ENW493c Phương pháp nghiên cứu và kỹ năng viết học thuật – Bộ ôn tập thi lại số 2 (30 câu)

Danh sách từ vựng học thuật (Academic Word List) bao gồm các từ thường được sử dụng trong các văn bản học thuật. Để xác định nhóm từ nào không thuộc danh sách này, chúng ta cần xem xét từng nhóm từ một. Nhóm từ 'facilitate, prime, transit' bao gồm các từ vựng học thuật như 'facilitate' có nghĩa là giúp đỡ hoặc hỗ trợ, 'prime' có nghĩa là cơ bản hoặc cơ sở và 'transit' có nghĩa là chuyển hoặc qua lại. Nhóm từ 'evolve, generate, alter' cũng bao gồm các từ vựng học thuật như 'evolve' có nghĩa là phát triển hoặc thay đổi, 'generate' có nghĩa là tạo ra hoặc sản sinh và 'alter' có nghĩa là thay đổi hoặc sửa đổi. Cuối cùng, nhóm từ 'dynamic, prohibit, identical' cũng bao gồm các từ vựng học thuật như 'dynamic' có nghĩa là năng động hoặc thay đổi liên tục, 'prohibit' có nghĩa là cấm hoặc ngăn chặn và 'identical' có nghĩa là giống nhau hoặc tương tự. Ngược lại, nhóm từ 'crash, cop, messy' không bao gồm các từ vựng học thuật mà là từ thông dụng trong cuộc sống hàng ngày. Từ 'crash' có nghĩa là va chạm hoặc tai nạn, 'cop' có nghĩa là cảnh sát và 'messy' có nghĩa là bừa bộn hoặc không gọn gàng. Vì vậy, nhóm từ 'crash, cop, messy' là nhóm từ không thuộc danh sách từ vựng học thuật.

Đáp án đúng: trashy, know-it-all, grouchy. Academic Word List (AWL) là danh sách những từ xuất hiện với tần suất cao trong văn bản học thuật thuộc mọi ngành. Ba từ trong nhóm này đều là từ khẩu ngữ mang sắc thái cảm tính, chê bai: "trashy" (rẻ tiền), "know-it-all" (kẻ tinh tướng), "grouchy" (cau có) — chúng thuộc hội thoại đời thường, không bao giờ nằm trong AWL. Ba nhóm còn lại toàn từ học thuật điển hình: error/alter/reject, capable/display/incorporate, locate/remove/specify.

Một tuyên bố đề xuất hiệu quả cho một bài nghiên cứu là một tuyên bố rõ ràng, tập trung vào một vấn đề cụ thể và có thể được kiểm tra bằng bằng chứng. Trong các lựa chọn trên, "The U.S. government should require that all companies pay men and women the same amount of money for equal work." là một tuyên bố đề xuất hiệu quả vì nó nêu rõ một vấn đề cụ thể (chênh lệch lương giữa nam và nữ) và đề xuất một giải pháp cụ thể (các công ty phải trả lương bằng nhau cho nam và nữ). Tuyên bố này cũng có thể được kiểm tra bằng bằng chứng, chẳng hạn như số liệu thống kê về lương và sự khác biệt trong lương giữa nam và nữ.

Trong nghiên cứu khoa học, sử dụng thống kê là một phần quan trọng để hỗ trợ và minh họa cho kết quả nghiên cứu. Thống kê giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu, từ đó đưa ra các kết luận chính xác. Tuy nhiên, có một số lý do không nên sử dụng thống kê trong nghiên cứu. Một trong những lý do đó là sử dụng thống kê để làm cho bài viết dài hơn. Điều này không chỉ không cần thiết mà còn có thể làm giảm giá trị của bài viết. Sử dụng thống kê một cách hợp lý và chính xác sẽ giúp chúng ta thể hiện được sự chuyên nghiệp và khoa học trong nghiên cứu.

Trong một bài viết nghiên cứu, thống kê được sử dụng để hỗ trợ và minh họa cho các ý tưởng và kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, không phải tất cả các nơi đều phù hợp để sử dụng thống kê. Thống kê không nên được sử dụng trong cú pháp luận của luận án vì nó không phải là một ý tưởng chính. Thay vào đó, nó nên được sử dụng như một chi tiết để hỗ trợ cho ý tưởng của bạn hoặc như một điểm nhấn trong phần giới thiệu để thu hút sự chú ý của người đọc. Ngoài ra, thống kê cũng có thể được sử dụng như một trong số các thống kê trong một đoạn thống kê. Điều này giúp người đọc hiểu rõ hơn về các kết quả nghiên cứu và các ý tưởng được trình bày.

Từ khóa "guns" không phải là lựa chọn tốt cho việc tìm kiếm chủ đề về luật súng vì nó quá chung và không tập trung vào các vấn đề cụ thể liên quan đến luật súng. Từ khóa này có thể bao gồm cả các sản phẩm, loại súng, hoặc các khái niệm khác không liên quan đến luật súng. Ví dụ, khi nhập "guns" vào một công cụ tìm kiếm, kết quả có thể bao gồm các trang web về mua bán súng, các đánh giá về súng, hoặc các thông tin về các loại súng khác nhau. Điều này có thể khiến người dùng khó tìm thấy thông tin liên quan đến luật súng. Trong khi đó, các từ khóa như "gun restrictions", "gun laws in the U.S.", và "the right to own a gun" đều tập trung vào các vấn đề cụ thể liên quan đến luật súng và có thể giúp người dùng tìm thấy thông tin chính xác hơn.

Nhiều bài báo nghiên cứu đều có những đặc điểm sau EXCEPT đặc điểm nào? Các đặc điểm bao gồm: Có chiều dài đáng kể, Sử dụng nguồn, Có độ phức tạp cao, Có giá trị 150 điểm. Tuy nhiên, đặc điểm 'Có giá trị 150 điểm' không phải là đặc điểm chung của các bài báo nghiên cứu. Các bài báo nghiên cứu thường có chiều dài đáng kể, sử dụng nguồn và có độ phức tạp cao để thể hiện sự chuyên nghiệp và độ tin cậy của nghiên cứu. Ngược lại, giá trị của một bài báo nghiên cứu không thể được đo lường bằng điểm số cụ thể như 150 điểm.

Đáp án đúng: C (Paired comparison). Trong thang đo so sánh cặp, người trả lời được đưa ra ĐÚNG HAI đối tượng mỗi lần và phải chọn một theo một tiêu chí nào đó (thích hơn, chất lượng cao hơn, dễ dùng hơn). Nhờ chỉ phải cân nhắc hai lựa chọn một lúc, kết quả ổn định và dễ trả lời hơn hẳn so với xếp hạng cả danh sách dài. A Likert đo mức độ đồng ý với một phát biểu trên thang 5 hoặc 7 điểm, không so sánh hai đối tượng. B Ordinal chỉ là cấp đo cho biết thứ tự, không phải một kỹ thuật so sánh cụ thể. D Nominal là cấp đo dùng số làm nhãn phân loại, hoàn toàn không có yếu tố so sánh.

Một Datawarehouse là một tập hợp các cơ sở dữ liệu khác nhau và được tích hợp để hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề. Dữ liệu được bao gồm có thể được truy cập thông qua các phương pháp khai thác dữ liệu. Datawarehouse là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực quản lý dữ liệu và được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức để hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định và cải thiện hiệu suất hoạt động. Nó cho phép người dùng truy cập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Mô hình thang đo danh tính (Nominal scale) là một cách mô tả tượng trưng trong đó các số được sử dụng như nhãn hoặc thẻ để xác định và phân loại các đối tượng. Mô hình này không có thứ tự hoặc giá trị cụ thể, chỉ đơn giản là xác định các đối tượng khác nhau. Ví dụ, màu sắc của một chiếc xe, loại xe hoặc quốc gia của một người đều là các ví dụ về thang đo danh tính. Trong trường hợp này, các số không có ý nghĩa về thứ tự hoặc giá trị, mà chỉ đơn giản là dùng để phân loại và nhận dạng các đối tượng.

Để phát triển thang đo (scale) trong nghiên cứu thị trường, người nghiên cứu bắt đầu bằng việc xác định một khái niệm cần được đánh giá, chẳng hạn như hình ảnh của một thương hiệu hoặc chất lượng của một dịch vụ. Sau đó, họ chọn các cặp từ trái ngược nhau (ví dụ: đáng tin cậy (1) và không đáng tin cậy (7)) để bắt đầu xây dựng thang đo. Tiếp theo, người tham gia sẽ đánh giá khái niệm đó trên thang đo, thường được gắn từ 1 đến 7. Thang đo này được gọi là thang đo khác biệt ngữ nghĩa (Semantic differential).

Trong một bảng hỏi khảo sát, phần lớn các câu hỏi thường là câu hỏi trả lời cố định, yêu cầu người trả lời chọn đáp án từ một bộ đáp án đã được sắp xếp trước. Điều này giúp cho việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Người trả lời chỉ cần chọn đáp án phù hợp từ một danh sách đã được cung cấp, thay vì phải tự viết hoặc nhập đáp án. Câu hỏi trả lời cố định thường được sử dụng trong các cuộc khảo sát lớn, nơi mà số lượng người tham gia lớn và cần phải thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

Dịch vụ kiểm toán tập trung vào việc xác minh chuyển động của sản phẩm bằng cách điều tra các hồ sơ vật lý hoặc thực hiện phân tích kho hàng. Dữ liệu này được sử dụng để đo lường doanh số và đánh giá thị phần và theo dõi hiệu suất của các sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của mình, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chiến lược phát triển sản phẩm và thị trường. Ngoài ra, việc kiểm toán cũng giúp đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu suất kinh doanh.

Đáp án: Automated. Trục của câu là cụm "cost-efficient" khi nguồn lực nghiên cứu hạn chế: thu thập dữ liệu tự động (khảo sát trực tuyến, thiết bị ghi nhận hành vi) cắt được phần lớn chi phí nhân công so với Manual — hai phương án này được dựng thành cặp đối lập ngay trong danh sách, và vế tiết kiệm chi phí là vế được chọn. Internal và External là cặp nói về NGUỒN dữ liệu, không nói về chi phí thu thập; chúng thuộc về một câu khác trong cùng bộ đề ("integrated with other research data coming from both internal and external sources"). ⚠ Vẫn có thể lập luận rằng dùng dữ liệu nội bộ sẵn có cũng rẻ hơn, nhưng sự có mặt của vế Manual cho thấy đề đang xoay quanh mức độ tự động hoá chứ không phải nguồn dữ liệu.

Câu hỏi này liên quan đến vấn đề không phản hồi (non-response bias) trong nghiên cứu thống kê. Không phản hồi có thể là một vấn đề nghiêm trọng nếu những người không phản hồi khác biệt đáng kể so với những người đã phản hồi. Điều này có thể ảnh hưởng đến tính đại diện của mẫu nghiên cứu. Khi đó, mẫu nghiên cứu sẽ bị thiên vị đáng kể. Tuy nhiên, nếu có thể tăng tỷ lệ phản hồi, thì thường sẽ giảm thiểu được tỷ lệ thiên vị không phản hồi. Vì vậy, câu trả lời đúng là "True".