Phương pháp nghiên cứu trong luận văn là gì? Cách viết đúng
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn là gì
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn là phần giải thích bạn đã dùng cách nào để trả lời câu hỏi nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết. Với một luận văn định lượng, phần này cần cho người đọc biết mô hình nghiên cứu, cách đo lường biến, đối tượng khảo sát, cỡ mẫu, cách thu thập dữ liệu và kỹ thuật phân tích dữ liệu bằng SPSS hoặc SmartPLS.
Bạn có thể xem phần này như bản hướng dẫn để một người khác kiểm tra lại quy trình nghiên cứu của bạn. Nếu chỉ viết rằng “dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS” thì thông tin vẫn quá ít. Hội đồng thường muốn biết bạn khảo sát ai, có bao nhiêu phiếu hợp lệ, biến quan sát được xây dựng thế nào, vì sao chọn Cronbach's Alpha, EFA, hồi quy hay PLS-SEM.
Phương pháp nghiên cứu khác với tổng quan lý thuyết. Tổng quan trả lời câu hỏi các học giả đã nói gì về chủ đề. Phương pháp trả lời câu hỏi bạn sẽ kiểm tra vấn đề đó bằng dữ liệu nào và bằng quy trình nào. Nếu cần hệ thống lại khái niệm trước khi viết, bạn có thể tham khảo bài phương pháp nghiên cứu khoa học và phương pháp nghiên cứu.
Trong khóa luận định lượng, chương phương pháp thường dài khoảng 10 đến 20 trang, tùy yêu cầu của khoa, số lượng biến và mức độ phức tạp của mô hình. Con số này chỉ là khoảng tham khảo. Điều quan trọng là mỗi lựa chọn trong chương phải khớp với mô hình, bảng hỏi và file dữ liệu bạn đang có.
Cấu trúc chuẩn của phương pháp nghiên cứu
Tên chương có thể là “Phương pháp nghiên cứu”, “Thiết kế nghiên cứu” hoặc “Phương pháp và thiết kế nghiên cứu”. Bạn nên dùng đúng mẫu trình bày của khoa, sau đó sắp xếp nội dung theo logic từ mô hình đến dữ liệu và phân tích.
| Tiểu mục | Nội dung cần viết | Độ dài tham khảo |
|---|---|---|
| 3.1 Quy trình nghiên cứu | Các bước từ xác định vấn đề, xây dựng mô hình, thiết kế bảng hỏi đến phân tích dữ liệu | 1 đến 2 trang |
| 3.2 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu | Các biến, mối quan hệ giữa biến và căn cứ hình thành H1, H2 | 2 đến 4 trang |
| 3.3 Thang đo và biến quan sát | Nguồn thang đo, mã hóa biến, thang Likert và cách điều chỉnh câu chữ | 2 đến 4 trang |
| 3.4 Thiết kế nghiên cứu và mẫu | Đối tượng, phạm vi, phương pháp chọn mẫu, cỡ mẫu và số phiếu hợp lệ | 2 đến 4 trang |
| 3.5 Thu thập và làm sạch dữ liệu | Thời gian khảo sát, tiêu chí loại phiếu, cách mã hóa dữ liệu | 1 đến 2 trang |
| 3.6 Phương pháp phân tích dữ liệu | Cronbach's Alpha, EFA, hồi quy, kiểm định giả thuyết hoặc SmartPLS | 2 đến 4 trang |
Cấu trúc trên không phải khuôn cố định cho mọi đề tài. Chẳng hạn, mô hình PLS-SEM cần trình bày rõ phần đánh giá measurement model và structural model. Nếu dùng hồi quy bội trên SPSS, bạn cần nói rõ biến phụ thuộc, các biến độc lập, cách kiểm tra độ phù hợp mô hình và ý nghĩa của hệ số hồi quy.
Bạn cũng nên phân biệt phương pháp nghiên cứu với quy trình nghiên cứu khoa học. Quy trình là thứ tự các công việc. Phương pháp là cách bạn thực hiện và kiểm tra từng công việc đó.
Các bước viết phương pháp nghiên cứu
Bước 1: Chốt câu hỏi, mô hình và giả thuyết
Mở lại đề cương và viết một câu trả lời cho câu hỏi: “Dữ liệu nào sẽ giúp mình kiểm định vấn đề này?”. Từ câu trả lời đó, xác định biến độc lập, biến phụ thuộc, biến trung gian hoặc biến điều tiết nếu đề tài có sử dụng.
Ví dụ, đề tài nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng học trực tuyến có thể gồm perceived usefulness, perceived ease of use và intention to use. Khi đó, giả thuyết phải mô tả hướng quan hệ cụ thể, chẳng hạn “Perceived usefulness có tác động cùng chiều đến intention to use”. Đừng đưa một biến vào bảng hỏi nếu biến đó không xuất hiện trong mô hình hoặc không phục vụ giả thuyết nào.
Bước 2: Mô tả thang đo và bảng hỏi
Ghi mã cho từng biến quan sát, ví dụ PU1, PU2, PU3 cho perceived usefulness. Mỗi mã trong chương phương pháp phải trùng với tên cột trong file .sav hoặc .csv. Nếu bạn đổi PU3 thành PU_3 trong SPSS, hãy thống nhất cách gọi ở bảng thang đo, phụ lục và chương kết quả.
Nêu rõ thang Likert có bao nhiêu mức, hai đầu mức đo là gì và người trả lời được hướng dẫn ra sao. Thang Likert là cách đo thái độ được giới thiệu trong công trình của Likert, vì vậy có thể dẫn (Likert, 1932). Nếu dùng thang đo kế thừa, hãy ghi nguồn gốc, số biến quan sát ban đầu và những điều chỉnh về ngôn ngữ.
Bảng hỏi nên có phần giới thiệu, câu hỏi sàng lọc, các biến quan sát và thông tin nhân khẩu học. Câu hỏi sàng lọc phải liên quan đến đối tượng nghiên cứu, chẳng hạn kinh nghiệm sử dụng dịch vụ hoặc thời gian sử dụng sản phẩm. Bạn cần lưu bản bảng hỏi cuối cùng, vì hội đồng có thể đối chiếu nó với dữ liệu và mã biến.
Bước 3: Xác định đối tượng, mẫu và cách thu thập
Mô tả tổng thể nghiên cứu bằng đặc điểm có thể kiểm tra: sinh viên đã từng mua hàng trực tuyến, khách hàng sử dụng ngân hàng số hoặc nhân viên đang dùng một hệ thống quản trị. Sau đó nêu điều kiện để một người được đưa vào mẫu.
Cỡ mẫu cần liên quan đến kỹ thuật phân tích. Với thang đo, quy tắc tham khảo thường là 5 đến 10 quan sát cho mỗi biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010). Với hồi quy, một hướng dẫn thường được trích dẫn là cỡ mẫu tối thiểu bằng 50 cộng 8 lần số biến độc lập, ký hiệu m (Tabachnick và Fidell, 2013). Đây là căn cứ lập kế hoạch, không phải lý do để giữ lại các phiếu trả lời kém chất lượng.
Ghi riêng số phiếu phát ra, số phiếu thu về, số phiếu bị loại và số phiếu hợp lệ. Nếu khảo sát trực tuyến, lưu ngày bắt đầu và ngày kết thúc, kênh phân phối bảng hỏi và tiêu chí loại các câu trả lời hoàn thành quá nhanh hoặc chọn cùng một phương án cho toàn bộ bảng.
Bước 4: Lập kế hoạch phân tích dữ liệu
Viết trình tự phân tích theo đúng thứ tự bạn sẽ chạy trên file. Một quy trình định lượng phổ biến là thống kê mô tả, kiểm tra dữ liệu thiếu và ngoại lệ, Cronbach's Alpha, EFA, hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết. Nếu dùng SmartPLS, quy trình thường tách thành đánh giá measurement model rồi đánh giá structural model.
Bạn có thể đọc thêm giáo trình phương pháp nghiên cứu khoa học pdf để đối chiếu thuật ngữ, nhưng phần viết cuối cùng phải phản ánh đúng phân tích bạn thực sự chạy. Không nên chép một danh sách kiểm định từ đề tài khác rồi đưa vào luận văn khi file của bạn không có các bảng output tương ứng.
Bước 5: Đối chiếu chương phương pháp với file dữ liệu
Trước khi nộp, mở đồng thời bảng thang đo, file dữ liệu và syntax hoặc ghi chú phân tích. Kiểm tra tên biến, số lượng biến quan sát, số mẫu hợp lệ và phương pháp đã nêu. Nếu chương viết có 250 phiếu hợp lệ nhưng bảng Case Processing Summary chỉ còn 238, bạn cần sửa một trong hai phần hoặc giải thích nguyên nhân.
Nếu dùng SPSS, lưu file .spv cùng phiên bản dữ liệu đã phân tích. Nếu dùng SmartPLS, lưu project và file .csv gốc. Những tệp này giúp bạn trả lời khi được hỏi vì sao một biến bị loại hoặc tại sao kết quả giữa hai lần chạy khác nhau.
Câu mẫu dùng được
Bạn có thể thay phần trong ngoặc vuông bằng thông tin thật từ đề tài. Câu mẫu chỉ là khung diễn đạt, không thay thế cho việc kiểm tra dữ liệu.
| Nội dung | Câu mẫu có thể điều chỉnh |
|---|---|
| Thiết kế nghiên cứu | “Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp định lượng nhằm kiểm định mối quan hệ giữa [biến độc lập] và [biến phụ thuộc] trong bối cảnh [đối tượng hoặc địa bàn].” |
| Đối tượng khảo sát | “Đối tượng khảo sát là [mô tả người trả lời], đáp ứng điều kiện [tiêu chí sàng lọc] và đã có trải nghiệm với [sản phẩm hoặc dịch vụ].” |
| Cỡ mẫu | “Nghiên cứu thu được [số phiếu] phiếu hợp lệ từ [tổng số] phiếu thu về sau khi loại các phiếu không đáp ứng tiêu chí chất lượng dữ liệu.” |
| Thang đo | “Các biến quan sát được đo bằng thang Likert [5 hoặc 7] mức, từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất], kế thừa từ [tác giả, năm] và điều chỉnh cho bối cảnh [bối cảnh].” |
| Phân tích độ tin cậy | “Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng Cronbach's Alpha và Corrected Item-Total Correlation trước khi thực hiện [EFA hoặc phân tích tiếp theo].” |
| Kiểm định giả thuyết | “Giả thuyết [H1] được chấp nhận khi hệ số [path coefficient hoặc Beta] có dấu [dương hoặc âm] và p-value [nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chọn].” |
Cách viết vào luận văn: “Dữ liệu sau khi làm sạch gồm [N] quan sát hợp lệ. Nghiên cứu sử dụng [phần mềm và phiên bản] để thực hiện [các phân tích], qua đó đánh giá [độ tin cậy, giá trị thang đo và các mối quan hệ trong mô hình].” Bạn chỉ điền số liệu sau khi đối chiếu với output thật, không điền theo số lượng dự kiến trong đề cương.
Ví dụ phương pháp nghiên cứu rút gọn
Giả sử bạn nghiên cứu tác động của perceived usefulness và perceived ease of use đến intention to use ứng dụng học trực tuyến. Mô hình có hai biến độc lập và một biến phụ thuộc. Mỗi biến được đo bằng ba biến quan sát trên thang Likert 5 mức, bảng hỏi được phát cho sinh viên đã sử dụng ứng dụng ít nhất một lần.
Phần phương pháp có thể viết rằng nghiên cứu sử dụng thiết kế định lượng, thu thập dữ liệu bằng bảng hỏi cấu trúc và phân tích bằng SPSS. Sau khi kiểm tra dữ liệu thiếu, bạn chạy Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy tuyến tính. Với hồi quy, số biến độc lập là 2 nên quy tắc 50 + 8m cho ra mức tham khảo là 66 quan sát (Tabachnick và Fidell, 2013). Bạn vẫn cần cân nhắc số biến quan sát, tỷ lệ phiếu không hợp lệ và yêu cầu của khoa.
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, được tạo để bạn nhận diện hình dạng output, không phải kết quả của một nghiên cứu thật.
| Model Summary | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.684 | 0.468 | 0.461 | 0.512 |
| Coefficients | B | Std. Error | Beta | t | Sig. |
|---|---|---|---|---|---|
| (Constant) | 1.024 | 0.247 | 4.146 | 0.000 | |
| Perceived usefulness | 0.421 | 0.071 | 0.448 | 5.930 | 0.000 |
| Perceived ease of use | 0.286 | 0.069 | 0.312 | 4.145 | 0.000 |
Khi viết kết quả, bạn cần thay toàn bộ số trong bảng minh họa bằng số từ Model Summary và Coefficients của file mình. R Square bằng 0.468 trong ví dụ chỉ có nghĩa mô hình minh họa giải thích khoảng 46,8% biến thiên của biến phụ thuộc. Nó không nói trước kết quả của đề tài của bạn.
Lỗi thường gặp khiến hội đồng hỏi lại
Lỗi đầu tiên là viết phương pháp theo kế hoạch nhưng chương kết quả lại dùng một quy trình khác. Ví dụ, chương 3 nói sẽ chạy EFA nhưng chương 4 không có KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained hoặc Rotated Component Matrix. Cách sửa là kiểm tra output thực tế rồi cập nhật lại chương phương pháp, không tạo thêm bảng để làm cho đủ mục.
Lỗi thứ hai là dùng thuật ngữ không đúng với phần mềm. Nếu chạy SmartPLS, bạn nên viết outer loading, Composite Reliability, AVE, HTMT, VIF, R², Q² và path coefficient theo đúng mô hình PLS-SEM. Các chỉ số CFI, TLI và RMSEA thuộc nhóm đánh giá CB-SEM, không nên đưa vào quy trình SmartPLS (Hu và Bentler, 1999).
Lỗi thứ ba là nêu ngưỡng nhưng không ghi nguồn hoặc dùng một ngưỡng cho mọi đề tài. Chẳng hạn, Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên thường được chấp nhận theo (Nunnally, 1978), còn mức 0.6 có thể được xem xét với thang đo khám phá theo (Hair và cộng sự, 2010). Bạn cần nói rõ mình đang dùng căn cứ nào.
| Tiêu chí | Ngưỡng tham khảo | Nguồn canonical |
|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.7 trở lên | (Nunnally, 1978) |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.3 trở lên | (Nunnally và Bernstein, 1994) |
| KMO | Từ 0.5 trở lên | (Kaiser, 1974) |
| Bartlett's Test | Sig. nhỏ hơn 0.05 | (Kaiser, 1974) |
| Factor loading | Từ 0.5 trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Total variance explained | Từ 50% trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
| VIF trong PLS-SEM | Nhỏ hơn 5 | (Hair và cộng sự, 2019) |
| AVE trong PLS-SEM | Từ 0.5 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) |
| HTMT | Dưới 0.85 hoặc 0.90 với khái niệm gần nhau | (Henseler và cộng sự, 2015) |
Lỗi thứ tư là ghi “chọn mẫu ngẫu nhiên” nhưng không có khung mẫu hoặc quy trình chọn ngẫu nhiên. Nếu thực tế bạn phát bảng hỏi qua mạng lưới cá nhân, hãy mô tả trung thực cách tiếp cận mẫu và giới hạn đại diện của dữ liệu.
Lỗi cuối là trộn số liệu dự kiến với số liệu thật. Cỡ mẫu dự kiến trong đề cương không được dùng thay cho số phiếu hợp lệ sau làm sạch. Khi hội đồng hỏi, bạn cần chỉ ra con số trong Case Processing Summary, bảng dữ liệu và phần mô tả mẫu.
Câu hỏi thường gặp
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn nên viết ở chương mấy
Thông thường nội dung này nằm ở Chương 3, nhưng tên chương và số thứ tự có thể khác theo quy định của trường. Bạn hãy xem mẫu luận văn của khoa, sau đó giữ các nhóm nội dung cốt lõi gồm mô hình, thang đo, mẫu, thu thập dữ liệu và phân tích.
Phương pháp nghiên cứu định lượng gồm những gì
Một thiết kế định lượng thường gồm bảng hỏi có cấu trúc, dữ liệu dạng số, cỡ mẫu, quy trình làm sạch và các kiểm định hoặc mô hình thống kê. SPSS phù hợp với Cronbach's Alpha, EFA, tương quan, hồi quy và nhiều kiểm định giả thuyết. SmartPLS phù hợp khi bạn xây dựng mô hình PLS-SEM với biến tiềm ẩn và biến quan sát.
Bạn có thể đọc bài phương pháp nghiên cứu định tính để phân biệt phạm vi thuật ngữ, nhưng nếu đề tài của bạn là luận văn định lượng thì chương phương pháp phải mô tả đúng bảng hỏi và dữ liệu số bạn thực sự thu thập.
Có cần trích dẫn nguồn cho phương pháp nghiên cứu không
Có. Bạn nên trích dẫn nguồn cho thang đo, quy tắc cỡ mẫu, tiêu chí đánh giá và phương pháp phân tích khi các lựa chọn đó dựa trên tài liệu học thuật. Chẳng hạn, KMO từ 0.5 và Bartlett's Test có ý nghĩa được dẫn theo (Kaiser, 1974), còn Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 được dẫn theo (Nunnally và Bernstein, 1994).
Không nên thêm tên tác giả chỉ để làm phần phương pháp dài hơn. Mỗi trích dẫn cần gắn với một lựa chọn cụ thể mà bạn có thể giải thích khi được hỏi.
Có thể đổi phương pháp sau khi đã thu thập dữ liệu không
Có thể điều chỉnh kỹ thuật phân tích nếu dữ liệu và câu hỏi nghiên cứu cho phép, nhưng bạn phải cập nhật nhất quán đề cương, chương phương pháp và chương kết quả. Không nên đổi sang một mô hình phức tạp chỉ vì kết quả ban đầu không có ý nghĩa thống kê.
Nếu thay đổi, hãy lưu phiên bản dữ liệu, ghi ngày chạy và nêu rõ lý do trong trao đổi với giảng viên. Đặc biệt, việc loại biến phải dựa trên tiêu chí đã nêu và ý nghĩa lý thuyết, không chỉ dựa vào việc muốn p-value nhỏ hơn.
Viết phương pháp nghiên cứu có cần đưa kết quả vào không
Chương phương pháp chủ yếu mô tả bạn sẽ đo lường và phân tích như thế nào. Một số trường có thể yêu cầu nêu số phiếu thực tế hoặc mô tả sơ bộ quá trình thu thập, nhưng các bảng Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy thường đặt ở chương kết quả.
Bạn có thể nói trước tiêu chí đánh giá, chẳng hạn Alpha, factor loading hoặc VIF, kèm nguồn. Không điền kết quả giả định vào chương phương pháp khi bạn chưa có output thật.
Mở file dữ liệu, đối chiếu tên biến với bảng thang đo, ghi lại số phiếu hợp lệ và sửa chương phương pháp theo đúng quy trình bạn đã chạy, sau đó dùng M5 trong DoThesis để chuyển các kết quả thật thành phần viết chương phù hợp với luận văn.