Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Và Dữ Liệu Thứ Cấp

--- Bài mới hơn ---

  • Đôi Chút Về Quy Nạp Và Suy Diễn
  • Nghiên Cứu Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tính Kịp Thời Của Báo Cáo Tài Chính
  • Các Phương Pháp Phân Tích Báo Cáo Tài Chính Cần Nắm Rõ
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Của Kinh Tế Chính Trị Mác
  • Đối Tượng Và Phương Pháp Nghiên Cứu Của Kinh Tế Chính Trị Mác
  • Thu thập dữ liệu trong quá trình nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội là một giai đoạn có ý nghĩa rất quan trọng. Việc thu thập dữ liệu mất nhiều thời gian, chi phí và cả công sức do đó việc lựa chọn được phương pháp thu thập dữ liệu thích hợp để đạt được hiệu quả cao nhất.

    Trong bài viết này, Tri Thức Cộng Đồng chủ yếu đề cập đến các khái niệm về dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp, các phương pháp thu thập dữ liệu.

    + Mẫu viết lý do chọn đề tài và mục đích nghiên cứu đề tài của bài luận văn

    + Phương pháp luận là gì? Ý nghĩa nghiên cứu phương pháp luận nghiên cứu khoa học

    1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

    Dữ liệu sơ cấp là gì? ( Primary data)

    Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu mới được thu thập lần đầu tiên phục vụ cho cuộc nghiên cứu này. Những thông tin cần thu thập bao gồm: thông tin về tình hình sử dụng sản phẩm của khách hàng, kỳ vọng của họ với sản phẩm, sự đánh giá của họ về những thuộc tính của sản phẩm cà dịch vụ đi kèm, …

    Theo Wikipedia định nghĩa: “Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu sẽ phải tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.” ( Trích nguồn: https://vi.wikipedia.org )

    Ví dụ về dữ liệu sơ cấp:

    Tổng thể là một nhóm cụ thể người, doanh nghiệp, điều kiện và các hoạt động…là trung tâm của sự nghiên cứu. Tổng thể của cuộc nghiên cứu này là những khách hàng đã, đang sử dụng xe máy Air Blade.

    Phương pháp chọn mẫu: lấy mẫu phi xác suất tiện lợi. Đây là phương pháp lấy mẫu mà theo đó các thành viên mẫu được chọn một cách tiện lợi và kinh tế. Bảng hỏi được gửi đến những người bạn, người quen,… đã từng hoặc đang đi xe Air Blade của Honda Việt Nam. Pham vi nghiên cứu là khu vực Hà Nội. Tuy nhiên với thời gian không dài của cuộc nghiên nên tập trung tiến hành phỏng vấn tại các khu vực: Quận Cầu Giấy, Huyện Từ Liêm, Huyện Thanh Trì.

    Kích thước mẫu dự tính cho nghiên cứu khoảng 100. Thông thường với sản phẩm và tổng thể đã chọn thì mẫu khoảng 100 phần tử là phù hợp. Để đạt được khoảng 100 phần tử đã có 100 phiếu được phát đến khách hàng bằng cách gửi trực tiếp. Tuy nhiên với 100 phiếu đã phát chỉ thu về được 96 phiếu đạt yêu cầu, có thể sử dụng cho phân tích. Thông tin về mẫu được tổng hợp trong bảng sau:

    (Ảnh: Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp)

    Nội dung bảng hỏi gồm 4 phần chính như sau:

    – Giới thiệu: Người tiến hành điều tra, lý do và mục đích tiến hành điều tra, cam kết giữ bí mật thông tin.

    – Phần lấy thông tin cá nhân: họ và tên, tuổi, giới tính, địa chỉ của người được phỏng vấn.

    – Phần câu hỏi chính: đưa ra những câu hỏi nhằm thu thập những thông tin cần thiết. Phần này bao gồm 14 câu hỏi đóng – câu hỏi bao gồm cả 2 phần: phần câu hỏi và phần câu trả lời đều được thiết kế sẵn, trong đó có 7 câu hỏi có nhiều sự lựa chọn, 4 câu hỏi phân đôi, 2 câu hỏi bậc thang và 1 câu hỏi sắp xếp thứ tự.

    Cụ thể, câu hỏi phân đôi là dạng câu hỏi mà chỉ cho phép 2 khả năng trả lời. Dạng câu hỏi này thường cung cấp thông tin không đầy đủ chi tiết. Để thu được thông tin chi tiết hơn ở 4 câu hỏi dạng này, trong bảng hỏi yêu cầu người được hỏi cung cấp lý do lựa chọn đáp án tương ứng của họ. Thứ hai, câu hỏi có nhiều sự lựa chọn là dạng câu hỏi đưa ra nhiều đáp án cho người được hỏi chọn lựa.

    Những câu hỏi dạng này được sử dụng trong bảng hỏi nhằm thu thập thông tin về tình hình sử dụng sản phẩm, đánh giá khái quát của khách hàng về sản phẩm và một vài thông tin cần thiết khác. Trong 2 câu hỏi bậc thang được dùng, một câu dùng để đánh giá sự quan tâm của khách hàng đối với các yếu tố cụ thể bằng thang điểm chia từng khoảng, một câu dùng để hỏi về sự đánh giá của khách hàng sau khi sử dụng xe bằng thang điểm sắp xếp theo thứ bậc.

    Cuối cùng, câu hỏi sắp xếp thứ tự cung cấp quan điểm của người hỏi về thứ tự ưu tiên của từng yếu tố. Kết thúc bảng hỏi, cảm ơn người được hỏi một lần nữa.

    1.3 Tiến hành điều tra khách hàng

    Đây là giai đoạn rất quan trọng trong tiến trình điều tra bởi vậy chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi tiến hành là điều cần được đầu tư nhiều công sức. Giai đoạn này gồm:

    + Chuẩn bị trước khi tiếp xúc với khách hàng: nắm rõ nội dung, yêu cầu của việc điều tra; trau dồi các kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phỏng vấn ( tiếp xúc ban đầu, đặt câu hỏi, ghi chép câu trả lời, thăm dò…)

    + Chuẩn bị tốt các tài liệu, dụng cụ cần thiết để tiến hành phỏng vấn.

    + Đến địa điểm dự định phỏng vấn (nhà dân trong khu vực Cầu Giấy, Từ Liêm, Thanh Trì TP Hà Nội ) vào:

    • Buổi tối (19 giờ – 21 giờ) các ngày từ thứ 2 đến thứ 6 .
    • Cả ngày thứ 7 và chủ nhật.

    + Người phỏng vấn tiếp xúc với đối tượng phỏng vấn. Nếu đối tượng được hỏi đồng ý phỏng vấn thì phát cho họ 1 bảng hói và tiến hành phỏng vấn. Thời gian phỏng vấn chỉ nên kéo dài khoảng 10-15 phút.

    + Cảm ơn người được hỏi khi kết thúc..

    Việc xử lý dữ liệu được tiến hành theo 1 trình tự như sau:

    – Đánh giá giá trị dữ liệu: để đảm bảo dữ liệu đã được thu thập đúng cách, khách quan và theo đúng thiết kế ban đầu.

    – Biên tập dữ liệu: kiểm tra tính hoàn thiên, tính nhất quán, tính rõ ràng của dữ liệu để dữ liệu sẵn sàng cho mã hóa và xử lý dữ liệu.

    – Mã hóa dữ liệu: các câu trả lời đã được biên tập sẽ được xác định và phân loại bằng các con số hay kí hiệu.

    – Phân tích dữ liệu: sử dụng các phương pháp phân tích thông kê rút ra những kết luận về hiện tượng đang nghiên cứu.

    – Giải thích dữ liệu: quá trình chuyển đổi dữ liệu có được thành những thông tin hay chuyển những thông tin mới có được từ sự phân tích thành thông tin phù hợp với cuộc nghiên cứu. Kết quả của quá trình này là cơ sở để rút ra được những kết luận về vấn đề đang nghiên cứu cũng như hướng hay cách thức giải quyết vấn đề đó.

    2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp

    Dữ liệu thứ cấp là gì? ( Secondary data)

    Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu được thu thập do một mục đích nào đó, đã có sẵn ở đâu đó và có thể được sử dụng cho cuộc nghiên cứu này.

    Theo Wikipedia định nghĩa: Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như các ngành khoa học xã hội khác.

    Ví dụ thu thập dữ liệu thứ cấp

    Để thu thập được những dữ liệu thứ cấp cần thiết cho cuộc nghiên cứu ta tiến hành như sau:

    – Thứ nhất, xác định những thông tin cần thiết cho cuộc nghiên cứu. Những thông tin đó bao gồm:

    + Đặc điểm của thị trường xe máy gần đây.

    + Doanh thu, thị phần, đối thủ cạnh tranh của Honda Việt Nam đặc biệt là dòng xe máy tay ga.

    – Thứ hai, tìm nguồn dữ liệu. Những thông tin ở trên được thu thập qua báo, tạp chí, mạng Internet…

    – Thứ ba, tiến hành thu thập các thông tin. Thông qua các nguồn dữ liệu, tiến hành sưu tập những thông tin mong muốn. Những thông tin thu thập được đều phải sắp xếp một cách khoa học, có tính hệ thống và ghi rõ nguồn, tên tác giả, ngày đăng tin… điều này là vô cùng quan trọng bởi nó là sự đảm bảo cho khả năng kiểm tra lại thông tin cũng như tính chân thực của thông tin.

    – Cuối cùng, trên cơ sở thông tin tìm kiếm được ta đánh giá và lọc lấy những thông tin tốt để đưa vào bài viết của mình.

    Nguồn:Tri Thức Cộng Ðồng

    --- Bài cũ hơn ---

  • Phương Pháp Nghiên Cứu Dữ Liệu Sơ Cấp, Thứ Cấp
  • Các Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Phổ Biến Nhất Hiện Nay
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng Cho Luận Văn
  • Hướng Dẫn Cách Làm Bài Tiểu Luận Chi Tiết Nhất Từ A Đến Z
  • Các Viết Báo Cáo Một Báo Cáo Khoa Học
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Dữ Liệu Sơ Cấp, Thứ Cấp

    --- Bài mới hơn ---

  • Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Và Dữ Liệu Thứ Cấp
  • Đôi Chút Về Quy Nạp Và Suy Diễn
  • Nghiên Cứu Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tính Kịp Thời Của Báo Cáo Tài Chính
  • Các Phương Pháp Phân Tích Báo Cáo Tài Chính Cần Nắm Rõ
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Của Kinh Tế Chính Trị Mác
  • Published on

    Phương pháp nghiên cứu dữ liệu sơ cấp, thứ cấp – SPSS

    Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu Marketing

    1. 1. 28 CHƯƠNG BA 3CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING NỘI DUNG CHÍNH Nội dung chính của chương này đề cập đến: – Các yêu cầu khi xác định dữ liệu – Các cách phân loại dữ liệu – Thế nào là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp – Các loại dữ liệu thứ cấp và tiêu chuẩn đánh giá các dữ liệu thứ cấp – Các phương pháp định tính thu thập dữ liệu sơ cấp – Các phương pháp định lượng thu thập dữ liệu sơ cấp
    2. 2. 29 XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU Sau khi xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu, bước tiếp theo trong tiến trình nghiên cứu là xác định loại dữ liệu nào cần thu thập và quyết định xem có thể thu thập các dữ liệu đó bằng phương pháp nào. Các yêu cầu của việc xác định dữ liệu: Các dữ liệu thu thập phải được xác định rõ ràng xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu. Khi xác định dữ liệu, cần tuân thủ các yêu cầu sau: – Những thông tin chứa đựng trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ mục tiêu nghiên cứu. – Dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện: * Giá trị: dữ liệu phải lượng định được những vấn đề mà cuộc nghiên cứu cần lượng định. * Độ tin cậy: nghĩa là nếu lập lại cùng một phương pháp phải sinh ra cùng một kết quả. – Dữ liệu thu thập phải đảm bảo nhanh và chi phí thu thập có thể chấp nhận được. Đây là 3 yêu cầu tối thiểu cần thiết để thông tin thu thập được đầy đủ và tin cậy giúp cho nhà quản trị có đủ cơ sở chắc chắn khi ra quyết định, đồng thời là căn cứ xác đáng để người nghiên cứu hình thành kế hoạch thu thập dữ liệu thích hợp. Phân loại dữ liệu: Để giúp người nghiên cứu chọn lựa được đúng những dữ liệu thích hợp với mục tiêu dữ liệu cần thiết phải phân biệt 3 loại dữ liệu cơ bản. Phân loại dữ liệu theo đặc tính của dữ liệu: Theo cách phân loại này có 5 loại dữ liệu: Sự kiện: Bao gồm những sự lượng định hoặc đo lường về những gì thực sự đã hoặc đang tồn tại. Sự kiện có thể hữu hình hoặc vô hình. Sự kiện hữu hình là những sự kiện có thể lượng định được. Ví dụ khi ta nói doanh nghiệp VMC bán được 1500 xe, hơn năm 1994 là 300 xe, thì đó là một sự kiện hữu hình. Nhưng sự kiện có thể vô hình, có nghĩa là khó hoặc không thể định lượng được. Ý thích của khách hàng về một kiểu sản phẩm là một sự kiện vô hình và rất khó định lượng. Việc định lượng một cách chính xác sự kiện chỉ là lý tưởng. Trên thực tế, hầu hết các vấn đề mang tính chất là bán sự kiện (quasi-fact), đó là những gì gần như sự kiện, gần như sự thật. Nhiều sự kiện chỉ dựa trên ước định hay trên những “mẫu” có độ tin cậy tương đối. Sự kiện có thể phân loại thành: – Sự kiện dân số học: đó là những dữ kiện được sử dụng trong marketing, mô tả các đặc điểm nhân khẩu của dân cư hay khách hàng … Ví dụ: thu nhập hàng năm của hộ gia đình, số thành viên gia đình, tuổi tác, giới tính của họ… – Sự kiện xã hội học: bao gồm các dữ liệu về tầng lớp xã hội của khách hàng (thượng lưu, trung lưu, hay tầng lớp bình dân…), tôn giáo,… – Sự kiên tâm lý: thể hiện nhận thức, động cơ hay lối sống của một cá nhân cá nhân hay của một nhóm người.
    3. 3. 30 – Sự kiện thái độ: phản ánh cách cư xử của con người trong việc lựa chọn mua hàng, nó mô tả hành vi và trạng thái ứng xử trước một sự lựa chọn về sản phẩm hay dịch vụ. Kiến thức: Kiến thức – đó là loại dữ liệu phản ánh sự hiểu biết của người tiêu dùng và ý thức của họ về nhãn hiệu hàng hóa, thị trường, người bán. Ví dụ, khi quyết định mua một gói bột giặt trong số các nhãn hiệu Omo, Tide,… người tiêu dùng cần có sự hiểu biết nhất định về công dụng, về cách thức sử dụng bột giặt nói chung, ngoài ra phải biết được sự khác biệt giữa các loại bột giặt về tính năng tác dụng, những điểm đặc thù hình hành nên một nhãn hiệu để phân biệt với các loại khác … để từ đó chọn đúng thứ bột giặt thích hợp nhất với yêu cầu của mình. Dư luận: Nhiều khi người tiêu dùng lựa chọn mua sản phẩm hay dịch vụ không chỉ dựa vào kiến thức của mình về sản phẩm, dịch vụ đó mà còn dựa vào (hay chỉ dựa vào) dư luận. Dư luận phản ánh sự cảm nhận của quần chúng về điều gì đó, thường là sự cảm nhận chung về một loại nhãn hiệu hay các tác dụng tốt hoặc tác dụng không mong muốn của sản phẩm, biểu tượng của sản phẩm và doanh nghiệp … Hình thức tiềm tàng của dư luận có khuynh hướng hình thành thái độ (attitude), là sự thiên kiến về tinh thần, hay hành động ở mức độ nào đó. Ví dụ: người mua có ý định sẵn trong đầu là không mua sản phẩm của người bán mà họ đến xem đầu tiên, mà chỉ để đọ giá hoặc tìm hiểu thêm. Một dạng khác của định kiến là ý niệm (images) của khách hàng: nhiều người cùng có một hình tượng giống nhau về một doanh nghiệp hay một nhãn hiệu nào đó. Hầu hết người tiêu dùng Việt Nam đều nhìn nhận xe máy của hãng HONDA là bền và đẹp. Định kiến rất có ý nghĩa trong nghiên cứu marketing vì nó ảnh hưởng đến cách cư xử, thái độ của nhiều người một cách dai dẳng trong quá trình mua – bán. Ý định: Ý định là suy nghĩ sắp sẵn trong đầu về hành động sẽ thực hiện trong tương lai, là thái độ xử sự sắp tới của đối tượng. Ý định và mức độ thay đổi ý định về một hành vi tiêu dùng là những thông tin then chốt trong nghiên cứu marketing. Ví dụ nếu hãng VMEP, qua số liệu điều tra cho biết là có 10% gia đình có ý định mua xe máy mới trong vòng 2 năm tới, khác với số liệu báo cáo năm trước là 7% thì hãng này sẽ phải điều chỉnh lại kế hoạch sản xuất. Động cơ: Động cơ là lực nội sinh khiến con người cư xử theo một cách nào đó. Những người làm marketing sẵn sàng trả giá cao để có dữ liệu về động cơ thúc đẩy tiêu dùng món hàng mà họ đưa ra. Những động cơ trực tiếp thì nói chung là rõ ràng, dễ nói ra. Nhưng những nguyên nhân cơ bản sâu xa của thái độ cư xử thì rất khó bộc lộ. Vì thế để nghiên cứu động cơ thúc đẩy, người ta phải sử dụng một số kỹ thuật phức tạp hơn (chẳng hạn là phương pháp thử nghiệm) hoặc bằng phương pháp gián tiếp mà người đọc sẽ được giới thiệu trong phần thiết kế bảng câu hỏi. Phân loại dữ liệu theo chức năng của dữ liệu: – Dữ liệu phản ánh tác nhân: đây là loại dữ liệu phản ảnh nguyên nhân dẫn đến một hành vi tiêu dùng. Ví dụ, doanh nghiệp VMEP cần biết yếu tố nào là nguyên nhân chính dẫn người tiêu dùng đến quyết định mua một chiếc xe máy nhãn hiệu ANGEL-80 trong số các yếu tố: giá rẻ, hình thức mua trả góp, chất lượng của xe, hay thu nhập của người tiêu dùng. Kết quả của việc nghiên cứu các dữ liệu này sẽ giúp cho doanh nghiệp lựa chọn đúng các quyết sách kinh doanh của mình.
    4. 4. 31 – Dữ liệu phản ánh kết quả: việc thu thập các dữ liệu để đánh giá kết quả của các giải pháp marketing (như là nguyên nhân) để từ đó tìm ra mối quan hệ nhân quả trong hoạt động marketing là rất quan trọng. Trong ví dụ trên, việc phân tích các dữ liệu về số lượng xe, doanh thu bán ở từng cửa hàng …là những minh họa cho các dữ liệu kết quả – Dữ liệu mô tả tình huống: là loại dữ liệu dùng để nghiên cứu những đặc điểm riêng biệt hay phần tiêu biểu của đối tượng nghiên cứu, làm cơ sở đề ra các quyết định marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng. Ví dụ: đặc điểm cá nhân hay gia đình có thể ảnh hưởng đến hành động mua sắm của họ, vì thế những đặc điểm khác nhau đó cần được khảo sát để có kết luận đúng về mối quan hệ nhân quả. – Dữ liệu làm rõ nguồn thông tin: bao gồm các dữ liệu về tên người phỏng vấn, tên và địa chỉ của chủ thể hay vị trí thu thập dữ liệu. Phân loại dữ liệu theo địa điểm thu thập dữ liệu Theo cách phân loại này, địa điểm thu thập dữ liệu bao gồm: – Nơi sinh sống của đối tượng (nhà ở). – Nơi đối tượng làm việc. – Trên đường phố hay trong lúc di chuyển. Nếu đối tượng của nghiên cứu marketing là những người tiêu dùng thì thu thập dữ liệu tại nơi mua sắm, là nơi có mật độ người tiêu dùng cao, là hết sức tiện lợi. Ngày càng có nhiều cơ sở nghiên cứu chọn đối tượng ngẫu nhiên tại những nơi mua bán hàng hóa để tiến hành phỏng vấn cá nhân. Phân loại dữ liệu theo nguồn thu thập dữ liệu Dữ liệu trong nghiên cứu marketing có thể thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, và sau đây là các nguồn dữ liệu chính: Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu được sưu tập sẵn, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập. Dữ liệu sơ cấp Các dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, có thể là người tiêu dùng, nhóm người tiêu dùng… Nó còn được gọi là các dữ liệu gốc, chưa được xử lý. Vì vậy, các dữ liệu sơ cấp giúp người nghiên cứu đi sâu vào đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu động cơ của khách hàng, phát hiện các quan hệ trong đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp nên độ chính xác khá cao, đảm bảo tính cập nhật nhưng lại mất thời gian và tốn kém chi phí để thu thập. Dữ liệu sơ cấp có thể thu thập từ việc quan sát, ghi chép hoặc tiếp xúc trực tiếp với đối tượng điều tra; cũng có thể sử dụng các phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu sơ cấp. Trong các chương sau, chúng ta sẽ bàn sâu hơn về cách thức cũng như thiết kế các phương tiện để thu thập loại dữ liệu này. Dữ liệu thu thập từ các cuộc thử nghiệm Để thu thập dữ liệu, đặc biệt trong những trường hợp cần kiểm chứng các quan hệ nhân quả, hoặc cân nhắc giữa các phương án để ra quyết định, người nghiên cứu có thể dùng phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu.
    5. 12. 39 Phỏng vấn nhóm cố định: Nhóm cố định bao gồm một số đối tượng không đổi, định kỳ trả lời các bảng câu hỏi (người tiêu dùng, hộ gia đình, doanh nghiệp…). Tùy theo mục tiêu phỏng vấn, có thể duy trì nhóm cố định trong một tuần, một tháng, một năm hay nhiều hơn. Hình thức phỏng vấn nhóm cố định: phỏng vấn cá nhân các thành viên trong nhóm, phỏng vấn bằng điện thoại hay thư tín. Ưu điểm của phương pháp phỏng vấn nhóm cố định: – Chi phí rẻ: do lặp lại nhiều lần một bảng câu hỏi theo một mẫu điều tra lập sẵn. – Giúp tiến hành phân tích lâu dài các phản ứng, tác phong tiêu dùng của một người, một hộ gia đình hay doanh nghiệp, do đó dễ tìm ra tính quy luật trong tiêu dùng, nguyên nhân thay đổi sự lựa chọn (nhãn hiệu, chủng loại hàng hóa,người bán…) Hạn chế của phương pháp này là: – Cấu tạo mẫu nghiên cứu: việc chọn mẫu dù thận trọng đến đâu cũng không chắc chắn mọi đối tượng tham gia cuộc phỏng vấn đều trả lời, vì thế tỷ lệ trả lời thấp (dưới 50% số đối tượng phỏng vấn) – Biến động cơ cấu nhóm: hàng năm cơ cấu nhóm cố định có thể thay đổi về số người tiêu dùng hay doanh nghiệp tham gia trong nhóm do một số người hết hứng thú tham dự phỏng vấn, số khác chuyển chỗ ở, lập gia đình,…một số doanh nghiệp ngừng hoạt động, phá sản hay chuyển hướng kinh doanh sang lĩnh vực khác. – Sự lặp lại một bảng câu hỏi định kỳ thường gây nên sự nhàm chán cho người trả lời, có thể trả lời chiếu lệ, thiếu suy nghĩ kỹ làm sai lệch kết quả. Phỏng vấn bằng điện thoại: Đây là phương pháp thu thập dữ liệu được tiến hành bằng cách bố trí một nhóm người phỏng vấn tập trung phỏng vấn khách hàng với nhiều máy điện thoại kết nối với tổng đài để dễ kiểm tra người phỏng vấn. Yêu cầu đối với người phỏng vấn là phải cảm nhận đối tượng phỏng vấn trong một khung cảnh mà anh ta không nhìn thấy. Phương pháp này được áp dụng khi số đông người được hỏi có máy điện thoại; và khi cuộc điều tra đòi hỏi phải có một mẫu nghiên cứu phân bố rộng trên các vùng địa lý thì phương pháp điều tra bằng điện thoại là tiện lợi nhất. Phỏng vấn bằng điện thoại có những ưu điểm: – Có thể hỏi nhiều người trong một thời gian ngắn, có thể gọi lại để phối kiểm, bổ sung. – Đỡ đi lại di chuyển xa. – Không trực diện trước người hỏi, giúp người trả lời tự tin hơn. – Dễ chọn mẫu: khối lượng lấy mẫu lớn, rải rác khắp các điểm trên một không gian lớn. – Chỉ đạo và kiểm tra các cuộc phỏng vấn thuận lợi. – Tỷ lệ trả lời khá cao. Hạn chế của phương pháp này là: – Người phỏng vấn không thấy người trả lời, nên thiếu mối giao cảm thông qua thái độ cử chỉ của người trả lời. – Phỏng vấn bị giới hạn bởi những điều nghe được, thiếu hẳn tư liệu trực quan.
    6. 15. 42 – Lỗi thời: là biến số không rõ rệt. Lỗi thời là thay đổi dần phản ứng của người tiêu dùng qua thời gian, hoặc sự thay đổi về nhận thức do tích lũy kiến thức và kinh nghiệm qua thời gian thử nghiệm. Ví dụ: sự thay đổi thái độ mua bán, thay đổi cách sinh hoạt…. – Bỏ ngang: đó là trường hợp một hay nhiều đơn vị bỏ cuộc trong cuộc thử nghiệm làm cho kết quả thử nghiệm không tính được vì không biết đơn vị bỏ cuộc có cùng một thái độ ứng xử và cho kết quả giống như các đơn vị còn lại không? – Hiệu ứng thử nghiệm: trong qúa trình thử nghiệm, một đối tượng ý thức mình đang chịu thử nghiệm sẽ xúc động, trả lời lệch lạc, hoặc có thái độ không thật… – Công cụ đo lường: sự sai lệch do sử dụng công cụ đo lường trong cuộc thử nghiệm (ví dụ: do thiết bị bảng câu hỏi thiếu hợp lý, bố trí hệ thống quan sát không phù hợp). – Chọn mẫu lệch: là sai lầm xảy ra khi đơn vị thử nghiệm đã được lựa chọn không đại diện cho tổng thể muốn điều tra. Cách ghi chú thử nghiệm bằng ký hiệu: – Ký hiệu X chỉ tác động của một thử nghiệm nào đó vào một nhóm nào đó. X là biến số độc lập. – Ký hiệu O đề cập đến sự quan trắc, đánh giá hay đo lường biến số phụ thuộc theo đơn vị thử nghiệm. Nếu có hơn một lần định lượng thì ký hiệu lần lượt là O1, O2, O3,… – Ký hiệu R chỉ việc đưa ra một cách bất kỳ (ngẫu nhiên, không lựa chọn) một đơn vị (đối tượng) nào đó để tiến hành thử nghiệm. Các mô hình thử nghiệm: – Mô hình thử nghiệm một nhóm: Trong mô hình này, những đơn vị được rút ra để thử nghiệm không được chọn một cách ngẫu nhiên mà dựa trên một số căn cứ khác. Đối với những thử nghiệm này, các biến số nguyên nhân được bộc lộ trước rồ sau đó chúng mới được đo lường sự ảnh hưởng. * Mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau (posttest) X O1 * Mô hình thử nghiệm một nhóm đo lường trước và sau (p & posttest): mô hình này chỉ khác mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau là các đối tượng được nghiên cứu trước khi tiến hành thử nghiệm phải thực hiện đo lường. O1 X O2 * Mô hình chuỗi thời gian (time -series): Mô hình chuỗi thời gian là sự mở rộng của mô hình thử nghiệm trước và sau. Chúng cung cấp những kết quả của các lần đo lường liên tục và các kiểu thử nghiệm giống nhau ở các địa điểm khác nhau cùng một thời gian. O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 Các mô hình thử nghiệm một nhóm có cách làm đơn giản, ít tốn kém chi phí, nhưng do các đối tượng thử nghiệm được lựa chọn có chủ ý hoặc tình nguyện nên kết quả khó đảm bảo tính đại diện cũng như độ tin cậy. Loại mô hình thử nghiệm này được sử dụng để tìm hiểu các biến số nguyên nhân, nhưng lại không kiểm soát được các yếu tố tác động khác, và không có cơ sở để kiểm chứng tác động này (so với nhóm đối tượng khác).
    7. 16. 43 – Mô hình thử nghiệm có kiểm chứng: trong dạng mô hình này, người ta đưa thêm vào một nhóm kiểm chứng (không đưa vào tác động thử nghiệm), và đối tượng thử nghiệm được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Có các loại mô hình chủ yếu sau: * Mô hình kiểm chứng đo lường sau (posttest): Trong mô hình này các nhóm đối tượng đưa vào thử nghiệm không có đo lường trước khi tiến hành thử nghiệm. Mô hình R X O1 (nhóm thử nghiệm) R O2 (nhóm kiểm chứng) Mô hình này đơn giản, ít tốn kém thời gian và chi phí thử nghiệm, thường được áp dụng khá rộng rãi trong nghiên cứu marketing. * Mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau (p & posttest): Trong mô hình này, các nhóm kiểm chứng và nhóm thử nghiệm được đo lường trước khi tiến hành đưa tác động vào nhóm thử nghiệm. Mô hình R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm) R O2 O4 (nhóm kiểm chứng) * Mô hình 4 nhóm Solomon: Trong mô hình này người nghiên cứu sử dụng thêm hai nhóm đối tượng (một kiểm chứng và một thử nghiệm) nhưng không tiến hành đo lường trước, vào trong mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau. Thực chất đây là sự kết hợp của mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau và mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau. Mô hình R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm 1) R O2 O4 (nhóm kiểm chứng 1) R X O5 (nhóm thử nghiệm 2) R O6 (nhóm kiểm chứng 2) Mô hình này còn được gọi là “mô hình thử nghiệm được kiểm nghiệm một cách lý tưởng” vì trong mô hình, hầu hết nguyên nhân đưa đến sai lầm đều đã được điều chỉnh để đạt giá trị nội nghiệm cao. Được xem là mô hình lý tưởng nhưng nó lại không được dùng nhiều trong nghiên cứu marketing vì phí tổn cao và khó thực hiện. Người nghiên cứu thường bị ràng buộc về tài chính và thời gian. Dù giá trị thông tin cao đến đâu, người nghiên cứu cũng khó bị thuyết phục vì một phương án và mô hình tốn kém như vậy. Tuy nhiên, mô hình này giúp ta hiểu rõ về nguyên nhân gây sai lầm trong thử nghiệm để thấy được phương hướng và nắm được phương cách khắc phục, làm chủ được quá trình thử nghiệm. – Sự mở rộng các mô hình thử nghiệm: * Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn: Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn là mô hình thử nghiệm đơn giản nhất trong các mô hình mở rộng (các đối tượng thử nghiệm lớn hơn hai) và là phương thức thường được dùng khi người nghiên cứu muốn tìm hiệu ứng của một biến số độc lập. Người nghiên cứu giả định rằng không có khác biệt nào giữa các đơn vị thử nghiệm, và từ đó tất cả đơn vị thử nghiệm được xem như nhau và phân chia bất kỳ theo nhóm thử nghiệm.
    8. 17. Ví dụ: giả sử ta muốn bán một sản phẩm mà không biết giá nào hiệu quả nhất. Ta thử nghiệm 3 giá khác nhau: cao – trung bình – thấp, và ghi chép số bán cho mỗi bậc giá. Để thực hiện quá trình thử nghiệm này, các đơn vị thử nghiệm (gian hàng) được xếp theo ba biến số xử lý, phản ánh bậc giá khác nhau. Chúng ta dùng các ký hiệu: n – số gian hàng ở mỗi bậc xử lý (mức giá). xni – số đo của biến số phụ thuộc (số lượng hàng bán được) ở n đơn vị thử nghiệm (cửa hàng) sau khi đã thực hiện xử lý bậc i (mức giá i). Trong ví dụ trên, đó là số lượng hàng bán được ở n gian hàng theo mức giá i. x số trung bình cho tất cả đơn vị thử nghiệm theo bậc xử lý i (số trung bình hàng bán được ở mỗi gian hàng bán theo mức giá i) Mức giá Số gian hàng Giá cao Giá trung bình Giá thấp Tổng số n Trung bình xử lý Xn1 X1 Xn2 X2 Xn3 X3 X * Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng (khối): Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng là sự mở rộng hơn mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn. Trong mô hình này, có tính đến các yếu tố ngoại lai đơn lẻ có ảnh hưởng đến hiệu ứng của các đơn vị thử nghiệm. Nên người nghiên cứu sẽ tách các yếu tố ngoại lai đó bằng cách “ngăn” tác dụng của nó. Ở ví dụ trên, nếu lập luận rằng tính chất của các cửa hàng (cửa hàng bách hóa, cửa hàng giảm giá, cửa hàng chuyên mãi) có ảnh hưởng đến doanh số bán ra ngoài yếu tố giá cả, thì người nghiên cứu có thể loại bỏ tác động này bằng cách sử dụng mô hình ngẫu nhiên phân tầng như sau: Mức giá Cao Trung bình Thấp 5 1 7 3 6 8 Gian hàng thứ 9 2 4 Trung bình theo cột Giá bán trung bình theo mức giá cao 1x Giá bán trung bình theo mức giá trung bình 1x Giá bán trung bình theo mức giá thấp 3x * Mô hình hình vuông latinh: Mô hình hình vuông latinh có cơ sở vững chắc hơn mô hình ngẫu nhiên hóa phân tầng, mô hình này kiểm soát hoặc ngăn chặn tác dụng của hai yếu tố ngoại lai. Mô hình có tên như vậy vì cách sắp xếp bảng trình bày là một hình vuông. Mô hình này đòi hỏi cách xây dựng phức tạp và việc thực hiện có thể rất tốn kém. Thời gian thử nghiệm Cửa hàng 3/9-16/9 23/9-7/10 14/10-23/10 A 1 2 3 B 4 3 1 C 3 4 2 D 2 1 4 44
    9. 19. 46 Dữ liệu thứ cấp có vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing không chỉ vì các dữ liệu thứ cấp có thể giúp có ngay các thong tin để giải quyết nhanh chóng vấn đề trong một số trường hợp, nó còn giúp xác định hoặc làm rõ vấn đề và hình thành các giả thiết nghiên cứu, làm cơ sở để hoạch định thu thập dữ liệu sơ cấp. Tuy nhiên khi sử dụng dữ liệu thứ cấp phải đánh giá giá trị của nó theo các tiêu chuẩn như tính cụ thể, tính chính xác, tính thời sự và mục đích thu thập của dữ liệu thứ cấp đó. Có hai nguồn cung cấp dữ liệu thứ cấp là nguồn dữ liệu thứ cấp bên trong và nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài doanh nghiệp. Dữ liệu nghiệp bên trong có thể là báo cáo về doanh thu bán hàng, chi phí bán hàng và các chi phí khác, hồ sơ khách hàng…Dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có được từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ, các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp… Dữ liệu sơ cấp có thể được thu thập bằng các phương pháp nghiên cứu khác nhau. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế nhất định, do vậy phù hợp với những dự án nghiên cứu nhất định. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu định tính, quan sát, phỏng vấn và thử nghiệm. Các nghiên cứu định tính bao gồm phỏng vấn nhóm, phỏng vấn chuyên sâu và kỹ thuật hiện hình. Phương pháp quan sát có thể được thực hiện bằng con người hoặc thiết bị. Các phương pháp phỏng vấn bao gồm phỏng vấn cá nhân trực tiếp, phỏng vấn nhóm cố định, phỏng vấn bằng điện thoại, phỏng vấn bằng thư tín. Phương pháp thử nghiệm có thể được thực trong phòng thí nghiệm hoặc thực hiện tại hiện trường. Khi thực hiện các cuộc thử nghiệm chúng ta có thể phải chịu sai lệch trong kết quả do các nguyên nhân: lịch sử, lỗi thời, bỏ ngang, hiệu ứng thử nghiệm, công cụ đo lường hoặc lấy mẫu. Do vậy, việc tổ chức một cuộc thử nghiệm cần phải chuẩn bị tốt, lường trước những sai lầm có thể xảy ra và có hướng khắc phục. CÂU HỎI 1. Các yêu cầu khi xác định dữ liệu. Để đạt các yêu cầu đó, người làm công tác marketing phải làm gì ? 2. Các tiêu thức phân loại và phân loại dữ liệu. 3. Những lý do nào cho thấy vai trò quan trọng của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu marketing? 4. Các loại dữ liệu thứ cấp bên trong? 5. Hãy tìm hiểu và cho biết một số nguồn dữ liệu thứ cấp hiện nay là rất hữu ích để các doanh nghiệp thực hiện nghiên cứu marketing? 6. Một quan điểm cho rằng: ” lợi ích duy nhất của nghiên cứu định tính trong nghiên cứu marketing là giúp xác lập vấn đề nghiên cứu khi nhà nghiên cứu chưa có ý niệm cách thiết lập vấn đề”. Bạn nghĩ sao về quan điểm này. 7. Những ưu điểm và hạn chế của phỏng vấn nhóm trong nghiên cứu định tính? 8. Khi nào thì sử dụng phỏng vấn chuyên sâu là thích hợp hơn phỏng vấn nhóm tập trung? 9. Nêu một vài kỹ thuật hiện hình được áp dụng trong nghiên cứu marketing? 10. Trong trường hợp nào sử dụng phương pháp quan là thích hợp? 11. Trường bạn muốn biết số sinh viên đến thư viện mỗi ngày, nam hay nữ đến thư viện nhiều hơn, loại sách, báo, tạp chí mà họ mượn. Bạn hãy khuyên phương pháp thu thập dữ liệu nào nên được sử dụng trong trường hợp này?

    --- Bài cũ hơn ---

  • Các Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Phổ Biến Nhất Hiện Nay
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng Cho Luận Văn
  • Hướng Dẫn Cách Làm Bài Tiểu Luận Chi Tiết Nhất Từ A Đến Z
  • Các Viết Báo Cáo Một Báo Cáo Khoa Học
  • Meresci: Phương Pháp Nghiên Cứu Tài Liệu Trong Nghiên Cứu Khoa Học
  • Các Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp, Dự Liệu Thứ Cấp

    --- Bài mới hơn ---

  • Các Phương Pháp Và Công Cụ Kiểm Thử Dữ Liệu Lớn (Big Data Testing)
  • Cách Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên
  • Feature Engineering (Phần 4): Phương Pháp Xử Lý Truyền Thống Với Dữ Liệu Dạng Văn Bản (Text Data)
  • Xử Lý Dữ Liệu Trong Bảng Tính Excel
  • Hướng Dẫn Cách Xử Lý Lỗi Dữ Liệu Dạng Số Trong Excel
  • Page 1 of16

    MỤC LỤC

    LỜI MỜ ĐẦU…………………………………………………………………………………………………..3

    I/ KHÁI NIỆM DỮ LIỆU…………………………………………………………………………………..4

    1.1/ Dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng………………………………………………………… 4

    1.1.1/ Dữ liệu định tính………………………………………………………………………………………4

    1.1.2/ Dữ liệu định lượng……………………………………………………………………………………4

    1.1.3/ Sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng……………………………..4

    1.2/ Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………………. 4

    1.2.1/ Dữ liệu sơ cấp………………………………………………………………………………………….4

    1.2.2/ Dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………………………………………5

    1.2.3/ So sánh các đặc tính của dữ liệu sơ cấp và thứ cấp……………………………………….5

    II/ NGUỒN THU THẬP DỮ LIỆU……………………………………………………………………..5

    2.1/ Nguồn của dữ liệu thứ cấp……………………………………………………………………………5

    2.1.1/ Các nguồn của dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………………..5

    2.1.2/ Ưu-khuyết điểm của dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………..6

    2.2/ Nguồn của dữ liệu sơ cấp…………………………………………………………………………….6

    III/ CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU THỨ CẮP……………………………….6

    3.1/ Khả năng tiếp cận dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………………6

    3.2/ Tìm kiếm và thu thập dữ liệu thứ cấp…………………………………………………………….7

    IV/ CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU sơ CẤP……………………………………8

    4.1/ Phương pháp quan sát (observation)……………………………………………………………8

    4.2/ Phương pháp phỏng vấn bằng thư (mail interview)……………………………………..10

    4.3/ Phương pháp phỏng vấn bằng điện thoại (telephone interview)…………………….12

    4.4/ Phương pháp phỏng vấn cá nhân trục tiếp (personal interviews)………………….. 13

    4.5/ Phương pháp điều tra nhóm cố định (panels)…………………………………………….. 14

    4.6/ Phương pháp điều tra nhóm chuyên đề (íòrcus groups)………………………………..15

    Page 2 of16

    LỜI MỎ ĐÀU

    Thu thập dữ liệu là một giai đoạn có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với quá trình

    nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội. Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu lại thường tốn

    nhiều thời gian, công sức và chi phí; do đó cần phải nắm chắc các phương pháp thu thập dữ

    liệu để từ đó chọn ra các phương pháp thích hợp với hiện tượng, làm cơ sở để lập kế hoạch

    thu thập dữ liệu một cách khoa học, nhằm để đạt được hiệu quả cao nhất của giai đoạn

    quan trọng này.

    Trong nội dung bài này, chủ yếu đề cập đến các khái niệm thế nào là dữ liệu thứ cấp,

    dữ liệu sơ cấp, các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, dự liệu sơ cấp. Trong đó, dữ liệu

    sơ cấp là loại dữ liệu quan trọng nhất, đó là những dữ liệu chưa qua xử lý, được thu thập

    lần đầu, và thu thập trực tiếp từ các đơn vị của tổng thể nghiên cứu thông qua các cuộc điều

    tra thống kê. Dữ liệu sơ cấp đáp ứng tốt yêu cầu nghiên cứu, tuy nhiên việc thu thập dữ liệu

    sơ cấp lại thường phức tạp, tốn kém. Để khắc phục nhược điểm này, người ta không tiến

    hành điều tra hết toàn bộ các đơn vị của tổng thể, mà chỉ điều tra trên một số đơn vị gọi là

    điều tra chọn mẫu. Qua bài này, các bạn có thế hiểu sơ lượt về các loại dữ liệu, các phương

    pháp thu thập dữ liệu, từ đó chọn ra được các biện pháp tối ưu cho quá trình nghiên cứu

    một vấn đề nào.

    Dữ liệu định lượng

    Dữ liệu định tính

    Dựa trên những ý nghĩa bắt nguồn từ các con số. Dựa trên ý nghĩa được diễn đạt qua từ ngữ.

    Việc thu thập đem lại những dữ liệu bằng số và Việc thu thập đem lại những dữ liệu phi tiêu

    tiêu chuẩn hóa.

    chuẩn hóa đòi hỏi phải phân loại thành các

    loại.

    Việc phân tích được thực hiện thông qua sử dụng Việc phân tích được thực hiện thông qua sử

    các biểu đồ và các thống kê.

    dụng việc niệm hóa.

    1.2/ Dữ liệu sơ cấp và dữ’ liệu thứ cấp:

    1.2.1/ Dữ liệu sơ cấp:

    Là những dữ liệu mà nhà nghiên cứu thị trường thu thập trực tiếp tại nguồn dữ liệu và xử lý nó

    để phục vụ cho việc nghiên cứu của minh.

    ĐẶC TÍNH

    DL Sơ CÂP

    DL THỨCÀP

    Phù hợp với mục tiêu nghiên cứu

    cao

    thấp

    Tính hiện hữu

    cao

    thấp

    Độ tin cậy

    cao

    thấp

    Tính cập nhật

    cao

    thấp

    Tính kinh tế

    thấp

    cao

    Tốc độ thu thập

    chậm

    nhanh

    II/ NGUỒN THU THẬP DỬ LIỆU

    2.1/ Nguồn của dữ liệu thứ cấp:

    2.1.1/ Các nguồn dữ liệu thứ cấp:

    (a) Dừ liệu thứ cấp văn bản:

    _ Thường sử dụng cho các nghiên cứu, sử dụng đồng thời các phương pháp thu thập dữ liệu sơ

    cấp. Bao gồm các loại tài liệu văn bản như: báo cáo chi phí, doanh thu, chiêu thị, các bài viết

    trên các đặc san, tạp chí, nhật báo, internet…

    _ Ngoài ra còn có các tài liệu phi văn bản như: các bản ghi âm, ghi hình, các chương trình

    truyền hình…

    (b) Dừ liệu thứ cấp dựa trên khảo sát:

    _ Là những dữ liệu thu thập được bằng cách sử dụng chiến lược khảo sát, thường dùng những

    bảng câu hỏi đã được phân tích cho mục đích ban đầu của chúng. Dữ liệu thứ cấp dựa trên khảo

    sát được thu thập qua một trong ba loại chiến lược khảo sát: điều tra thống

    Page 5 of16

    Page 6 of16

    Page 7 of16

    Page 8 of16

    siêu thị để có thể thấy được xu hướng tiêu dùng của khách hàng trong từng thời kỳ. Nghiên cứu

    về hồ sơ ghi lại hàng tồn kho có thể thấy được xu hướng chuyển dịch của thị trường.

    S Quan sát ngụy trang và quan sát công khai:

    Quan sát ngụy trang có nghĩa là đối tượng được nghiên cứu không hề biết họ đang bị quan sát.

    Ví dụ: Bí mật quan sát mức độ phục vụ và thái độ đối xử của nhân viên.

    Quan sát công khai có nghĩa là đối tượng được nghiên cún biết họ đang bị quan sát. Ví dụ: Đơn

    vị nghiên cún sử dụng thiết bị điện tử gắn vào ti vi để ghi nhận xem khách hàng xem những đài

    nào, chương trình nào, thời gian nào.

    _ Công cụ quan sát: con người, các thiết bị…

    Quan sát do con người nghĩa là dùng giác quan con người để quan sát đối tượng nghiên cứu. Ví

    dụ: Kiểm kê hàng hóa; quan sát số người ra vào ở các trung tâm thương mại Quan sát bằng

    thiết bị nghĩa là dùng thiết bị để quan sát đối tượng nghiên cứu. Chẳng hạn dùng máy đếm số

    người ra vào các cửa hàng, dùng máy đọc quét để ghi lại hành vi người tiêu dùng khi mua sản

    phẩm tại các cửa hàng bán lẻ; hay dùng máy đo có đếm số để ghi lại các hành vi của người xem

    ti vi…

    (b) Uu-nhược điếm:

    Thu được chính xác hình ảnh về hành vi người tiêu dùng vì họ không hề biết rằng mình đang bị

    quan sát. Thu được thông tin chính xác về hành vi người tiêu dùng trong khi họ không thể nào

    nhớ nỗi hành vi của họ một cách chính xác. Ví dụ muốn tìm hiểu xem ở nhà một người thường

    xem những đài gì, tìm hiểu xem một người chờ làm thủ tục ở ngân hàng phải mất mấy lần liếc

    nhìn đồng hồ ? Áp dụng kết hợp phương pháp quan sát với phương pháp khác để kiểm tra chéo

    độ chính xác. Tuy nhiên kết quả quan sát được không có tính đại diện cho số đông. Không thu

    thập được những vấn đề đứng sau hành vi được quan sát như động cơ, thái độ…Đe lý giải cho

    các hành vi quan sát được, người nghiên cún thường phải suy diễn chủ quan.

    Page 9 of16

    Page 10 of 16

    rõ chức danh) và thông báo mục đích. Hoặc dùng một thư báo hay dùng điện thoại báo trước.

    Chuẩn bị kỹ phong bùPhong bì cần trang trọng bằng giấy tốt, có in tên nơi gởi và họ tên địa chỉ

    người nhận. Trên đó in đậm dòng chữ: Đây là cuộc điều tra chúng tôi đã thông báo với quý vị.

    Tuỳ trường hợp có thể in hay không in tên công ty mà ta cần điều tra vì để tạo tâm lý tốt nơi

    người nhận thư.

    Chuẩn bị kỹ bức thư.Bức thư phải kích thích người nhận thư điền vào bảng câu hỏi và gởi trả

    lại. Bức thư phải được in đẹp trang trọng, mang màu sắc cá nhân, tránh tạo ra cảm giác là thư

    in hàng loạt để gởi cho bất cứ ai. Bắt đầu thư là lời kêu gọi sự giúp đỡ, nêu tầm quan trọng của

    vấn đề để thuyết phục họ trả lời. Thư đề cập vắn tắt đến mục đích nghiên cứu, đề cao tầm quan

    trọng của đối tượng được hỏi, hứa hẹn lợi ích nếu họ tham gia (chang hạn sẽ gởi họ tóm tắt

    bảng kết quả điều tra), cuối cùng nhắc đến tính đơn giản của bảng câu hỏi, và thời gian ngắn để

    trả lời.

    Dùng kích thích vật chất:Đôi khi cần có môt món quà nhỏ như

    mộtcây bút,

    một tấm

    thiệp đẹp…kèm theo thư. Cũng có người kèm theo 500 đ mới để

    “mờimộtcốc cà phê”

    hay “tặng cháu bé trong gia đình”. Neu món quà có gía trị tương đối, ta có thể hứa hẹn gởi đến

    sau khi nhận được bảng trả lời. Có thể đánh số thứ tự vào bức thư đế người trả lời được tham

    dự xổ số trúng thưởng khi trả lời thư. Tuy nhiên một món quà quá hậu hỷ đôi khi làm người trả

    lời làm cho bạn vui lòng thay vì trả lời trung thực theo ý họ.

    Chú ý đến hình thức trình bày của bảng câu hỏi:Bảng câu hỏi nên có bề ngoài đơn giản, hấp

    dẫn, dễ đọc, dễ trả lời. Đối với các câu hỏi mở cần chừa trống đủ để trả lời. Nên dùng tranh

    khôi hài nhỏ đê gây sự thích thú và kích thích trả lời.

    Chuẩn bị phong bì có dán tem trả lời với địa chỉ nơi nhận

    Theo dõi quá trình hồi đáp: Khoảng từ 3 đến 5 ngày sau khi gởi bảng câu hỏi, nên có bưu thiếp

    gởi đến để nhắc nhở. Ngoài ra phải dùng một bức thư mới để kêu gọi sự trả lời, kèm theo một

    bảng câu hỏi và phong bì có dán tem thư trả lời, gởi khoảng 3 đến 4 tuần sau khi

    Page 11 of 16

    Page 12 of 16

    Page 13 of 16

    xác suất nên không cho phép ta suy diễn kết quả cho tổng thể lớn hơn; những người lui tới chợ

    hay siêu thị để mua sắm không có nhiều thời gian để trả lời. vấn viên sẽ mang tâm lý vội vàng

    để đẩy nhanh tốc độ hỏi nên khó đạt được chất lượng hỏi cao.

    4.5/ Phương pháp điều tra nhóm cố định (panels)

    (ạ) Nội dung phương pháp:

    _ Nhóm cố định là một mẫu nghiên cứu cố định gồm các con người, các hộ gia đình, các doanh

    nghiệp được thành lập đế định kỳ trả lời các bảng câu hỏi qua hình thức phỏng vấn bằng điện

    thoại, bằng thư hay phỏng vấn cá nhân. Mỗi thành viên trong nhóm cố định được giao một

    cuốn nhật ký để tự ghi chép các mục liên hệ (thu nhập, chi tiêu, giải trí,…) hoặc được giao một

    thiết bị điện tử gắn với ti vi để tự động ghi lại các thông tin về việc xem ti vi như chương trình

    nào, kênh nào, bao lâu, ngày nào,…Neu thành viên nhóm cố định là cửa hàng, siêu thị hay

    trung tâm thương mại thì sẽ được giao các thiết bị quét đọc điện tử để ghi lại chi tiết về số hàng

    hoá bán ra như: số lượng, chủng loại, giá cả…

    Một số công ty nghiên cứu dùng nhóm cố định để thu thập thông tin liên tục từ tháng này qua

    tháng khác, rồi đem bán lại cho những nơi cần sử dụng. Có công ty lập nhóm cố định quy mô

    khổng lồ với một triệu đối tượng, bao gồm đủ mọi thành phần khách hàng cư trú trên khắp các

    địa bàn, đế có thể phục vụ cho nhiều ngành tiếp thi khác nhau.

    (b) Ưu-nhược điểm:

    _ Chi phí rẻ do lặp lại nhiều lần một bảng câu hỏi theo mẫu lập sẵn. Giúp cho việc phân tích

    được tiến hành lâu dài và liên tục. Ví dụ: Nhờ theo dõi phản ứng của một người, một hộ hay

    một doanh nghiệp qua một thời gian dài; giúp cho việc đo lường được tác động của một số

    nhân tố đối với hành vi mua sắm của người tiêu dùng, từ đó giúp ta dễ tìm ra tính quy luật

    trong tiêu dùng.

    Tuy nhiên kinh nghiệm cho thấy tỷ lệ tham gia nhóm cố định chỉ đạt dưới 50%. Hạn chế do

    biến động trong nhóm (Do tự rút lui, do bị phá sản, ngưng hoạt động, do chuyển

    Page 14 of 16

    Page 15 of 16

    Page 16 of 16

    NGUỒN THAM KHẢO:

    1/ Bài viết “Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã

    hội” của tác giả Võ Hải Thủy.

    2/ Giáo trình “nghiên cứu thị trường” của Nguyễn Đình Thọ – Nguyễn Thị Mai Trang.

    3/ Giáo trình “Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh” của

    --- Bài cũ hơn ---

  • Tổng Quan Về Hệ Thống Thông Tin
  • Chuong 2 Tổ Chức Dữ Liệu Trong Httt Kế Toán
  • Cong Nghe San Xuat Xi Mang Lo Quay Kho
  • Cách Viết Phiếu Xuất Kho Hàng Hóa
  • Các Phương Pháp Sản Xuất Cồn Khô
  • Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Bằng Phương Pháp Phỏng Vấn

    --- Bài mới hơn ---

  • Khái Niệm Và Các Phương Pháp Quản Lý Hành Chính Nhà Nước
  • Nội Dung Chủ Yếu, Đặc Điểm, Ưu Điểm Và Hạn Chế Của Các Phương Pháp Quản Lý
  • Các Phương Pháp Quản Lý Kinh Doanh
  • Dạng 2: Sử Dụng Phương Pháp Quy Đổi Để Giải Bài Toán Este
  • Phương Pháp Quy Đổi Trong Hóa Học Hữu Cơ Hay, Chi Tiết, Có Lời Giải.
  • 1. Định nghĩa

    Phỏng vấn là cuộc nói chuyện được tiến hành theo kế hoạch nhất định thông qua cách thức hỏi- đáp trực tiếp giữa người phỏng vấn và người cung cấp thông tin (người được phỏng vấn).

    * Theo cấu trúc phỏng vấn:

    – Phỏng vấn theo cấu trúc: Là hình thức phỏng vấn có sử dụng bảng câu hỏi mẫu trong quá trình phỏng vấn. Người phỏng vấn đọc từng câu hỏi và ghi lại câu trả lời theo một cấu trúc nhất định. Vai trò của điều tra viên là giải thích cho người được phỏng vấn về câu hỏi và mục đích của buổi phỏng vấn.

    – Phỏng vấn không tiêu chuẩn hóa (phỏng vấn tự do): Là hình thức phỏng vấn chỉ có các câu hỏi khung là cố định, điều tra viên có thể thay đổi các câu hỏi thăm dò cho phù hợp với người được hỏi và ngữ cảnh thực hiện.

    * Theo nội dung phỏng vấn:

    – Phỏng vấn thường: phỏng vấn được thực hiện trên quy mô diện rộng với nhiều đối tượng trả lời

    – Phỏng vấn sâu: phỏng vấn lấy ý kiến chuyên gia hoặc đi sâu và một vấn đề kinh tế, chính trị, xã hội phức tạp nào đó. Phỏng vấn sâu yêu cầu người phỏng vấn có kĩ năng và kinh nghiệm nhất định trong lĩnh vực nghiên cứu.

    * Theo số lượng người tham gia phỏng vấn:

    – Phỏng vấn nhóm

    – Phỏng vấn cá nhân

    *Theo hình thức phỏng vấn:

    – Phỏng vấn trực tiếp

    – Phỏng vấn qua điện thoại

    – Phỏng vấn qua internet

    + Thông tin thu được phong phú, đa dạng và có chất lượng cao

    + Thông tin thu được mang tính chủ quan, có thể có nhiều sai lệch

    + Đòi hỏi người phỏng vấn có trình độ, kĩ năng và kinh nghiệm cao

    + Tốn thời gian và tốn kém

    + Xử lý thông tin phức tạp

    + Khó tiếp cận đối tượng phỏng vấn

    4. Nguyên tắc khi phỏng vấn:

    Về nội dung của cuộc phỏng vấn:

    + Các câu hỏi cần được sắp xếp rõ ràng, hợp lý

    + Nội dung câu hỏi chính xác, một nghĩa, khách quan

    Về người phỏng vấn:

    + Nắm rõ mục đích, nội dung của cuộc phỏng vấn

    + Chủ động trong việc đưa ra các câu hỏi, hhơi gợi, khích lệ người được phỏng vấn trả lời câu hỏi

    + Hỏi từng câu hỏi một và chú ý vào những phần người được phỏng vấn đã đề cập nhưng chưa nêu chi tiết

    + Chuẩn bị sẵn các tình huống có thể xảy ra khi phỏng vấn

    1. Anon. (2016). Phân tích nội dung, so sánh phương pháp phỏng vấn và phương pháp an két và tác dụng thực tiễn của các phương pháp này đối với lĩnh vực pháp luật. .
    2. Saunders, M., Lewis, P. and Thornhill, A. (n.d.). Research methods for business students . 5th ed. Pearson Education
    3. Thị Minh, Đ. (n.d). Phương pháp phỏng vấn . .

    --- Bài cũ hơn ---

  • Cách Để Phát Triển Ngôn Ngữ Cho Trẻ Mầm Non Hiệu Quả Và Toàn Diện Nhất
  • 6 Phương Pháp Phát Triển Ngôn Ngữ Cho Trẻ Mầm Non Hiệu Quả
  • Phương Pháp Phát Triển Ngôn Ngữ Cho Trẻ Mầm Non
  • Trẻ Hóa Da Mặt Bằng Phương Pháp Prp Tại Viện Thẩm Mỹ Jk Nhật Hàn
  • Prp Là Gì Áp Dụng Phương Pháp Công Nghệ Lan Kim Prp
  • Các Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Nghiên Cứu Marketing

    --- Bài mới hơn ---

  • Các Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Trong Nghiên Cứu Marketing
  • Đường Lối Cách Mạng Của Đảng Cộng Sản Việt Nam/chương Mở Đầu
  • Các Phương Pháp Nghiên Cứu Trong Nhân Học
  • Nghiên Cứu Ngành Ngôn Ngữ Học
  • Nhân Học: Khoa Học Nghiên Cứu Về Con Người
  • 1. Khái niệm phương pháp thu thập dữ liệu

    Trong khi các phương pháp thay đổi theo kỷ luật, sự nhấn mạnh vào việc đảm bảo bộ sưu tập chính xác và trung thực vẫn giống nhau. Mục tiêu của tất cả việc thu thập dữ liệu là thu thập bằng chứng chất lượng cho phép phân tích dẫn đến việc đưa ra các câu trả lời thuyết phục và đáng tin cậy cho các câu hỏi đã được đặt ra. ( Nguồn: vi.wikipedia.org)

    2. Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

    2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp là gì?

    Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu sẽ phải tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.

    Các dữ liệu sơ cấp sẽ giúp giải quyết cấp bách và kịp thời những vấn đề đặt ra. Dữ liệu sơ cấp là do trực tiếp thu thập nên độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên,dữ liệu sơ cấp phải qua quá trình nghiên cứu thực tế mới có được, vì vậy việc thu thập dữ liệu sơ cấp thường tốn nhiều thời gian và chi phí.

    Vì vậy, các nhà nghiên cứu sẽ phải cân nhắc khi nào sẽ phải thu thập dữ liệu sơ cấp và lựa chọn phương pháp thu thập hiệu quả để hạn chế nhược điểm này.

    2.2. Phương pháp nghiên cứu định tính

    Mục đích của kỹ thuật này nhằm đạt được những hiểu biết sâu sắc vấn đề nghiên cứu bằng cách lắng nghe một nhóm người được chọn ra từ một thị trường mục tiêu phù hợp với những vấn đề mà người nghiên cứu đang quan tâm.

    Đặc điểm phỏng vấn chuyên sâu là : Cũng giống như phỏng vấn nhóm tập trung, phỏng vấn cá nhân cũng là một kỹ thuật trực tiếp và không cầu kỳ để thu thập thông tin, nhưng khác ở chỗ phỏng vấn cá nhân chỉ có hai người đối diện: người phỏng vấn và người được phỏng vấn (one-to-one). Thời gian phỏng vấn có thể từ 30 phút đến 1 giờ

    Một số kĩ thuật có thể sử dụng

    Kĩ thuật liên tưởng: Là kỹ thuật trong đó người được phỏng vấn trình bày ý kiến với sự kích thích và được hỏi bằng bảng liệt kê các từ để trả lời từng từ một mà từ đó sẽ rất gợi nhớ.

    Kỹ thuật hoàn chỉnh: Là kỹ thuật đòi hỏi người được phỏng vấn hoàn chỉnh những tình huống chưa kết thúc các vấn đề quan tâm. Nói chung, kỹ thuật hoàn chỉnh được sử dụng trong nghiên cứu marketing là hoàn thành câu dỡ dang hay một câu chuyện.

    Kỹ thuật dựng hình: Là kỹ thuật đòi hỏi người được phỏng vấn trình bày câu trả lời theo hình thức của một câu chuyện, một mẫu đàm thoại hay mô tả. Kỹ thuật này bao gồm hai hình thức: diễn giải qua tranh ảnh và đặt lời chú giải cho phim hoạt hình.

    2.3. Phương pháp quan sát và điều tra

    Quan sát là phương pháp ghi lại có kiểm soát các biến cố hoặc tác phong của con người. Qua cảm nhận nơi mình đang sống hay hành động, con người có thể ghi nhận và lượng định các sự kiện bên ngoài. Quan sát gồm hai hành động của con người: nghe nhìn để cảm nhận và lượng định.

    Con người có thể quan sát trực tiếp bằng tai, mắt để nghe, nhìn hay bằng phương tiện cơ giới. Quan sát là một phương pháp thu thập dữ liệu đơn giản dễ thực hiện nhưng rất hữu ích, dù đây không phải một phương pháp điều tra vì không có các câu hỏi hay câu trả lời như thường lệ. Tuy vậy muốn phương pháp này đạt kết quả tôt cần phải có một mẫu nghiên cứu thích đáng.

    Mức độ chính xác của số liệu thu thập phụ thuộc vào kỹ năng đặt câu hỏi một cách khéo léo, sự tinh tế trong việc nêu câu hỏi nhằm theo dõi và kiểm tra đối tượng phỏng vấn.

    Phỏng vấn nhóm cố định: Nhóm cố định bao gồm một số đối tượng không đổi, định kỳ trả lời các bảng câu hỏi (người tiêu dùng, hộ gia đình, doanh nghiệp…). Tùy theo mục tiêu phỏng vấn, có thể duy trì nhóm cố định trong một tuần, một tháng, một năm hay nhiều hơn. Hình thức phỏng vấn nhóm cố định: phỏng vấn cá nhân các thành viên trong nhóm, phỏng vấn bằng điện thoại hay thư tín.

    Phỏng vấn bằng điện thoại: Đây là phương pháp thu thập dữ liệu được tiến hành bằng cách bố trí một nhóm người phỏng vấn tập trung phỏng vấn khách hàng với nhiều máy điện thoại kết nối với tổng đài để dễ kiểm tra người phỏng vấn. Yêu cầu đối với người phỏng vấn là phải cảm nhận đối tượng phỏng vấn trong một khung cảnh mà anh ta không nhìn thấy.

    Phương pháp này được áp dụng khi số đông người được hỏi có máy điện thoại; và khi cuộc điều tra đòi hỏi phải có một mẫu nghiên cứu phân bố rộng trên các vùng địa lý thì phương pháp điều tra bằng điện thoại là tiện lợi nhất.

    Phỏng vấn bằng thư tín: Với phương pháp này người phỏng vấn gửi cho người dự phỏng vấn một bảng câu hỏi qua đường bưu điện và chờ trả lời. Phương pháp này không phải bao giờ cũng tốt, nhưng nó có những ưu điểm mà các phương pháp khác lại không có.

    – Phương pháp phỏng vấn bằng thư tín có thể đề cập đến nhiều vấn đề khác nhau, kể cả vấn đề riêng tư, và do không gặp mặt người hỏi nên người trả lời tự chủ khi trả lời câu hỏi, không bị chi phối bởi người hỏi.

    – Không bị giới hạn chặt chẽ về thời gian nên người được hỏi có thể suy nghĩ chín chắn trước khi trả lời, và vào thời gian thuận tiện nhất.

    – Có thể hỏi được nhiều người do phí tổn thấp; đối tượng được hỏi ở quá xa, tản mát vẫn có thể phỏng vấn được bằng phương pháp này.

    – Có thể sử dụng tài liệu để minh họa kèm với bảng câu hỏi.

    Để thu thập dữ liệu ngoài việc nghiên cứu các tài liệu (để thu thập dữ liệu thứ cấp), hoặc quan sát, phỏng vấn (để thu thập dữ liệu sơ cấp), còn có thể được thực hiện thông qua việc thử nghiệm.

    Trong nghiên cứu marketing, các cuộc thử nghiệm đóng vai trò rất lớn, ngoài việc kiểm tra hoặc khẳng định một giải pháp hiệu chỉnh đưa ra, chúng còn cung cấp một nguồn dữ liệu khá lớn có thể sử dụng trong nhiều đề tài nghiên cứu về lĩnh vực marketing.

      Thử nghiệm labo (laboratory expriments)

    Trong thử nghiệm labo, người nghiên cứu đưa ra các tác động cho các đối tượng trong khung cảnh đã được xếp đặt cho mục tiêu của các cuộc thử nghiệm. Khung cảnh xếp đặt theo ý muốn như vậy giúp cho người nghiên cứu giảm thiểu đến mức thấp nhất ảnh hưởng không thích hợp của một số biến ngoại lai nhờ kiểm soát và điều chỉnh được sự biến đổi của một số biến số nào đó.

    Trong các labo như vậy, có đủ các trang thiết bị cần thiết như là gương một chiều, màn ảnh, hệ thống kiểm tra độ thắp sáng và nhiệt độ cũng như các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến việc thử nghiệm.

    Thử nghiệm labo được tiến hành không khó khăn lắm nhưng ít khi được thực hiện trong nghiên cứu marketing do các biến số thử nghiệm labo không phải lúc nào cũng giống như thực tế trên hiện trường, và trong quá trình này, người nghiên cứu đã khống chế các tác động bên ngoài, do đó việc áp dụng các kết quả thử nghiệm này rất hạn chế.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Phương Pháp Nghiên Cứu Trong Luận Văn Phân Tích Hoạt Động Kinh Doanh
  • Đối Tượng Và Phương Pháp Của Môn Lịch Sử Các Học Thuyết Kinh Tế
  • Đối Tượng Và Phương Pháp Nghiên Cứu Lý Luận Nhà Nước Và Pháp Luật
  • Bài 1: Lý Luận Và Phương Pháp Luận Nghiên Cứu Lịch Sử Logic Học
  • Phương Pháp Nghiên Cứu Trong Kinh Tế
  • Dữ Liệu Thứ Cấp Và Dữ Liệu Sơ Cấp Trong Nghiên Cứu Kinh Tế

    --- Bài mới hơn ---

  • Sự Khác Biệt Giữa Lý Luận Quy Nạp Và Suy Diễn
  • Sự Khác Biệt Giữa Lý Luận Quy Nạp Và Suy Diễn Là Gì?
  • Sự Khác Biệt Giữa Lập Luận Quy Nạp Và Suy Diễn Là Gì?
  • Đặc Điểm Và Khác Biệt Của Phương Pháp Quy Nạp Và Suy Diễn (Ví Dụ) / Văn Hóa Chung
  • Hướng Dẫn Cách Viết Báo Cáo Thực Tập Tốt Nghiệp Chi Tiết
  • Dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu kinh tế

    Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu do người khác thu thập, sử dụng cho các mục đích có thể là khác với mục đích nghiên cứu của chúng ta. Dữ liệu thứ cấp có thể là dữ liệu chưa xử lý (còn gọi là dữ liệu thô) hoặc dữ liệu đã xử lý. Như vậy, dữ liệu thứ cấp không phải do người nghiên cứu trực tiếp thu thập.

    Có nhiều nhà nghiên cứu, sinh viên đánh giá thấp nguồn dữ liệu thứ cấp có sẵn. Vì vậy chúng ta bắt đầu xem xét sự hợp lý của nguồn dữ liệu thứ cấp đối với vấn đề nghiên cứu của chúng ta trước khi tiến hành thu thập dữ liệu của chính mình. Các cuộc điều tra về dân số, nhà ở, điều tra doanh nghiệp, điều tra mức sống dân cư, điều tra kinh tế xã hội gia đình (đa mục tiêu)… do chính phủ yêu cầu là những nguồn dữ liệu rất quan trọng cho các nghiên cứu kinh tế xã hội.

  • Các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học.
  • Các báo cáo của chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội, ngân sách quốc gia, xuất nhập khẩu, đầu tư nước ngoài, dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường…
  • Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là các bài báo cáo hay luận văn của các sinh viên khác (khóa trước) trong trường hoặc ở các trường khác.
  • Dữ liệu thứ cấp có ưu điểm là giúp tiết kiệm tiền bạc, thời gian. Nhưng cần chú ý đến nhược điểm trong sử dụng là:

    • Dữ liệu thứ cấp thường đã qua xử lý nên khó đánh giá được mức độ chính xác, mức độ tin cậy của nguồn dữ liệu.
    • Số liệu thứ cấp này đã được thu thập cho các nghiên cứu với các mục đích khác và có thể hoàn toàn không hợp với vấn đề của chúng ta; khó phân loại dữ liệu; các biến số, đơn vị đo lường có thể khác nhau…

    Vì vậy trách nhiệm của người nghiên cứu là phải đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, phải kiểm tra xem các kết quả nghiên cứu của người khác là dựa vào dữ liệu thứ cấp hay sơ cấp. Vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra dữ liệu gốc.

    Dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu kinh tế

    Khi dữ liệu thứ cấp không có sẵn hoặc không thể giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu của chúng ta, chúng ta phải tự mình thu thập dữ liệu cho phù hợp với vấn đề nghiên cứu đặt ra. Các dữ liệu tự thu thập này được gọi là dữ liệu sơ cấp. Hay nói cách khác, dữ liệu sơ cấp là dữ liệu do chính người nghiên cứu thu thập.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Nghiên Cứu Thị Trường Thứ Cấp Hay Nghiên Cứu Thị Trường Sơ Cấp
  • Cách Xây Dựng Đề Cương Và Viết Một Báo Cáo Nghiên Cứu Khoa Học Y Học (Phần 2)
  • Cách Viết Báo Cáo Khoa Học Cho Các Tập San Khoa Học Quốc Tế
  • Hướng Dẫn Cách In Bản Đồ Từ Google Map 2022
  • Hướng Dẫn Cách Chèn Sơ Đồ Tư Duy (Mindmap) Vào Powerpoint
  • Phân Loại Các Phương Pháp Xử Lý Dữ Liệu Đa Biến

    --- Bài mới hơn ---

  • Phương Pháp Thu Thập Số Liệu Trong Nghiên Cứu Khoa Học
  • Phương Pháp Giải Các Bài Tập Di Truyền Hoán Vị Cơ Bản
  • Phân Dạng Và Phương Pháp Tính Tần Số Hoán Vị Gen Các Bài Toán Hoán Vị Gen Thường Gặp Trong Kì Thi Học Sinh Giỏi Và Đại Học, Cao Đẳng
  • Bg Ky Thuat Bao Che Vien Nen
  • Mục Đích Và Quy Trình Tạo Hạt Ướt Trong Sản Xuất Thuốc
  • Dữ liệu đa biến ⮞ Khái quát về dữ liệu đa biến ⮞ Phân loại các phương pháp xử lý dữ liệu đa biến

    Do khả năng ứng dụng rộng rãi, được quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu nên đã có nhiều phương pháp xử lý đa biến được nghiên cứu về mặt lý thuyết cũng như được ứng dụng trong thực tế. Việc phân loại các phương pháp này phụ thuộc vào tiêu chí sử dụng.

    Nếu ta căn cứ trên các đặc điểm của biến trong dữ liệu thì việc phân loại dựa vào:

    • Có biến nào được xem là biến phụ thuộc hay không ?
    • Nếu có, thì số biến phụ thuộc là bao nhiêu ?
    • Các biến phụ thuộc có kiểu dữ liệu là gì ?

    Khi dựa vào tiêu chí thứ nhất, người ta chia các phương pháp thông dụng trong xử lý đa biến làm hai nhóm chính:

    • nhóm các phương pháp “phụ thuộc” (dependent), trong đó có một hay một số biến được xem là phụ thuộc, một hay một số biến khác được xem là độc lập. Giá trị của các biến phụ thuộc tùy thuộc vào giá trị của các biến độc lập. Như vậy mục tiêu chính của các phương pháp thuộc nhóm này là tìm kiếm mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
    • nhóm các phương pháp “liên thuộc” (interdependent), trong đó tất cả các biến đều có vai trò như nhau, không có sự phân biệt “độc lập” hay “phụ thuộc”. Các phương pháp của nhóm này thường khảo sát một cấu trúc tiềm ẩn nào đó giữa các biến hay giữa các phần tử.

    Trong nhóm các phương pháp phụ thuộc, nếu :

    • số biến phụ thuộc là 1 :
      • nếu dữ liệu của biến phụ thuộc có kiểu số : ta có phương pháp hồi quy (multiple regression),…
      • nếu dữ liệu của biến phụ thuộc có kiểu phi số : ta có phương pháp phân tích sự khác biệt (discriminant analysis),…
    • số biến phụ thuộc nhiều hơn 1 :
      • nếu dữ liệu của biến phụ thuộc có kiểu số : ta có phương pháp phân tích tương quan chính tắc (canonical correlation), phân tích phương sai (multivariate analysis of variance),…
      • nếu dữ liệu của biến phụ thuộc có kiểu phi số : ta có phương pháp phân tích tương quan chính tắc sử dụng các biến nộm,…

    Trong nhóm các phương pháp liên thuộc, nếu ta cần tìm cấu trúc hay quan hệ:

    • giữa các biến : ta có các phương pháp phân tích thành tố chính (principal component analysis), phân tích yếu tố (factor analysis), …
    • giữa các phần tử : ta có phương pháp phân nhóm (cluster analysis), …

    Nếu ta dựa vào mục đích của xử lý thì ta có :

    • các phương pháp tìm mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc: các phương pháp hồi quy,
    • đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm phần tử: các phương pháp phân tích phương sai,
    • phân nhóm các phần tử: các phương pháp phân nhóm, phân tích sự khác biệt, hồi quy logistic,
    • phân tích cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu: các phương pháp phân tích thành tố chính, phân tích yếu tố.

    Trang web này được cập nhật lần cuối ngày 26/11/2018

    --- Bài cũ hơn ---

  • Các Cách Xử Lý Số Liệu Thống Kê Hiệu Quả Nhất
  • Cách Xử Lý, Hiệu Chỉnh Số Liệu Xấu Trong Spss
  • Phương Pháp Xử Lý Số Liệu Thống Kê Trong Nckh Ppthongkexulysolieudieutranckh Doc
  • Phân Tích Xử Lý Nghiên Cứu Định Tính
  • Data Preprocessing In Machine Learning: 7 Easy Steps To Follow
  • Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Trong Nghiên Cứu Khoa Học

    --- Bài mới hơn ---

  • 6 Phương Pháp Nghiên Cứu Thị Trường Cho Người Mới Kinh Doanh
  • Hướng Dẫn Nghiên Cứu Thị Trường
  • 5 Phương Pháp Cơ Bản Trong Nghiên Cứu Thị Trường
  • Nghiên Cứu Tình Huống Trong Giảng Dạy Đại Học
  • Nghiên Cứu: Hiệu Quả Chi Phí Của Các Phương Pháp Điều Trị Ung Thư Trực Tràng
  • 1-Phương pháp quan sát (observation):

    1.1.Nội dung phương pháp:

    Quan sát là phương pháp ghi lại có kiểm soát các sự kiện hoặc các hành vi ứng xử của con người. Phương pháp này thường được dùng kết hợp với các phương pháp khác để kiểm tra chéo độ chính xác của dữ liệu thu thập. Có thể chia ra:

    -Quan sát trực tiếp và quan sát gián tiếp:

    Quan sát trực tiếp là tiến hành quan sát khi sự kiện đang diễn ra. Ví dụ: Quan sát thái độ của khách hàng khi thưởng thức các món ăn của một nhà hàng

    Quan sát gián tiếp là tiến hành quan sát kết quả hay tác động của hành vi, chứ không trực tiếp quan sát hành vi. Ví dụ: Nghiên cứu hồ sơ về doanh số bán trong từng ngày của một siêu thị để có thể thấy được xu hướng tiêu dùng của khách hàng trong từng thời kỳ. Nghiên cứu về hồ sơ ghi lại hàng tồn kho có thể thấy được xu hướng chuyển dịch của thị trường.

    -Quan sát nguỵ trang và quan sát công khai:

    Quan sát nguỵ trang có nghĩa là đối tượng được nghiên cứu không hề biết họ đang bị quan sát. Ví dụ: Bí mật quan sát mức độ phục vụ và thái độ đối xử của nhân viên.

    Quan sát công khai có nghĩa là đối tượng được nghiên cứu biết họ đang bị quan sát. Ví dụ: Đơn vị nghiên cứu sử dụng thiết bị điện tử gắn vào ti vi để ghi nhận xem khách hàng xem những đài nào, chương trình nào, thời gian nào

    -Công cụ quan sát :

    Quan sát do con người nghĩa là dùng giác quan con người để quan sát đối tượng nghiên cứu. Ví dụ: Kiểm kê hàng hóa; quan sát số người ra vào ở các trung tâm thương mại

    Quan sát bằng thiết bị nghĩa là dùng thiết bị để quan sát đối tượng nghiên cứu. Chẳng hạn dùng máy đếm số người ra vào các cửa hàng, dùng máy đọc quét để ghi lại hành vi người tiêu dùng khi mua sản phẩm tại các cửa hàng bán lẻ; hay dùng máy đo có đếm số để ghi lại các hành vi của người xem ti vi…

    1.2-Ưu nhược điểm:

    Thu được chính xác hình ảnh về hành vi người tiêu dùng vì họ không hề biết rằng mình đang bị quan sát. Thu được thông tin chính xác về hành vi người tiêu dùng trong khi họ không thể nào nhớ nỗi hành vi của họ một cách chính xác. Ví dụ muốn tìm hiểu xem ở nhà một người thường xem những đài gì, tìm hiểu xem một người chờ làm thủ tục ở ngân hàng phải mất mấy lần liếc nhìn đồng hồ ? Áp dụng kết hợp phương pháp quan sát với phương pháp khác để kiểm tra chéo độ chính xác. Tuy nhiên kết quả quan sát được không có tính đại diện cho số đông. Không thu thập được những vấn đề đứng sau hành vi được quan sát như động cơ, thái độ…Để lý giải cho các hành vi quan sát được, người nghiên cứu thường phải suy diễn chủ quan.

    2-Phương pháp phỏng vấn bằng thư (mail interview):

    2.1-Nội dung phương pháp:

    Gởi bảng câu hỏi đã soạn sẵn, kèm phong bì đã dán tem đến người muốn điều tra qua đường bưu điện. Nếu mọi việc trôi chảy, đối tượng điều tra sẽ trả lời và gởi lại bảng câu hỏi cho cơ quan điều tra cũng qua đường bưu điện.

    Áp dụng khi người mà ta cần hỏi rất khó đối mặt, do họ ở quá xa, hay họ sống quá phân tán, hay họ sống ở khu dành riêng rất khó vào, hay họ thuộc giới kinh doanh muốn gặp phải qua bảo vệ thư ký…; khi vấn đề cần điều tra thuộc loại khó nói, riêng tư (chẳng hạn: kế hoạch hoá gia đình, thu nhập, chi tiêu,…); khi vấn đề cần điều tra cực kỳ hấp dẫn đối với người được phỏng vấn. (chẳng hạn: phụ nữ với vấn đề mỹ phẩm, nhà quản trị với vấn đề quản lý,…); khi vấn đề cần điều tra cần thiết phải có sự tham khảo tra cứu nhất định nào đó…

    2.2-Ưu nhược điểm:

    2.3-Các biện pháp làm tăng tỷ lệ trả lời thư :

    Tỷ lệ hồi đáp của phương pháp này nếu đạt trên 15% cũng là một thành công. Tuy nhiên các biện pháp sau sẽ làm gia tăng tỷ lệ trả lời:

    – Thông báo trước cho người được phỏng vấn : Dùng một bưu ảnh thông báo trước khoảng chừng năm ngày trước khi gởi bảng câu hỏi. Trong đó ghi cụ thể: họ tên người nhận (ghi rõ chức danh) và thông báo mục đích. Hoặc dùng một thư báo hay dùng điện thoại báo trước.

    – Chuẩn bị kỹ phong bì:Phong bì cần trang trọng bằng giấy tốt, có in tên nơi gởi và họ tên địa chỉ người nhận. Trên đó in đậm dòng chữ: Đây là cuộc điều tra chúng tôi đã thông báo với quý vị. Tuỳ trường hợp có thể in hay không in tên công ty mà ta cần điều tra vì để tạo tâm lý tốt nơi người nhận thư.

    – Chuẩn bị kỹ bức thư.Bức thư phải kích thích người nhận thư điền vào bảng câu hỏi và gởi trả lại. Bức thư phải được in đẹp trang trọng, mang màu sắc cá nhân, tránh tạo ra cảm giác là thư in hàng loạt để gởi cho bất cứ ai. Bắt đầu thư là lời kêu gọi sự giúp đỡ, nêu tầm quan trọng của vấn đề để thuyết phục họ trả lời. Thư đề cập vắn tắt đến mục đích nghiên cứu, đề cao tầm quan trọng của đối tượng được hỏi, hứa hẹn lợi ích nếu họ tham gia (chẳng hạn sẽ gởi họ tóm tắt bảng kết quả điều tra), cuối cùng nhắc đến tính đơn giản của bảng câu hỏi, và thời gian ngắn để trả lời.

    – Dùng kích thích vật chất:Đôi khi cần có môt món quà nhỏ như một cây bút, một tấm thiệp đẹp…kèm theo thư. Cũng có người kèm theo 500 đ mới để “mời một cốc cà phê” hay “tặng cháu bé trong gia đình”. Nếu món quà có gía trị tương đối, ta có thể hứa hẹn gởi đến sau khi nhận được bảng trả lời. Có thể đánh số thứ tự vào bức thư để người trả lời được tham dự xổ số trúng thưởng khi trả lời thư. Tuy nhiên một món quà quá hậu hỷ đôi khi làm người trả lời làm cho bạn vui lòng thay vì trả lời trung thực theo ý họ.

    – Chú ý đến hình thức trình bày của bảng câu hỏi:Bảng câu hỏi nên có bề ngoài đơn giản, hấp dẫn, dễ đọc, dễ trả lời. Đối với các câu hỏi mở cần chừa trống đủ để trả lời. Nên dùng tranh khôi hài nhỏ để gây sự thích thú và kích thích trả lời.

    – Chuẩn bị phong bì có dán tem trả lời với địa chỉ nơi nhận

    – Theo dõi quá trình hồi đáp: Khoảng từ 3 đến 5 ngày sau khi gởi bảng câu hỏi, nên có bưu thiếp gởi đến để nhắc nhở. Ngoài ra phải dùng một bức thư mới để kêu gọi sự trả lời, kèm theo một bảng câu hỏi và phong bì có dán tem thư trả lời, gởi khoảng 3 đến 4 tuần sau khi gởi bảng câu hỏi lần thứ nhất, để dự phòng khi đối tượng bận công tác hay đi nghỉ phép…

    3-Phương pháp phỏng vấn bằng điện thoại (telephone interview):

    3.1-Nội dung phương pháp:

    Nhân viên điều tra tiến hành việc phỏng vấn đối tượng được điều tra bằng điện thoại theo một bảng câu hỏi được soạn sẵn.

    Áp dụng khi mẫu nghiên cứu gồm nhiều đối tượng là cơ quan xí nghiệp, hay những người có thu nhập cao (vì họ đều có điện thoại); hoặc đối tượng nghiên cứu phân bố phân tán trên nhiều địa bàn thì phỏng vấn bằng điện thoại có chi phí thấp hơn phỏng vấn bằng thư. Nên sử dụng kết hợp phỏng vấn bằng điện thoại với phương pháp thu thập dữ liệu khác để tăng thêm hiệu quả của phương pháp.

    3.2-Ưu nhược điểm:

    3.3-Biện pháp làm tăng hiệu quả phỏng vấn qua điện thoại:

    Dùng máy vi tính trợ giúp để xử lý các câu hỏi mở (đáp viên trả lời theo ý thích của họ). Nhờ máy tính nối với điện thoại, các câu trả lời cho câu hỏi mở sẽ được ghi lại và sau đó sẽ được xử lý. Người ta còn căn cứ vào ngữ điệu và cường độ âm thanh để đo lường mức độ cảm nhận của đối tượng.

    4-Phương pháp phỏng vấn cá nhân trực tiếp (personal interviews):

    4.1- Nội dung phương pháp:

    Nhân viên điều tra đến gặp trực tiếp đối tượng được điều tra để phỏng vấn theo một bảng câu hỏi đã soạn sẵn.

    Áp dụng khi hiện tượng nghiên cứu phức tạp, cần phải thu thập nhiều dữ liệu; khi muốn thăm dò ý kiến đối tượng qua các câu hỏi ngắn gọn và có thể trả lời nhanh được,…

    4.2-Ưu nhược điểm:

    Do gặp mặt trực tiếp nên nhân viên điều tra có thể thuyết phục đối tượng trả lời, có thể giải thích rõ cho đối tượng về các câu hỏi, có thể dùng hình ảnh kết hợp với lời nói để giải thích, có thể kiểm tra dữ liệu tại chỗ trước khi ghi vào phiếu điều tra. Tuy nhiên chi phí cao, mất nhiều thời gian và công sức.

    4.3-Biện pháp nâng cao hiệu quả của phỏng vấn cá nhân trực tiếp:

    -Nâng cao tính chuyên nghiệp của vấn viên : Kỹ năng đặt câu hỏi phải khéo léo, tinh tế; không để cho quan điểm riêng của mình ảnh hưởng đến câu trả lời của đáp viên; phải trung thực (không được bịa ra câu trả lời, bỏ bớt câu trả lời để tự điền lấy cho nhanh); phải có kỹ năng giao tiếp tốt (giọng nói, ngữ điệu, y phục …phải phù hợp với nhóm người sẽ giao tiếp)

    5-Phương pháp điều tra nhóm cố định (panels)

    5.1-Nội dung phương pháp:

    Nhóm cố định là một mẫu nghiên cứu cố định gồm các con người, các hộ gia đình, các doanh nghiệp được thành lập để định kỳ trả lời các bảng câu hỏi qua hình thức phỏng vấn bằng điện thoại, bằng thư hay phỏng vấn cá nhân. Mỗi thành viên trong nhóm cố định được giao một cuốn nhật ký để tự ghi chép các mục liên hệ (thu nhập, chi tiêu, giải trí,…) hoặc được giao một thiết bị điện tử gắn với ti vi để tự động ghi lại các thông tin về việc xem ti vi như chương trình nào, kênh nào, bao lâu, ngày nào,…Nếu thành viên nhóm cố định là cửa hàng, siêu thị hay trung tâm thương mại thì sẽ được giao các thiết bị quét đọc điện tử (scanner) để ghi lại chi tiết về số hàng hoá bán ra như: số lượng, chủng loại, giá cả…Một số công ty nghiên cứu dùng nhóm cố định để thu thập thông tin liên tục từ tháng này qua tháng khác, rồi đem bán lại cho những nơi cần sử dụng. Có công ty lập nhóm cố định quy mô khổng lồ với một triệu đối tượng, bao gồm đủ mọi thành phần khách hàng cư trú trên khắp các địa bàn, để có thể phục vụ cho nhiều ngành tiếp thi khác nhau.

    5.2-Ưu nhược điểm:

    Chi phí rẻ do lặp lại nhiều lần một bảng câu hỏi theo mẫu lập sẵn. Giúp cho việc phân tích được tiến hành lâu dài và liên tục. Ví dụ: Nhờ theo dõi phản ứng của một người, một hộ hay một doanh nghiệp qua một thời gian dài; giúp cho việc đo lường được tác động của một số nhân tố đối với hành vi mua sắm của người tiêu dùng, từ đó giúp ta dễ tìm ra tính quy luật trong tiêu dùng. Tuy nhiên kinh nghiệm cho thấy tỷ lệ tham gia nhóm cố định chỉ đạt dưới 50%. Hạn chế do biến động trong nhóm (Do tự rút lui, do bị phá sản, ngưng hoạt động, do chuyển ngành, do qua đời, chuyển chỗ ở, …). Hạn chế về thái độ của nhóm cố định. Nếu ta cứ liên tục nghiên cứu về một số yếu tố cố định (như hỏi họ mua hàng hoá nhãn hiệu gì) thì sẽ gây tác động đến tác phong của họ làm sai lệch kết quả nghiên cứu.

    6-Phương pháp điều tra nhóm chuyên đề: (forcus groups)

    6.1-Nội dung phương pháp:

    6.2-Ưu nhược điểm:

    6.3-Biện pháp nâng cao hiệu quả của phỏng vấn nhóm chuyên đề:

    Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu khoa học

    Admin Mr.Luân

    Với kinh nghiệm hơn 10 năm, Luận Văn A-Z nhận hỗ trợ viết thuê luận án tiến sĩ, luận văn thạc sĩ một cách UY TÍN và CHUYÊN NGHIỆP.

    Liên hệ: 092.4477.999 – Mail : [email protected] ✍✍✍ Báo giá dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ ✍✍✍

    --- Bài cũ hơn ---

  • Khoa Học Sáng Tạo Và Phương Pháp Luận Sáng Tạo :: Suy Ngẫm & Tự Vấn :: Chúngta.com
  • Viện Nghiên Cứu Sức Khỏe Cộng Đồng
  • Phương Pháp Lịch Sử Và Phương Pháp Lô
  • Học Viện Khoa Học Quân Sự
  • Nghiên Cứu Sản Phẩm Là Làm Gì? Cách Nghiên Cứu Sản Phẩm
  • Quá Trình Xử Lý Dữ Liệu

    --- Bài mới hơn ---

  • Sáng Kiến Kinh Nghiệm Phương Pháp Phân Tích Đa Thức Thành Nhân Tử Trong Giải Toán Ở Thcs
  • Chuyên Đề: Một Số Phương Pháp Phân Tích Đa Thức Thành Nhân Tử
  • Các Phương Pháp Niêm Yết Tỷ Giá
  • Làm Kế Toán: Phương Pháp Yết Giá
  • Các Phương Pháp Y Học Cổ Truyền Giúp Hỗ Trợ Điều Trị Ung Thư
  • Quá trình xử lý dữ liệu

    Tùy theo mục đích xử lý, tính chất dữ liệu, lĩnh vực hoạt động, quá trình xử lý dữ liệu có thể tiến hành theo nhiều cách khác nhau, bằng nhiều phương pháp khác nhau. Một cách tổng quát, ta có thể xem quá trình xử lý dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

    • xác định vấn đề, mục đích,
    • thiết kế và thu thập dữ liệu,
    • chuẩn bị, biên tập dữ liệu,
    • khảo sát thăm dò,
    • phân tích dữ liệu,
    • kiểm định kết quả,
    • diễn giải, trình bày,
    • khai thác kết quả.

    Trong thực tế đường ranh giới giữa các giai đoạn không hoàn toàn rõ ràng mà tương đối linh động, hai giai đoạn có thể gộp với nhau, giai đoạn này chưa chấm dứt vẫn có thể tiến hành giai đoạn khác. Ngoài ra kết quả một giai đoạn nào đó buộc ta phải xem xét, thực hiện lại một vài giai đoạn trước đó, thậm chí phải thu hẹp, hay mở rộng phạm vi xử lý.

    Xác định vấn đề và mục đích

    Công việc đầu tiên là ta phải xác định thực chất của vấn đề là gì: giảm chi phí sản xuất? cải thiện hình ảnh công ty? tìm hiểu thị hiếu khách hàng? Xác định đúng vấn đề có tầm quan trọng đặc biệt, giúp chúng ta đi đúng hướng, giải quyết đúng trọng tâm. Đôi khi, vấn đề thực lại ở dạng tiềm ẩn, bị che lấp, khó xác định. Vấn đề cần được trình bày một cách cô đọng và rõ ràng, bằng ngôn ngữ thông thường, hạn chế sử dụng các thuật ngữ chuyên môn.

    Sau khi nắm bắt được vấn đề, ta xác định mục đích cần đạt được: xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến hình ảnh công ty, phân nhóm khách hàng, xác định yếu tố được khách hàng quan tâm hơn cả trong cách trình bày sản phẩm. Mục đích cũng cần được trình bày rõ ràng và cụ thể, tốt nhất là các mục đích có thể được lượng hóa, có thể đo lường, tính toán được.

    Xác định mục đích là một phần quan trọng của quá trình xử lý dữ liệu vì mục đích ấy sẽ quyết định rất lớn đến việc tiến hành các giai đoạn sau này: mức độ phức tạp, chi phí, thời gian, …

    Thiết kế & Thu thập dữ liệu

    Sau khi xác định được vấn đề và mục đính, ta có thể hình dung được các công việc tiếp theo cần được thực hiện, phương pháp thực hiện các công việc ấy. Từ đó ta có thể quyết định được các đặc điểm của dữ liệu: cần có những thông tin gì, phương pháp thu thập, đo lường những thông tin ấy, khối lượng của dữ liệu cần có.

    Dữ liệu cần để xử lý có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, từ nội bộ công ty, từ tài liệu tham khảo, từ internet, và trong một số trường hợp phải mua từ các công ty hay tổ chức khác. Dù xuất xứ của dữ liệu ở đâu, khối lượng chất lượng phải đầy đủ, chất lượng dữ liệu phải được đảm bảo, có độ chính xác và tin cậy cần thiết, được đo đạc, tính toán theo các phương pháp thích hợp. Trong một số trường hợp, dữ liệu cần được thu thập trong thời gian dài như một số nghiên cứu về lâm nghiệp hay y học.

    Trong trường hợp, đơn vị xử lý dữ liệu được thuê, thì việc thu thập dữ liệu có thể gặp một số khó khăn. Có một số dữ liệu nhạy cảm mà bên thuê không muốn chia sẻ. Khi ấy hai phía phải trao đổi, bàn bạc với nhau để tìm biện pháp phù hợp.

    Chuẩn bị & Biên tập dữ liệu

    Thông thường, dữ liệu thu thập (dữ liệu thô) chưa đáp ứng được các yêu cầu của xử lý số liệu, đặc biệt là những số liệu thu thập từ thực địa. Một số dũ liệu bị thiếu, một số có chênh lệch rất đáng kể so với phần còn lại (outlier: ngoại lệch), dữ liệu lấy từ các nguồn khác nhau có đơn vị không giống nhau, cách sắp xếp không hợp lý, … Vì vậy dữ liệu cần được chuẩn bị, biên tập lại.

    Tùy theo phương pháp xử lý dữ liệu mà cách biên tập có thể khác nhau. Phần tử có dữ liệu thiếu có thể bị loại bỏ hay không, số ngoại lệch có thể bị loại hay không, các dữ liệu được sắp xếp lại theo cách phù hợp, các biến có thể được liên kết lại hay tách riêng ra, … Có thể tiến hành một số kiểm tra để đánh giá độ chính xác hay tính phù hợp của dữ liệu (như kiểm tra chéo). Các thông tin nghi ngờ có thể cần được xem xét, đối chiếu lại ngay từ khi thu thập.

    Khảo sát thăm dò dữ liệu

    Trước hết, ta cần thực hiện một số khảo sát sơ bộ về dữ liệu để có một nhận định khái quát về đối tượng, như khoảng biến thiên,mức độ tập trung, phân tán của các giá trị, tương quan (khái quát) của các biến, các nét đặc thù.

    Trong kháo sát thăm dò, các biểu đồ là phương tiện hiệu quả. Chúng giúp cho ta có một nhận định tương đối trực quan, rõ ràng về các đặc điểm của đối tượng, các điểm đặc thù, các biểu hiện bất thường.

    Trong giai đoạn này, đôi khi ta cũng phải kiểm tra một số điều kiện của dữ liệu để phù hợp với phương pháp phân tích sẽ sử dụng trong bước kế tiếp: dữ liệu có phân phối chuẩn hay không? phương sai có đồng nhất hay không? …

    Phần lớn các phần mềm cung cấp cho ta các công cụ phù hợp để làm việc này. Các công cụ này thường đơn giản, dễ dùng, chỉ gồm một lệnh hay một vài lệnh.

    Phân tích dữ liệu

    Tùy theo mục đích của việc xử lý cũng như tính chất của dữ liệu mà ta sử dụng một hay một số phương pháp phân tích dữ liệu thích hợp. Hiện nay công việc này thường được thực hiện bằng máy tính với sự hỗ trợ của các phần mềm. Nhờ đó việc thực hiện được nhanh gọn, kết quả thu được phong phú với nhiều bảng số, biểu đồ có chất lượng tốt. Thậm chí ta có thể cho thực hiện một số phương án khác nhau và từ đó chọn ra phương án phù hợp nhất.

    Khả năng ứng dụng của kết quả cần được xem xét. Mô hình thu được không nên đơn thuần là một hay một số phương trình toán học mà phải có ý nghĩa nhất định, có thể giải thích được, diễn giải được.

    Kiểm định kết quả

    Kết quả thu được, thường là một hay một số mô hình, cần được kiểm định lại. Có hai nội dung kiểm định: tính tương thích với dữ liệu dùng để phân tích và khả năng ứng dụng kết quả ấy bên ngoài dữ liệu phân tích. Tùy theo đặc điểm của dữ liệu và phương pháp phân tích dữ liệu mà có cách kiểm định khác nhau. Dữ liệu kiểu số có cách kiểm định khác với dữ liệu định danh, phân tích phương sai có cách kiểm định khác với phân nhóm.

    Khi kiểm định, ta thường dựa và một tiêu chuẩn, một số thống kê nào đó (như R 2) để đánh giá kết quả. Trong nhiều trường hợp, các phương pháp đồ họa tỏ ra hữu ích để phát hiện các điểm không phù hợp của kết quả.

    Diễn giải & Trình bày

    Kết quả (hay quá trình xử lý) cần được diễn giải & trình bày sao cho người tiếp nhận hay sử dụng có thể hiểu được, úng dụng được. Vì thê cách diễn giải & trình bày tùy thuộc đáng kể vào các đối tượng ấy, và đôi khi cần sử dụng một số phiên bản khác nhau để có thể đáp ứng từng yêu cầu cụ thể.

    Nhìn chung, cần trình bày rõ ràng, có hình thức trình bày phù hợp, thẩm mỹ. Các phương tiện đồ họa (hình vẽ, màu sắc) nên được tận dụng (nhưng không lạm dụng) để bản trình bày thêm sinh động.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Bạn Biết Gì Về Những Ứng Dụng Của Xét Nghiệm Pcr Trong Y Học?
  • Xét Nghiệm Pcr Có Những Ưu
  • Lựa Chọn Phương Pháp Tạo Hạt Ướt Để Điều Chế Viên Nén
  • Cách Tính Tần Số Hoán Vị Gen
  • Phương Pháp Xử Lý Số Liệu
  • Tiền Xử Lý Dữ Liệu Với Python

    --- Bài mới hơn ---

  • Yoga Thải Độc Shank Prakshalana – Thanh Lọc Cơ Thể
  • Các Bài Tập Yoga Giảm Cân Tại Nhà Dễ Áp Dụng Và Hiệu Quả Nhất
  • Chia Sẻ Kinh Nghiệm Tự Tập Yoga Tại Nhà Khi Bạn Không Thể Tham Gia Các Lớp Học Yoga • Purna
  • Tổng Hợp 4 Bài Tập Yoga Cơ Bản Cho Người Mới Bắt Đầu
  • Hướng Dẫn Tập Thở Cơ Bụng Đúng
  • Làm cho dữ liệu dễ hiểu

    Ảnh của Luke Chesser trên Unsplash

    Nó là một kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu thô thành một định dạng dễ hiểu. Dữ liệu trong thế giới thực (dữ liệu thô) luôn không đầy đủ và dữ liệu đó không thể được gửi qua các mô hình vì nó sẽ gây ra một số lỗi nhất định. Đó là lý do tại sao chúng ta cần xử lý trước dữ liệu trước khi gửi nó qua một mô hình.

    Đây là các bước tôi đã làm theo;

    1. Nhập thư viện
    2. Đọc tập dữ liệu
    3. Tách tập dữ liệu thành độc lập và phụ thuộc
    4. Xử lý các giá trị bị thiếu
    5. Xử lý các giá trị phân loại
    6. Tiêu chuẩn hóa / Tỷ lệ tính năng

    Bước đầu tiên thường là nhập các thư viện sẽ cần thiết trong chương trình. Thư viện về cơ bản là một tập hợp các mô-đun có thể được gọi và sử dụng. Ở đây chúng tôi sẽ sử dụng

    Gấu trúc : Chúng tôi sử dụng gấu trúc để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

    Numpy : Đây là một gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python.

    Hầu hết các tập dữ liệu có định dạng .csv (giá trị được phân tách bằng dấu phẩy). Điều quan trọng là phải giữ tập dữ liệu trong cùng một thư mục với chương trình của bạn và đọc nó bằng một phương thức gọi là read_csv có thể được tìm thấy trong thư viện có tên là pandas .

    Chúng tôi sẽ tạo một ma trận các tính năng trong tập dữ liệu của mình bằng cách tạo một biến Độc lập (X) và một biến phụ thuộc (Y). Để đọc các cột, chúng tôi sẽ sử dụng iloc of pandas có hai tham số – [chọn hàng, chọn cột].

    : như một tham số, nó chọn tất cả các hàng trong dữ liệu. Đối với các cột, chúng ta có -1, có nghĩa là tất cả các cột sẽ được chọn ngoại trừ cột cuối cùng.

    Ảnh của Myriam Jessier trên Unsplash

    Đôi khi chúng tôi thấy một số dữ liệu bị thiếu trong tập dữ liệu. Các giá trị bị thiếu cần được xử lý cẩn thận vì chúng làm giảm chất lượng của bất kỳ ma trận hiệu suất và dự đoán nào của chúng tôi. Không có mô hình nào có thể tự xử lý các giá trị NULL hoặc NaN này vì vậy chúng ta cần phải xử lý nó. Đầu tiên, chúng ta cần kiểm tra xem chúng ta có giá trị null trong tập dữ liệu hay không. Chúng ta có thể làm điều đó bằng phương thức isnull ().

    Xử lý các giá trị bị thiếu là một trong những thách thức lớn nhất mà các nhà phân tích phải đối mặt vì việc đưa ra quyết định đúng về cách xử lý nó sẽ tạo ra các mô hình dữ liệu mạnh mẽ. Chúng ta hãy xem xét các cách khác nhau để bổ sung các giá trị còn thiếu.

    Xóa hàng

    Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Chúng tôi xóa một hàng có giá trị null và một cột cụ thể nếu nó có hơn 60% giá trị bị thiếu. Phương pháp này chỉ được sử dụng khi cột đó không ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình tức là đặc điểm đó có ít ý nghĩa hơn hoặc không có ý nghĩa đối với việc dự đoán mô hình.

    Thay thế bằng Trung bình / Trung vị / Chế độ

    Phương pháp này có thể được áp dụng cho các đối tượng địa lý bao gồm dữ liệu số. Chúng tôi có thể tính giá trị trung bình, giá trị trung bình hoặc chế độ của đối tượng địa lý và thay thế nó bằng các giá trị bị thiếu. Phương pháp này cho kết quả tốt hơn so với việc loại bỏ hàng và cột.

    Để thực hiện điều này, chúng tôi nhập một thư viện có tên là LabelEncoder từ scikit-learning mà chúng tôi sẽ sử dụng cho tác vụ . Chúng ta sẽ tạo một đối tượng của lớp đó. Chúng tôi sẽ gọi đối tượng của chúng tôi là labelencoder_X. Phương thức fit_transform trong lớp LabelEncoder sẽ giúp chúng ta.

    Chúng tôi sẽ nhập một lớp khác có tên OneHotEncoder từ scikit learning. chúng ta sẽ tạo một đối tượng của lớp đó và xem xét một tham số có tên là categorical_features, tham số này nhận một giá trị là chỉ mục của cột và sử dụng fit_transform () cho OneHotEncoding.

    ColumnTransformer cho phép chuyển đổi đầu vào một cách riêng biệt và các tính năng được tạo ra được nối với nhau để tạo thành một không gian duy nhất. Nó hữu ích cho việc chuyển đổi dữ liệu không đồng nhất

    Nó được sử dụng để chuẩn hóa các giá trị của các biến Độc lập. Nó là một phương pháp được sử dụng để giới hạn phạm vi của các biến để chúng có thể dễ dàng so sánh.

    Tại sao nó lại cần thiết?

    Hầu hết các mô hình học máy đều dựa trên khoảng cách Euclide. Chênh lệch bình phương với giá trị thấp hơn so với giá trị lớn hơn gần như sẽ được coi như thể nó không tồn tại. Chúng tôi không muốn điều đó xảy ra. Đó là lý do tại sao cần phải chuyển đổi tất cả các biến của chúng ta vào cùng một thang đo.

    Hầu hết các mô hình Học máy đều dựa trên khoảng cách Euclide. Hãy xem xét nếu giá trị căn bậc hai của (x2-x1) lớn hơn (y2-y1) thì (y2-y1) sẽ bị bỏ qua. Chúng tôi không muốn điều này xảy ra. Đó là lý do tại sao cần phải chuyển đổi tất cả các biến của chúng ta vào cùng một thang đo. Có hai cách bạn có thể làm điều này.

    Với sự trợ giúp của Chuẩn hóa, chúng tôi chia tỷ lệ các giá trị tính năng trong khoảng từ 0,0 đến 1,0

    Nó chia tỷ lệ các tính năng để có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn.

    chúng ta cần nhập StandardScaler từ thư viện tiền xử lý scikit và tạo một đối tượng của lớp đó.

    Đã đến lúc phù hợp và biến đổi bộ X_train của chúng tôi. Khi chúng tôi áp dụng Standard Scaler cho các bộ đào tạo và thử nghiệm của mình. Chúng ta chỉ cần phù hợp và biến đổi với tập huấn luyện, Trong trường hợp tập kiểm tra, chúng tôi cần biến đổi, không cần phải phù hợp với tập kiểm tra. Điều này sẽ chuyển đổi tất cả các giá trị sang một thang đo tiêu chuẩn hóa.

    Giới thiệu về thuật toán học máy-Hồi quy tuyến tính

    Giới thiệu về KNN (K-Nearest Neighbors)

    Giới thiệu về thuật toán học máy-Hồi quy tuyến tính Giới thiệu về KNN (K-Nearest Neighbors)

    --- Bài cũ hơn ---

  • Tiền Xử Lý Dữ Liệu (Horse Colic Dataset)
  • Sự Nguy Hại Của Excel, Phân Tích Dữ Liệu Thủ Công Và Các Biện Pháp Giải Quyết Vấn Đề
  • Data Cleaning – Làm Sạch Dữ Liệu: Xử Lý Missing Values (P1)
  • Các Bước Phân Tích Dữ Liệu Bạn Nên Biết
  • Big Data: Những Vấn Đề, Giải Pháp & Thách Thức
  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100