Định lượng là gì? Các kỹ thuật và phương pháp nghiên cứu

Trong kỷ nguyên dữ liệu, việc đưa ra các quyết định sáng suốt trong kinh doanh, khoa học hay học thuật đều đòi hỏi sự chính xác và bằng chứng rõ ràng. Đây chính là lúc khái niệm “định lượng” (Quantification) trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Định lượng không chỉ là thu thập số liệu, đó là một phương pháp tiếp cận khoa học giúp biến các hiện tượng phức tạp thành những con số có thể đo lường, phân tích và tổng quát hóa được.

Bài viết này, Starttrain sẽ đi sâu vào định lượng là gì, khám phá các loại dữ liệu, kỹ thuật phân tích và các phương pháp nghiên cứu định lượng phổ biến, cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện để làm chủ công cụ nghiên cứu mạnh mẽ này.

Dữ liệu định lượng là gì?

Dữ liệu định lượng (Quantitative data) là nguyên liệu cốt lõi, được biểu thị dưới dạng số và có thể đo lường hoặc tính toán được. Loại dữ liệu này trực tiếp trả lời các câu hỏi về số lượng, tần suất hoặc mức độ, chẳng hạn như “bao nhiêu?”, “bao lâu?” hoặc “mức độ như thế nào?”. Dữ liệu định lượng có thể được sắp xếp, đếm hoặc đặt trên một thang đo nhất định. Ví dụ: tuổi của một người (25 tuổi), doanh thu hàng tháng (100 triệu VNĐ), nhiệt độ phòng (25 độ C), …

Dữ liệu định lượng có hai loại chính, giúp định hình phương pháp phân tích thống kê:

Dữ liệu Rời rạc (Discrete Data): Là những giá trị số chỉ có thể nhận các giá trị nguyên, đếm được, và thường có khoảng cách rõ ràng giữa các giá trị. Chúng thường được dùng để đếm. Ví dụ: số lượng học sinh trong lớp, số lần khách hàng mua hàng.
Dữ liệu Liên tục (Continuous Data): Là những giá trị có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng đo lường nhất định. Chúng thường được dùng để đo lường như chiều cao, cân nặng, thời gian, nhiệt độ, …

Xem thêm: Big Data là gì? Tầm quan trọng và ứng dụng của dữ liệu lớn

Nghiên cứu định lượng là gì?

Nghiên cứu định lượng (Quantitative research) là cách tiếp cận khoa học tập trung vào việc thu thập, xử lý các dữ liệu bằng số nhằm kiểm chứng các giả định ban đầu. Mục tiêu chính là làm rõ các mối liên hệ nhân quả hoặc đưa ra những dự báo về xu hướng trong tương lai. Để đạt được sự khách quan, độ chính xác cao và khả năng áp dụng rộng rãi cho tổng thể, phương pháp này sử dụng nền tảng là các mô hình toán học và công cụ thống kê chuyên sâu.

Nghiên cứu định lượng có tính ứng dụng cao, được triển khai phổ biến trong nhiều ngành như kinh tế, tâm lý học, xã hội học và giáo dục. Nhờ vào việc sử dụng các chỉ số đo lường cụ thể và tính minh bạch của số liệu, phương pháp này là cơ sở không thể thiếu cho các quyết định và nhận định có tính chuẩn hóa, được bảo chứng bằng bằng chứng rõ ràng.

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng

Phân tích dữ liệu định lượng sử dụng các phương pháp thống kê để khám phá ý nghĩa của dữ liệu thu thập được đồng thời đưa ra các kết luận hợp lý.

Thống kê mô tả

Thống kê mô tả (Descriptive statistics) là giai đoạn đầu tiên và cơ bản nhất trong phân tích định lượng, được sử dụng để tổng hợp và mô tả các đặc điểm chính của tập dữ liệu thu thập được. Mục tiêu của kỹ thuật này là giúp nhà nghiên cứu tổ chức, tóm tắt dữ liệu một cách có ý nghĩa và dễ hiểu.

Thống kê mô tả tập trung vào ba nhóm đại lượng chính:

Xu hướng trung tâm (Central Tendency): bao gồm Trung bình (Mean), Trung vị (Median) và Tần suất (Mode) giúp xác định giá trị điển hình hoặc trung tâm của dữ liệu.
Độ phân tán: cho biết mức độ lan truyền hay biến động của dữ liệu xung quanh giá trị trung tâm, với các đại lượng như Độ lệch chuẩn (Standard Deviation), Phương sai (Variance) và Khoảng tứ phân vị (IQR).
Các chỉ số về Phân phối, như Độ xiên (Skewness) và Độ nhọn (Kurtosis), giúp mô tả hình dạng của sự phân bố dữ liệu.

Xem thêm: Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) là gì? Tìm hiểu A-Z

Thống kê suy luận

Khác với thống kê mô tả chỉ dừng lại ở việc tóm tắt, thống kê suy luận (Inferential statistics) là kỹ thuật cao cấp hơn, được thiết kế để đưa ra kết luận và dự đoán về một tổng thể lớn hơn dựa trên dữ liệu thu thập từ một mẫu nhỏ. Mục tiêu trọng tâm của kỹ thuật này là kiểm tra tính đúng đắn của giả thuyết và tổng quát hóa kết quả mẫu cho toàn bộ tổng thể, giúp nhà nghiên cứu đưa ra nhận định về mối quan hệ giữa các biến.

Các kỹ thuật suy luận phổ biến bao gồm:

Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing): kiểm định t, kiểm định Z và ANOVA, được dùng để đánh giá liệu sự khác biệt giữa các nhóm có ý nghĩa thống kê hay không.
Phân tích hồi quy (Regression Analysis), đặc biệt là Hồi quy tuyến tính, được sử dụng để dự đoán mối quan hệ giữa các biến và mô hình hóa sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Phân tích tương quan (Correlation Analysis) dùng để đo lường cường độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.

Data Analytics là gì? Có điểm gì khác với Data Analysis

Các phương pháp nghiên cứu định lượng

Các phương pháp nghiên cứu định lượng thường được chia thành hai nhóm chính, gồm: nghiên cứu sơ cấp và nghiên cứu thứ cấp, trong đó mỗi nhóm lại bao gồm các kỹ thuật cụ thể với mục tiêu và cách triển khai khác nhau.

Phương pháp nghiên cứu định lượng sơ cấp

Nghiên cứu định lượng sơ cấp tập trung vào việc thu thập dữ liệu mới, trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu thay vì sử dụng dữ liệu sẵn có.

Một số phương pháp nổi bật gồm có:

Nghiên cứu khảo sát (Survey Research): Là hình thức phổ biến nhất, sử dụng bảng hỏi có cấu trúc để thu thập dữ liệu từ mẫu nghiên cứu. Khảo sát có thể thực hiện qua các kênh như email, mạng xã hội, website hoặc trực tiếp. Có thể chia thành 2 dạng phổ biến: khảo sát cắt ngang (thu thập dữ liệu tại một thời điểm cụ thể) và khảo sát dọc (thu thập dữ liệu theo thời gian).
Nghiên cứu tương quan (Correlational Research): Phân tích mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số nhằm xác định mức độ liên kết giữa chúng. Tuy nhiên, phương pháp này không làm rõ được mối quan hệ nhân quả.
Nghiên cứu nguyên nhân – kết quả (Causal-comparative Research): Khám phá mối quan hệ nguyên nhân – hệ quả giữa các biến, song không can thiệp vào biến độc lập, phù hợp khi không thể thực hiện thí nghiệm kiểm soát.
Nghiên cứu thực nghiệm (Experimental Research): Thường được ứng dụng trong các ngành khoa học tự nhiên và xã hội, sử dụng quy trình kiểm soát và thao tác biến độc lập để đánh giá tác động lên biến phụ thuộc. Đây là phương pháp mạnh mẽ nhất để xác định mối quan hệ nhân quả.
Nghiên cứu mô tả (Descriptive Research): Mô tả đặc điểm hiện tại của vấn đề hoặc hiện tượng mà không cần giả thuyết ban đầu. Tập trung vào việc trả lời “cái gì, khi nào, ở đâu”, mà không đi tìm kiếm nguyên nhân.

Phương pháp nghiên cứu định lượng thứ cấp

Nghiên cứu định lượng thứ cấp là hình thức sử dụng dữ liệu đã được thu thập và công bố trước đó nhằm phân tích, tổng hợp hoặc kiểm chứng giả thuyết.

Các nguồn dữ liệu thường được khai thác gồm:

Cơ sở dữ liệu thống kê: Số liệu dân số, kinh tế, y tế từ cơ quan chính phủ hoặc tổ chức nghiên cứu quốc tế, …
Báo cáo thị trường: Tài liệu từ các công ty tư vấn, hiệp hội ngành nghề, dùng để phân tích xu hướng, thị trường, …
Tài liệu học thuật: Các nghiên cứu – bài báo khoa học, luận văn từ trường đại học, viện nghiên cứu, …
Thư viện công cộng: Các báo cáo, tài liệu nghiên cứu cũ, phù hợp với đề tài cần tư liệu lịch sử.
Nguồn thông tin thương mại: Báo chí, tạp chí, bản tin của các đài phát thanh, truyền hình, bản tin ngành, … phản ánh nhanh, trực tiếp và chuyên sâu về các vấn đề xã hội, thị trường.

Ưu điểm của nghiên cứu định lượng là gì?

Nghiên cứu định lượng được ưa chuộng nhờ những ưu điểm vượt trội sau:

Độ tin cậy và khách quan: Phương pháp này tạo ra các kết quả đáng tin cậy do sử dụng các thước đo số hóa và công cụ thống kê nghiêm ngặt. Điều này đảm bảo tính chính xác cao và loại bỏ đáng kể sự thiên vị chủ quan của nhà nghiên cứu.
Khả năng mở rộng và khái quát hóa: Kết quả thu được từ một mẫu lớn có thể được tổng quát hóa một cách hiệu quả cho toàn bộ quần thể, giúp rút ra những kết luận có giá trị ứng dụng rộng rãi. Khả năng so sánh dữ liệu giữa các nghiên cứu khác nhau cũng được tối ưu hóa.
Khám phá và xác định mối quan hệ: Nghiên cứu định lượng cho phép phân tích chuyên sâu, sử dụng các mô hình toán học và thống kê phức tạp để khám phá, xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều biến số.

Hạn chế của nghiên cứu định lượng là gì?

Mặc dù có nhiều ưu điểm, nghiên cứu định lượng vẫn tồn tại các hạn chế cần được cân nhắc:

Bỏ sót chiều sâu về bối cảnh: Do tập trung vào số lượng, nghiên cứu định lượng gặp khó khăn trong việc nắm bắt được động cơ, cảm xúc, hoặc lý do sâu xa đằng sau hành vi của con người, dẫn đến thiếu đi sự phong phú về mặt ngữ cảnh.
Thiết kế gò bó và cứng nhắc: Quá trình thu thập dữ liệu bị giới hạn bởi các câu hỏi đã được xác định trước, làm giảm khả năng người tham gia biểu đạt ý kiến tự do và khiến dữ liệu thu về có thể không phản ánh hết mọi khía cạnh của hiện thực.
Rủi ro sai lệch mô hình: Phương pháp này dựa trên các mô hình và giả định thống kê để phân tích. Nếu mô hình hoặc giả định không chính xác hoặc không bao quát hết các yếu tố phức tạp, kết quả cuối cùng có thể bị sai lệch.
Tốn kém tài nguyên: Việc thiết kế nghiên cứu phức tạp, thu thập dữ liệu từ mẫu lớn và sử dụng các công cụ phân tích chuyên sâu đòi hỏi một lượng lớn chi phí và thời gian thực hiện.

Kết luận

Tóm lại, định lượng là cây cầu nối giữa lý thuyết và thực tiễn, cung cấp nền tảng vững chắc cho mọi quyết định dựa trên số liệu. Nắm vững định lượng là gì, từ việc phân biệt dữ liệu rời rạc – liên tục, đến việc áp dụng đúng kỹ thuật thống kê mô tả hay suy luận, là chìa khóa để khai thác sức mạnh của dữ liệu.

Mặc dù có những hạn chế về chiều sâu cảm xúc nhưng với khả năng tổng quát hóa và độ chính xác cao, nghiên cứu định lượng vẫn là công cụ không thể thiếu. Để có cái nhìn toàn diện nhất, hãy cân nhắc kết hợp nó với nghiên cứu định tính, tạo nên bức tranh đa chiều và phong phú về đối tượng nghiên cứu.