[HICC.VN]

Thu thập dữ liệu trong quá trình nghiên cứu những hiện tượng kinh tế xã hội là một giai đoạn có ý nghĩa rất quan trọng. Việc thu thập dữ liệu mất nhiều thời gian, tiền bạc và cả công sức do đó việc lựa chọn được phương pháp thu thập dữ liệu thích hợp giúp đạt được hiệu quả cao nhất.

chúng ta đang xem: Dữ liệu sơ cấp là gì

Trong nội dung bài viết này, Tri Thức Cộng Đồng chủ yếu đề cập đến những quan niệm về dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp, những phương pháp thu thập dữ liệu.

+ Mẫu viết lý do chọn đề tài và mục đích nghiên cứu đề tài của bài luận văn

+ Phương pháp luận là gì? Ý nghĩa nghiên cứu phương pháp luận nghiên cứu khoa học

Mục lục

1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp

1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu sơ cấp là gì? ( Primary data)

Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu mới được thu thập lần thứ 1 phục vụ cho cuộc nghiên cứu này. Những thông tin cần thu thập bao gồm: thông tin về tình hình sử dụng sản phẩm của khách hàng, kỳ vọng của họ với sản phẩm, sự đánh giá của họ về những thuộc tính của sản phẩm cà dịch vụ đi kèm, …

1.1 Thiết kế mẫu

Ví dụ về dữ liệu sơ cấp:

Tổng thể là một nhóm cụ thể người, doanh nghiệp, tình huống và những làm việc…là trung tâm của sự nghiên cứu. Tổng thể của cuộc nghiên cứu này là những khách hàng đã, đang sử dụng xe máy Air Blade.

Phương pháp chọn mẫu: lấy mẫu phi xác suất tiện lợi. Đây là phương pháp lấy mẫu mà theo đó những thành viên mẫu được chọn một cách tiện lợi và kinh tế. Bảng hỏi được gửi đến những người chúng ta, người quen,… đã từng hoặc đang đi xe Air Blade của Honda Việt Nam. Pham vi nghiên cứu là khu vực Hà Nội. Tuy nhiên với thời gian không dài của cuộc nghiên nên tập trung tiến hành phỏng vấn tại những khu vực: Quận Cầu Giấy, Huyện Từ Liêm, Huyện Thanh Trì.

Kích thước mẫu dự tính cho nghiên cứu khoảng 100. Thông thường với sản phẩm và tổng thể đã chọn thì mẫu khoảng 100 phần tử là tương thích. giúp đạt được khoảng 100 phần tử đều có 100 phiếu được phát đến khách hàng bằng phương pháp gửi trực tiếp. Tuy nhiên với 100 phiếu đã phát chỉ thu về được 96 phiếu đạt yêu cầu, cũng có thể sử dụng cho phân tích. Thông tin về mẫu được tổng hợp trong bảng sau:

*

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

(Ảnh: Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp)

1.2 Xây dựng bảng hỏi

Nội dung bảng hỏi gồm 4 phần chính như sau:

– Giới thiệu: Người tiến hành điều tra, lý do và mục đích tiến hành điều tra, cam kết giữ bí mật thông tin.

– Phần lấy thông tin cá nhân: họ và tên, tuổi, giới tính, địa chỉ của người được phỏng vấn.

– Phần gạn lọc: nhằm loại bỏ những cá nhân không tương thích với cuộc điều tra. Ví dụ: những người chưa từng đi xe máy, những người chưa tùng đi xe Air Blade, những người (người thân) đang làm việc trong lĩnh vực truyền thông/ quảng cáo/ nghiên cứu thị trường/ sản xuât, đáp ứng xe máy …

– Phần câu hỏi chính: đưa ra những câu hỏi nhằm thu thập những thông tin cực kì cần thiết. Phần này bao gồm 14 câu hỏi đóng – câu hỏi cho tất cả 2 phần: phần câu hỏi và phần câu trả lời đều được thiết kế sẵn, trong số đó có 7 câu hỏi có vô vàn sự lựa chọn, 4 câu hỏi phân đôi, 2 câu hỏi bậc thang và 1 câu hỏi sắp xếp thứ tự.

Cụ thể, câu hỏi phân đôi là dạng câu hỏi mà chỉ cho phép 2 khả năng trả lời. Dạng câu hỏi này thường đáp ứng thông tin không đầy đủ cụ thể. giúp thu được thông tin cụ thể hơn ở 4 câu hỏi dạng này, trong bảng hỏi yêu cầu người được hỏi đáp ứng lý do lựa chọn đáp án tương ứng của họ. Thứ hai, câu hỏi có vô vàn sự lựa chọn là dạng câu hỏi đưa ra nhiều đáp án cho người được hỏi chọn lựa.

Những câu hỏi dạng này được sử dụng trong bảng hỏi nhằm thu thập thông tin về tình hình sử dụng sản phẩm, đánh giá khái quát của khách hàng về sản phẩm và một vài thông tin cực kì cần thiết khác. Trong 2 câu hỏi bậc thang được người sử dụng, một câu người sử dụng giúp đánh giá sự quan tâm của khách hàng đối với những yếu tố cụ thể bằng thang điểm chia từng khoảng, một câu người sử dụng giúp hỏi về sự đánh giá của khách hàng sau lúc sử dụng xe bằng thang điểm sắp xếp theo thứ bậc.

Cuối cùng, câu hỏi sắp xếp thứ tự đáp ứng quan điểm của người hỏi về thứ tự ưu tiên của từng yếu tố. Kết thúc bảng hỏi, cảm ơn người được hỏi một lần nữa.

1.3 Tiến hành điều tra khách hàng

– sẵn sàng:

Đây là giai đoạn rất quan trọng trong tiến trình điều tra bởi vậy sẵn sàng kỹ lưỡng trước lúc tiến hành là điều cần được đầu tư nhiều công sức. Giai đoạn này gồm:

+ sẵn sàng trước lúc tiếp xúc với khách hàng: nắm rõ nội dung, yêu cầu của việc điều tra; trau dồi những kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phỏng vấn ( tiếp xúc ban đầu, đặt câu hỏi, ghi chép câu trả lời, thăm dò…)

+ sẵn sàng tốt những tài liệu, dụng cụ cực kì cần thiết giúp tiến hành phỏng vấn.

– Tiến hành:

+ Đến địa điểm dự định phỏng vấn (nhà dân trong khu vực Cầu Giấy, Từ Liêm, Thanh Trì TP Hà Nội ) vào:

Buổi tối (19 giờ – 21 giờ) những ngày từ thứ 2 đến thứ 6 . Cả ngày thứ 7 và chủ nhật.

+ Người phỏng vấn tiếp xúc với đối tượng phỏng vấn. Nếu đối tượng được hỏi đồng ý phỏng vấn thì phát cho họ 1 bảng hói và tiến hành phỏng vấn. Thời gian phỏng vấn chỉ nên làm tăng thêm khoảng 10-15 phút.

+ Cảm ơn người được hỏi lúc kết thúc..

Xem thêm: Radius Server Là Gì – Cách Cấu Hình, Sự làm việc Của Radius Server

1.4 Xử lý dữ liệu

Việc xử lý dữ liệu được tiến hành theo 1 trình tự như sau:

– Đánh giá giá trị dữ liệu: giúp đảm bảo dữ liệu đã được thu thập đúng cách, khách quan và theo đúng thiết kế ban đầu.

– Biên tập dữ liệu: kiểm tra tính hoàn thiên, tính nhất quán, tính rõ ràng của dữ liệu giúp dữ liệu sẵn sàng cho mã hóa và xử lý dữ liệu.

– Mã hóa dữ liệu: những câu trả lời đã được biên tập sẽ được xác định và phân loại bằng những con số nhiều lần kí hiệu.

– Phân tích dữ liệu: sử dụng những phương pháp phân tích thông kê rút ra những kết luận về hiện tượng đang nghiên cứu.

– Giải thích dữ liệu: quá trình chuyển đổi dữ liệu có được thành những thông tin nhiều lần chuyển những thông tin mới có được từ sự phân tích thành thông tin tương thích với cuộc nghiên cứu. Kết quả của quá trình này là cơ sở giúp rút ra được những kết luận về vấn đề đang nghiên cứu cũng như hướng nhiều lần phương pháp khắc phục vấn đề đó.

2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu thứ cấp là gì? ( Secondary data) 

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu được thu thập do một mục đích nào đó, đều có sẵn ở đâu đó và cũng có thể được sử dụng cho cuộc nghiên cứu này.

Theo Wikipedia định nghĩa: Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đều có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như những ngành khoa học xã hội khác.

Ví dụ thu thập dữ liệu thứ cấp

*

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

giúp thu thập được những dữ liệu thứ cấp cực kì cần thiết cho cuộc nghiên cứu ta tiến hành như sau:

– Thứ nhất, xác định những thông tin cực kì cần thiết cho cuộc nghiên cứu. Những thông tin đó bao gồm:

+ đặc thù của thị trường xe máy gần đây.

+ Doanh thu, thị phần, đối thủ cạnh tranh của Honda Việt Nam nổi trội là dòng xe máy tay ga.

– Thứ hai, tìm nguồn dữ liệu. Những thông tin ở trên được thu thập qua báo, tạp chí, mạng Internet…

– Thứ ba, tiến hành thu thập những thông tin. Thông qua những nguồn dữ liệu, tiến hành sưu tập những thông tin mong suy nghĩ. Những thông tin thu thập được đều phải sắp xếp một cách khoa học, có tính hệ thống và ghi rõ nguồn, tên tác giả, ngày đăng tin… điều này là vô cùng quan trọng bởi vì nó là sự đảm bảo cho khả năng kiểm tra lại thông tin cũng như tính chân thực của thông tin.

Xem thêm: Sinh Năm 1991 Mệnh Gì – Tuổi Gì Và Hợp Màu Gì

– Cuối cùng, trên cơ sở thông tin tìm kiếm được ta đánh giá và lọc lấy những thông tin tốt giúp đưa vào nội dung bài viết của mình.

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp là 2 phương pháp vô cùng quan trọng và được sử dụng vô vàn trong nghiên cứu khoa học. Hi vọng những kiến thức trên là chiếc chúng ta đang cần. Chúc chúng ta học tập tốt!

luôn mục: Hỏi Đáp

Nguồn : Tổng hợp

[bvlq_danh_muc]

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

This site uses cookies to offer you a better browsing experience. By browsing this website, you agree to our use of cookies.