Các phương pháp xử lý số liệu trong nghiên cứu khoa học

Nghiên cứu sử dụng một số khái niệm đơn hướng và các khái niệm đa hướng. Trong đó, thang đo về thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp, thang đo về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, thang đo tác động thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp là các khái niệm đa hướng.

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp sau đây để xử lý số liệu định lượng và kiểm định mô hình nghiên cứu tác động của thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp như sau:

Thống kê mô tả là các phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán, mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh tổng quát đối tượng nghiên cứu. Các giá trị này được đưa vào nghiên cứu nhằm cung cấp thông tin

về thống kê cơ bản của nghiên cứu để đánh giá tổng quan về doanh nghiệp vùng Đồng bằng sông Cửu Long và về việc thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp tại  đây.

Phương sai: Phương sai đo lường mức độ phân tán của một tập số đo xung quanh trung bình của nó. Căn bậc hai của phương sai được gọi là độ lệch chuẩn.

Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Kiểm định độ tin cậy của các biến trong thang đo dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đo lường. Các biến có hệ số tương quan tổng – biến nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7 – 0,8]. Nếu Cronbach’s Alpha > hoặc = 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally and Berndstein, 1994).

Các yếu tố quan trọng cần xem xét trong kết quả phân tích EFA: số nhân tố được trích, hệ số tải nhân tố của các biến phải ≥ 0,5 (Hair và cộng sự., 1998), 0,5 ≤ KMO ≤ 1 cho biết phân tích nhân tố EFA là thích hợp (Kaiser, 1974), kiểm định Bartlett phải có hệ số sig < 0,05 (cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể), tổng phương sai trích phải ≥ 50% (Gerbing and Anderson, 1988).

Hơn nữa chúng ta có thể kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Sau khi tiến hành phân tích CFA, để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với địa bàn nghiên cứu, cần xem xét chỉ tiêu Chi-bình phương, Chi-bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (comparative fit index), chỉ số TLI (Tucker và Lewis index), và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation). Mô hình được xem là tương thích với dữ liệu nghiên cứu thực tế của đề tài thì kiểm định Chi-bình phương có giá trị p > 5%. Tuy nhiên Chi-bình phương có nhược điểm là nó phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu mô hình nhận được giá trị TLI, CFI từ 0,9 đến 1, CMIN/df < 2 và RMSEA < 0,08 thì mô hình này được xem là phù hợp với địa bàn nghiên cứu (Rex B. Kline, 2005; Nguyễn Khánh Duy, 2009). Ngoài ra, sau khi xem xét mức độ phù hợp của mô hình thì tiếp đó cần phải loại bỏ những biến không có ý nghĩa thống kê (p>0,05) và những biến có hệ số ước lượng nhỏ hơn 0,5 ra khỏi thang đo (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Trong trường hợp, sau khi tiến hành các bước trên mà mô hình vẫn có mức độ phù hợp thấp với dữ liệu nghiên cứu thực tế thì phải tiến hành hiệu chỉnh bằng cách lần lượt cho từng cặp sai số có hệ số MI (Modification indice) lớn nhất tương quan với nhau. Tuy nhiên, nên hạn chế cho các cặp sai số tương quan với nhau vì điều này sẽ làm giảm đi tính đơn hướng của các thang đo.

Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cũng có lợi thế hơn những phƣơng pháp truyên thống khác nhƣ hồi quy, probit, … vì nó có thể tính được sai số đo lường và đồng thời bản chất của nó là chạy cùng lúc nhiều phƣơng trình hồi quy. Hơn nữa, phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp đƣợc các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của chúng và có thể xem xét các đo lường độc lập hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc. Chính vì vậy phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính được sử dụng rất phổ biến trong nghiên cứu khoa học vào những năm gần đây và thường được gọi là phương pháp phân tích thông tin thế hệ thứ hai (Hulland và cộng sự, 1996). Ngoài ra, theo Nguyễn Khánh Duy (2009) thì mô hình SEM gồm có hai thành phần: mô hình đo lường (measurement model) và mô hình cấu trúc (structural model). Trong đó, môn hình đo lường liên quan đến quan hệ giữa biến quan sát và biến tiềm ẩn; mô hình cấu trúc thì chỉ liên quan đến các mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn mà thôi. Đề tài này sử dụng mô hình cấu trúc (structural model) để kiểm định mối quan hệ giữa bốn biến tiềm ẩn: Nhân tố cá nhân, kinh nghiệm quản lý, lòng tin của công nhân đối với quản lý trực tiếp và kết quả làm việc của công nhân. Đồng thời, mô hình đo lường (measurement model) dùng để đo lường mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với những biến quan sát trong mô hình nghiên cứu.

Kiểm định kết quả của mô hình SEM cũng dựa vào các chỉ số CFI, TLI và các chỉ số này phải lớn hơn bằng 0,9 (Bentler và Bonett, 1980) và RMSEA nhỏ hơn 0,08 (Rex B. Kline, 2005) . Nếu một trong các chỉ số hay tất cả các chỉ số đều không thỏa thì cần phải xem xét giá trị P của mô hình để loại bỏ những biến không có ý nghĩa (p >0.05) (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Ngoài ra, nếu sau khi đã loại bỏ những biến không có ý nghĩa ra khỏi mô hình mà mô hình vẫn chưa phù hợp thì phải tiến hành hiệu chỉnh mô hình bằng cách lần lượt cho từng cặp sai số có hệ số MI (Modification indice) lớn nhất tương quan với nhau. Cần lưu ý, nên hạn chế cho các cặp sai số tương quan với nhau vì điều này sẽ làm giảm đi tính đơn hướng của các thang đo.

Kiểm định Bootstrap – kiểm định độ tin cậy mô hình SEM: Sau khi hoàn thành việc ước lượng mô hình nghiên cứu thì vấn đề đánh giá lại độ tin cậy của ước lượng đó là một công việc hết sức cần thiết. Bởi vì, khi ước lượng của mô hình nghiên cứu đạt được độ tin cậy thi mới có khả năng suy rộng ra cho tổng thể, ngược lại thì  ước lượng mô hình nghiên cứu chỉ có thể phù hợp trong nội bộ số liệu thu thập của đề tài. Hiện tại có rất nhiều phương pháp khác nhau để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu. Phương pháp đầu tiên là chúng ta có thể chia mẫu nghiên cứu thành hai mẫu con, sau đó sử dụng một mẫu con để tiến hành ước lượng mô hình nghiên cứu, còn một mẫu con còn lại thi sử dụng để đánh giá lại độ tin cậy của mô hình nghiên cứu vừa ước lượng. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể tiến hành kiểm định độ tin cậy của các ước lượng thông qua việc lặp lại nghiên cứu bằng cách thu thêm mẫu. Tuy nhiên, Anderson và Gerbing (1988) cho rằng: đối với phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính thường đòi hỏi mẫu lớn, cho nên việc kiểm định độ tin cậy của các ước lượng dựa theo hai phương pháp trên là không khả thi, bởi vì nó làm tốn kếm nhiều thời gian và chi phí của người thực hiện nghiên cứu. Do đó, Chumacker và Lomax (2006) cho rằng: trong những trường hợp như thế thì phương pháp kiểm định Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế, bởi vì Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông.

Để biết được ước lượng của mô hình có tin cậy hay không ta dựa vào giá trị tuyệt đối của CR, nếu giá trị này nhỏ hơn 2 thì có thể nói rằng ước lượng của mô hình là đáng tin cậy. Trong đó, CR được tính bằng cách lấy giá trị của cột Bias trong ước lượng Bootstrap chia cho cột SE-Bias (Nguyễn Khánh Duy, 2009).

Đánh giá mối quan hệ giữa thực hiện trách nhiệm xã hội và hiệu quả hoạt động. Nghiên cứu này thông qua một phương pháp luận nghiên cứu phức tạp hơn và tiên tiến hơn trước đây được sử dụng trong lĩnh vực này để đánh giá và giải thích bản chất của mối quan hệ giữa hai biến này. Nghiên cứu này sử dụng mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính, một phương pháp có được sử dụng trong lĩnh vực trách nhiệm xã hội trước đây (Johnson và Green, 1999) nhưng vẫn chưa được được sử dụng để kiểm tra tác động của việc thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp mặc dù Rowley và Berman “(2000) lập luận rằng SEM có thể đưa ra cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa trách nhiệm xã hội và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Thu thập số liệu là một việc rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học (NCKH). Mục đích của thu thập số liệu (từ các tài liệu nghiên cứu khoa học có trước, từ quan sát và thực hiện thí nghiệm) là để làm cơ sơ lý luận khoa học hay luận cứ chứng minh giả thuyết hay các vấn đề mà nghiên cứu đã đặt ra.Có 3 phương pháp thu thập số liệu:- Thu thập số liệu từ tài liệu tham khảo.- Thu thập số liệu từ những thực nghiệm (các kết quả lâm sàng, cận lâm sàng…).- Thu thập số liệu phi thực nghiệm (lập bảng câu hỏi điều tra, phỏng vấn, thảo luận nhóm…).            Yếu tố quyết định phương pháp thu thập số liệu:          - Mục tiêu nghiên cứu, các biến số: quyết định các chỉ số cần thu thập.          - Đối tượng nghiên cứu.          - Loại nghiên cứu (định tính, định lượng, phối hợp, mô tả, phân tích…).          - Nguồn thông tin thu thập: Sẵn có hay phải điều tra.

1. Phương pháp thu thập số liệu từ tài liệu tham khảo

Phương pháp này dựa trên nguồn thông tin thu thập được từ những tài liệu tham khảo có sẵn (hồ sơ, bệnh án, sổ sách thống kê…) để xây dựng cơ sở luận cứ nhằm chứng minh giả thuyết.Ví dụ, để chứng minh giả thuyết “bệnh tăng huyết áp chiếm tỷ lệ cao nhất trong số các bệnh tim mạch điều trị tại bệnh viện”, người ta đã dựa vào những nghiên cứu có trước như:          - Tỷ lệ bệnh tăng huyết áp điều trị tại bệnh viện.          - Tỷ lệ các bệnh tim mạch điều trị tại bệnh viện.          - Các thống kê của Tổ chức Y tế thế giới, của Bộ Y tế, của Bệnh viện về bệnh tim mạch.

2. Phương pháp thu thập số liệu từ thực nghiệm 

2.1. Khái niệm Trong phương pháp này, số liệu được thu thập bằng cách quan sát, theo dõi, đo đạc qua thăm khám, các xét nghiệm. Để thu thập số liệu, các nhà nghiên cứu thường đặt ra các biến để quan sát và đo đạc (thu thập số liệu).Phương pháp khoa học trong thực nghiệm gồm các bước như: lập giả thuyết, xác định biến, tiến hành thực nghiệm, thu thập số liệu để kiểm chứng giả thuyết.

2.2. Định nghĩa các loại biến trong thực nghiệm

Trong nghiên cứu thực nghiệm, có 2 loại biến thường gặp, đó là biến độc lập (independent variable) và biến phụ thuộc (dependent variable).

- Biến độc lập: là các yếu tố, điều kiện khi bị thay đổi trên đối tượng nghiên cứu sẽ ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm.

Trong biến độc lập, thường có một mức độ đối chứng (chứa các yếu tố, điều kiện ở mức độ thông thường) hoặc các yếu tố đã được xác định mà người nghiên cứu không cần tiên đoán ảnh hưởng của chúng. Các yếu tố còn lại sẽ được so sánh với yếu tố đối chứng hoặc so sánh giữa các cặp yếu tố với nhau .

- Biến phụ thuộc: là những yếu tố bị ảnh hưởng trong suốt quá trình nghiên cứu, hay có thể nói kết quả có được của các biến này phụ thuộc vào sự thay đổi của biến độc lập.

- Ví dụ: Trong nghiên cứu “mối liên quan giữa độ nặng của bệnh Sốt xuất huyết Dengue với các yếu tố như ý thức, mạch, huyết áp, Hct, số lượng tiểu cầu”. Thì biến độc lập là ý thức, mạch, huyết áp, Hct, số lượng tiểu cầu. Biến phụ thuộc là độ nặng của bệnh sốt xuất huyết Dengue.Kết quả quan sát phụ thuộc vào nguyên nhân gây ảnh hưởng. Dựa vào mối quan hệ trong giả thuyết đặt ra, người nghiên cứu dễ dàng xác định được yếu tố nào ảnh hưởng đến sự kiện quan sát.

2.3. Kỹ thuật thu thập số liệu nghiên cứu 

2.3.1. Đối tượng khảo sát Để chọn đối tượng khảo sát trong thí nghiệm, công việc đầu tiên là phải xác định quần thể (population) mà người nghiên cứu muốn đo đạc để thu thập kết quả. Một quần thể bao gồm nhiều cá thể mang các thành phần và đặc điểm khác nhau mà ta muốn khảo sát. Đối tượng khảo sát thường được chia làm hai nhóm:

-  Nhóm khảo sát (nhóm bệnh): đối tượng được đặt ra trong giả thuyết.

-  Nhóm đối chứng: so sánh với nhóm khảo sát.
2.3.2. Khung mẫu (sample frame) Để bố trí và thu thập số liệu thí nghiệm nghiên cứu thì công việc trước tiên là thiết lập khung mẫu. Khung mẫu cần xác định các cá thể trong quần thể mục tiêu (target population), cỡ mẫu và phương pháp lấy mẫu.

2.3.3. Phương pháp lấy mẫu 

Trước khi đi vào chi tiết về phương pháp lấy mẫu, cần hiểu các định nghĩa có liên quan đến phương pháp, trình bày trong bảng sau.

Bảng. Các định nghĩa có liên quan đến phương pháp lấy mẫu

Quần thể (population)	Một tập hợp các đối tượng khảo sát (người, cá thể, nhân vật, sinh vật,…) và chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát.
Quần thể mục tiêu  (target population)	Mang đặc tính nào đó và được đánh giá qua mẫu; hoặc mang các đặc tính cần nghiên cứu và đại diện cho toàn quần thể. Ví dụ, khi nghiên cứu về việc sử dụng các thuốc điều trị bệnh đái tháo đường, thì quần thể mục tiêu là người bị đái tháo đường.
Mẫu (sample)	Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá thể của quần thể mục tiêu được chọn đại diện cho quần thể để khảo sát nghiên cứu.
Mẫu không xác suất (non-probability sample)	Phương pháp trong đó việc chọn mẫu không có xác suất đồng đều hay các cá thể trong quần thể không có cơ hội được chọn như nhau.
Mẫu xác suất  (probability sample)	Phương pháp chọn mẫu trong đó mỗi cá thể có một xác suất đặc trưng của mẫu và thường bằng nhau. Hầu hết việc lấy mẫu xác suất sử dụng cách lấy mẫu ngẫu nhiên để tạo ra mỗi cá thể trong quần thể có cơ hội được chọn như nhau.

Mục đích của tất cả các phương pháp lấy mẫu là đạt được mẫu đại diện cho cả quần thể nghiên cứu. Khi chọn phương pháp lấy mẫu thì cần hiểu rõ các đặc tính của quần thể nghiên cứu để xác định cỡ mẫu quan sát đại diện và để đánh giá tương đối chính xác quần thể.Trong nghiên cứu, không thể quan sát hết toàn bộ các cá thể trong quần thể, mà chỉ chọn một số lượng đủ các cá thể đại diện hay còn gọi là mẫu thí nghiệm. Phương pháp chọn mẫu thí nghiệm rất quan trọng, bởi vì có liên quan tới sự biến động hay độ đồng đều của mẫu. Có hai phương pháp chọn mẫu: (1) Chọn mẫu không xác suất (không chú ý tới độ đồng đều) và (2) chọn mẫu xác suất (đề cập tới độ đồng đều).

* Chọn mẫu không có xác suất 

Phương pháp chọn mẫu không xác suất là cách lấy mẫu trong đó các cá thể của mẫu được chọn không ngẫu nhiên hay không có xác suất lựa chọn giống nhau. Cơ bản của việc chọn mẫu xác suất là cách lấy mẫu trong đó việc chọn các cá thể của mẫu sao cho mỗi cá thể có cơ hội lựa chọn như nhau, nếu như có một số cá thể có cơ hội xuất hiện nhiều hơn thì sự lựa chọn không phải là ngẫu nhiên. Để tối ưu hóa mức độ chính xác, người nghiên cứu thường sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên.
* Các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên 
- Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)
- Chọn mẫu phân lớp (stratified samples)
- Chọn mẫu hệ thống (systematic samples)
2.4.4. Xác định cỡ mẫu Mục đích của việc xác định cỡ mẫu là để giảm đi công lao động và chi phí làm thí nghiệm và điều quan trọng là chọn cỡ mẫu như thế nào mà không làm mất đi các đặc tính của mẫu và độ tin cậy của số liệu đại diện cho quần thể. Có thể dùng công thức tính cỡ mẫu tùy vào phương pháp nghiên cứu.

3. Phương pháp phi thực nghiệm 

3.1. Khái niệm Phương pháp phi thực nghiệm là phương pháp thu thập số liệu dựa trên sự quan sát các sự kiện, sự vật đã hay đang tồn tại, từ đó tìm ra qui luật của chúng. Phương pháp này gồm các loại nghiên cứu kinh tế và xã hội, nghiên cứu nhân chủng học, …

Loại số liệu thu thập trong phương pháp phi thực nghiệm gồm số liệu được thu thập từ các câu hỏi có cấu trúc kín hoặc số liệu được thu thập từ các câu hỏi mở theo các phương pháp thu thập số liệu.

3.2. Kỹ thuật thu thập số liệu Nhiều đề tài, chương trình, dự án nghiên cứu trong các lãnh vực sản xuất, thương mại, kinh doanh có liên quan tới nhiều nhóm người như chủ kinh doanh, đại lý, nhà khoa học, người sản xuất, người tiêu thụ, hay tiềm năng, thị trường, kinh nghiệm, kiến thức hoặc quan điểm. Việc thu thập các thông tin, số liệu trong mối quan hệ trên cần thiết phải chọn phương pháp thu thập số liệu cho phù hợp. Trong đó, phương pháp phỏng vấn là một cách được sử dụng chủ yếu để tìm hiểu những lý do và động cơ về quan điểm, thái độ, sở thích hoặc hành vi của con người. Người phỏng vấn có thể thực hiện các cuộc phỏng vấn là cá nhân hoặc nhóm người ở nơi làm việc, ở nhà, ngoài ruộng đồng, ngoài đường, siêu thị hay ở một nơi nào đó đã thỏa thuận,… Trong phương pháp phỏng vấn, trước khi bắt đầu đặt câu hỏi cho người trả lời thì người nghiên cứu nên xác định phạm vi câu hỏi.

3.2.1. Phương pháp phỏng vấn - trả lời 

Phỏng vấn là một loạt các câu hỏi mà người nghiên cứu đưa ra để phỏng vấn người trả lời. Phỏng vấn có thể được tổ chức có cấu trúc, nghĩa là người nghiên cứu hỏi các câu hỏi được xác định rõ ràng; và phỏng vấn không theo cấu trúc, nghĩa là người nghiên cứu cho phép một số các câu hỏi của họ được trả lời (hay dẫn dắt) theo ý muốn của người trả lời.            Có các dạng phiếu hỏi cho phỏng vấn sau:- Phiếu hỏi phỏng vấn qua bưu điện.          - Phiếu hỏi phỏng vấn trực tiếp.          - Phiếu hỏi phỏng vấn sâu.          - Bệnh án mẫu, phiếu nghiên cứu…          Số liệu được thu thập bằng cách người điều tra hỏi và ghi chép trực tiếp vào phiếu hỏi. Có thể kết hợp giữa hỏi, quan sát, thăm khám, xét nghiệm để lấy số liệu.

3.2.2. Phương pháp sử dụng bảng câu hỏi - trả lời

Bảng câu hỏi là một loạt các câu hỏi được viết hay thiết kế bởi người nghiên cứu để gởi cho người trả lời phỏng vấn trả lời và gởi lại bảng trả lời câu hỏi qua thư bưu điện cho người nghiên cứu.Sử dụng bảng câu hỏi là phương pháp phổ biến để thu thập các thông tin từ người trả lời các câu hỏi đơn giản.

* Các yếu tố cần cân nhắc khi thiết kế câu hỏi:

- Mục đích nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu.- Các giả thuyết nghiên cứu.- Các chỉ số, biến số, thông tin cần thu thập.- Kế hoạch phân tích số liệu.- Các nguồn lực hiện có.- Đặc điểm quần thể nghiên cứu.

* Các loại câu hỏi:

- Câu hỏi mở: là dạng câu hỏi có số liệu thu thập không có cấu trúc hay số liệu khó được mã hóa. Câu hỏi cho phép câu trả lời mở và có các diễn tả, suy nghĩ khác nhau hơn là ép hoặc định hướng cho người trả lời.Ví dụ: Theo anh/chị, các thói quen nào có thể làm tăng nguy cơ bệnh tim mạch? ............................................................................................

- Câu hỏi đóng: là dạng câu hỏi có số liệu thu thập có thể tương đối dễ dàng phân tích, mã hóa nhưng nó giới hạn sự trả lời.

Ví dụ: Gia đình anh/chị thường dùng loại nước nào sau đây để ăn uống:  1.Nước máy                   2. Nước giếng                  3. Nước mưa     4. Nước sông/suối           5. Nước ao hồ

- Câu hỏi mở cuối: là dạng kết hợp 2 loại trên.

Ví dụ: Theo anh/chị yếu tố nào sau đây làm tăng nguy cơ bệnh tim mạch:

1. Hút thuốc lá.
2. Uống cà phê.
3. Béo phì.
4. Khác (ghi rõ)……………………………

* Cấu trúc chung của một bộ câu hỏi          Thường gồm 2 phần chính:          - Phần thông tin chung: Tên, tuổi, giới, địa chỉ, trình đọ văn hóa, nghề nghiệp….          - Phần thông tin đặc thù cho nghiên cứu: Tùy mục tiêu nghiên cứu.

* Các bước cần làm khi thiết kế bộ câu hỏi

- Chọn loại câu hỏi sẽ sử dụng: Bộ câu hỏi hay phiếu hỏi.- Liệt kê danh sách các biến: tùy theo câu hỏi nghiên cứu.- Lựa chon cách thu thập số liệu cho từng biến: câu hỏi, khám, xét nghiệm.- Viết nháp bộ câu hỏi.- Tham khảo ý kiến chuyên gia, sửa lại.- Thu thập thông tin thử từ bộ câu hỏi.- Sửa và viết lại cho phù hợp.- Mã hóa thông tin từ câu hỏi.- In ấn, sử dụng. 

* Tiêu chuẩn một bộ câu hỏi tốt

- Rõ ràng và có tính đặc thù.- Đơn giản, dễ hiểu, dễ mã hóa.- Dễ trả lời.

* Một số nguyên tắc mã hóa các câu hỏi

          Mã hóa các câu hỏi là bước rất quan trọng để xử lý số liệu trên các phần mềm phân tích thống kê.

- Gán số cho từng mục của câu hỏi: thường dùng cho các biến định tính.

Ví dụ: Gia đình anh/chị thường dùng loại nước nào sau đây để ăn uống:

1. Nước máy                   2. Nước giếng                  3. Nước mưa

4. Nước sông/suối           5. Nước ao hồVí dụ: Giới tính:              1. Nam                   2. Nữ          Với các biến định lượng (biến liên tục): không nên mã hóa số liệu. Khi cần chuyển đổi từ biến định lượng sang biến định tính (phân nhóm số liệu) có thể thực hiện được trên các phần mềm thông kê.- Cho điểm lượng hóa từ các biến định tính:Ví dụ: Anh chi có đồng ý việc cấm hút thuốc lá trong khuôn viên bệnh viện không:          1. Rất đồng ý                             2. Đồng ý          3. Không đồng ý                       4. Rất không đồng ý

4. Kết luận

          Thu thập số liệu nghiên cứu là một bước rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Để có được số liệu chính xác, đầy đủ và đáp ứng yêu cầu của mục tiêu nghiên cứu, người nghiên cứu phải lựa chọn phương pháp, kỹ thuật và công cụ thu thập số liêu sao cho phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu và các nguồn lực có được để thực hiện nghiên cứu. 

5. Tài liệu tham khảo

1. Đỗ Hàm (2009), Phương pháp luận trong nghiên cứu khoa học y học, Trường Đại học Y khoa Thái Nguyên.

2. Phạm Văn Hiền (2009), Phương pháp tiếp cận nghiên cứu khoa học, http://pgo.hcmuaf.edu.vn/pvhien.

3. Nguyễn Văn Hộ, Nguyễn Đăng Bình (2004), Phương pháp luận nghiên cứu khoa học, Đại học Thái Nguyên.4. Đinh Thanh Huề (2004), Phương pháp nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Y Huế.

5. Nguyễn Văn Tuấn (2009), Phương pháp nghiên cứu khoa học giáo dục, Trường Đại học SPKT TPHCM.

Tác giả bài viết: TS.BS Võ Bảo Dũng

Nguồn tin: Phòng Kế hoạch tổng hợp - Bệnh viện đa khoa tỉnh Bình Định