Câu hỏi: MKT301 Nghiên cứu marketing – Bộ ôn tập cuối kỳ số 2

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: "Cross-validating findings from secondary data with statistical analyses of primary data to align with the research objectives". Một conceptual framework (khung khái niệm) có giá trị khi các quan hệ trong nó được kiểm chứng bằng nhiều nguồn độc lập; đối chiếu chéo phát hiện từ dữ liệu thứ cấp với kết quả phân tích thống kê dữ liệu sơ cấp, bám theo mục tiêu nghiên cứu, là cách tận dụng cả hai nguồn để củng cố validity. Phương án "Using secondary data only to define constructs and relying on primary data for hypothesis testing" là cách làm phổ biến và hợp lý, nhưng dùng mỗi nguồn cho một việc riêng nên không có bước kiểm chứng chéo, kém hơn về bảo đảm giá trị. "Eliminating inconsistent data sources to focus solely on quantitative surveys" sai vì loại bỏ nguồn trái chiều làm mất thông tin và dễ thiên lệch, đồng thời từ bỏ mục tiêu tích hợp nhiều nguồn. "Collecting new primary data to replace secondary data for consistency" sai vì thay thế hoàn toàn dữ liệu thứ cấp là tốn kém và bỏ đi giá trị bổ sung của nó; nhất quán không đồng nghĩa với có giá trị.

Đáp án đúng: "To ensure it is free of any biases or errors". Secondary data (dữ liệu thứ cấp) do người khác thu thập cho mục đích khác, nên nhà nghiên cứu không kiểm soát được cách lấy mẫu, cách đo hay cách xử lý; vì vậy phải đánh giá độ chính xác, xem nguồn, phương pháp và mục đích ban đầu để bảo đảm dữ liệu không chứa sai lệch hay sai sót trước khi dùng cho quyết định. "To make sure it was collected within the last year" là tiêu chí tính cập nhật, một tiêu chí đánh giá riêng; dữ liệu cũ hơn một năm vẫn có thể chính xác và hữu ích, ví dụ số liệu điều tra dân số. "To verify it aligns perfectly with the researcher's initial hypothesis" sai vì chọn dữ liệu theo giả thuyết là thiên lệch; dữ liệu có giá trị chính vì nó có thể bác giả thuyết. "To confirm it was collected using experimental methods" sai vì phần lớn dữ liệu thứ cấp đến từ khảo sát, báo cáo ngành hay hồ sơ nội bộ, không cần là thực nghiệm mới chính xác.

Đáp án đúng: "It uncovers prior findings that suggest testable propositions". Literature review (tổng quan tài liệu) giúp nhà nghiên cứu biết các nghiên cứu trước đã tìm ra gì, biến nào liên quan đến nhau và theo chiều nào. Từ đó có thể phát biểu hypothesis (giả thuyết), tức một mệnh đề có thể kiểm định bằng dữ liệu, ví dụ chất lượng dịch vụ cao hơn làm tăng lòng trung thành. "It limits the number of variables" không phải chức năng chính; tổng quan có thể giúp chọn biến quan trọng, nhưng cũng có thể làm lộ ra thêm biến cần xét. "It automatically provides conclusions" sai vì tài liệu cũ chỉ gợi ý, kết luận cho bối cảnh mới vẫn phải đến từ dữ liệu của nghiên cứu hiện tại. "It prevents the need for primary research" sai vì tổng quan là dữ liệu thứ cấp; nó có thể thu hẹp phạm vi, nhưng giả thuyết vẫn cần dữ liệu sơ cấp để kiểm định.

Đáp án đúng: "It eliminates the need for any form of data collection.". Câu hỏi dạng NOT nên cần chọn phát biểu không phải là lợi ích. Rà soát tài liệu đã công bố (dữ liệu thứ cấp, literature review) rất hữu ích nhưng không thể thay thế hoàn toàn việc thu thập dữ liệu, vì dữ liệu có sẵn được tạo ra cho mục đích khác, có thể đã cũ hoặc không khớp với vấn đề hiện tại, nên nhà nghiên cứu thường vẫn phải thu thập dữ liệu sơ cấp. "It can identify successful methodologies used in similar topics." là lợi ích thật: học được cách thiết kế, thang đo và cách chọn mẫu mà các nghiên cứu trước đã dùng hiệu quả. "It provides background information to begin the research process." cũng đúng vì tài liệu cung cấp bối cảnh ngành, thị trường để bắt đầu. "It helps clarify and define the research problem and questions." đúng nốt vì hiểu điều đã biết giúp xác định rõ khoảng trống và câu hỏi cần trả lời. Ba phát biểu này đúng nên không được chọn.

Đáp án đúng: "Literature Review". Khi chọn thiết kế chọn mẫu, nhà nghiên cứu cân nhắc những yếu tố quyết định trực tiếp loại mẫu và cỡ mẫu: mục tiêu nghiên cứu, mức chính xác cần đạt, nguồn lực sẵn có và hiểu biết về tổng thể mục tiêu. Literature review (tổng quan tài liệu) giúp định hình vấn đề và giả thuyết ở giai đoạn đầu, nhưng hiếm khi là căn cứ để chọn mẫu xác suất hay phi xác suất. "Research objectives" được xét vì mục tiêu khám phá có thể dùng mẫu phi xác suất, còn mục tiêu suy rộng ra tổng thể cần mẫu xác suất. "Degree of accuracy" được xét vì yêu cầu sai số nhỏ đòi hỏi mẫu xác suất và cỡ mẫu lớn hơn. "Resources" được xét vì ngân sách, thời gian và nhân lực giới hạn những phương pháp khả thi. "Knowledge of the target population" được xét vì có hay không có khung mẫu đầy đủ quyết định việc chọn ngẫu nhiên có làm được hay không.

Đáp án đúng: "It ensures representation of all subgroups". Stratified sampling (chọn mẫu phân tầng) chia tổng thể thành các tầng đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như tuổi hay thu nhập rồi chọn ngẫu nhiên trong từng tầng, nên mọi nhóm con đều chắc chắn có mặt trong mẫu, điều mà simple random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản) không bảo đảm, nhất là với nhóm nhỏ. "It is easier to implement" không đúng, vì phân tầng đòi hỏi biết trước đặc điểm phân tầng của từng phần tử nên phức tạp hơn. "It requires a smaller sample size" chỉ đúng một phần: phân tầng có thể cho độ chính xác cao hơn với cùng cỡ mẫu, nhưng lợi thế chính được nêu vẫn là tính đại diện của các nhóm con. "It eliminates all types of sampling error" sai vì không phương pháp chọn mẫu nào loại bỏ hết sai số; phân tầng chỉ giảm sai số chọn mẫu.

Đáp án đúng: "Stratified random sampling". Stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng) chia tổng thể thành các strata (tầng) đồng nhất bên trong theo một đặc điểm như độ tuổi, thu nhập, rồi chọn ngẫu nhiên phần tử trong từng tầng, giúp mẫu đại diện cho mọi nhóm. "Cluster sampling" (chọn mẫu cụm) cũng chia tổng thể, nhưng thành các cụm không đồng nhất như từng khu phố, rồi chọn ngẫu nhiên nguyên cụm; điểm khác là chọn cụm chứ không chọn phần tử trong mọi nhóm, và ý của câu hỏi là chia nhóm để lấy mẫu từ từng nhóm. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) là phi xác suất, nhà nghiên cứu tự chọn người phù hợp theo kinh nghiệm, không có bước chia tầng. "Snowball sampling" (chọn mẫu quả cầu tuyết) dựa vào người trả lời giới thiệu người khác, không chia nhóm trước.

Đáp án đúng: "Equal". Trong định nghĩa phổ biến ở mức nhập môn, probability sampling (chọn mẫu xác suất) là cách chọn mà mỗi phần tử của tổng thể có cơ hội được chọn biết trước và khác không; ở dạng cơ bản nhất là chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mọi phần tử có cơ hội bằng nhau, đó là nghĩa mà câu hỏi muốn điền. "Unknown" sai vì cơ hội không biết trước là đặc điểm của chọn mẫu phi xác suất như chọn mẫu thuận tiện hay phán đoán, nơi không tính được xác suất chọn. "Biased" sai vì mục tiêu của chọn mẫu xác suất là loại bỏ thiên lệch trong việc chọn, để mẫu có thể đại diện cho tổng thể. "Weighted" chỉ đúng trong vài thiết kế đặc biệt, như phân tầng không tỷ lệ rồi dùng trọng số khi phân tích, chứ không phải đặc điểm chung mà mọi cách chọn mẫu xác suất đều có.

Đáp án đúng: "To save time and resources". Sampling (chọn mẫu) là lấy một tập con của tổng thể để nghiên cứu thay vì khảo sát toàn bộ. Lý do chính là tiết kiệm thời gian, tiền bạc và nhân lực, trong khi một mẫu được chọn hợp lý vẫn cho phép suy rộng kết quả ra tổng thể với sai số kiểm soát được. "To collect data from every member of the population" là định nghĩa của census (tổng điều tra), trái với bản chất của chọn mẫu. "To increase the accuracy of the data" không phải mục đích chính, vì dùng mẫu luôn phát sinh sai số chọn mẫu; độ chính xác chỉ có thể tốt lên gián tiếp khi quy mô nhỏ giúp kiểm soát sai số phi chọn mẫu tốt hơn. "To simplify the research process" là hệ quả phụ có thể xảy ra, nhưng thiết kế chọn mẫu đúng đòi hỏi xác định tổng thể, khung mẫu, phương pháp và cỡ mẫu nên không hẳn đơn giản; mục tiêu cốt lõi vẫn là tiết kiệm nguồn lực.

Đáp án đúng: "Defined target population". Defined target population (tổng thể mục tiêu đã xác định) là toàn bộ nhóm phần tử được xác định cụ thể cho một dự án nghiên cứu, thường được mô tả qua phần tử, đơn vị mẫu, phạm vi địa lý và khung thời gian, ví dụ "nữ 18 đến 30 tuổi tại TP.HCM đã mua mỹ phẩm trực tuyến trong năm nay". "Population" (tổng thể) là khái niệm rộng chỉ mọi phần tử có đặc điểm nhà nghiên cứu quan tâm, chưa được khoanh lại theo tiêu chí cụ thể của dự án. "Sampling unit" (đơn vị mẫu) là phần tử hoặc nhóm phần tử được chọn ở một giai đoạn của quá trình chọn mẫu, chẳng hạn hộ gia đình hay cửa hàng. "Element" (phần tử) là một cá nhân hay một đối tượng đơn lẻ cung cấp thông tin, tức chỉ là một thành viên chứ không phải cả nhóm hoàn chỉnh.

Đáp án đúng: "Cluster sampling". Cluster sampling (chọn mẫu cụm) chia tổng thể thành các cụm, thường theo khu vực địa lý, chọn ngẫu nhiên một số cụm rồi khảo sát các đơn vị trong những cụm được chọn. Với tổng thể phân tán rộng qua nhiều vùng, cách này giảm mạnh chi phí đi lại và không cần danh sách toàn bộ cá nhân, chỉ cần danh sách các cụm. "Snowball sampling" (chọn mẫu quả cầu tuyết) nhờ người trả lời giới thiệu người khác, hợp với nhóm khó tiếp cận chứ không giải quyết vấn đề phân tán địa lý. "Systematic sampling" (chọn mẫu hệ thống) chọn mỗi phần tử thứ k trên danh sách, cần danh sách đầy đủ và các đơn vị được chọn vẫn rải rác khắp nơi nên tốn kém. "Judgment sampling" (chọn mẫu phán đoán) dựa vào chủ quan của nhà nghiên cứu, là phương pháp phi xác suất, không giải quyết bài toán tiếp cận vùng rộng một cách đại diện.

Đáp án đúng: "Dividing the target population into homogeneous strata and selecting samples from each stratum.". Đây là định nghĩa chuẩn của stratified random sampling (chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng): chia tổng thể thành các tầng đồng nhất bên trong, khác biệt giữa các tầng, rồi chọn ngẫu nhiên trong mỗi tầng. "Selecting sampling units from an ordered list using a skip interval." mô tả systematic random sampling (chọn mẫu hệ thống), lấy một điểm bắt đầu ngẫu nhiên rồi cách đều k phần tử. "Dividing the population into clusters and selecting all units within one cluster." là cluster sampling (chọn mẫu theo cụm), nơi các cụm giống nhau và khác biệt nằm bên trong cụm. "Using intuitive judgment to select sampling units." là judgment sampling (chọn mẫu phán đoán), thuộc nhóm phi xác suất. "Drawing a sample based on the proportional size of each stratum in the population." chỉ mô tả một biến thể là phân tầng theo tỉ lệ, cách phân bổ cỡ mẫu cho từng tầng; phân tầng còn có thể không theo tỉ lệ, nên phát biểu này không bao quát bản chất của phương pháp bằng định nghĩa chung.

Đáp án đúng: "Reducing the time it takes to complete a process". Cycle-time research (nghiên cứu thời gian chu trình) đo và tìm cách rút ngắn thời gian từ khi bắt đầu tới khi hoàn tất một quy trình, như xử lý đơn hàng, giao hàng hay phát triển sản phẩm mới; rút ngắn chu trình giúp giảm chi phí, phản hồi khách hàng nhanh hơn, tức là nâng hiệu quả vận hành. "Increasing advertising reach" thuộc nghiên cứu quảng cáo và truyền thông, đo mức độ tiếp cận khán giả, không liên quan tới thời gian quy trình. "Enhancing product features" thuộc nghiên cứu sản phẩm, như thử nghiệm khái niệm hay kiểm tra sản phẩm. "Increasing market share" là mục tiêu kinh doanh tổng quát được đo bằng nghiên cứu thị phần; nó có thể là kết quả gián tiếp nhưng không phải trọng tâm của nghiên cứu thời gian chu trình.

Đáp án đúng: "Maintaining respondent confidentiality and ensuring unbiased data interpretation". Đạo đức trong nghiên cứu marketing đặt hai nghĩa vụ lên hàng đầu: bảo vệ người trả lời, tức giữ bí mật danh tính và thông tin cá nhân, chỉ dùng dữ liệu đúng mục đích đã thông báo; và trung thực với khách hàng nghiên cứu, tức diễn giải dữ liệu khách quan, không bóp méo kết quả để phục vụ ý muốn có sẵn. "Avoiding duplication of data sources" là vấn đề hiệu quả và chất lượng dữ liệu, không phải cân nhắc đạo đức. "Focusing only on quantitative methods" là lựa chọn phương pháp, không liên quan đến đạo đức; nghiên cứu định tính cũng hoàn toàn hợp đạo đức. "Using data only from online platforms" là giới hạn nguồn dữ liệu, không làm việc thu thập đạo đức hơn và còn có thể gây thiên lệch mẫu vì bỏ sót khách hàng không dùng mạng.