Việc nhận diện chính xác biến định tính hay biến định lượng là một yếu tố không thể bỏ qua. Các kiểm định thống kê thường yêu cầu dữ liệu đầu vào cụ thể, và một sai lầm phổ biến là việc sử dụng biến định tính thay vì biến định lượng. Kết quả là, dù có thể thu được bảng kết quả sau khi chạy phân tích, nhưng nếu biến được sử dụng không đúng, những con số thu được sẽ không có ý nghĩa, không phản ánh chân thực đặc điểm của dữ liệu.
Để tránh tình trạng này, người phân tích cần phải kiểm tra kỹ lưỡng các yêu cầu của phép kiểm định: loại biến nào được yêu cầu, liệu có chấp nhận giá trị thiếu không, và có yêu cầu về kích thước mẫu tối thiểu hay không. Chỉ khi dữ liệu đáp ứng đủ điều kiện, chúng ta mới nên tiến hành kiểm định.
Bài viết này Xử Lý Số Liệu sẽ không tập trung vào việc giải thích chi tiết về biến định tính theo lý thuyết hàn lâm. Nếu cần, các bạn có thể dễ dàng tìm thấy thông tin đầy đủ về hai loại biến này trên mạng và trong sách vở. Thay vào đó, mình sẽ trình bày khái niệm biến định tính trong xử lý dữ liệu một cách đơn giản, để các bạn có thể dễ dàng hiểu và áp dụng đúng khi tiến hành các kiểm định, trong đó loại biến là một yếu tố đầu vào quan trọng.
1. Tổng quan về nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính (Qualitative Research) là phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi số liệu để thu thập thông tin và hiểu rõ hơn về một vấn đề hoặc hiện tượng. Nghiên cứu định tính nhằm mục đích đạt được những hiểu biết sâu sắc về các hiện tượng, nhóm hoặc trải nghiệm không thể đo lường hoặc định lượng một cách khách quan bằng toán học.
Thay vì tìm cách khám phá các câu trả lời hoặc số liệu thống kê chính xác trong môi trường được kiểm soát như nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính mang tính khám phá nhiều hơn, dựa trên các nguồn dữ liệu như ảnh, quan sát, phân tích văn bản, đoạn phim video và các cuộc phỏng vấn.
Một số ví dụ về các câu hỏi nghiên cứu định tính được cung cấp, chẳng hạn như cảm giác của một trải nghiệm như thế nào, mọi người nói về điều gì đó như thế nào, họ hiểu trải nghiệm đó như thế nào và các sự kiện diễn ra như thế nào đối với mọi người.
Nghiên cứu theo cách tiếp cận định tính mang tính khám phá và tìm cách giải thích “làm thế nào” và “tại sao” một hiện tượng hoặc hành vi cụ thể lại hoạt động như vậy trong một bối cảnh cụ thể. Nó có thể được sử dụng để tạo ra các giả thuyết và lý thuyết từ dữ liệu.
Biến định tính, nghiên cứu định tính là gì?
2. Biến định tính (biến phân loại) và dữ liệu định tính
Biến định tính (qualitative variable) – biến phân loại (categorical variable) hay dữ liệu định tính là loại dữ liệu không thể được đo lường bằng số mà thường được mô tả bằng ngôn từ.
Loại dữ liệu này tập trung vào các thuộc tính, đặc điểm, hoặc hiện tượng mà không có tính chất định lượng rõ ràng. Ví dụ, dữ liệu định tính có thể liên quan đến màu sắc, kích thước, hình dạng, cảm xúc, kinh nghiệm, hoặc các khía cạnh khác mà không thể được biểu thị bằng số liệu chính xác.
Khi xử lý dữ liệu, nhà nghiên cứu thường mã hóa các giá trị của biến định tính thành các mã số như 1, 2, 3,… Những con số này chỉ mang tính chất quy ước để đại diện cho các giá trị không định lượng và không phải là giá trị thực của biến.
Dữ liệu định tính thường được thu thập qua các phương pháp như phỏng vấn, nhóm tập trung, quan sát và phân tích nội dung. Loại dữ liệu này phổ biến trong các nghiên cứu xã hội, nhân văn và nhiều lĩnh vực khoa học tự nhiên, khi mục đích chính của nghiên cứu là hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản hay ngữ cảnh của một hiện tượng thay vì đơn thuần là đo lường chúng.
Ví dụ về biến dữ liệu định tính
Ví dụ cụ thể: Khi thu thập dữ liệu từ các khảo sát, người nghiên cứu có thể hỏi người tiêu dùng về sự ưa thích màu sắc của sản phẩm. Các câu trả lời có thể là “đỏ”, “xanh”, “vàng”, “hồng” và “xám”. Mỗi câu trả lời đều biểu thị một thuộc tính cụ thể (màu sắc), nhưng không thể được biểu diễn bằng các con số như 1, 2, 3, v.v. Thay vào đó, mỗi màu sắc được mô tả bằng từ ngữ để chỉ rõ thuộc tính mà không có giá trị định lượng cụ thể.
3. Kỹ thuật phân tích biến định tính
Có 4 kỹ thuật phân tích biến định tính chính:
- Lý thuyết nội dung (Content theory – CT) là phương pháp nghiên cứu nhằm phân tích và giải thích nội dung của văn bản. Phương pháp này tập trung vào việc xác định các chủ đề, ý nghĩa và mối quan hệ có trong dữ liệu văn bản để từ đó củng cố hoặc phát triển lý thuyết về các chủ đề nghiên cứu.
- Lý thuyết nền tảng (Grounded theory – GT) là một phương pháp nghiên cứu nhằm xây dựng lý thuyết từ dữ liệu định tính thu thập được. GT tập trung vào việc khám phá và phát triển các khái niệm, mối quan hệ và mô hình từ dữ liệu cụ thể, chứ không phải áp dụng sẵn các lý thuyết có sẵn.
- Phân tích theo chủ đề (Thematic analysis – TA) là một phương pháp phổ biến trong nghiên cứu dữ liệu định tính, nhằm xác định, phân tích và diễn giải các chủ đề, mô hình và ý nghĩa có trong dữ liệu. TA có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, phỏng vấn, ghi chép quan sát, hình ảnh và video.
- Phân tích biện luận (Discourse analysis – DA) là phương pháp nghiên cứu tập trung vào việc hiểu và giải thích ý nghĩa của các văn bản, bao gồm lời nói, văn viết và hình ảnh. DA phân tích cách ngôn ngữ được sử dụng để thực hiện các hành động xã hội, xác định các mối quan hệ quyền lực và hình thành các ý thức hệ.
Lý thuyết nội dung (Content theory – CT) và lý thuyết nền tảng (Grounded theory – GT) cùng nhau cung cấp các phương pháp nghiên cứu sâu sắc từ dữ liệu văn bản, lý thuyết nền tảng tập trung vào việc xây dựng lý thuyết mới từ dữ liệu, trong khi lý thuyết nội dung tập trung vào phân tích các chủ đề và khái niệm đã biết.
4. Ưu – nhược điểm của phân tích biến định tính
Ưu điểm của phân tích biến định tính
- Nhờ sự tham gia chặt chẽ của nhà nghiên cứu, nghiên cứu định tính mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về lĩnh vực nghiên cứu. Phương pháp này giúp phát hiện những vấn đề thường bị bỏ qua, nhờ vào các câu hỏi mang tính khoa học và thực tế hơn, nhằm tìm ra sự tinh tế và sự phức tạp của hiện tượng.
- Mô tả định tính có vai trò quan trọng trong việc phân tích các mối quan hệ, nguyên nhân, tác động và các quy trình có thể xảy ra.
- Phân tích định tính giúp nhìn thấy mơ hồ hoặc mâu thuẫn trong dữ liệu, từ đó phản ánh chân thực của hiện thực.
- Nghiên cứu định tính sử dụng phong cách miêu tả và tường thuật, mang lại lợi ích đặc biệt cho người thực hiện bởi khả năng chuyển đổi thành báo cáo định tính để khám phá các dạng kiến thức có thể không sẵn có, đồng thời đem lại cái nhìn sâu sắc mới.
- Phương pháp nghiên cứu định tính cho phép khám phá chi tiết các khía cạnh của vấn đề, thu thập quan điểm, trải nghiệm và ý kiến cá nhân của người tham gia. Điều này giúp nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi, thái độ và suy nghĩ của họ.
Nhược điểm của phân tích biến định tính
- Do yêu cầu tốn nhiều thời gian và chi phí, các thiết kế nghiên cứu định tính thường không thực hiện trên các tập dữ liệu quy mô lớn.
- Vấn đề về tính giá trị và độ tin cậy đầy đủ của dữ liệu định tính thường bị chỉ trích nặng nề. Sự chủ quan của dữ liệu định tính và nguồn gốc của nó trong từng bối cảnh cụ thể làm cho việc áp dụng các tiêu chuẩn thông thường về độ tin cậy và giá trị trở nên khó khăn.
- Thời gian cần thiết để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu định tính là rất lớn. Phân tích dữ liệu định tính đòi hỏi kiến thức chuyên môn vững về lĩnh vực nghiên cứu để có thể diễn giải một cách chính xác và đầy đủ.
Bài viết này đã cung cấp một cái nhìn tổng quát về nghiên cứu định lượng và khái niệm về biến định tính một cách đơn giản, giúp người đọc hiểu rõ hơn về quá trình thu thập và phân tích dữ liệu. Nếu bạn cảm thấy khó khăn trong việc áp dụng những kiến thức này, hãy sử dụng dịch vụ hỗ trợ của Xử Lý Số Liệu để được tư vấn và giải đáp thắc mắc. Việc hiểu biết sâu sắc về phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định chính xác và hiệu quả hơn trong công việc và nghiên cứu của mình.
