài liệu đã công bố và các tài liệu khác đã được xử lý trước đó. (Nguồn: https://vi.wikipedia.org) Ưu điểm của dữ liệu thứ cấp là dễ thu thập, tiết kiệm thời gian và không tốn nhiều chi phí.

Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu được thu thập trực tiếp từ nguồn thông qua các phương pháp khảo sát, thí nghiệm hoặc quan sát. Dữ liệu này là dữ liệu gốc và chưa được thu thập hoặc phân tích trước đó. (Nguồn: https://vi.wikipedia.org). Dữ liệu sơ cấp có độ chính xác cao hơn, nhưng thường tốn nhiều thời gian và chi phí hơn.

Khi nghiên cứu, việc lựa chọn giữa dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, tài nguyên có sẵn và độ chính xác cần thiết. Một nghiên cứu có thể kết hợp cả hai loại dữ liệu để đảm bảo tính đầy đủ và đáng tin cậy của kết quả.

4.1. Các nguồn cung cấp dữ liệu thứ cấp

Nguồn dữ liệu thứ cấp rất đa dạng. Đối với doanh nghiệp và các tổ chức xã hội, các nguồn dữ liệu thứ cấp có thể bao gồm:

  • Nguồn nội bộ doanh nghiệp, tổ chức.
  • Các cơ quan thống kê nhà nước.
  • Cơ quan chính phủ.
  • Sách, báo, tạp chí…
  • Các tổ chức, hiệp hội, viện nghiên cứu.
  • Mạng internet (thông qua các công cụ tìm kiếm như Google, Google Scholar, Yahoo…).

4.2. Nguồn dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu thống kê sơ cấp thường được thu thập theo một quy trình cụ thể, tùy thuộc vào loại nghiên cứu (nghiên cứu thử nghiệm hoặc nghiên cứu quan sát).

Trong nghiên cứu thử nghiệm, nhà nghiên cứu tiến hành đo đạc và thu thập dữ liệu về các biến kết quả dưới các điều kiện khác nhau của các biến nguyên nhân đang được nghiên cứu.

Trong nghiên cứu quan sát, dữ liệu cần thiết được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như chủ hộ gia đình, đại diện doanh nghiệp hoặc cá nhân, thông qua nhiều hình thức khác nhau. Dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát có thể đến từ nội bộ tổ chức hoặc từ bên ngoài.

Các doanh nghiệp hoặc tổ chức thường có các bộ phận chức năng ghi chép dữ liệu về các hiện tượng, quá trình hoặc yếu tố cần nghiên cứu theo định kỳ (hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng). Khi cần thiết, họ có thể tổ chức thu thập dữ liệu sơ cấp từ bên ngoài hoặc thuê các công ty, tổ chức khác thực hiện việc thu thập theo yêu cầu.

Ví dụ: Một doanh nghiệp có thể tự thực hiện hoặc thuê một công ty nghiên cứu thị trường tiến hành các cuộc khảo sát để đánh giá mức độ nhận biết thương hiệu hoặc chất lượng sản phẩm của mình.

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

5. Những phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả

5.1. Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Có nhiều cách thức khác nhau để thu thập dữ liệu sơ cấp. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến nhất:

Phỏng vấn

Phỏng vấn là một phương pháp phổ biến để thu thập dữ liệu sơ cấp. Phỏng vấn có thể được thực hiện trực tiếp hoặc qua điện thoại, và có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Người phỏng vấn sẽ đặt câu hỏi và ghi lại câu trả lời từ người được phỏng vấn.

Ví dụ: Để nghiên cứu về thói quen mua sắm của khách hàng, một nhà nghiên cứu có thể phỏng vấn trực tiếp các khách hàng trong một trung tâm mua sắm hoặc gọi điện để hỏi về trải nghiệm mua sắm của họ.

Khảo sát và bảng câu hỏi

Khảo sát và bảng câu hỏi là những công cụ quan trọng trong việc thu thập dữ liệu sơ cấp. Các câu hỏi được thiết kế sẵn và gửi tới đối tượng nghiên cứu qua nhiều phương tiện như email, trang web hoặc trực tiếp trên giấy.

Ví dụ: Một công ty có thể gửi khảo sát qua email để thu thập ý kiến khách hàng về một sản phẩm mới. Các câu trả lời sau đó sẽ được thu thập và phân tích để đưa ra kết luận.

Quan sát

Quan sát là một phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách theo dõi và ghi lại hành vi của đối tượng nghiên cứu trong môi trường tự nhiên của họ.

Nhà nghiên cứu không can thiệp vào hoạt động của đối tượng mà chỉ quan sát và ghi chép lại.

Ví dụ: Để nghiên cứu hành vi của trẻ em trong sân chơi, nhà nghiên cứu có thể quan sát cách chúng tương tác với nhau và với các thiết bị chơi.

Nhóm tập trung

Nhóm tập trung là một phương pháp thu thập dữ liệu thông qua thảo luận nhóm.

Một nhóm nhỏ gồm các đối tượng nghiên cứu sẽ được mời tham gia thảo luận về một chủ đề cụ thể dưới sự dẫn dắt của một người điều hành.

Ví dụ: Một công ty có thể tổ chức nhóm tập trung để thu thập phản hồi từ khách hàng về một chiến dịch quảng cáo mới.

Thảo luận nhóm thường mang lại nhiều thông tin chi tiết và sâu sắc hơn so với các phương pháp khác.

Thí nghiệm

Thí nghiệm là một phương pháp nghiên cứu có cấu trúc, trong đó nhà nghiên cứu tạo ra một tình huống kiểm soát để quan sát và đo lường tác động của các yếu tố khác nhau.

Ví dụ: Một nhà nghiên cứu có thể thực hiện thí nghiệm để xem liệu âm nhạc có ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc của nhân viên văn phòng hay không.

Kết quả từ thí nghiệm thường rất đáng tin cậy và có thể đưa ra các kết luận mạnh mẽ về mối quan hệ nhân quả.

Ứng dụng di động

Trong thời đại công nghệ hiện nay, ứng dụng di động cũng là một công cụ hữu ích để thu thập dữ liệu sơ cấp.

Các ứng dụng này có thể được thiết kế để thu thập thông tin từ người dùng về các hành vi, thói quen hoặc cảm xúc của họ.

Ví dụ: Một ứng dụng chăm sóc sức khỏe có thể yêu cầu người dùng nhập thông tin về chế độ ăn uống và tập luyện hàng ngày để theo dõi sức khỏe của họ.

Phân tích nội dung truyền thông xã hội

Với sự phổ biến của các nền tảng truyền thông xã hội, việc phân tích nội dung từ các mạng này cũng trở thành một phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp.

Nhà nghiên cứu có thể theo dõi và phân tích các bài đăng, bình luận và tương tác của người dùng để hiểu rõ hơn về quan điểm và hành vi của họ.

Ví dụ: Một công ty có thể phân tích các bài đăng trên Facebook và Twitter để đánh giá phản ứng của công chúng đối với sản phẩm mới của họ.

5.2. Cách thức thu thập dữ liệu thứ cấp

Qua Internet

Internet là một nguồn tài nguyên phong phú cho việc thu thập dữ liệu thứ cấp, cung cấp vô số thông tin chỉ với một cú nhấp chuột.

Tuy nhiên, người thu thập dữ liệu cần phải cẩn trọng với những nguồn thông tin không chính xác hoặc không đáng tin cậy.

Việc xác minh và đánh giá tính xác thực của nguồn thông tin là rất quan trọng để đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác và có giá trị.

Từ các cơ quan nhà nước và phi chính phủ

Nhiều nghiên cứu và báo cáo đã được thực hiện bởi các cơ quan nhà nước và phi chính phủ về nhiều chủ đề khác nhau.

Các tổ chức như Cục Điều tra Dân số, Văn phòng In ấn của Chính phủ và Trung tâm Phát triển Kinh doanh lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có giá trị.

Các cá nhân và tổ chức có thể truy cập những dữ liệu này để phục vụ cho nghiên cứu và phân tích của mình.

Từ thư viện

Thư viện là kho tàng chứa đựng một lượng lớn ấn phẩm, bản sao nghiên cứu, tài liệu và thông tin thống kê. Nhiều thông tin trong thư viện không có sẵn trên internet, bao gồm sách cũ, tạp chí in và các tài liệu in khác.

Đối với những người nghiên cứu, thư viện là một nguồn tài nguyên quý giá để tìm kiếm và thu thập thông tin.

Từ các cơ sở giáo dục

Các cơ sở giáo dục, đặc biệt là các trường đại học, là một nguồn thông tin khổng lồ thường bị bỏ qua.

Các trường đại học có rất nhiều dữ liệu sơ cấp có thể được sử dụng làm thông tin quan trọng cho nghiên cứu thứ cấp.

Tiếp cận các bộ phận phụ trách, văn phòng hồ sơ hoặc dịch vụ sinh viên là cách hiệu quả để thu thập dữ liệu từ các cơ sở giáo dục.

Từ thị trường thương mại

Các phương tiện truyền thông như truyền hình, báo chí, đài phát thanh và tạp chí là nguồn thông tin hàng đầu cho nghiên cứu thị trường, phát triển kinh tế, chính trị và nhân khẩu học.

Những nguồn này cung cấp thông tin cập nhật và chi tiết về nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp các nhà nghiên cứu có cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn.

Từ các diễn đàn và nhóm trực tuyến

Các diễn đàn và các nhóm trực tuyến cũng là một nguồn thông tin phong phú. Tham gia vào các nhóm thảo luận chuyên ngành trên mạng xã hội hoặc các diễn đàn trực tuyến có thể cung cấp dữ liệu quý giá và những góc nhìn độc đáo từ những người tham gia.

Từ hội thảo và hội nghị

Hội thảo và hội nghị là cơ hội tuyệt vời để thu thập dữ liệu trực tiếp từ các chuyên gia trong lĩnh vực. Tham gia và ghi chép lại các thông tin, báo cáo và ý kiến thảo luận tại các sự kiện này có thể cung cấp những thông tin cập nhật và giá trị cho nghiên cứu của bạn.

6. Tổng quan về quy trình thu thập dữ liệu

6.1. Quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp

  • Bước 1: Xác định rõ nhu cầu dữ liệu cho nghiên cứu, đây là bước quan trọng nhất, có tính chất quyết định.
  • Bước 2: Xác định nguồn dữ liệu thứ cấp nội bộ (loại hình và nguồn gốc).
  • Bước 3: Xác định nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài (loại hình và nguồn gốc).
  • Bước 4: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ các nguồn đã xác định.
  • Bước 5: Phân tích chi tiết giá trị của dữ liệu, bao gồm ý nghĩa, mục đích nghiên cứu và đánh giá.
  • Bước 6: Tạo ra danh mục dữ liệu thứ cấp cần thu thập từ các nguồn tư liệu ban đầu.

6.2. Quy trình thu thập dữ liệu sơ cấp

  • Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu một cách cụ thể và tường minh.
  • Bước 2: Lập kế hoạch và đề xuất các câu hỏi nghiên cứu chi tiết.
  • Bước 3: Chọn phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp với vấn đề nghiên cứu.
  • Bước 4: Tiến hành phân tích các nguồn dữ liệu đã thu thập được.
  • Bước 5: Đánh giá và phân tích kết quả từ các phương pháp nghiên cứu đã áp dụng.

Sinh viên thường mắc lỗi bỏ qua hoặc thực hiện không đầy đủ các bước này, hoặc nhảy bước, khiến bài viết không có cấu trúc rõ ràng và kết quả không đạt yêu cầu.

Lưu ý: Việc thực hiện từng bước một cách có cấu trúc và kỷ luật giúp đảm bảo tính logic và chặt chẽ trong nghiên cứu, từ đó đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của kết quả cuối cùng.

7. Để ý quan trọng trước khi tiến hành thu thập dữ liệu

Trước khi bắt tay vào thu thập dữ liệu, một việc quan trọng là phân biệt rõ các đặc tính của dữ liệu. Dữ liệu có thể được chia thành hai loại chính: định tínhđịnh lượng. Dữ liệu định tính thường phản ánh các đặc điểm, sự khác biệt giữa các đối tượng nghiên cứu, ví dụ như giới tính, vùng miền, mức độ yêu thích, v.v.

Dữ liệu định tính có thể thu thập dễ dàng hơn so với dữ liệu định lượng, nhưng dữ liệu định lượng thường cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn và có thể áp dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau.

Khi lập kế hoạch và tiến hành thu thập dữ liệu cho một nghiên cứu, nhà nghiên cứu cần xác định trước các phương pháp phân tích phù hợp để đáp ứng mục tiêu nghiên cứu. Điều này sẽ giúp quyết định loại dữ liệu cần thu thập, cũng như các thang đo phù hợp trong thiết kế biểu mẫu hoặc bảng câu hỏi.

Để tìm hiểu sâu hơn về các khái niệm này, bạn có thể xem thêm thông tin chi tiết về biến định tính tại đâybiến định lượng tại đây.

SPSS, một công cụ phân tích số liệu thống kê không thể thiếu đối với các nhà nghiên cứu, giúp chúng ta thực hiện các phân tích dữ liệu một cách chính xác. Bạn có biết cách cài đặt phần mềm này không? Hãy cùng tìm hiểu câu trả lời trong bài viết hướng dẫn cài đặt SPSS full bản quyền trên Xulysolieu nhé!

Trong bài viết này, Xulysolieu đã trình bày các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp một cách chi tiết, kèm theo hình ảnh minh họa giúp bạn dễ dàng theo dõi và nắm bắt thông tin. Hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đã có thể hiểu rõ cách thức thực hiện từng phương pháp và áp dụng chúng một cách thành thạo trong công việc phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học.

Bài viết này hữu ích với bạn?

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bài liên quan

Nhập Số điện thoại của bạn và nhận mã

GIẢM 10%

DUY NHẤT HÔM NAY!