Quy trình xử lý dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

Nội dung chính

Show

• Một số công cụ xử lí số liệu trong
  NCKH
• Video liên quan

Tùy theo mức độ chi tiết cụ thể và quan điểm của mỗi người, tiến trình nghiên cứu khoa học hoàn toàn có thể được chia ra nhiều bước khác nhau. Tuy nhiên, một khu công trình nghiên cứu sẽ được triển khai theo trình tự những bước chính không hề bỏ lỡ, gồm có :
– Bước 1 : Lựa chọn đề tài nghiên cứu
– Bước 2 : Xác định câu hỏi, giả thuyết và phương pháp nghiên cứu
– Bước 3 : Xây dựng đề cương và lập kế hoạch nghiên cứu
– Bước 4 : Thu thập dữ liệu và xử lí dữ liệu
– Bước 5 : Viết báo cáo giải trình hiệu quả nghiên cứu

1. Xác định đề tài nghiên cứu

Như vậy, để khởi đầu cho một nghiên cứu, bước tiên phong cần làm là lựa chọn được đề tài nghiên cứu. Có thể bạn đang đặt câu hỏi : “ Làm thế nào để thực thi điều đó ? ”. Tôi không biết chọn đề tài nào ? Phải nói rằng đây là điều không thuận tiện với sinh viên, đặc biệt quan trọng với những bạn sinh viên lần đầu làm nghiên cứu khoa học. Vì vậy, chúng mình sẽ mất không ít thời hạn để tìm được một đề tài muốn theo đuổi và đây cũng chính là một rào cản nếu chúng mình không tìm ra được .
Thông thường, sinh viên có 2 cách để lựa chọn đề tài. Thứ nhất là tự lựa chọn đề tài nghiên cứu, thứ 2 là được giảng viên hướng dẫn, gợi ý lựa chọn đề tài. Tuy nhiên, để dữ thế chủ động và nhận được sự nhìn nhận cao từ giảng viên, chúng mình nên cố gắng nỗ lực tìm đề tài chứ không nên chờ đón quá nhiều giảng viên hướng dẫn. Hãy lựa chọn nghành nghề dịch vụ / mảng yếu tố bạn chăm sóc ; sau đó bắt tay vào “ đọc hăng say ” để có thêm kỹ năng và kiến thức nền về yếu tố mình chăm sóc, để biết được tình hình nghiên cứu về yếu tố đó và tìm ra những “ khoảng trống ” mà bạn hoàn toàn có thể tăng trưởng trong nghiên cứu của mình. Sự chủ động tìm tòi, phát minh sáng tạo và sự kiên trì chính là trong những yếu tố mà một sinh viên làm NCKH cần có đấy bạn !
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Làm thế nào để tìm ra đề tài nghiên cứu ” tại đây
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Kĩ năng đọc trong nghiên cứu khoa học ” tại đây

2. Xác định câu hỏi, giả thuyết và phương pháp nghiên cứu

Bạn cần chú ý quan tâm để “ chốt ” được đề tài nghiên cứu ở bước 1, bạn đã phải đọc và nghiên cứu tương đối “ đủ ” một lượng tài liệu có tương quan đến chủ đề đó. Bước 1 trong quy trình tiến độ này được tính là triển khai xong khi bạn đã có quyết định hành động khá chắc như đinh, sẵn sàng chuẩn bị cho những bước tiếp theo ; chứ không phải là chỉ “ chọn đại ” một đề tài nào đó. Điều này đồng nghĩa tương quan khi đó bạn đã phải tưởng tượng tương đối rõ ràng về đề tài của mình, biểu lộ bằng việc xác lập 3 yếu tố này trong bước thứ hai :
– Câu hỏi nghiên cứu là gì ?
– Giả thuyết nghiên cứu là gì ?
– Phương pháp nghiên cứu sử dụng là phương pháp nào ?
Nghiên cứu khoa học hoàn toàn có thể được hiểu đơn thuần là việc vấn đáp những câu hỏi đặt ra bằng những phương pháp nghiên cứu khoa học. Do đó, việc đặt ra câu hỏi nghiên cứu đúng và hay là rất quan trọng. Câu hỏi nghiên cứu chính là yếu tố mà người nghiên cứu muốn “ mày mò ” khi thực thi khu công trình nghiên cứu của mình. Trong khi đó, phần luôn đi cùng câu hỏi nghiên cứu chính là những giả thuyết – những câu vấn đáp phỏng đoán. Cần chú ý quan tâm rằng những giả thuyết này được đặt ra dựa trên tác dụng của những nghiên cứu trước đó hoặc quan điểm của tác giả, với một số lượng số lượng giới hạn và chưa biết là đúng hay sai. Dựa vào những phỏng đoán này, người nghiên cứu sẽ có hướng tìm kiếm để kiểm chứng và đưa ra Tóm lại trong bước ở đầu cuối .
Trong bước này, phương pháp nghiên cứu cũng cần được người nghiên cứu làm rõ, bởi tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu và những điều kiện kèm theo khách quan thì phương pháp nghiên cứu sử dụng sẽ khác nhau .
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Sử dụng phương pháp nghiên cứu trong nghiên cứu kinh tế tài chính ” tại đây

3. Xây dựng đề cương và lập kế hoạch nghiên cứu

Thực tế, khi tác giả đã chốt được đề tài nghiên cứu chính thức ( theo nhu yếu đã đề cập ở trên ) thì những bước tiếp theo sẽ “ bon bon ” theo. Tại bước này, người nghiên cứu sẽ viết bản đề cương nghiên cứu nhằm mục đích phác thảo những nội dung chính có trong khu công trình nghiên cứu của mình. Đây sẽ là văn bản mà nhóm nghiên cứu gửi cho giảng viên nhận xét và góp ý, nhằm mục đích giúp nhóm có một khung nội dung hoàn hảo nhất trước khi bắt tay triển khai tiếp ( so với người học ) hoặc gửi cho những đơn vị chức năng thẩm định và đánh giá ( để xin hỗ trợ vốn nghiên cứu ). Bên cạnh đó, một kế hoạch nghiên cứu gắn những tiến trình thực thi với mốc thời hạn đơn cử cũng sẽ được lập ra để giúp nhóm nghiên cứu dự kiến quy trình tiến độ triển khai theo thời hạn nhu yếu .
Cần chú ý quan tâm rằng trong thời hạn triển khai những bước này và cả sau đó, hoạt động giải trí đọc những tài liệu vẫn nên liên tục thực thi để tác giả liên tục đào sâu và có thêm những kiến thức và kỹ năng, phát hiện mới tương quan đến đề tài nghiên cứu. Điều này sẽ rất có ích khi nhóm thực thi viết cơ sở lí luận cũng như thực thi những bước tiếp theo .
>> Xem thêm bài viết : “ Những nội dung cần có trong một bản đề cương nghiên cứu ” tại đây

4. Thu thập, xử lí và phân tích dữ liệu

Một trong những nội dung quan trọng trong hoạt động giải trí nghiên cứu chính là tích lũy, xử lí và nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Cần chú ý quan tâm, dù bước này được triển khai sau những bước trên, tuy nhiên người nghiên cứu cần xác lập trước những yếu tố tương quan đến bước này ngay từ đầu để thẩm định và đánh giá xem có khả thi để thực thi hay không .
Ví dụ như loại dữ liệu cần là loại gì ( định tính hay định lượng, sơ cấp hay thứ cấp, … ), thu thập dữ liệu như thế nào, việc thu thập dữ liệu mong ước có khả thi hay không, sau khi có dữ liệu thì sẽ được xử lí như thế nào, cách nghiên cứu và phân tích dữ liệu thu được ra làm sao, … Đây là những yếu tố cần được dự kiến và làm rõ ngay từ đầu, vì nếu không, đến khi đã triển khai thực thi mà gặp yếu tố với dữ liệu thì nhóm sẽ gặp rất nhiều khó khăn vất vả để kiểm soát và điều chỉnh, thậm chí còn hoàn toàn có thể bỏ cuộc giữa chừng .
Sau khi đã tích lũy xong dữ liệu, người nghiên cứu cần triển khai xử lí xử lí để vô hiệu những dữ liệu bị lỗi, không an toàn và đáng tin cậy hoặc lọc dữ liệu để giữ lại dữ liệu tương thích với mục tiêu nghiên cứu. Ngoài ra, người nghiên cứu cũng sẽ thực thi chạy những kiểm định và quy mô ( nếu có ). Những hoạt động giải trí xử lí trên hoàn toàn có thể được thực thi bằng ứng dụng ( với dữ liệu định lượng ) và không bằng ứng dụng ( với dữ liệu định tính ). Ngay khi xử lí được xử lí xong, người nghiên cứu sẽ liên tục nghiên cứu và phân tích những tác dụng phát hiện để đưa ra những Tóm lại kiểm định cho giả thuyết đã đặt ra khởi đầu và những nhìn nhận khác .
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Thu thập dữ liệu sơ cấp từ bảng hỏi khảo sát ” tại đây
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Một số ứng dụng thường được sử dụng trong nghiên cứu kinh tế tài chính ” tại đây

5. Viết báo cáo kết quả nghiên cứu

Đây chính là bước sau cuối để triển khai xong một nghiên cứu mà người nghiên cứu cần “ cân não ” rất nhiều. Ngay từ tên gọi, hoạt động giải trí này thiên về “ tư duy ” và diễn dịch ở dạng viết để người đọc hoàn toàn có thể hiểu và nhìn nhận cao chất lượng của khu công trình. Người nghiên cứu cần triển khai viết toàn bộ những nội dung tương ứng với đề cương nghiên cứu ( bản đề cương sau cuối ) với hàm lượng nội dung tương thích với một nghiên cứu hoàn hảo ( tùy theo lao lý của từng đơn vị chức năng ) .
Trong bước này, tác giả cần chú ý quan tâm hai yếu tố là nội dung và văn phong, bởi đây là hai yếu tố tác động ảnh hưởng đến nhìn nhận của người đọc / người phản biện so với khu công trình nghiên cứu. Tất nhiên bước này nên được thực thi càng sớm càng tốt theo như kế hoạch để tác giả có thời hạn xin quan điểm từ giảng viên hướng dẫn hoặc những người có trình độ để chỉnh sửa một cách tốt nhất .
>> Xem thêm loạt bài đặc biệt quan trọng : “ Viết báo cáo giải trình nghiên cứu – Cùng tới đích của hành trình dài ” tại đây
Hội nghị Nghiên cứu khoa học sinh viên thường niên của trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN
Đối với hoạt động giải trí nghiên cứu khoa học của sinh viên, hành trình dài nghiên cứu khoa học còn chưa dừng lại ở bước này, vì chúng mình sẽ còn triển khai việc báo cáo giải trình và bảo vệ khu công trình trước hội đồng phản biện với những thưởng thức rất đáng nhớ. Bên cạnh đó, chúng mình còn hoàn toàn có thể công bố những nghiên cứu của mình trên những tạp chí nghiên cứu hoặc tham gia những hội thảo chiến lược, hội nghị mà đề tài có tương quan. Bạn đã thấy nghiên cứu khoa học mê hoặc chưa ? Hãy mở màn ngay từ ngày hôm nay và thưởng thức một cuộc hành trình dài mới mê hoặc. Cộng đồng RCES chúc bạn một mùa nghiên cứu thành công xuất sắc và nhiều kỉ niệm đáng nhớ !

Cộng đồng sinh viên kinh tế nghiên cứu khoa học (RCES)

Góc NCKH

Một số công cụ xử lí số liệu trong NCKH

Một số công cụ xử lí số liệu trong
NCKH

Trong nghiên cứu kinh tế tài chính, việc xử lý số liệu bằng những ứng dụng là bắt buộc với những đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng nhằm mục đích đơn giản hóa quy trình xử lý dữ liệu và chạy quy mô. Tuy nhiên, việc lựa chọn ứng dụng nào cần phụ thuộc vào vào đặc thù nguồn dữ liệu và năng lực sử dụng ứng dụng của người nghiên cứu. Trong bài viết này, YRC xin ra mắt 1 số ít công cụ xử lí số liệu nhằm mục đích tương hỗ những bạn tối đa trong việc tìm kiếm, lựa chọn và sử dụng những ứng dụng tương thích với đề tài nghiên cứu khoa học của mình .

1. Microsoft Excel:

Microsoft Excel là một ứng dụng trong bộ ứng dụng Microsoft Office chuyên về xử lý dữ liệu bảng tính. Ra đời phiên bản tiên phong từ năm 1987, trải qua hơn 30 năm hình thành và tăng trưởng bởi công ty ứng dụng khét tiếng nhất quốc tế Microsoft, Excel đã trở thành ứng dụng bảng tính thông dụng nhất quốc tế. Hiện nay, Microsoft Excel đã xuất hiện trên nhiều nền tảng hệ quản lý và điều hành như Windows, MacOS, Android, IOS, …

Các ứng dụng chính của Excel trong xử lý dữ liệu gồm có :

· Thống kê dữ liệu, trong đó có cả thống kê một cách trực quan dựa vào bảng, biểu đồ, dashboard …

· Phân phối Tỷ Lệ .

· Tính toán đối sánh tương quan và hồi quy tuyến tính .

· Kiểm định những giả thiết .

· Phân tích trường hợp .

Ngoài ra, trong những phiên bản Excel mới có rất nhiều tính năng tương hỗ thao tác hữu dụng như đồng điệu hóa, thao tác trên nhiều thiết bị cùng một lúc, Dự kiến dữ liệu thống kê, công cụ dịch nhanh, giao diện đẹp, … Tuy nhiên, Microsoft Excel cũng còn nhiều hạn chế như :

· Tốn ngân sách bản quyền để hoàn toàn có thể sử dụng một cách hợp pháp .

· Cần nhiều thời hạn và công sức của con người để sử dụng thành thục những tính năng, những hàm …

· Với những máy tính có thông số kỹ thuật từ trung bình trở xuống, tốn nhiều thời hạn và tài nguyên trên máy để mở những file dữ liệu lớn .

· Cách thao tác trên những file nhờ vào vào thói quen của từng người sử dụng, nên khó thao tác chung .

· Khả năng bảo mật thông tin kém .

Vì là một ứng dụng rất phổ cập nên một ưu điểm lớn khác của Excel đó là có hội đồng người sử dụng lớn và nhiều chương trình huấn luyện và đào tạo sử dụng ứng dụng này, dưới đây là 1 số ít nguồn hướng dẫn sử dụng Microsoft Excel bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm :

1. Học Excel Online

2. Khóa học về Microsoft Excel của Edumall

3. Một số tài liệu về sử dụng Excel trong kinh tế tài chính lượng

4. Một số videos về sử dụng Excel trong kinh tế tài chính lượng

2. Stata:

Stata là ứng dụng quản trị dữ liệu, thiết kế xây dựng biểu đồ và đặc biệt quan trọng là phân tích số liệu định lượng, do hãng StataCorp phát hành lần đầu năm 1985 .

Stata đặc biệt quan trọng điển hình nổi bật nhờ những bộ câu lệnh có sẵn đồng thời lại sử dụng mã nguồn mở, được cho phép người dùng tự soạn công thức và câu lệnh riêng tương thích với nhu yếu sử dụng của mình .

Stata được cho phép người dùng sử dụng nhiều loại dữ liệu, ví dụ như dữ liệu ASCII hoặc bảng tính Microsoft Excel. Dữ liệu được xử lý xong cũng hoàn toàn có thể được xử lý bằng những ứng dụng khác .

Một ưu điểm lớn của Stata chính là việc ứng dụng này sử dụng mã nguồn mở. Điều này được cho phép người dùng sử dụng những file “ chuyên sử dụng ” tải về từ internet. Một trong những hội đồng tương hỗ lớn nhất dành cho người dùng Stata là Statalist. Ở forum này, người dùng hoàn toàn có thể upload cũng như tải về những file chuyên sử dụng ship hàng cho những mục tiêu riêng không liên quan gì đến nhau .

Bên cạnh những ưu điểm trên, Stata cũng có một số ít điểm yếu kém. Thứ nhất, ứng dụng này chỉ hoàn toàn có thể xử lý một bộ dữ liệu trong một lần mở. Hơn nữa, ứng dụng được cài đặt để tàng trữ hàng loạt bộ dữ liệu đang được xử lý, gây trở ngại cho quy trình quản lý và vận hành nếu bộ dữ liệu đó có dung tích quá lớn. Một điểm yếu kém nữa là những file “ chuyên sử dụng ” của Stata chưa được thẩm định tính đúng chuẩn, vì thế người dùng cần tâm lý và kiểm tra kĩ trước khi sử dụng chúng .

Một số website bạn hoàn toàn có thể tìm nguồn hướng dẫn cho công cụ này là :

https://www.statalist.org/

http://data.princeton.edu/stata/

http://tutorials.iq.harvard.edu/Stata/StataIntro/StataIntro.html

3. SPSS:

SPSS(viết tắt củaStatistical Package for the Social
Sciences) là mộtphần mềm máy tínhphục
vụ công tác phân tíchthống kê.Hiện
SPSS ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong nghiên cứu thị trường và cả lĩnh
vực quản trị. SPSS cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và khả năng phân tích
thống kê với giao diện đồ họa thân thiên.

Nội dung của SPSS rất đa dạng chủng loại và phong phú, từ việc phong cách thiết kế những bảng biểu và sơ đồ thống kê, thống kê giám sát những đặc trưng mẫu trong thống kê diễn đạt, đến một mạng lưới hệ thống rất đầy đủ những phương pháp thống kê nghiên cứu và phân tích như :

· So sánh những bảng mẫu bằng nhiều tiêu chuẩn tham số và phi tham số ( Nonparametric Test, những quy mô nghiên cứu và phân tích phương sai theo dạng tuyến tính tổng quát ( General Linear Models ), những quy mô hồi quy đơn biến và nhiều biến, những hồi quy phi tuyến tính ( Nonlinear ), những hồi quy Logistic .

· Phân tích theo nhóm ( Cluster Analysis ) .

· Phân tích tách biệt ( Discriminatory Analysis ) .

·
Chuyên sâu khác (Advanced
Statistics).

Các tính năng chính của SPSS gồm có :

· Nhập và làm sạch dữ liệu

· Xử lý đổi khác và quản trị dữ liệu .

· Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình diễn dưới dạng biểu bảng, đồ thị map .

· Phân tích dữ liệu, đo lường và thống kê những tham số thống kê và diễn giải tác dụng .

SPSS là ứng dụng xử lý thông tin sơ cấp – thông tin được tích lũy trực tiếp từ đối tượng người tiêu dùng nghiên cứu. Thông tin được xử lý là thông tin định lượng ( có ý nghĩa về mặt thống kê ) / SPSS là một mạng lưới hệ thống ứng dụng thống kê tổng lực được phong cách thiết kế để triển khai tổng thể những bước trong những nghiên cứu và phân tích thống kê từ những thống kê diễn đạt ( liệt kê dữ liệu, lập đồ thị ) đến thống kê suy luận ( đối sánh tương quan, hồi quy … ) .

SPSSđược những nhà nghiên cứu sử dụng thoáng đãng cho những nghiên cứu trong những nghành nghề dịch vụ :

· Tâm lý học, tội phạm học

· Điều tra xã hội học

· Nghiên cứu kinh doanh thương mại

· Nghiên cứu trong y sinh

Một số website bạn hoàn toàn có thể tìm nguồn hướng dẫn cho công cụ này là :

http://nghiencuudinhluong.com/

http://hotrospss.blogspot.com/

Hỗ Trợ SPSS

http://phantichspss.blogspot.com/

https://www.youtube.com/channel/UC8Q-4C0Xbymg3I54Gd1ZQbQ/videos

https://www.youtube.com/channel/UCJPGPQB8RwDHUou21_T9zMA/videos

4. R

R là ứng dụng sử dụng cho nghiên cứu và phân tích thống kê và vẽ biểu đồ, là ngôn từ máy tính đa năng, hoàn toàn có thể sử dụng cho nhiều tiềm năng khác nhau :

· Tính toán đơn thuần

· Toán học vui chơi ( recreational mathematics )

· Tính toán ma trận ( matrix )

· Phân tích thống kê phức tạp .

Công cụ này hoàn toàn có thể tăng trưởng thành những ứng dụng trình độ cho một yếu tố giám sát riêng biệt .

* Ưu điểm :

· Miễn phí, nguồn mở

· Khả năng nghiên cứu và phân tích biểu đồ tuyệt vời

· Gắn liền với giới học thuật : được sử dụng trong hầu hết những quy mô thống kê mới nhất

· Chạy được trên nhiều hệ quản lý và điều hành

* Hạn chế :

· Dùng lệnh, không dùng menu giống Excel

· Nhiều thư viện / package : khó chọn

Một số nguồn hướng dẫn cho công cụ này là :

· Phân tích số liệu và biểu đồ bằng R – GS Nguyễn Văn Tuấn

· Ngôn ngữ lập trình R – Đỗ Thanh Nghị

· Kinh tế lượng ứng dụng với R – Nguyễn Chí Dũng

· Ứng dụng ứng dụng R tại Nước Ta – Lê Văn Tuấn

5. Eviews:

EViews ( Econometric Views ) là ứng dụng chuyên về kinh tế tài chính lượng, nghiên cứu với dữ liệu chuỗi thời hạn, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng … EViews chạy trên Windows, được kiến thiết xây dựng bởi quantitative Micro Software ( QMS ), phiên bản 1.0 được phát hành vào tháng 3/1994 .

Với năng lực linh động trong thao tác, quản trị dữ liệu thuận tiện, tác dụng hiển thị nhanh và thuận tiện hiểu được đã giúpEviewsđang trở thành một trong những ứng dụng thống kê và nghiên cứu và phân tích dữ báo được những nhà nghiên cứu sử dụng phổ cập nhất .

Ngoài những công dụng dùngmô hìnhkinh tế lượngđể phântích phương trình hồi quythì một số ít tính năng dùng cho nghiên cứu và phân tích dự báo nâng cao như :

· Thống kê miêu tả dữ liệu .

· Phân tích sự ảnh hưởng tác động của những yếu tố kinh tế tài chính vĩ mô lên biến cần nghiên cứu .

· Dự báo cho tương lai yếu tố cần nghiên cứu ( ví dụ giá xăng dầu, dự báonhu cầu nguồn năng lượng, dự báo giá vàng …. )

· Thực hiệnxếp hạng tín dụngtrong ngân hàng nhà nước ,

· Tính toán giá trị rủi rocho mã CP dựa trên tỉ suất sinh lời .

· Phân tích quan hệ đối sánh tương quan giữa những yếu tố kinh tế tài chính vĩ mô .

Một số nguồn hướng dẫn cho công cụ này là :

· Hướng dẫn thực hành Kinh tế lượng bằng ứng dụng Eviews ( Bùi Dương Hải )

· Hướng dẫn sử dụng ứng dụng Eviews ( Nguyễn Trung Đông – Nguyễn Văn Phong )

· Hướng dẫn thực hành kinh tế lượng bằng ứng dụng Eviews ( Trần Đức Luân )

· Mô hình ARIMA ( Nguyễn Ngọc Thiệp )

http://yrc-ftu.com/mot-so-cong-cu-xu-li-so-lieu-trong-nckh/