Nghiên cứu Thu thập
dữ liệu trong nghiên
cứu khoa học
Data collection
Tiến trình nghiên cứu
Xác định
vấn đề
Thiết kế
nghiên cứu
Thu thập/xử
lý dữ liệu
Viết báo
cáo
•
Dữ liệu sơ cấp/ thứ cấp
•
Mục tiêu nghiên cứu và thiết kế dữ liệu
•
Chọn mẫu
Các loại dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp (secondary
data)
-
Đã được thu thập
-
Dữ liệu lịch sử
Ví dụ:
-
Số liệu thống kê, BCTC
-

Chi phí cao
-
Chất lượng thông tin
tuỳ thuộc vào người
nghiên cứu
-
Tính chuẩn hoá??
Những
ưu
điểm?
Phân loại dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu nội bộ và riêng có

Dữ liệu chung và bên ngoài

Dữ liệu của chính phủ
Thảo luận: hãy cho các ví dụ và có nên sử dụng dữ liệu
thứ cấp trong nghiên cứu không?
Một số ví dụ về nguồn số liệu
thứ cấp

BCTC/ BC kiểm toán/ chính sách cty công bố ra bên
ngoài

Văn bản pháp luật về tài chính, kế toán, thuế…

Niên giám thống kê

Báo cáo sở/ ngành

Phương pháp thực nghiệm (Experimental
research)
DỮ LIỆU SƠ CẤP- P.p điều tra

Điều tra: yêu cầu người được phỏng vấn trả lời
những câu hỏi theo mục đích nghiên cứu

Thông tin được thu thập từ mẫu điều tra

Là cách thức cơ bản nhất để thu thập dữ liệu sơ
cấp
Nghiên cứu điều tra- ưu và hạn chế
Ưu điểm:
Đáp ứng nhu cầu nghiên
cứu
Thông tin nhanh, linh
hoạt
Hạn chế
Cách lấy số liệu (mail, phỏng
vấn, điện thoại )
Những sai sót (lỗi)
Nghiên cứu điều tra- Những sai sót
(errors)
•
Sai sót về chọn mẫu
•
Sai sót hệ thống
•
Sai sót trả lời (không trả lời, trả lời sai lệch)
•

Phỏng vấn qua điện thoại

Bản câu hỏi: mail questionnaires/ e-mail/fax
Thảo luận 2

Với mục tiêu nghiên cứu đề tài của anh chị, hãy xây
dựng kế hoạch thu thập dữ liệu sơ cấp:
-
Dữ liệu gì?
-
Đối tượng cung cấp dữ liệu
-
Thời điểm thu thập dữ liệu
Khó khăn số liệu

Bí mật thông tin (số về BCTC, thất nghiệp…)

Xác thực về các nghiệp vụ

Quan điểm của người cung cấp số liệu.

Tính chính xác số liệu.
 Cần làm rõ nghiên cứu thuộc dạng gì để thiết kế số
liệu sơ cấp một cách phù hợp.
Dữ liệu sơ cấp – Phương pháp
quan sát và thực nghiệm

Quan sát hành vi

Quan sát cơ học: dùng camera, máy đếm, chụp


Quan tâm đến chi phí và hiệu quả của nghiên cứu
(thời gian, nhu cầu phân tích thống kê, mức độ quốc
gia hay địa phương )
Các giai đoạn của quá trình
chọn mẫu
Dân số mục
tiêu
Khung
mẫu
Phương pháp
chọn mẫu
Kích
cỡ mẫu
Tiến hành
chọn mẫu
Các giai đoạn của quá trình
chọn mẫu

Khung mẫu (Sample frame): toàn bộ các phần tử
mà mẫu được chọn sẽ được hình thành từ đó
Ví dụ: danh mục mail, danh bạ điện thoại, danh bạ Dn
đăng ký kinh doanh

Kỹ thuật chọn mẫu: xác xuất và phi xác xuất
Chọn mẫu phi xác xuất
(nonprobability)

Chọn không ngẫu nhiên



Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Chọn mẫu có hệ thống (systemetic sampling): phần
tử bắt đầu và khoảng cách giữa các phần tử

Stratified sampling: sub-sample

Cluster sampling
Kích cỡ mẫu

Qui mô của mẫu bao nhiêu là chấp nhận?
-
Dạng dữ liệu phân tích mà nhà nghiên cứu lập kế
hoạch
-
Đặc trưng của tổng thể (population)
-
mức độ chính xác của mẫu

Mẫu có cỡ lớn nhưng không chọn ngẫu nhiên hoặc
khung mẫu nghèo nàn thì cũng không có tính đại
diện