Bài 1: Phương pháp nghiên cứu

Bài 1: Phương pháp nghiên cứu

Hệ nhận thức trong nghiên cứu – Research paradigm Ontological question: Bản chất của thực tế là gì? – what is the nature of reality? Epistemological question: Nhà nghiên cứu có mối liên hệ như thế nào đến sản phẩm nghiên cứu – what is the relationship of the knower to the known? Methodological question: Cách thức nào để tìm ra tri thức khoa học? – what are the ways of finding out knowledge?

Hai hệ nhận thức – trường phái

Phương pháp luận NCKH QUY NẠP Định tính Xây dựng Quá trình (process theorizing) LÝ THUYẾT KHOA HỌC SUY DIỄN Định lượng Kiểm định Phương sai (variance theorizing) Phối hợp (triangulation─mixed methodology)

Xây dựng lý thuyết khoa học:xây dựng và kiểm định giả thuyết T Lý thuyết R Nghiên cứu Kiểm định giả thuyết Xây dựng giả thuyết

Lý thuyết khoa học • Là một tập những khái niệm, định nghĩa và giả thuyết trình bày có hệ thống thông qua các mối quan hệ giữa các khái niệm, nhằm mục đích mô tả giải thích và dự báo các hiện tượng khoa học (Kerlinger 1986, p9) 6

Thành phần của lý thuyết khoa học Giới hạn: Giả thuyết về giá trị, thời gian và không gian Khái niệm B Khái niệm A Giả thuyết I Khả năng tổng quát hóa Giả thuyết III Giả thuyết II Khái niệm C

Thành phần của lý thuyết khoa học Giới hạn: Giả thuyết về giá trị, thời gian và không gian Giả thuyết lý thuyết Khái niệm nghiên cứu Khái niệm nghiên cứu Khả năng tổng quát hóa Giả thuyết kiểm định Biến quan sát Biến quan sát

Suy diễn và qui nạp: vòng Wallace Lý thuyết Suy diễn Tổng quát hóa Vấn đề nghiên cứu Giả thuyết Quy nạp Quan sát 9

Phương pháp suy diễn: TR ? Khehổngnghiêncứu T Lýthuyết/môhình, giảthuyết Xâydựngthangđo Phương pháp luận Phương pháp Kiểmđịnhthangđo R Kiểmđịnhmôhình, giảthuyết

Nghiên cứu kiểm định lý thuyết • Thiết kế nghiên cứu để thu thập dữ liệu kiểm định giả thuyết • Các dạng dữ liệu • Nhóm I: dữ liệu có sẵn (revealed data) • Nhóm II: dữ liệu chưa có sẵn (survey data) • Nhóm III: dữ liệu chưa xuất hiện (experimental data) 11

Nhóm I: Dữliệucóđãcósẵn(revealed data) • Dữliệuđãđượcthuthập • Thờigianvà chi phí • Mứcđộphùhợp? • Mứcđộ tin cậycủadữliệuđãthuthập • Côngcụthíchhợp: môhìnhhồi qui, chuỗithờigian, logit, probit, SEM, vv. 12

Nhóm II: Dữ liệu chưa có sẵn(survey data) • Dữ liệu có trên thị trường nhưng chưa ai thu thập • Thực hiện các khảo sát (surveys): thời gian, chi phí, kỹ năng • Đo lường và chọn mẫu • Công cụ: Cronbach alpha, EFA, CFA, họ hồi qui, họ logit, MANOVA, MDA, MDS, SEM, MLA, vv. 13

Nhóm III: Dữ liệu chưa có (stated data) • Hiện tại thị trường chưa có dữ liệu này) • Thực nghiệm (exprimentation): thiết kế và rút gọn các thực nghiệm, vd. OMEP (orthogonal main effect plan), LMA, tối ưu, vv.) • Đo lường và chọn mẫu • Công cụ: sử dụng mô hình thích hợp, đặc biệt là họ mô hình tuyến tính tổng quát hóa GLMs (generalized linear models) và LCA (latent class models). 14

Bài 1: Phương pháp nghiên cứu