MKT301 - Chương 9: Phân tích dữ liệu định tính

Đáp án đúng: "Statistical hypothesis testing". Trong nghiên cứu định tính, data reduction (rút gọn dữ liệu) là chuỗi quá trình biến khối văn bản phỏng vấn, ghi chép quan sát thành những ý nghĩa có cấu trúc; nó dựa vào diễn giải của nhà nghiên cứu chứ không dựa vào suy luận thống kê. Kiểm định giả thuyết thống kê thuộc phân tích định lượng, cần mẫu xác suất và giá trị p để bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết, nên không nằm trong rút gọn dữ liệu định tính. "Categorization and coding" là gán mã cho từng đoạn dữ liệu rồi gom mã thành nhóm, là cốt lõi của rút gọn. "Theory development" là tìm quan hệ giữa các nhóm mã để hình thành lời giải thích, cũng thuộc quá trình này. "Iteration and negative case analysis" là quay lại dữ liệu nhiều lần và tìm các trường hợp trái với lời giải thích đang hình thành để tinh chỉnh nó. "Tabulation" là đếm tần suất xuất hiện của các mã để thấy chủ đề nào nổi bật, cũng là một bước rút gọn.

Đáp án đúng: "Statistical testing". Phân tích dữ liệu định lượng (quantitative data analysis) làm việc với con số thu từ mẫu, nên đặc trưng của nó là statistical testing (kiểm định thống kê): dùng các phép như t-test, chi-square hay ANOVA để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết ở một mức ý nghĩa cho trước, rồi suy rộng kết quả ra tổng thể. Phân tích định tính không làm việc này vì dữ liệu của nó là lời nói, văn bản, hình ảnh. "Iterative process" (quy trình lặp) là nét điển hình của phân tích định tính, nơi nhà nghiên cứu đọc đi đọc lại dữ liệu, mã hoá, điều chỉnh rồi mã hoá lại. "Member checking" (kiểm tra với người tham gia) là kỹ thuật tăng độ tin cậy riêng của nghiên cứu định tính: đưa diễn giải của nhà nghiên cứu cho chính người được phỏng vấn xác nhận. "Inductive reasoning" (suy luận quy nạp) đi từ dữ liệu cụ thể lên khái niệm, chủ đề chung, cũng là lối tư duy chủ đạo của định tính, trong khi định lượng thường đi theo lối diễn dịch: có giả thuyết trước rồi mới kiểm định.

Đáp án đúng: "Data coding, categorization, and thematizing". Rút gọn dữ liệu định tính là quá trình chọn lọc, đơn giản hoá và biến đổi dữ liệu thô: nhà nghiên cứu gán mã (coding) cho các đoạn văn bản, gom mã thành nhóm (categorization) rồi rút ra chủ đề (thematizing) phản ánh ý nghĩa chung của dữ liệu. "Data cleaning and validation" là làm sạch và kiểm tra dữ liệu, chủ yếu gắn với dữ liệu định lượng như phát hiện giá trị lỗi hay bị thiếu, nên không phải thành phần chính của rút gọn định tính. "Data collection and transcription" là thu thập và gõ lại băng ghi âm, diễn ra trước khi rút gọn, tạo ra nguyên liệu chứ chưa rút gọn gì. "Data display and memoing" có liên quan nhưng không phải thành phần chính: trình bày dữ liệu bằng bảng, sơ đồ là bước đi sau rút gọn, còn memo là ghi chú suy nghĩ của nhà nghiên cứu, hỗ trợ phân tích chứ không trực tiếp rút gọn dữ liệu.

Đáp án đúng: "Utilizing multiple data sources or methods to validate findings". Triangulation (tam giác hoá) trong nghiên cứu định tính là đối chiếu cùng một hiện tượng qua nhiều nguồn dữ liệu, nhiều phương pháp, nhiều người phân tích hoặc nhiều góc nhìn lý thuyết; khi các nguồn cho kết quả hội tụ, phát hiện được xem là đáng tin hơn. Ví dụ kết hợp phỏng vấn sâu khách hàng, quan sát hành vi tại cửa hàng và dữ liệu bán hàng để xác nhận một nhận định. "Calculating the mean of three variables" là phép tính thống kê mô tả của nghiên cứu định lượng, không liên quan tới việc kiểm chứng phát hiện định tính. "Testing three different hypotheses" thuộc logic kiểm định giả thuyết của nghiên cứu định lượng. "Conducting three separate studies" hiểu thuật ngữ theo nghĩa đen của chữ "tam"; tam giác hoá không đòi hỏi đúng ba nghiên cứu mà là dùng nhiều nguồn để xác nhận lẫn nhau.

Đáp án đúng: "Cross-researcher reliability". Cross-researcher reliability (độ tin cậy giữa các nhà nghiên cứu) đo mức độ các nhà nghiên cứu khác nhau mã hoá cùng một bộ dữ liệu định tính cho ra kết quả giống nhau; mức tương đồng cao cho thấy hệ thống mã rõ ràng, ít phụ thuộc vào chủ quan của một người. "Emic validity" là mức độ diễn giải của nhà nghiên cứu phản ánh đúng cách hiểu của chính người tham gia, không bàn về sự nhất quán giữa những người mã hoá. "Reliability" là khái niệm chung về tính nhất quán của phép đo; nó đúng theo nghĩa rộng, nhưng câu hỏi mô tả đúng loại cụ thể giữa nhiều nhà nghiên cứu nên thuật ngữ chuyên biệt hơn mới là câu trả lời. "Credibility" là mức độ đáng tin của kết quả định tính nói chung, đạt được nhờ kiểm tra với người tham gia hay dùng nhiều nguồn dữ liệu. "Discriminatory power" là khả năng của thang đo phân biệt các mức khác nhau giữa các đối tượng, thuộc đo lường định lượng.

Đáp án đúng: "Data reduction; employing constant comparison and memoing". Trong khung phân tích dữ liệu định tính gồm rút gọn, trình bày rồi kiểm chứng, data reduction (rút gọn dữ liệu) là bước đọc đi đọc lại, mã hoá và gom nhóm dữ liệu thô để nhận ra mẫu hình và chủ đề. Constant comparison (so sánh liên tục) đối chiếu từng đoạn dữ liệu mới với các mã đã có để điều chỉnh nhóm chủ đề, còn memoing (viết ghi chú phân tích) ghi lại suy nghĩ của người phân tích trong lúc mã hoá. "Data display; using visual matrices and flowcharts" là bước trình bày dữ liệu đã rút gọn bằng ma trận, sơ đồ để thấy quan hệ, diễn ra sau khi đã có chủ đề. "Data verification; conducting member checks and peer debriefing" là bước kiểm chứng kết luận với người tham gia và đồng nghiệp. "Data collection; utilizing in-depth interviews and focus groups" là khâu thu thập dữ liệu, chưa phải phân tích.

Đáp án đúng: "Triangulation". Triangulation (kiểm chứng chéo, tam giác hoá) là đối chiếu kết quả từ nhiều nguồn dữ liệu, nhiều phương pháp hoặc nhiều nhà nghiên cứu; khi các nguồn độc lập cùng chỉ về một kết luận thì độ tin cậy (credibility) của phát hiện định tính tăng lên, nên đây là cách phù hợp nhất khi dữ liệu đến từ nhiều nguồn. "Member checking" là đưa kết quả cho chính người tham gia xác nhận, hữu ích nhưng không dựa vào việc so sánh nhiều nguồn. "Peer debriefing" là thảo luận với đồng nghiệp để họ chất vấn cách diễn giải, giúp giảm thiên kiến của người nghiên cứu nhưng không đối chiếu nguồn dữ liệu. "Audit trails" là lưu vết đầy đủ các quyết định và bước phân tích để người khác kiểm tra, chủ yếu phục vụ tính có thể kiểm chứng (dependability) chứ không phải kiểm chứng chéo nguồn.

Đáp án đúng: "As they identify new instances of categories or themes". Trong phân tích định tính, nhà nghiên cứu dùng constant comparison (so sánh liên tục): mỗi khi gặp một đoạn dữ liệu mới thuộc một category (hạng mục) hay theme (chủ đề), họ so nó với các trường hợp đã mã hoá trước để tinh chỉnh định nghĩa, gộp hoặc tách hạng mục. Việc so sánh vì thế diễn ra song song với quá trình mã hoá. "Only after all data has been collected and categorized" sai vì chờ tới cuối mới so sánh sẽ mất cơ hội điều chỉnh hạng mục trong lúc phân tích. "After they present their final research report" sai vì lúc đó phân tích đã kết thúc. "Before data collection begins" sai vì chưa có dữ liệu thì chưa có trường hợp nào để so sánh; trước thu thập chỉ có thể dự kiến khung mã ban đầu.

Đáp án đúng: "To develop theory". Trong phân tích dữ liệu định tính, integration (tích hợp) là bước kết nối các mã (code) và phạm trù đã hình thành thành một cấu trúc có quan hệ với nhau, xác định phạm trù trung tâm và giải thích cơ chế đứng sau hiện tượng, từ đó phát triển lý thuyết, như trong grounded theory (lý thuyết nền). "To collect data" sai vì thu thập dữ liệu diễn ra trước, qua phỏng vấn, quan sát hay thảo luận nhóm; tích hợp làm việc trên dữ liệu đã có. "To display data" là bước trình bày dữ liệu bằng ma trận, sơ đồ để dễ nhìn ra quy luật, phục vụ phân tích nhưng chưa phải là xây dựng lý thuyết. "To verify conclusions" là bước kiểm chứng kết luận, ví dụ đối chiếu chéo nguồn hoặc hỏi lại người tham gia, diễn ra sau khi đã có kết luận chứ không phải mục đích của tích hợp.

Đáp án đúng: "To ensure findings are robust through multiple methods or sources". Triangulation (phép tam giác hoá) trong nghiên cứu định tính là dùng nhiều nguồn dữ liệu, nhiều phương pháp, nhiều nhà nghiên cứu hoặc nhiều lý thuyết để cùng soi một hiện tượng. Khi các góc nhìn độc lập cùng dẫn tới một kết luận, phát hiện trở nên vững và đáng tin hơn; ví dụ kết hợp phỏng vấn sâu, quan sát tại cửa hàng và nhật ký khách hàng. "To use only one data source" đi ngược hẳn ý tưởng tam giác hoá, vốn cần ít nhất hai nguồn để đối chiếu. "To simplify the research process" sai vì tam giác hoá làm nghiên cứu tốn công và phức tạp hơn, đổi lại là độ tin cậy cao hơn. "To focus on a single researcher’s perspective" trái với investigator triangulation (tam giác hoá người nghiên cứu), vốn đưa nhiều nhà nghiên cứu vào để giảm thiên lệch chủ quan của một người.

Đáp án đúng: "A section can be coded for multiple relevant themes". Coding (mã hoá) bản ghi phỏng vấn là gắn nhãn chủ đề cho các đoạn dữ liệu có ý nghĩa với câu hỏi nghiên cứu. Một đoạn nói có thể chứa nhiều ý, ví dụ một câu vừa phàn nàn về giá vừa khen thái độ nhân viên, nên nó được gắn đồng thời nhiều mã; đây là mã hoá chồng lấn rất phổ biến trong phân tích định tính. "All sections of a transcript must be coded" sai vì bản ghi luôn có những đoạn chào hỏi, lạc đề hay không liên quan tới mục tiêu nghiên cứu, người phân tích có thể bỏ qua. "A passage can only be assigned to a single category" trái với chính đặc điểm mã hoá chồng lấn vừa nêu, ép mỗi đoạn vào một nhóm sẽ làm mất thông tin. "Coded sections must be a fixed length" sai vì đơn vị mã hoá được xác định theo ý nghĩa, có thể chỉ là một cụm từ, một câu hoặc cả một đoạn dài.

Đáp án đúng: "To identify and explain exceptions to the emerging theory". Negative case analysis (phân tích trường hợp ngoại lệ) là việc chủ động tìm những trường hợp trong dữ liệu không khớp với lời giải thích đang hình thành, rồi điều chỉnh lý thuyết để giải thích được cả chúng hoặc chỉ ra giới hạn của nó; cách làm này làm tăng độ tin cậy của kết quả định tính. "To confirm existing theories" sai vì mục đích là thử thách lời giải thích chứ không phải xác nhận; chỉ đi tìm bằng chứng ủng hộ là rơi vào thiên lệch xác nhận. "To quantify data" sai vì đây là kỹ thuật diễn giải định tính, không biến dữ liệu thành con số. "To simplify data collection" sai vì kỹ thuật này diễn ra trong giai đoạn phân tích và thường buộc nhà nghiên cứu quay lại dữ liệu nhiều lần, không làm việc thu thập đơn giản hơn.

Đáp án đúng: "Overconfidence in dramatic incidents". Credibility (độ tin cậy, mức đáng tin) của nghiên cứu định tính bị đe doạ khi nhà nghiên cứu để một vài sự việc gây ấn tượng mạnh, một câu chuyện kịch tính hay một phát biểu nổi bật, chi phối kết luận dù chúng không đại diện cho toàn bộ dữ liệu; đây là thiên lệch khiến diễn giải lệch khỏi mô hình thật. "Considering multiple perspectives" là cách tăng độ tin cậy, vì đối chiếu nhiều góc nhìn giúp tránh diễn giải phiến diện. "Systematic data collection" cũng củng cố độ tin cậy, vì quy trình thu thập nhất quán giảm sai lệch tuỳ tiện. "Cross-researcher reliability" (độ nhất quán giữa các nhà nghiên cứu) nghĩa là nhiều người cùng mã hoá và so sánh kết quả, một biện pháp kiểm soát chủ quan. Cả ba đều là biện pháp bảo vệ chứ không phải mối đe doạ.

Đáp án đúng: "Transcribe and code the responses". Thảo luận nhóm tập trung (focus group) tạo ra dữ liệu định tính ở dạng lời nói, nên bước thực tế tiếp theo là chuyển băng ghi âm thành văn bản (transcription) rồi gán mã (coding) cho các ý kiến để nhận ra những chủ đề lặp lại về sở thích đồ uống. "Run a regression analysis" sai vì hồi quy cần dữ liệu định lượng từ một mẫu đủ lớn, trong khi nhóm tập trung chỉ gồm vài nhóm nhỏ với dữ liệu lời nói. "Collect demographic data" là việc thường làm khi tuyển chọn người tham gia, trước buổi thảo luận, không phải bước phân tích tiếp theo. "Test a hypothesis" sai vì nghiên cứu định tính nhằm khám phá và hình thành giả thuyết; việc kiểm định thuộc về nghiên cứu định lượng tiến hành sau đó.

Đáp án đúng: "To reduce and summarize the extensive textual data collected.". Nghiên cứu định tính tạo ra khối lượng lớn văn bản như bản ghi phỏng vấn, ghi chép thực địa; visual display (trình bày trực quan) như ma trận, sơ đồ mạng giúp cô đọng và sắp xếp dữ liệu đó để nhà nghiên cứu nhìn ra mẫu hình và mối quan hệ, từ đó rút kết luận. "To quantify variables and relationships." sai vì lượng hoá biến và quan hệ là việc của nghiên cứu định lượng, còn trình bày định tính vẫn giữ dữ liệu ở dạng ý nghĩa. "To enhance data collection efficiency." sai vì trình bày trực quan dùng ở khâu phân tích, sau khi dữ liệu đã được thu thập. "To facilitate quantitative analysis." sai vì mục đích không phải chuẩn bị cho phân tích thống kê. "To exaggerate coding processes." sai vì không có mục tiêu phóng đại quá trình mã hoá; trình bày phải phản ánh trung thực các mã đã có.

Đáp án đúng: "Achieving deeper understanding". Phân tích dữ liệu định tính (qualitative data analysis) làm việc với lời kể, quan sát, văn bản nhằm hiểu sâu động cơ, cảm nhận, ý nghĩa mà con người gán cho trải nghiệm, ví dụ vì sao khách hàng gắn bó với một thương hiệu. Mục tiêu là chiều sâu và sự thấu hiểu, không phải đo lường hay suy rộng thống kê. "Quantifying the magnitude of variables" là mục tiêu của phân tích định lượng, vốn cần con số và mẫu lớn. "Understanding causal relationships" đòi hỏi thiết kế nhân quả như thực nghiệm có kiểm soát; định tính có thể gợi ý nguyên nhân nhưng không chứng minh được quan hệ nhân quả. "Testing hypotheses" cũng thuộc định lượng, dùng kiểm định thống kê; nghiên cứu định tính thường làm điều ngược lại là hình thành giả thuyết để định lượng kiểm định sau.

Đáp án đúng: "Information from some reliable sources". Câu hỏi dạng EXCEPT nên cần tìm điều không phải mối đe doạ đối với kết luận định tính đáng tin; thông tin đến từ nguồn đáng tin cậy là điều củng cố kết luận chứ không làm yếu nó. Bốn phát biểu kia mô tả những thiên lệch thường gặp khi người phân tích diễn giải dữ liệu định tính, tức đúng là mối đe doạ, nên không được chọn. "The salience of first impressions or observations of highly concrete or dramatic incidents" đúng là mối đe doạ vì ấn tượng đầu và sự việc gây chú ý dễ được đánh giá quá cao. "Co-occurrences taken as correlations or even as causal relationships" đúng là mối đe doạ vì hai hiện tượng cùng xuất hiện chưa chắc có tương quan, càng chưa chắc có quan hệ nhân quả. "Extrapolating the rate of instances in the population from those observed" đúng là mối đe doạ vì mẫu định tính nhỏ, không chọn ngẫu nhiên, không cho phép suy ra tỉ lệ trong tổng thể. "Selectivity which leads to overconfidence in some data," đúng là mối đe doạ vì chọn lọc dữ liệu hợp ý khiến nhà nghiên cứu tự tin thái quá vào một phần bằng chứng.

Đáp án đúng: "Data Reduction". Theo mô hình phân tích dữ liệu định tính của Miles và Huberman, quá trình gồm ba hoạt động: data reduction (rút gọn dữ liệu), data display (trình bày dữ liệu) và conclusion drawing/verification (rút ra và kiểm chứng kết luận); bước đầu là rút gọn, tức chọn lọc, mã hoá và cô đọng khối văn bản thô từ phỏng vấn hay ghi chép thực địa thành các chủ đề có thể xử lý. "Data Display" là bước thứ hai, sắp xếp dữ liệu đã rút gọn vào ma trận hay sơ đồ để nhìn ra quy luật. "Conclusion Drawing" là bước diễn giải ý nghĩa từ dữ liệu đã trình bày, diễn ra sau cùng. "Verification" là việc kiểm chứng kết luận, ví dụ đối chiếu với nguồn khác hoặc hỏi lại người tham gia, đi kèm và sau khi đã rút ra kết luận.

Đáp án đúng: "Asking participants to validate findings". Member checking (kiểm tra với người tham gia) là việc đưa bản ghi, diễn giải hoặc kết luận trở lại cho chính người tham gia xem họ có thấy đúng với trải nghiệm của mình không; đây là kỹ thuật tăng credibility (mức đáng tin) của nghiên cứu định tính. "Reviewing statistical models for accuracy" thuộc kiểm định trong nghiên cứu định lượng. "Using software to analyze textual data" mô tả việc dùng phần mềm hỗ trợ mã hoá văn bản, không liên quan tới người tham gia. "Quantitative analysis seeks to understand underlying meanings." là một phát biểu sai về phân tích định lượng, vốn đo lường và kiểm định chứ không đi tìm ý nghĩa sâu xa, và cũng không phải định nghĩa member checking. "Conducting ethnographic analysis" là phương pháp nghiên cứu dân tộc học, quan sát người tham gia trong môi trường tự nhiên, khác với bước xác nhận kết quả.