Lựa chọn phương pháp nghiên cứu Ph.D phải xuất phát từ câu hỏi, loại dữ liệu và đóng góp dự kiến, không chỉ từ phương pháp người học cảm thấy dễ thực hiện.
Một trong những quyết định quan trọng nhất của đề cương Ph.D là lựa chọn phương pháp nghiên cứu.
Nhiều nghiên cứu sinh bắt đầu bằng câu hỏi: “Phương pháp nào dễ hơn?” hoặc “Tôi nên làm khảo sát hay phỏng vấn?”. Tuy nhiên, phương pháp không nên được lựa chọn dựa chủ yếu trên sự thuận tiện, phần mềm đang có hoặc kinh nghiệm cá nhân.
Câu hỏi đúng phải là: “Tôi cần loại bằng chứng nào để trả lời câu hỏi nghiên cứu một cách đáng tin cậy?”
Nghiên cứu định tính, định lượng và phương pháp hỗn hợp đều có thể phù hợp với luận án Ph.D. Giá trị của phương pháp không nằm ở tên gọi, mà ở mức độ nhất quán giữa vấn đề, câu hỏi, dữ liệu, phân tích và đóng góp dự kiến.
Phương pháp nghiên cứu là gì?
Phương pháp nghiên cứu là hệ thống các quyết định xác định cách nghiên cứu sinh:
- Tiếp cận vấn đề;
- Lựa chọn người tham gia hoặc nguồn dữ liệu;
- Thu thập thông tin;
- Phân tích dữ liệu;
- Kiểm tra độ tin cậy;
- Diễn giải kết quả;
- Trả lời câu hỏi nghiên cứu.
Phương pháp không chỉ là việc sử dụng bảng khảo sát, phỏng vấn hoặc phần mềm phân tích.
Một thiết kế nghiên cứu đầy đủ cần làm rõ:
- Quan điểm nghiên cứu;
- Loại câu hỏi;
- Thiết kế tổng thể;
- Cách chọn mẫu;
- Công cụ;
- Quy trình thu thập;
- Phương pháp phân tích;
- Đạo đức nghiên cứu;
- Giới hạn của kết luận.
Nếu các phần này không nhất quán, việc sử dụng công cụ phân tích phức tạp cũng không làm nghiên cứu trở nên đáng tin cậy hơn.
Không có phương pháp tốt nhất cho mọi đề tài
Nghiên cứu định lượng không tự động khoa học hơn định tính.
Nghiên cứu định tính cũng không tự động sâu sắc hơn định lượng.
Phương pháp hỗn hợp không nhất thiết tốt hơn chỉ vì sử dụng cả hai loại dữ liệu.
Mỗi phương pháp phục vụ một loại mục tiêu khác nhau.
- Định tính phù hợp khi cần khám phá ý nghĩa, trải nghiệm hoặc quá trình;
- Định lượng phù hợp khi cần đo lường, kiểm chứng hoặc so sánh;
- Phương pháp hỗn hợp phù hợp khi một loại dữ liệu riêng lẻ chưa đủ để giải thích vấn đề.
Nghiên cứu sinh cần lựa chọn phương pháp có khả năng trả lời câu hỏi tốt nhất trong phạm vi thời gian, dữ liệu và nguồn lực của luận án.
Nghiên cứu định tính là gì?
Nghiên cứu định tính tập trung vào việc khám phá cách con người trải nghiệm, hiểu và diễn giải một hiện tượng.
Dữ liệu định tính có thể đến từ:
- Phỏng vấn chuyên sâu;
- Thảo luận nhóm;
- Quan sát;
- Nhật ký;
- Tài liệu;
- Hồ sơ;
- Nội dung truyền thông;
- Nghiên cứu tình huống.
Phương pháp này thường được sử dụng khi nghiên cứu sinh muốn hiểu:
- Một hiện tượng diễn ra như thế nào;
- Người tham gia cảm nhận điều gì;
- Vì sao họ đưa ra một quyết định;
- Những yếu tố bối cảnh nào ảnh hưởng;
- Một quá trình thay đổi được trải nghiệm ra sao;
- Một vấn đề chưa có đủ lý thuyết để kiểm chứng.
Nghiên cứu định tính không chỉ thu thập những câu trả lời dài. Nó đòi hỏi một quy trình phân tích có hệ thống để xác định chủ đề, mô hình, ý nghĩa và mối quan hệ trong dữ liệu.
Khi nào nên lựa chọn nghiên cứu định tính?
Nghiên cứu định tính có thể phù hợp khi câu hỏi sử dụng các cách diễn đạt như:
- Người tham gia trải nghiệm thế nào;
- Vì sao một hiện tượng xảy ra;
- Một quá trình được thực hiện ra sao;
- Các bên liên quan hiểu vấn đề như thế nào;
- Những yếu tố chưa được nhận diện là gì;
- Một chính sách hoặc thay đổi được tiếp nhận ra sao.
Ví dụ trong Ph.D in Management:
“Các nhà quản lý cấp trung trải nghiệm quá trình chuyển đổi số và xử lý sự kháng cự của nhân viên như thế nào?”
Câu hỏi này tập trung vào trải nghiệm, cách diễn giải và quá trình quản trị thay đổi.
Ví dụ trong Ph.D in Nursing:
“Điều dưỡng trải nghiệm áp lực đạo đức khi chăm sóc người bệnh trong điều kiện thiếu nhân lực như thế nào?”
Đây là một vấn đề cần chiều sâu, bối cảnh và tiếng nói trực tiếp của người tham gia.
Điểm mạnh của nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính có thể giúp:
- Khám phá vấn đề chưa được hiểu đầy đủ;
- Tiếp cận trải nghiệm sâu;
- Làm rõ bối cảnh;
- Nhận diện yếu tố mới;
- Giải thích quá trình;
- Phát triển khung hoặc mô hình;
- Đưa ra tiếng nói của người tham gia;
- Hiểu những khác biệt giữa các nhóm.
Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi hiện tượng phức tạp và không thể được giải thích đầy đủ chỉ bằng những con số.
Ví dụ, một khảo sát có thể cho thấy nhân viên có mức độ sẵn sàng thay đổi thấp.
Phỏng vấn định tính có thể giúp giải thích:
- Họ lo ngại điều gì;
- Kinh nghiệm trước đây ảnh hưởng thế nào;
- Lãnh đạo giao tiếp ra sao;
- Những yếu tố văn hóa nào tạo ra sự kháng cự.
Giới hạn của nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính cũng có những giới hạn.
Kết quả thường phụ thuộc nhiều vào:
- Bối cảnh;
- Chất lượng phỏng vấn;
- Cách lựa chọn người tham gia;
- Năng lực phân tích;
- Khả năng kiểm soát thiên kiến;
- Mức độ minh bạch của quy trình.
Nghiên cứu sinh cần tránh:
- Chọn người tham gia chỉ vì thuận tiện;
- Đặt câu hỏi dẫn dắt;
- Chỉ lựa chọn trích dẫn phù hợp với ý kiến cá nhân;
- Mô tả dữ liệu nhưng không phân tích;
- Khẳng định kết quả có thể áp dụng cho mọi tổ chức;
- Dừng thu thập dữ liệu mà không có căn cứ.
Một nghiên cứu định tính tốt cần thể hiện rõ dữ liệu được thu thập, mã hóa, phân tích và diễn giải như thế nào.
Nghiên cứu định lượng là gì?
Nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu số để đo lường, so sánh hoặc kiểm chứng các mối quan hệ.
Dữ liệu có thể đến từ:
- Bảng khảo sát;
- Thang đo;
- Hồ sơ tổ chức;
- Dữ liệu bệnh viện;
- Chỉ số hoạt động;
- Kết quả kiểm tra;
- Dữ liệu thứ cấp;
- Thí nghiệm hoặc can thiệp khi phù hợp.
Phương pháp này thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:
- Yếu tố nào ảnh hưởng đến một kết quả;
- Mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu;
- Hai nhóm có khác nhau không;
- Một mô hình có được dữ liệu hỗ trợ không;
- Một can thiệp có tạo ra thay đổi không;
- Một hiện tượng xuất hiện với tần suất nào.
Nghiên cứu định lượng không chỉ là phát bảng hỏi và nhập dữ liệu vào phần mềm. Thiết kế phải được xây dựng từ lý thuyết, công cụ phù hợp và kế hoạch phân tích rõ ràng.
Khi nào nên lựa chọn nghiên cứu định lượng?
Nghiên cứu định lượng có thể phù hợp khi câu hỏi tập trung vào:
- Mức độ;
- Tần suất;
- Sự khác biệt;
- Mối quan hệ;
- Ảnh hưởng;
- Khả năng dự báo;
- Hiệu quả của một can thiệp.
Ví dụ trong Ph.D in Management:
“Lãnh đạo số, văn hóa học tập và mức độ sẵn sàng thay đổi ảnh hưởng như thế nào đến khả năng chấp nhận công nghệ của nhân viên?”
Nghiên cứu sinh có thể xây dựng mô hình, sử dụng thang đo và kiểm chứng các mối quan hệ bằng dữ liệu.
Ví dụ trong Ph.D in Nursing:
“Khối lượng công việc, môi trường thực hành và mức độ kiệt sức ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng chăm sóc do điều dưỡng tự đánh giá?”
Câu hỏi này yêu cầu đo lường nhiều yếu tố và đánh giá mức độ liên hệ giữa chúng.
Điểm mạnh của nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng có thể giúp:
- Đo lường hiện tượng;
- So sánh các nhóm;
- Kiểm chứng giả thuyết;
- Đánh giá mô hình;
- Xác định mức độ ảnh hưởng;
- Phân tích dữ liệu từ số lượng người tham gia lớn;
- Hỗ trợ việc khái quát hóa trong phạm vi phù hợp;
- Tạo ra kết quả có thể kiểm tra lại.
Phương pháp này phù hợp khi lý thuyết và các khái niệm đã đủ rõ để chuyển thành biến số có thể đo lường.
Tuy nhiên, con số chỉ có giá trị khi công cụ thực sự đo đúng khái niệm và mẫu nghiên cứu phù hợp với câu hỏi.
Giới hạn của nghiên cứu định lượng
Dữ liệu số có thể cho biết các yếu tố có liên hệ nhưng không phải lúc nào cũng giải thích đầy đủ vì sao mối liên hệ đó xuất hiện.
Một số rủi ro thường gặp gồm:
- Sử dụng thang đo không phù hợp với bối cảnh;
- Mẫu quá nhỏ;
- Chọn mẫu thuận tiện nhưng kết luận quá rộng;
- Dùng quá nhiều biến;
- Chạy nhiều phép kiểm định nhưng thiếu lý thuyết;
- Nhầm lẫn giữa tương quan và quan hệ nhân quả;
- Chỉ tập trung vào ý nghĩa thống kê;
- Bỏ qua ý nghĩa thực tiễn;
- Điều chỉnh mô hình chỉ để có kết quả mong muốn.
Phần mềm có thể thực hiện phép tính nhưng không quyết định câu hỏi, chất lượng dữ liệu hoặc ý nghĩa của kết quả.
Nghiên cứu sinh phải hiểu vì sao một phương pháp phân tích được lựa chọn và những giả định nào cần được đáp ứng.
Phương pháp hỗn hợp là gì?
Phương pháp hỗn hợp kết hợp dữ liệu định tính và định lượng trong cùng một nghiên cứu.
Mục tiêu không phải chỉ thu thập hai loại dữ liệu. Hai phần phải được thiết kế để bổ sung và kết nối với nhau.
Ví dụ, nghiên cứu sinh có thể:
- Thực hiện phỏng vấn để khám phá các yếu tố chưa được biết rõ;
- Từ kết quả đó xây dựng hoặc điều chỉnh bảng khảo sát;
- Thu thập dữ liệu trên một mẫu lớn hơn;
- Kiểm chứng mô hình.
Hoặc:
- Thực hiện khảo sát để xác định một kết quả bất thường;
- Phỏng vấn một nhóm người tham gia;
- Giải thích sâu hơn vì sao kết quả đó xuất hiện.
Phương pháp hỗn hợp phù hợp khi một loại dữ liệu riêng lẻ chưa đủ để trả lời toàn bộ câu hỏi nghiên cứu.
Khi nào nên lựa chọn phương pháp hỗn hợp?
Phương pháp hỗn hợp có thể phù hợp khi nghiên cứu sinh cần:
- Khám phá trước rồi kiểm chứng;
- Kiểm chứng trước rồi giải thích;
- So sánh nhiều nguồn dữ liệu;
- Đánh giá cả kết quả và quá trình;
- Phát triển công cụ;
- Đánh giá một chương trình hoặc can thiệp toàn diện;
- Kết nối số liệu với trải nghiệm của người tham gia.
Ví dụ trong Ph.D in Management:
Nghiên cứu sinh có thể khảo sát mức độ sẵn sàng chuyển đổi số của nhân viên, sau đó phỏng vấn nhà quản lý để giải thích vì sao một số đơn vị có kết quả khác biệt.
Ví dụ trong Ph.D in Nursing:
Nghiên cứu sinh có thể đo lường mức độ kiệt sức của điều dưỡng, sau đó phỏng vấn một nhóm người tham gia để khám phá những yếu tố tổ chức chưa được phản ánh đầy đủ trong thang đo.
Điểm mạnh của phương pháp hỗn hợp
Phương pháp hỗn hợp có thể:
- Cung cấp cả phạm vi và chiều sâu;
- Giải thích kết quả định lượng;
- Kiểm chứng các phát hiện định tính;
- Phát triển công cụ phù hợp với bối cảnh;
- Kết nối nhiều góc nhìn;
- Tăng khả năng hiểu một hiện tượng phức tạp.
Tuy nhiên, giá trị chỉ xuất hiện khi hai phần được tích hợp thực sự.
Nếu nghiên cứu sinh thực hiện một khảo sát và một vài cuộc phỏng vấn nhưng không giải thích mối quan hệ giữa hai nguồn dữ liệu, công trình chưa chắc đã là phương pháp hỗn hợp đúng nghĩa.
Phương pháp hỗn hợp có luôn mạnh hơn không?
Không.
Phương pháp hỗn hợp thường đòi hỏi:
- Nhiều thời gian hơn;
- Hai nhóm kỹ năng phân tích;
- Nhiều người tham gia hơn;
- Quy trình đạo đức phức tạp hơn;
- Kế hoạch tích hợp dữ liệu;
- Nguồn lực và chi phí lớn hơn.
Một nghiên cứu hỗn hợp quá rộng có thể dẫn đến hai phần đều thiếu chiều sâu.
Nghiên cứu sinh chỉ nên lựa chọn khi có lý do học thuật rõ ràng.
Một nghiên cứu định tính hoặc định lượng được thực hiện chặt chẽ thường có giá trị hơn một thiết kế hỗn hợp được lựa chọn chỉ để làm đề tài có vẻ phức tạp.
Bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi nghiên cứu là yếu tố quan trọng nhất khi lựa chọn phương pháp.
Câu hỏi định tính thường hỏi:
- Như thế nào;
- Vì sao;
- Người tham gia trải nghiệm gì;
- Quá trình diễn ra ra sao;
- Ý nghĩa được hình thành thế nào.
Câu hỏi định lượng thường hỏi:
- Bao nhiêu;
- Mức độ nào;
- Có sự khác biệt không;
- Yếu tố nào ảnh hưởng;
- Mối quan hệ có tồn tại không.
Câu hỏi hỗn hợp thường yêu cầu:
- Đo lường một hiện tượng và giải thích kết quả;
- Khám phá yếu tố rồi kiểm chứng trên phạm vi rộng;
- Đánh giá cả kết quả và quá trình triển khai.
Nếu câu hỏi chưa rõ, việc lựa chọn phương pháp sẽ thiếu cơ sở.
Lý thuyết ảnh hưởng đến phương pháp thế nào?
Lý thuyết giúp xác định cách nghiên cứu sinh nhìn nhận và giải thích vấn đề.
Trong nghiên cứu định lượng, lý thuyết thường được sử dụng để:
- Xác định biến;
- Xây dựng giả thuyết;
- Giải thích mối quan hệ;
- Phát triển mô hình.
Trong nghiên cứu định tính, lý thuyết có thể được sử dụng để:
- Định hướng câu hỏi;
- Hỗ trợ phân tích;
- Giải thích chủ đề;
- So sánh với trải nghiệm thực tế.
Một số thiết kế định tính cho phép khung lý thuyết được phát triển nhiều hơn từ dữ liệu. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn cần có nền tảng học thuật và cách tiếp cận rõ ràng.
Nghiên cứu sinh không nên lựa chọn phương pháp trước rồi tìm một lý thuyết để hợp thức hóa quyết định sau đó.
Chọn phương pháp dựa trên dữ liệu có thể tiếp cận
Một phương pháp phù hợp về lý thuyết vẫn phải khả thi trong thực tế.
Nghiên cứu sinh cần đánh giá:
- Có thể tiếp cận bao nhiêu người;
- Đối tượng có sẵn sàng tham gia không;
- Có thể thực hiện phỏng vấn sâu không;
- Có đủ mẫu cho phân tích định lượng không;
- Dữ liệu có đáng tin cậy không;
- Có cần sự chấp thuận của tổ chức không;
- Có thể sử dụng công cụ đo lường không;
- Ngôn ngữ của người tham gia có ảnh hưởng không.
Nếu nghiên cứu sinh chỉ tiếp cận được một nhóm nhỏ chuyên gia, một mô hình định lượng với nhiều biến có thể không khả thi.
Ngược lại, nếu mục tiêu là kiểm chứng sự khác biệt trên nhiều tổ chức, chỉ phỏng vấn một vài người có thể chưa đủ.
Kích thước mẫu không nên được quyết định cảm tính
Trong nghiên cứu định lượng, kích thước mẫu cần được xác định dựa trên:
- Thiết kế;
- Số lượng biến;
- Phương pháp phân tích;
- Đặc điểm tổng thể;
- Mức độ chính xác;
- Khả năng tiếp cận;
- Yêu cầu kỹ thuật phù hợp.
Không nên lựa chọn một con số phổ biến chỉ vì các luận án khác đã sử dụng.
Trong nghiên cứu định tính, số lượng người tham gia cũng cần có căn cứ dựa trên:
- Mục tiêu;
- Độ sâu dữ liệu;
- Mức độ đa dạng;
- Thiết kế nghiên cứu;
- Sự lặp lại hoặc đầy đủ của thông tin;
- Khả năng phân tích.
Mẫu lớn không tự động tạo ra chất lượng nếu cách chọn mẫu và dữ liệu không phù hợp.
Có thể dùng bảng khảo sát tự xây dựng không?
Có thể, nhưng nghiên cứu sinh cần chứng minh công cụ đo lường đúng khái niệm.
Việc xây dựng công cụ mới có thể yêu cầu:
- Xác định khái niệm;
- Tổng quan tài liệu;
- Phát triển câu hỏi;
- Đánh giá chuyên gia;
- Thử nghiệm;
- Kiểm tra độ tin cậy;
- Kiểm tra giá trị;
- Điều chỉnh ngôn ngữ.
Nếu đã có thang đo phù hợp và đáng tin cậy, việc sử dụng hoặc điều chỉnh có thể hợp lý hơn.
Tuy nhiên, nghiên cứu sinh phải kiểm tra:
- Quyền sử dụng;
- Bối cảnh ban đầu;
- Ngôn ngữ;
- Đối tượng;
- Cách chấm điểm;
- Bằng chứng về chất lượng công cụ.
Không nên sao chép bảng hỏi từ một luận án khác mà không hiểu nguồn gốc hoặc độ phù hợp.
Có thể dùng phỏng vấn để chứng minh quan hệ nhân quả không?
Thông thường, phỏng vấn giúp khám phá cách người tham gia hiểu và giải thích mối quan hệ giữa các hiện tượng.
Tuy nhiên, dữ liệu định tính không nên được sử dụng để đưa ra kết luận nhân quả quá mạnh nếu thiết kế không hỗ trợ.
Ví dụ, người tham gia có thể cho rằng phong cách lãnh đạo làm họ mất động lực.
Đây là bằng chứng quan trọng về trải nghiệm và nhận thức, nhưng chưa tự động chứng minh quan hệ nhân quả trên toàn bộ tổ chức.
Tương tự, một nghiên cứu định lượng cắt ngang phát hiện hai yếu tố có tương quan cũng chưa đủ để khẳng định yếu tố này chắc chắn gây ra yếu tố kia.
Kết luận phải nằm trong phạm vi của thiết kế.
Pilot study có vai trò gì?
Nghiên cứu thử nghiệm giúp kiểm tra liệu công cụ và quy trình có hoạt động như dự kiến hay không.
Pilot có thể giúp phát hiện:
- Câu hỏi khó hiểu;
- Phỏng vấn quá dài;
- Thang đo không phù hợp;
- Quy trình tuyển mẫu có vấn đề;
- Dữ liệu không được ghi nhận đúng;
- Phần mềm hoặc hệ thống không hoạt động;
- Thời gian thu thập vượt dự kiến.
Pilot không phải cơ hội để thu thập dữ liệu chính thức trước khi có phê duyệt.
Hoạt động này cần được xác định trong đề cương và thực hiện theo yêu cầu đạo đức của chương trình.
Kết quả pilot có thể dẫn đến việc điều chỉnh công cụ trước khi nghiên cứu chính được triển khai.
Độ tin cậy trong nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu sinh cần xem xét:
- Công cụ có đo ổn định không;
- Dữ liệu có thiếu không;
- Mẫu có phù hợp không;
- Các giả định phân tích có được đáp ứng không;
- Kết quả có bị ảnh hưởng bởi sai số không;
- Phương pháp có thể được lặp lại không.
Không nên chỉ báo cáo một chỉ số kỹ thuật rồi kết luận toàn bộ công cụ đáng tin cậy.
Độ tin cậy phải được xem xét cùng với giá trị đo lường và sự phù hợp với bối cảnh.
Một công cụ có kết quả tốt trong nghiên cứu trước chưa chắc hoạt động giống nhau trong một nhóm người tham gia hoặc ngôn ngữ khác.
Độ tin cậy trong nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính cần chứng minh quy trình đủ minh bạch và chặt chẽ.
Nghiên cứu sinh có thể làm rõ:
- Cách lựa chọn người tham gia;
- Cách xây dựng câu hỏi;
- Cách ghi âm và phiên âm;
- Quy trình mã hóa;
- Cách hình thành chủ đề;
- Cách kiểm tra diễn giải;
- Vai trò và thiên kiến của người nghiên cứu;
- Việc sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khi phù hợp.
Nghiên cứu sinh không nên khẳng định kết quả khách quan tuyệt đối.
Thay vào đó, cần trình bày rõ cách ảnh hưởng của người nghiên cứu được nhận diện và quản lý.
Đạo đức ảnh hưởng đến lựa chọn phương pháp
Một phương pháp có thể khả thi về kỹ thuật nhưng không phù hợp về đạo đức.
Ví dụ:
- Phỏng vấn trực tiếp nhân viên dưới quyền có thể tạo áp lực;
- Khảo sát thu thập quá nhiều thông tin nhận dạng có thể làm lộ danh tính;
- Truy cập hồ sơ bệnh nhân cần quyền sử dụng hợp lệ;
- Can thiệp vào chăm sóc có thể tạo ra rủi ro;
- Ghi âm có thể khiến người tham gia không thoải mái;
- Kết hợp dữ liệu có thể làm tăng khả năng nhận diện cá nhân.
Nghiên cứu sinh cần thiết kế cách thu thập dữ liệu sao cho:
- Người tham gia tự nguyện;
- Rủi ro được giảm thiểu;
- Dữ liệu được bảo vệ;
- Quyền từ chối được bảo đảm;
- Việc sử dụng thông tin đúng phạm vi.
Đạo đức không được xử lý sau khi phương pháp đã hoàn tất. Nó là một tiêu chí lựa chọn phương pháp ngay từ đầu.
Phương pháp trong Ph.D in Management
Ph.D in Management có thể sử dụng cả ba hướng.
Định tính phù hợp khi nghiên cứu:
- Trải nghiệm lãnh đạo;
- Quá trình thay đổi;
- Văn hóa tổ chức;
- Ra quyết định;
- Kháng cự công nghệ;
- Trải nghiệm khởi nghiệp.
Định lượng phù hợp khi nghiên cứu:
- Mối quan hệ giữa các yếu tố;
- Hiệu quả tổ chức;
- Sự gắn kết;
- Ý định nghỉ việc;
- Chấp nhận công nghệ;
- Năng lực cạnh tranh.
Hỗn hợp phù hợp khi:
- Cần phát triển mô hình từ trải nghiệm rồi kiểm chứng;
- Cần đo lường kết quả và giải thích nguyên nhân;
- Đánh giá một chương trình thay đổi;
- Nghiên cứu một vấn đề quản trị đa tầng.
Nghiên cứu phải vượt ra ngoài báo cáo nội bộ hoặc dự án tư vấn, bất kể sử dụng phương pháp nào.
Phương pháp trong Ph.D in Nursing
Ph.D in Nursing cũng có thể sử dụng nhiều thiết kế.
Định tính phù hợp khi nghiên cứu:
- Trải nghiệm người bệnh;
- Trải nghiệm điều dưỡng;
- Kiệt sức;
- Chăm sóc cuối đời;
- Sự chuyển tiếp nghề nghiệp;
- Thực hành trong bối cảnh phức tạp.
Định lượng phù hợp khi nghiên cứu:
- Chất lượng chăm sóc;
- An toàn người bệnh;
- Khối lượng công việc;
- Năng lực chuyên môn;
- Hiệu quả đào tạo;
- Kết quả của một can thiệp.
Hỗn hợp phù hợp khi:
- Đánh giá cả hiệu quả và trải nghiệm;
- Phát triển công cụ điều dưỡng;
- Đánh giá chương trình đào tạo;
- Nghiên cứu chất lượng chăm sóc ở nhiều cấp độ.
Các đề tài liên quan đến bệnh nhân, dữ liệu sức khỏe hoặc can thiệp cần được đánh giá đặc biệt nghiêm ngặt về đạo đức và an toàn.
Không nên chọn phương pháp vì phần mềm
Một số nghiên cứu sinh chọn định lượng vì đã biết sử dụng phần mềm thống kê.
Một số khác chọn định tính vì cho rằng chỉ cần phỏng vấn và tổng hợp câu trả lời.
Cả hai cách tiếp cận đều có rủi ro.
Phần mềm chỉ là công cụ hỗ trợ phân tích.
Nghiên cứu sinh vẫn phải hiểu:
- Dữ liệu đại diện cho điều gì;
- Phân tích trả lời câu hỏi nào;
- Những giả định nào được sử dụng;
- Kết quả có giới hạn gì;
- Diễn giải có phù hợp không.
Không nên để khả năng sử dụng một công cụ quyết định toàn bộ thiết kế luận án.
Không nên chọn phương pháp chỉ vì có vẻ nhanh hơn
Khảo sát trực tuyến có thể phát nhanh nhưng không bảo đảm thu đủ mẫu hoặc dữ liệu có chất lượng.
Phỏng vấn một nhóm nhỏ có thể ít người tham gia hơn nhưng quá trình phiên âm, mã hóa và phân tích có thể kéo dài.
Phương pháp hỗn hợp có thể tạo ra nhiều dữ liệu nhưng cũng cần nhiều thời gian để tích hợp.
Nghiên cứu sinh cần tính toàn bộ quy trình:
- Chuẩn bị công cụ;
- Phê duyệt đạo đức;
- Tuyển người tham gia;
- Thu thập;
- Làm sạch;
- Phân tích;
- Kiểm tra;
- Viết kết quả;
- Bảo vệ phương pháp.
Phương pháp nhanh nhất ở bước thu thập chưa chắc là phương pháp nhanh nhất cho toàn bộ luận án.
Có thể thay đổi phương pháp sau Proposal Defence không?
Có thể được xem xét khi có lý do phù hợp, chẳng hạn:
- Công cụ thử nghiệm không hoạt động;
- Không thể tiếp cận đủ mẫu;
- Dữ liệu không phù hợp;
- Hội đồng đạo đức yêu cầu điều chỉnh;
- Bối cảnh nghiên cứu thay đổi.
Tuy nhiên, thay đổi quan trọng có thể yêu cầu:
- Điều chỉnh câu hỏi;
- Viết lại đề cương;
- Phê duyệt học thuật;
- Phê duyệt đạo đức mới;
- Phát triển công cụ mới;
- Thay đổi kế hoạch thời gian;
- Thu thập lại dữ liệu.
Nghiên cứu sinh không nên tự đổi phương pháp sau khi nhìn thấy kết quả chỉ để tạo ra kết luận thuận lợi hơn.
Mọi thay đổi cần được ghi nhận và giải thích minh bạch.
Cách trình bày phương pháp trong Proposal Defence
Nghiên cứu sinh cần giải thích:
- Câu hỏi nghiên cứu là gì;
- Vì sao phương pháp được lựa chọn;
- Ai hoặc dữ liệu nào sẽ được nghiên cứu;
- Mẫu được lựa chọn thế nào;
- Công cụ được xây dựng hoặc lựa chọn ra sao;
- Dữ liệu được thu thập thế nào;
- Phân tích được thực hiện ra sao;
- Độ tin cậy được bảo đảm thế nào;
- Rủi ro đạo đức được quản lý ra sao;
- Giới hạn của thiết kế là gì.
Hội đồng không chỉ muốn biết nghiên cứu sinh sẽ sử dụng phương pháp nào.
Họ cần thấy phương pháp đó có thể tạo ra loại bằng chứng đủ để trả lời câu hỏi.
Vai trò của giảng viên hướng dẫn
Giảng viên có thể hỗ trợ nghiên cứu sinh:
- Làm rõ câu hỏi;
- So sánh các thiết kế;
- Đánh giá mẫu;
- Lựa chọn công cụ;
- Kiểm tra kế hoạch phân tích;
- Nhận diện rủi ro;
- Chuẩn bị Proposal Defence.
Tuy nhiên, nghiên cứu sinh phải có khả năng tự giải thích và bảo vệ lựa chọn.
Không nên sử dụng câu trả lời:
“Vì giảng viên yêu cầu tôi làm như vậy.”
Hội đồng cần thấy người học hiểu:
- Vì sao thiết kế phù hợp;
- Những lựa chọn khác là gì;
- Phương pháp có giới hạn nào;
- Kết luận có thể đi đến đâu.
Phương pháp tại Kings University College
Kings University College triển khai Ph.D in Management và Ph.D in Nursing theo định hướng nghiên cứu.
Nghiên cứu sinh cần phát triển phương pháp phù hợp với:
- Vấn đề;
- Câu hỏi;
- Chuyên ngành;
- Dữ liệu;
- Đạo đức;
- Nguồn lực;
- Tiến độ của chương trình.
Giảng viên và hội đồng của Kings University College chịu trách nhiệm xem xét mức độ phù hợp của thiết kế theo quy trình học thuật của trường.
Hoạt động hỗ trợ phương pháp bổ sung có thể giúp nghiên cứu sinh chuẩn bị tốt hơn, nhưng không thay thế giảng viên chính thức, Proposal Defence hoặc quyết định của hội đồng.
Phương pháp trong lộ trình Ph.D và DBA
Bên cạnh chương trình Ph.D tại Kings University College, nghiên cứu sinh đáp ứng điều kiện có thể được xem xét tham gia chương trình Doctorate in Business Administration do EuroAmerican Institute cấp.
Phương pháp của Ph.D có thể tạo ra dữ liệu và kết quả làm nền tảng để đánh giá khả năng phát triển theo hướng DBA.
Tuy nhiên:
- Ph.D và DBA là hai chương trình riêng;
- Hai văn bằng do hai cơ sở giáo dục khác nhau cấp;
- Phương pháp được chấp thuận cho Ph.D không tự động đáp ứng toàn bộ yêu cầu của DBA;
- Có thể cần bổ sung nội dung ứng dụng hoặc đánh giá riêng;
- Việc sử dụng lại dữ liệu phải phù hợp với đạo đức và quyền sử dụng.
Việc xét DBA phụ thuộc vào điều kiện đầu vào, kết quả nghiên cứu, đề tài cuối cùng, yêu cầu học thuật bổ sung và chính sách của EuroAmerican Institute tại thời điểm xét.
Mười câu hỏi giúp lựa chọn phương pháp
Nghiên cứu sinh nên tự hỏi:
- Câu hỏi của tôi muốn khám phá, đo lường hay kết hợp cả hai?
- Tôi cần loại bằng chứng nào?
- Lý thuyết hỗ trợ thiết kế nào?
- Tôi có thể tiếp cận những người tham gia nào?
- Kích thước mẫu có khả thi không?
- Công cụ có phù hợp không?
- Tôi có đủ kỹ năng phân tích không?
- Thiết kế có đáp ứng yêu cầu đạo đức không?
- Tôi có đủ thời gian và nguồn lực không?
- Phương pháp này cho phép tôi đưa ra loại kết luận nào?
Nếu không thể trả lời rõ, nghiên cứu sinh nên tiếp tục làm rõ câu hỏi trước khi cam kết với một phương pháp.
Phương pháp đúng giúp luận án trở nên khả thi
Lựa chọn phương pháp không phải là tìm thiết kế phức tạp nhất.
Phương pháp phù hợp là phương pháp:
- Trả lời được câu hỏi;
- Tạo ra dữ liệu đáng tin cậy;
- Có thể triển khai;
- Phù hợp với chuyên ngành;
- Đáp ứng đạo đức;
- Nằm trong nguồn lực;
- Cho phép nghiên cứu sinh bảo vệ kết luận.
Một đề tài tốt có thể thất bại nếu phương pháp không phù hợp.
Ngược lại, một câu hỏi được thiết kế rõ và lựa chọn đúng phương pháp có thể tạo ra một luận án vừa có chiều sâu học thuật, vừa có giá trị thực tiễn.
