Trên thực tế, việc thu thập và phân tích dữ liệu có ảnh hưởng trực tiếp đối với kết quả của nghiên cứu khoa học. Dữ liệu có thể được chia thành hai loại chính: Dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ giúp các bạn phân biệt dữ liệu định tính và định lượng.
1. Dữ liệu định tính
1.1. Dữ liệu định tính là gì?
Dữ liệu định tính là một loại dữ liệu mô tả các đặc tính, quan điểm, cảm xúc, kinh nghiệm và hành vi của một đối tượng hoặc khách thể nghiên cứu. Loại dữ liệu này thường được dùng để trả lời cho các câu hỏi "vì sao" và "như thế nào".
Trên thực tế, dữ liệu định tính không thể đo lường bằng con số mà thường được mô tả bằng từ ngữ, hình ảnh hoặc các thuộc tính khác.
1.2. Ví dụ về dữ liệu định tính
Giả sử, nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu nguyên nhân vì sao mà người tiêu dùng lại có xu hướng sử dụng sản phẩm của thương hiệu A nhiều hơn thương hiệu B. Trong trường hợp này, việc sử dụng dữ liệu định lượng là không phù hợp vì loại dữ liệu này chỉ có thể hỗ trợ thống kê mô tả.
Do đó, nhà nghiên cứu cần thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu hoặc phỏng vấn nhóm nhằm thu thập ý kiến và xu hướng hành vi của người tiêu dùng. Loại dữ liệu mà nhà nghiên cứu có thể thu thập được trong trường hợp này là những văn bản ghi chép và file ghi âm. Đây chính là dữ liệu định tính.
1.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu định tính
Trên thực tế, có rất nhiều phương pháp thu thập dữ liệu định tính khác nhau. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ chỉ đề cập đến 4 phương pháp thu thập dữ liệu chính, bao gồm:
Phỏng vấn sâu (in-depth interview): Nhà nghiên cứu thực hiện những cuộc phỏng vấn cá nhân để thu thập thông tin chi tiết từ các đáp viên.
Phỏng vấn nhóm (focus group): Nhà nghiên cứu tổ chức các cuộc thảo luận nhóm với sự tham gia của từ 8-10 đáp viên để thu thập ý kiến và phản hồi từ nhiều người.
Quan sát (observation): Nhà nghiên cứu theo dõi hành vi của người tham gia trong một bối cảnh cụ thể để hiểu rõ hơn về hành vi và trải nghiệm của họ.
Nghiên cứu tài liệu (document research): Nhà nghiên cứu tiến hành phân tích thông tin dựa trên các tài liệu có sẵn để tìm hiểu về các vấn đề nghiên cứu cụ thể.
2. Dữ liệu định lượng
2.1. 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.
Dữ liệu định lượng có thể được đo lường và biểu diễn bằng những con số. Chúng giúp các nhà nghiên cứu trả lời cho câu hỏi "bao nhiêu".
2.2. Ví dụ về dữ liệu định lượng
Sau khi phát triển các giả thuyết thành mô hình nghiên cứu chính thức. Nhà nghiên cứu tiến hành xây dựng bảng câu hỏi với thang đo Likert 5 mức độ nhằm thu thập ý kiến của đáp viên. Loại dữ liệu thu thập được từ hình thức nghiên cứu này chính là dữ liệu định lượng.
Tuy nhiên, bạn cần phải phân biệt được câu hỏi định tính và câu hỏi định lượng trong nghiên cứu định lượng.
2.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng
Các phương pháp thu thập dữ liệu định lượng có thể được chia thành 3 dạng chính, bao gồm:
Khảo sát (survey): Nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu nghiên cứu thông qua các cuộc khảo sát trực tuyến, khảo sát qua điện thoại, khảo sát trực tiếp. Trong đó, việc khảo sát thông qua bảng câu hỏi được ưu tiên sử dụng nhiều nhất.
Thực nghiệm (experiment): Nhà nghiên cứu đo lường tác động giữa các biến và kiểm tra những giả thuyết nghiên cứu.
Phân tích dữ liệu thứ cấp (secondary data): Nhà nghiên cứu sử dụng các dữ liệu đã được thu thập bởi các tổ chức và đơn vị khác.
3. Phân biệt dữ liệu định tính và định lượng
Dựa trên các thông tin về dữ liệu định tính và định lượng mà Marketing Du Ký đã chia sẻ. Bạn có thể phân biệt dữ liệu định tính và định lượng thông qua bảng tóm tắt sau.
Có thể thấy, cả dữ liệu định tính và định lượng đều có vai trò quan trọng đối với nghiên cứu khoa học. Việc hiểu rõ tính chất của từng loại dữ liệu sẽ giúp bạn lựa chọn phương pháp phân tích hiệu quả. Mong rằng bạn đã có thể phân biệt dữ liệu định tính và định lượng thông qua bài viết này của Marketing Du Ký.
