Bài 5. Thu thập dữ liệu định lượng

Có năm bước trong quá trình thu thập dữ liệu định lượng, bao gồm (1) Xác định đối tượng tham gia nghiên cứu, (2) Sự cho phép cần thiết trong nghiên cứu định lượng, (3) Xác định các thông tin sẽ được thu thập, (4) Lựa chọn các công cụ đo lường cho thu thập dữ liệu, và (5) Quản lý việc thu thập dữ liệu.

1. Xác định đối tượng tham gia nghiên cứu

Bước tiên phong trong quy trình thu thập dữ liệu định lượng là xác lập những người và khu vực điều tra và nghiên cứu. Điều này tương quan đến việc xác lập xem bạn sẽ điều tra và nghiên cứu những cá thể hay hàng loạt tổ chức triển khai ( ví dụ : trường học ). Nếu bạn chọn một trong hai cá thể hoặc tổ chức triển khai, bạn cần quyết định hành động kiểu người hoặc tổ chức triển khai bạn sẽ điều tra và nghiên cứu và số lượng bạn sẽ cần cho điều tra và nghiên cứu của mình. Những quyết định hành động này nhu yếu bạn quyết định hành động về một đơn vị chức năng nghiên cứu và phân tích, nhóm và những cá thể bạn sẽ điều tra và nghiên cứu, thủ tục lựa chọn những cá thể này và nhìn nhận số lượng người thiết yếu cho nghiên cứu và phân tích dữ liệu .

1.1. Xác định đơn vị phân tích

Ai hoàn toàn có thể phân phối thông tin mà bạn sẽ sử dụng để vấn đáp những câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu và điều tra định lượng của bạn ? Một số năng lực hoàn toàn có thể là học viên, giáo viên, cha mẹ, người lớn, 1 số ít phối hợp của những cá thể này, hoặc hàng loạt trường học. Ở tiến trình đầu này trong quy trình thu thập dữ liệu, bạn phải quyết định hành động ở Lever nào ( ví dụ : cá thể, mái ấm gia đình, trường học, khu học chánh ) dữ liệu cần được thu thập. Mức độ này được gọi là đơn vị chức năng nghiên cứu và phân tích ( unit of analysis ) .
Trong 1 số ít nghiên cứu và điều tra, những nhà giáo dục thu thập dữ liệu từ nhiều cấp ( ví dụ : cá thể và trường học ), trong khi những nghiên cứu và điều tra khác chỉ thu thập dữ liệu từ một cấp. Quyết định này nhờ vào vào những câu hỏi hoặc giả thuyết mà bạn muốn vấn đáp. Ngoài ra, dữ liệu để giám sát biến độc lập hoàn toàn có thể khác với đơn vị chức năng để nhìn nhận biến phụ thuộc vào. Quyết định này phụ thuộc vào vào những câu hỏi hoặc giả thuyết mà bạn muốn vấn đáp .
Ví dụ, trong điều tra và nghiên cứu về mối quan hệ giữa thời lượng ôn tập và thành tích thi trong môn toán của học viên tiểu học, một nhà nghiên cứu sẽ giám sát biến độc lập, ‘ giờ ôn tập toán của học viên tiểu học ’, bằng cách thu thập dữ bằng nhật ký ghi chép giờ ôn tập của học viên, trong khi biến phụ thuộc vào, ‘ thành tích thi toán ’ được thu thập dựa trên điểm thi toán cuối kì .

1.2. Chỉ định dân số (Population) và mẫu (Sample)

Nếu bạn chọn hàng loạt một trường để điều tra và nghiên cứu hoặc một số lượng nhỏ cá thể, bạn cần xem xét xem bạn sẽ điều tra và nghiên cứu những cá thể hoặc trường nào. Bạn hoàn toàn có thể chọn những cá thể cho nghiên cứu và điều tra của mình dựa trên những người tình nguyện tham gia hoặc những người có sẵn. Tuy nhiên, những cá thể đó hoàn toàn có thể không đại diện thay mặt cho tổng thể những cá thể hoàn toàn có thể được điều tra và nghiên cứu .
Một thủ tục ngặt nghèo hơn là lựa chọn những cá thể hoặc trường học đại diện thay mặt cho hàng loạt nhóm cá thể hoặc trường học. Đại diện đề cập đến việc lựa chọn những cá thể từ một mẫu của dân số sao cho những cá thể được chọn là nổi bật của dân số đang nghiên cứu và điều tra, được cho phép bạn rút ra Tóm lại từ mẫu về dân số .
Một dân số ( population ) là một nhóm những cá thể có đặc thù giống nhau. Ví dụ, toàn bộ giáo viên sẽ tạo thành dân số giáo viên, hoặc toàn bộ những nhà quản trị trường trung học trong một tỉnh. Các dân số đó hoàn toàn có thể nhỏ hoặc lớn, bạn cần quyết định hành động nhóm bạn muốn điều tra và nghiên cứu .
Trong thực tiễn, những nhà nghiên cứu định lượng lấy mẫu từ list và những người có sẵn. Dân số tiềm năng ( target population ) là một nhóm cá thể ( hoặc một nhóm tổ chức triển khai ) với 1 số ít đặc thù xác lập chung mà nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể xác lập và nghiên cứu và điều tra .
Trong quần thể tiềm năng này, những nhà nghiên cứu sau đó chọn một mẫu để nghiên cứu và điều tra. Một mẫu ( sample ) là một nhóm con ( subgroup ) của dân số tiềm năng mà nhà nghiên cứu dự tính nghiên cứu và điều tra để khái quát về dân số tiềm năng. Trong một trường hợp lý tưởng, bạn hoàn toàn có thể chọn một mẫu gồm những thành viên đại diện thay mặt cho hàng loạt quần thể .
Ví dụ, bạn hoàn toàn có thể chọn một mẫu giáo viên trung học từ dân số của tổng thể giáo viên ở những trường trung học ở một thành phố ( dân số ). Ngoài ra, bạn hoàn toàn có thể chỉ điều tra và nghiên cứu những giáo viên sinh học ở hai trường trong thành phố. Kịch bản tiên phong đại diện thay mặt cho việc lấy mẫu khắt khe, có mạng lưới hệ thống được gọi là lấy mẫu Xác Suất ( probability sampling ) và cách lấy mẫu thứ hai, lấy mẫu phi Phần Trăm ( nonprobability sampling ) .

1.2.1. Lấy mẫu xác suất và lấy mẫu phi xác suất

Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu Phần Trăm hoặc không Xác Suất ( Hình 1 ) .

Hình 1 : Các kiểu của lấy mẫu định lượng
Các nhà nghiên cứu quyết định hành động loại mẫu nào sẽ sử dụng trong nghiên cứu và điều tra của họ dựa trên những yếu tố như mức độ khắt khe mà họ tìm kiếm cho những nghiên cứu và điều tra của mình, đặc thù của dân số tiềm năng và sự sẵn có của những người tham gia .
Trong lấy mẫu Phần Trăm ( probability sampling ), nhà nghiên cứu chọn những cá thể từ dân số là đại diện thay mặt của dân số đó. Đây là hình thức chọn mẫu khắt khe nhất trong nghiên cứu và điều tra định lượng vì tìm hiểu viên hoàn toàn có thể khẳng định chắc chắn rằng mẫu đó là đại diện thay mặt cho dân số và do đó, hoàn toàn có thể đưa ra những khái quát cho dân số .
– Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần ( Simple Random Sampling )
Hình thức chọn mẫu Xác Suất thông dụng và ngặt nghèo nhất từ ​ ​ một tổng thể và toàn diện là lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần. Trong lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần, nhà nghiên cứu chọn những người tham gia ( hoặc đơn vị chức năng, ví dụ điển hình như trường học ) cho mẫu sao cho bất kể cá thể nào cũng có Tỷ Lệ được chọn từ dân số bằng nhau. Mọi thành kiến ​ ​ trong dân số sẽ được phân chia đều cho những người được chọn. Tuy nhiên, việc phân chia công minh không phải khi nào cũng hoàn toàn có thể xảy ra .
Quy trình nổi bật được sử dụng trong lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần là gán một số ít cho từng cá thể trong dân số và sau đó sử dụng bảng số ngẫu nhiên để chọn những cá thể cho mẫu. Đối với thủ tục này, bạn cần một list những thành viên trong dân số tiềm năng và một số ít phải được chỉ định cho mỗi cá thể .
Một biến thể nhỏ của quy trình tiến độ lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần là sử dụng lấy mẫu có mạng lưới hệ thống ( systematic sampling ). Trong quá trình này, bạn chọn mọi cá thể thứ n trong dân số cho đến khi bạn đạt được kích cỡ mẫu mong ước. Quy trình này không đúng chuẩn và khắt khe như sử dụng bảng số ngẫu nhiên, nhưng nó hoàn toàn có thể thuận tiện hơn vì những cá thể không phải đánh số và không nhu yếu bảng số ngẫu nhiên. Ví dụ sử dụng chọn mẫu hệ thống để nghiên cứu và điều tra sự hài lòng của cha mẹ so với những trường mần nin thiếu nhi trong phường / xã. Trước tiên, nhà tìm hiểu điều tra và nghiên cứu một tỉ lệ phần trăm ( 20 % ) cha mẹ. Nếu có 1000 cha mẹ trong một phường, nhà tìm hiểu sẽ chọn 200 cha mẹ ( 20 % ). Nhà nghiên cứu và điều tra sử dụng một khoảng chừng của 5 ( 200 / 1000 = 5 ) để chọn cha mẹ từ list gửi thư ( hoặc list dân số tiềm năng ) của nhà trường. Nhà tìm hiểu quyết định hành động gửi thư cho mọi phụ huynh thứ 5 trong list .
– Lấy mẫu phân tầng ( Stratified Sampling )
Trong lấy mẫu phân tầng, những nhà nghiên cứu phân loại ( phân tầng ) dân số theo một số ít đặc thù đơn cử ( ví dụ : giới tính ) và sau đó, sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên đơn thuần, lấy mẫu từ mỗi nhóm con ( tầng ) của dân số ( ví dụ : nữ và nam ). Điều này bảo vệ rằng mẫu sẽ gồm có những đặc thù đơn cử mà nhà nghiên cứu và điều tra muốn đưa vào mẫu .
Bạn sử dụng phân tầng khi dân số phản ánh sự mất cân đối về một đặc thù của mẫu. Giả sử rằng có nhiều nam hơn nữ trong một dân số. Một mẫu ngẫu nhiên đơn thuần từ dân số này hoàn toàn có thể dẫn đến việc lựa chọn nhiều nam hơn nữ hoặc thậm chí còn hoàn toàn có thể không có nữ. Trong cả hai trường hợp, quan điểm của phái mạnh về những câu hỏi sẽ là quan điểm chủ yếu hoặc độc quyền. Để khắc phục điều này, những nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng. Sự phân tầng bảo vệ rằng tầng mong ước ( nữ ) sẽ được đại diện thay mặt trong mẫu tương ứng với sự sống sót đó trong dân số .
Thủ tục chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng gồm có ( a ) chia dân số theo tầng ( ví dụ : nam và nữ ) và ( b ) lấy mẫu trong mỗi nhóm trong tầng ( ví dụ : nữ trước rồi nam ) sao cho những thành viên được chọn tỷ suất với đại diện thay mặt của chúng trong tổng dân số. Ví dụ, tỉ lệ sinh viên nữ trong một trường ĐH kĩ thuật là 30 % trong tổng số 30000 sinh viên toàn trường, nghĩa là có 9000 sinh viên nữa và 21000 sinh viên nam. Một nhà điều tra và nghiên cứu muốn chọn một mẫu 300 sinh viên từ 30000 dân số sinh viên này. Để bảo vệ rằng nhà nghiên cứu chọn những sinh viên nữ tương ứng với tỷ suất đại diện thay mặt của chúng trong dân số sinh viên, tất cả chúng ta cần sử dụng lấy mẫu phân tầng. Thủ tục phân tầng gồm có phân tầng dân số thành sinh viên nam và sinh viên nữ và lựa chọn những cá thể theo tỷ suất đại diện thay mặt của họ trong tổng dân số, hiệu quả là 210 sinh viên nam và 90 sinh viên nữ. Xem hình dưới đây .

– Lấy mẫu cụm đa tầng ( Multistage Cluster Sampling )
Nhà nghiên cứu và điều tra chọn một mẫu trong hai hoặc nhiều quy trình tiến độ chính bới nhà điều tra và nghiên cứu không hề thuận tiện xác lập được dân số hoặc dân số là cực kỳ lớn. Trong trường hợp này, rất khó để có được list rất đầy đủ những thành viên của dân số. Tuy nhiên, hoàn toàn có thể có được một list rất đầy đủ những nhóm hoặc cụm trong dân số. Ví dụ, dân số của toàn bộ học viên tham gia cuộc thi khoa học kĩ thuật từ cấp tỉnh trở lên trong cả nước là không hề thống kê, nhưng một nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể có được list học viên trung học tham gia cuộc thi khoa học kĩ thuật tại Thành phố TP. Hà Nội. Sau đó, nhà nghiên cứu lấy mẫu ngẫu nhiên trong list này .
– Lấy mẫu thuận tiện ( Convenience Sampling )
Không phải khi nào cũng hoàn toàn có thể sử dụng lấy mẫu Phần Trăm trong nghiên cứu và điều tra giáo dục. Thay vào đó, nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể sử dụng phương pháp lấy mẫu phi Xác Suất. Trong lấy mẫu phi Xác Suất, nhà nghiên cứu chọn những cá thể vì chúng sẵn có, thuận tiện và đại diện thay mặt cho một số ít đặc thù mà điều tra viên muốn điều tra và nghiên cứu. Trong một số ít trường hợp, bạn hoàn toàn có thể cần có những người tham gia tình nguyện và những người chấp thuận đồng ý được nghiên cứu và điều tra. Hơn nữa, bạn hoàn toàn có thể không chăm sóc đến việc khái quát hóa những phát hiện cho một dân số, mà chỉ chăm sóc đến việc diễn đạt một nhóm nhỏ những người tham gia vào một điều tra và nghiên cứu. Nó hoàn toàn có thể thích hợp để đo lường và thống kê thống kê diễn đạt trên những mẫu này và so sánh chúng với dân số lớn hơn để đưa ra những suy luận từ mẫu sang dân số. Các nhà nghiên cứu sử dụng hai cách tiếp cận phổ cập trong lấy mẫu phi xác xuất : lấy mẫu thuận tiện và lấy mẫu quả cầu tuyết .

Trong lấy mẫu thuận tiện, nhà nghiên cứu chọn những người tham gia vì họ sẵn có và sẵn sàng được nghiên cứu. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu không thể khẳng định chắc chắn rằng các cá nhân là đại diện của dân số. Tuy nhiên, mẫu có thể cung cấp thông tin hữu ích để trả lời các câu hỏi và giả thuyết. Trong tình huống nghiên cứu giáo dục, nhà nghiên cứu có thể chọn một mẫu vì người học sẵn có và sẵn sàng tham gia nghiên cứu của bạn, hoặc bạn nhận được sự cho phép của hiệu trưởng để tiếp cận nghiên cứu.

– Chọn mẫu quả cầu tuyết ( Snowball Sampling )
Một thay thế sửa chữa cho lấy mẫu thuận tiện là lấy mẫu quả cầu tuyết. Trong lấy mẫu quả cầu tuyết, nhà nghiên cứu nhu yếu những người tham gia xác lập những người khác để trở thành thành viên của mẫu. Ví dụ, bạn hoàn toàn có thể gửi bản khảo sát cho hiệu trưởng trường học và đề xuất vị hiệu trưởng này chuyển tiếp những bản sao cho hiệu trưởng những trường học trong khu học thành phố đó. Các hiệu trưởng này sau đó trở thành thành viên của mẫu. Hình thức chọn mẫu này có ưu điểm là tuyển được số lượng lớn người tham gia cho điều tra và nghiên cứu. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng quá trình này, bạn sẽ không biết đúng chuẩn những cá thể nào sẽ có trong mẫu của bạn. Nó cũng vô hiệu năng lực xác lập những cá thể không trả lại bản khảo sát và những người vấn đáp hoàn toàn có thể không phải là đại diện thay mặt cho dân số bạn muốn điều tra và nghiên cứu .

1.2.2. Cỡ mẫu (Sample Size)

Khi chọn người tham gia cho một nghiên cứu và điều tra, điều quan trọng là phải xác lập size của mẫu bạn sẽ cần. Nguyên tắc chung là chọn mẫu càng lớn càng tốt từ dân số. Mẫu càng lớn thì sai số tiềm ẩn càng ít ( tức là mẫu sẽ khác với dân số ). Sự độc lạ này giữa điểm ước tính mẫu và điểm dân số thực được gọi là sai số mẫu ( sampling error ). Nếu bạn chọn hết mẫu này đến mẫu khác, điểm trung bình của mỗi mẫu hoàn toàn có thể sẽ khác với điểm trung bình thực của hàng loạt dân số. Vì bạn thường không hề biết điểm dân số thực, điều quan trọng là phải chọn một mẫu càng lớn càng tốt từ dân số để giảm thiểu sai số mẫu .
Trong một số ít điều tra và nghiên cứu, bạn hoàn toàn có thể có một số lượng hạn chế người tham gia, những người hoàn toàn có thể thuận tiện để điều tra và nghiên cứu. Trong những trường hợp khác, những yếu tố như tiếp cận, hỗ trợ vốn, quy mô tổng thể và toàn diện của dân số và số lượng những biến số cũng sẽ ảnh hưởng tác động đến quy mô của những mẫu. Một cách để xác lập cỡ mẫu là chọn đủ số lượng người tham gia cho những thủ tục thống kê mà bạn định sử dụng. Điều này giả định rằng bạn đã xác lập được thủ tục thống kê để sử dụng trong nghiên cứu và phân tích .
Theo một ước tính sơ bộ, một nhà nghiên cứu giáo dục cần :

• Khoảng 15 người tham gia trong mỗi nhóm trong một thử nghiệm
• Khoảng 30 người tham gia cho một nghiên cứu tương quan liên quan đến các biến
• Khoảng 350 cá nhân cho một nghiên cứu khảo sát, nhưng quy mô này sẽ thay đổi tùy thuộc vào một số yếu tố.

Những số lượng này là ước tính dựa trên kích cỡ thiết yếu cho những thủ tục thống kê để mẫu có năng lực là một ước đạt tốt về những đặc thù của dân số .
Để vô hiệu phỏng đoán trong việc xác lập số lượng cá thể cần điều tra và nghiên cứu và phân phối ước tính đúng mực về kích cỡ mẫu của bạn, bạn xin vui mắt đọc “ Bài 4. Sức mạnh thống kê và ước đạt cỡ mẫu ” .

2. Sự cho phép cần thiết trong nghiên cứu định lượng

Sau khi xác lập và chọn những người tham gia cho nghiên cứu và điều tra của bạn, tiếp theo bạn cần phải xin phép họ để được nghiên cứu và điều tra. Sự được cho phép này sẽ bảo vệ rằng họ hợp tác trong điều tra và nghiên cứu của bạn và phân phối dữ liệu. Bên cạnh sự hợp tác, sự được cho phép của họ cũng xác nhận rằng họ hiểu mục tiêu nghiên cứu và điều tra của bạn và bạn sẽ đối xử với họ một cách có đạo đức .
Trong hầu hết những điều tra và nghiên cứu giáo dục, bạn cần phải nhận được sự được cho phép từ 1 số ít cá thể và nhóm trước khi hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu. Chúng hoàn toàn có thể là những cơ quan / tổ chức triển khai, những khu vực đơn cử ( trường học ), những người tham gia, cha mẹ, hội đồng xét duyệt trường ĐH .
Phê duyệt của hội đồng xét duyệt ( Review Board Approval ) : Trong những năm qua, những trường cao đẳng và ĐH đã nhu yếu những nhà nghiên cứu phải bảo vệ với những người tham gia rằng điều tra và nghiên cứu của họ sẽ gây ra rủi ro đáng tiếc tối thiểu cho những người tham gia. Đổi lại, những người tham gia chấp thuận đồng ý tham gia vào điều tra và nghiên cứu .

3. Xác định các thông tin sẽ được thu thập

Bước này tương quan đến việc xác lập những biến trong câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu và điều tra của bạn, tìm định nghĩa cho những biến này và xem xét những loại thông tin sẽ giúp bạn nhìn nhận những biến này .

1. Chỉ định các biến từ các câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu: Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu chứa các biến số. Để xác định dữ liệu nào cần thu thập, bạn cần xác định rõ các biến trong nghiên cứu của mình. Điều này sẽ bao gồm các biến độc lập, phụ thuộc và kiểm soát.
2. Chọn loại dữ liệu và đo lường: Các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu về các công cụ đo lường. Một công cụ đo lường (Instrument) là một công cụ (tool) để đo lường, quan sát hoặc ghi lại dữ liệu định lượng. Được xác định trước khi các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu, công cụ có thể là một bài kiểm tra, bảng hỏi, bảng kiểm đếm, nhật ký (log), danh sách kiểm tra quan sát. Các nhà nghiên cứu sử dụng các công cụ để đo lường thành tích, đánh giá khả năng cá nhân, quan sát hành vi, phát triển hồ sơ tâm lý của một cá nhân. Trong nghiên cứu định lượng, bốn loại thông tin chính được thu thập (Bảng 1).

Bảng 1 : Các loại dữ liệu định lượng và đo lường và thống kê

Đối mặt với nhiều tùy chọn để thu thập dữ liệu định lượng, bạn sẽ sử dụng cái nào hoặc cái nào ? Để chọn nguồn dữ liệu của bạn, hãy tự hỏi mình :

• Tôi đang cố gắng tìm hiểu điều gì ở những người tham gia từ các câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu của mình? Nếu bạn đang cố gắng tìm hiểu về các hành vi cá nhân của học sinh trong lớp học, thì bạn có thể sử dụng danh sách kiểm tra hành vi (behavioral checklist) và ghi lại các quan sát.
• Bạn có thể thu thập thông tin thực tế nào? Một số loại dữ liệu có thể không được thu thập trong một nghiên cứu bởi vì các cá nhân không muốn cung cấp nó. Ví dụ, dữ liệu chính xác về tần suất lạm dụng chất kích thích ở các trường trung học có thể khó thu thập.
• Ưu điểm của việc thu thập dữ liệu so với nhược điểm của nó như thế nào? Do sự dễ dàng hay khó khăn của việc thu thập dữ liệu, mỗi loại cần được đánh giá.

4. Lựa chọn các công cụ đo lường cho thu thập dữ liệu

Giả sử rằng bạn sẽ thu thập dữ liệu hiệu suất, thái độ hoặc dữ liệu quan sát. Các hình thức thu thập dữ liệu này đều tương quan đến việc sử dụng một công cụ thống kê giám sát. Bạn sẽ sử dụng công cụ nào để thu thập dữ liệu của mình ? Bạn có tìm thấy một cái để sử dụng hoặc tăng trưởng một cái cho mình không ? Nếu bạn tìm kiếm một cái để sử dụng, bạn sẽ xác lập vị trí công cụ này như thế nào ? Sau khi tìm được, bạn sẽ dựa vào tiêu chuẩn nào để xác lập xem đó có phải là một công cụ tốt để sử dụng hay không ?

4.1. Xác định và phát triển công cụ đo lường

Có ba tùy chọn để có được một công cụ giám sát : bạn hoàn toàn có thể tự tăng trưởng một công cụ, xác lập vị trí và sửa đổi nó hoặc xác lập vị trí một công cụ và sử dụng nó hàng loạt. Trong số những lựa chọn này, xác lập vị trí một công cụ để sử dụng ( sửa đổi hoặc sử dụng nó ở dạng bắt đầu ) là cách tiếp cận thuận tiện nhất. Việc tăng trưởng một công cụ khó hơn là xác lập vị trí và sửa đổi nó để sử dụng trong một nghiên cứu và điều tra. Sửa đổi một công cụ có nghĩa là xác lập vị trí một công cụ hiện có, xin phép ( tác giả ) để được đổi khác nó và triển khai những đổi khác trong nó để tương thích với nhu yếu của bạn. Bạn hoàn toàn có thể tìm thấy một công cụ giám sát trong những bài báo khoa học được xuất bản, cơ sở dữ liệu ERIC, hoặc tìm mua những công cụ giám sát được kinh doanh thương mại hóa sẵn có trên web .
Một công cụ để giám sát những biến trong điều tra và nghiên cứu của bạn hoàn toàn có thể không có sẵn trong tài liệu. Nếu đúng như vậy, bạn sẽ phải tăng trưởng một công cụ giám sát của riêng mình, đó là một quy trình vĩnh viễn và khó khăn. Phát triển một công cụ gồm có 1 số ít bước, ví dụ điển hình như xác lập mục tiêu của công cụ, tổng quan tài liệu, viết câu hỏi và kiểm tra những câu hỏi với những cá thể tương tự như như những gì bạn định học. Cuối cùng, những thủ tục thống kê về giám sát độ đáng tin cậy và nghiên cứu và phân tích mục, nghiên cứu và phân tích tác nhân trong những chương trình ứng dụng thống kê sẽ được sử dụng .
Khi bạn tìm thấy một công cụ giám sát, một số ít tiêu chuẩn hoàn toàn có thể được sử dụng để nhìn nhận liệu nó có phải là một nhạc cụ tốt để sử dụng hay không .

• Các tác giả đã phát triển công cụ gần đây, và bạn có thể lấy phiên bản mới nhất không?
• Công cụ có được trích dẫn rộng rãi bởi các tác giả khác không?
• Có thông tin về độ tin cậy và tính hợp lệ của điểm số từ những lần sử dụng thiết bị trước đây không?
• Thủ tục mã hóa dữ liệu có phù hợp với các câu hỏi nghiên cứu / giả thuyết trong nghiên cứu của bạn không?

4.2. Thang đo lường (Scales of measurement)

Thang giám sát là những giải pháp vấn đáp cho những câu hỏi đo lường và thống kê ( hoặc quan sát ) những biến theo đơn vị chức năng phân loại hoặc liên tục. Điều quan trọng là phải hiểu những thang giám sát để nhìn nhận chất lượng của một công cụ và xác lập số liệu thống kê thích hợp để sử dụng trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu .
– Thang đo danh nghĩa ( Nominal Scales ) : Các nhà nghiên cứu sử dụng thang đo danh nghĩa ( hoặc thang đo phân loại ) để phân phối những tùy chọn phản hồi trong đó người tham gia kiểm tra một hoặc nhiều hạng mục miêu tả những đặc thù hoặc thuộc tính của họ. Một ví dụ về thang đo danh nghĩa sẽ là giới tính, được chia thành hai loại nam và nữ. Một dạng khác của thang đo danh nghĩa sẽ là list kiểm tra những câu vấn đáp “ có ” hoặc “ không ” .
– Thang đo thứ tự ( Ordinal Scales ) : Các nhà nghiên cứu sử dụng thang đo thứ tự ( hoặc thang đo xếp hạng hoặc thang đo phân loại ) để cung ứng những tùy chọn phản hồi trong đó người tham gia xếp hạng từ “ rất quan trọng ” đến “ ít quan trọng nhất ” trong một số ít thuộc tính hoặc đặc thù. Ví dụ, trong môn giáo dục sức khỏe thể chất, một nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể ghi lại thành tích cá thể trong cuộc đua cho từng người chạy từ vị trí tiên phong đến vị trí sau cuối. Nhiều giám sát thái độ là một thang đo thứ tự bởi chúng nhu yếu người tham gia xếp hạng thứ tự mức độ quan trọng ( từ rất quan trọng đến không quan trọng ), mức độ thiết yếu ( từ rất thiết yếu đến không thiết yếu ), mức độ hiệu suất cao ( từ rất hiệu suất cao đến không hiệu suất cao ) cho một chủ đề .
– Thang đo khoảng chừng ( Interval Scales ) : Thang đo khoảng chừng ( hoặc thang đo liên tục ) phân phối những tùy chọn vấn đáp “ liên tục ” ( continuous ) cho những câu hỏi với khoảng cách giả định bằng nhau giữa những lựa chọn. Các thang đo này hoàn toàn có thể có ba, bốn hoặc nhiều tùy chọn phản hồi. Thang đo Likert ( “ trọn vẹn đồng ý chấp thuận ” đến “ trọn vẹn không đồng ý chấp thuận ” ) minh họa một thang đo với những khoảng chừng bằng nhau về mặt kim chỉ nan giữa những câu vấn đáp. Mặc dù thang đo thứ tự, ví dụ điển hình như “ rất quan trọng ” đến “ không quan trọng ”, có vẻ như giống như thang đo khoảng chừng, tất cả chúng ta không bảo vệ rằng những khoảng chừng là bằng nhau, như trong thang đo Likert .
– Thang đo Likert : Thang đo Likert ( trọn vẹn chấp thuận đồng ý và trọn vẹn không đồng ý chấp thuận ), đã trở thành thông lệ khi coi thang đo này với những khoảng chừng bằng nhau về mặt kim chỉ nan giữa những câu vấn đáp. Tuy nhiên, tất cả chúng ta không bảo vệ trong trong thực tiễn rằng tất cả chúng ta có những khoảng chừng bằng nhau. Do đó, thường thì, thang đo Likert được coi là cả dữ liệu thứ tự và khoảng chừng trong điều tra và nghiên cứu giáo dục. Các thang đo thứ tự nhu yếu những bài kiểm tra thống kê phi tham số trong khi những thang đo khoảng chừng nhu yếu tham số. Một số nhà nghiên cứu nhấn mạnh vấn đề tầm quan trọng của việc xem thang đo Likert là dữ liệu thứ tự ( Jamieson, 2004 ). Những người khác chỉ ra rằng sai số so với hiệu quả thang đo Likert như dữ liệu khoảng chừng là tối thiểu ( Jaccard và Wan, 1996 ). Để xem xét giải quyết và xử lý dữ liệu Likert trên thang đo khoảng chừng, những nhà nghiên cứu nên tăng trưởng nhiều lựa chọn trong thang đo của họ ( 5 mức, 7 mức hoặc 9 mức ), xác lập xem dữ liệu của họ có được phân phối chuẩn hay không và xác lập xem khoảng cách giữa mỗi giá trị trên thang đo có bằng nhau hay không ( cân đều về hai phía ). Nếu điều này không hề thực thi được, thì bạn nên coi thang đo Likert là thang thứ tự .
– Thang đo tỉ lệ ( Ratio Scales ) : Thang tỷ suất ( hoặc thang đo 0 thực ) là thang đo phản hồi trong đó người tham gia “ check ” một tùy chọn vấn đáp với số 0 thực và khoảng cách bằng nhau giữa những đơn vị chức năng. Các ví dụ về nó là độ cao của những cá thể ( ví dụ : 50 inch, 60 inch ) và mức thu nhập ( từ 0 đô la đến 50.000 đô la với gia số 10.000 đô la ). Nói chung, những nhà nghiên cứu giáo dục hiếm khi sử dụng loại thang đo này .

5. Quản lý việc thu thập dữ liệu

Quá trình thu thập dữ liệu thực tế khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu và các công cụ hoặc tài liệu bạn sử dụng. Tuy nhiên, có hai khía cạnh là tiêu chuẩn trên tất cả các dạng dữ liệu là việc sử dụng các thủ tục tiêu chuẩn (standard procedures) và thực hành đạo đức (ethical practices).

– Sử dụng những thủ tục tiêu chuẩn : Các thước đo hiệu suất, những thước đo thái độ và những quan sát, nó thường sử dụng những bảng câu hỏi mà những nhà nghiên cứu gửi qua thư cho người tham gia hoặc gửi riêng cho mọi người, những cuộc khảo sát thường được thực thi trực tiếp hoặc qua điện thoại thông minh và list kiểm tra quan sát mà những nhà nghiên cứu triển khai xong. Trong tổng thể những trường hợp này, điều quan trọng là phải sử dụng những thủ tục tiêu chuẩn. Trong việc thu thập dữ liệu quan sát, việc giảng dạy phải diễn ra thứ nhất để những nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng những tiến trình chuẩn. Các nhà nghiên cứu cũng thu thập những tài liệu công khai minh bạch bằng cách xin phép truy vấn thông tin này và sau đó ghi chú hoặc ghi lại thông tin vào một tệp máy tính .
– Thực hành đạo đức : Việc thu thập dữ liệu phải có đạo đức và nó phải tôn trọng những cá thể và khu vực ( ví dụ, trường học ). Xin phép trước khi khởi đầu thu thập dữ liệu không chỉ là một phần của quy trình chấp thuận đồng ý được thông tin mà còn là một thực hành thực tế đạo đức. Bảo vệ sự ẩn danh của những cá thể bằng cách gán số cho những công cụ được trả lại và giữ bí hiểm danh tính của những cá thể mang lại quyền riêng tư cho người tham gia. Trong quy trình thu thập dữ liệu, bạn phải xem dữ liệu dưới dạng thông tin đúng chuẩn và không san sẻ dữ liệu đó với những người tham gia hoặc cá thể khác bên ngoài dự án Bất Động Sản. Bạn cần tôn trọng mong ước của những cá thể chọn không tham gia vào điều tra và nghiên cứu của bạn. Về khu vực điều tra và nghiên cứu ( ví dụ, trường học ), bạn cần phải nhận ra rằng tổng thể những nhà nghiên cứu đều làm gián đoạn khu vực ( trường học ) mà họ đang điều tra và nghiên cứu, tuy nhiên điều đó hoàn toàn có thể xảy ra ở mức tối thiểu. Ví dụ, việc quan sát trong lớp học hoàn toàn có thể làm trộn lẫn việc học tập do làm mất tập trung chuyên sâu của giáo viên và học viên. Bằng cách xin phép và thông tin rõ ràng mục tiêu của điều tra và nghiên cứu trước khi thu thập dữ liệu, bạn hoàn toàn có thể giảm bớt sự dè dặt mà một số ít cá thể hoàn toàn có thể có về sự hiện hữu của bạn trong môi trường tự nhiên giáo dục của họ .

Tài liệu tham khảo

1. Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
2. Lovely Professional University. Methodology of Educational Research and Statistics. Produced & Printed by Laxmi Publications (P) LTD, 2014. No 113, Golden House, Daryaganj, New Delhi-110002 for Lovely Professional University Phagwara
3. Johnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches. Sage publications.

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học