Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và so sánh với dữ liệu thứ cấp

Thu thập dữ liệu trong quá trình nghiên cứu các 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, chi phí và cả công sức do đó việc lựa chọn được phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp thích hợp để đạt được hiệu quả cao nhất. Trong bài viết này, Tri Thức Cộng Đồng chủ yếu đề cập đến các khái niệm về dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp, các phương pháp thu thập dữ liệu.

1. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

1.1. Dữ liệu sơ cấp là gì? ( Primary data)

Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu mới được thu thập lần đầu tiên 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 và dịch vụ đi kèm, …

Theo Wikipedia định nghĩa: “Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu sẽ phải tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.”

1.2. Thiết kế mẫu trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Ví dụ về dữ liệu sơ cấp:

Trong một nghiên cứu về khách hàng sử dụng xe máy Air Blade, tổng thể nghiên cứu được xác định là những người đã và đang sử dụng sản phẩm này:

• Phương pháp chọn mẫu: sử dụng lấy mẫu phi xác suất tiện lợi – tức là chọn mẫu dựa trên sự thuận tiện và tính kinh tế. Bảng hỏi được phát cho những người bạn, người quen đã từng hoặc đang sử dụng xe Air Blade của Honda Việt Nam.
• Phạm vi nghiên cứu: tập trung tại Hà Nội, chủ yếu ở một số khu vực như quận Cầu Giấy, huyện Từ Liêm và huyện Thanh Trì, do hạn chế về thời gian.
• Kích thước mẫu: dự kiến khoảng 100 người. Với đặc điểm sản phẩm và tổng thể nghiên cứu, cỡ mẫu này được xem là phù hợp. Tổng cộng 100 phiếu khảo sát được phát trực tiếp đến khách hàng, trong đó có 96 phiếu hợp lệ được thu về và sử dụng cho quá trình phân tích.

Thông tin chi tiết về mẫu nghiên cứu bằng phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp được tổng hợp trong bảng hỏi dưới đây.

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

>> Xem thêm: Quy định, điều kiện bảo vệ luận văn thạc sĩ – Tri Thức Cộng Đồng

1.3. Xây dựng bảng hỏi trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

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 phù hợp với cuộc điều tra. Ví dụ: những người chưa từng đi xe máy, những người chưa từng đi xe Air Blade, những người (người thân) đang làm việc trong lĩnh vực truyền thông/ quảng cáo/ nghiên cứu thị trường/ sản xuất, cung cấp xe máy …
• Phần câu hỏi chính: đưa ra những câu hỏi nhằm thu thập những thông tin cần thiết. Các câu hỏi liên quan trực tiếp đến hành vi, trải nghiệm và ý kiến của người dùng xe máy Air Blade.

Phần bảng hỏi trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp này được thu thập thông qua Google Forms, Microsoft Forms,… bao gồm tổng cộng 14 câu hỏi đóng. Các câu hỏi đóng được thiết kế sẵn cả phần câu hỏi và phần câu trả lời. Cụ thể: có 7 câu hỏi có nhiều sự lựa chọn, 4 câu hỏi phân đôi, 2 câu hỏi bậc thang và 1 câu hỏi sắp xếp thứ tự.

• Câu hỏi phân đôi: là dạng câu hỏi mà chỉ cho phép 2 khả năng trả lời. Dạng này thường cung cấp thông tin ở mức khái quát, chưa đi vào chi tiết. Vì vậy, trong 4 câu hỏi phân đôi, bảng hỏi yêu cầu người tham gia nêu thêm lý do khi chọn đáp án để làm rõ hơn thông tin. Ví dụ: “Anh/Chị đã từng sử dụng xe máy Air Blade chưa? (Có/Không)”
• Câu hỏi nhiều lựa chọn: là dạng câu hỏi đưa ra nhiều đáp án cho người trả lời chọn lựa. Các câu hỏi này 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 cần thiết khác. Ví dụ: “Anh/Chị thường sử dụng xe Air Blade vào mục đích nào? (Đi làm, đi học, đi chơi, đi xa…)”
• Câu hỏi bậc thang: một câu dùng để đánh giá sự quan tâm của khách hàng đối với các yếu tố cụ thể đối với từng yếu tố cụ thể bằng thang điểm; câu còn lại dùng để đánh giá trải nghiệm sau khi sử dụng xe, bằng thang điểm sắp xếp theo thứ bậc. Ví dụ: “Anh/Chị đánh giá mức độ hài lòng về mức tiêu hao nhiên liệu của xe Air Blade như thế nào? (thang điểm 1–5)”
• Cuối cùng, câu hỏi sắp xếp thứ tự trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp cần cung cấp quan điểm của người hỏi về thứ tự ưu tiên của từng yếu tố. Ví dụ: “Xin hãy sắp xếp theo mức độ ưu tiên các yếu tố khi chọn mua xe Air Blade: giá cả, kiểu dáng, chất lượng, tiết kiệm nhiên liệu.”

1.4. Tiến hành điều tra khách hàng trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

1.4.1. Chuẩn bị điều tra khách hàng

Trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, giai đoạn chuẩn bị trước khi điều tra khách hàng đóng vai trò rất quan trọng và cần được đầu tư nhiều công sức. Giai đoạn này gồm:

• Chuẩn bị trước khi tiếp xúc với khách hàng: nắm rõ nội dung, yêu cầu của việc điều tra; trau dồi các kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phỏng vấn ( tiếp xúc ban đầu, đặt câu hỏi, ghi chép câu trả lời, thăm dò…)
• Chuẩn bị tốt các tài liệu, dụng cụ cần thiết để tiến hành phỏng vấn.

1.4.2. Các bước tiến hành phỏng vấn khách hàng

Bước 1: Xác định địa điểm và thời gian phỏng vấn

Địa điểm: nhà dân tại các khu vực Cầu Giấy, Từ Liêm, Thanh Trì (Hà Nội).

Thời gian:

• Buổi tối từ 19h–21h (thứ Hai đến thứ Sáu).
• Cả ngày thứ Bảy và Chủ nhật.

Bước 2: Tiếp cận và xin phép phỏng vấn

Người phỏng vấn tiếp xúc với khách hàng, giới thiệu mục đích nghiên cứu và xin phép thực hiện phỏng vấn.

Bước 3: Thực hiện phỏng vấn

Nếu đối tượng đồng ý, phát bảng hỏi và tiến hành phỏng vấn. Thời gian trung bình khoảng 10–15 phút để tránh gây phiền hà cho người được hỏi.

Bước 4: Kết thúc phỏng vấn

Khi hoàn tất, gửi lời cảm ơn đến người tham gia để tạo thiện cảm và kết thúc buổi phỏng vấn.

1.4.3. Xử lý dữ liệu sơ cấp sau điều tra

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

• Đánh giá giá trị dữ liệu: để đảm bảo dữ liệu đã được thu thập đúng cách, khách quan và theo đúng thiết kế ban đầu.
• Biên tập dữ liệu trong thu thập dữ liệu sơ cấp: kiểm tra tính hoàn thiện, tính nhất quán, tính rõ ràng của dữ liệu để dữ liệu sẵn sàng cho mã hóa và xử lý dữ liệu bằng các công cụ thống kê như SPSS, R, Python(pandas, numpy), Excel,…
• Mã hóa dữ liệu: các câu trả lời đã được biên tập sẽ được xác định và phân loại bằng các con số hay kí hiệu.
• Phân tích dữ liệu: sử dụng các phương pháp phân tích thống 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 hay chuyển những thông tin mới có được từ sự phân tích thành thông tin phù hợp với cuộc nghiên cứu.

Kết quả của phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp này là cơ sở để rút ra được những kết luận về vấn đề đang nghiên cứu cũng như hướng hay cách thức giải quyết vấn đề đó.

1.5. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Ưu điểm:

• Cung cấp thông tin trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, độ chính xác cao.
• Dữ liệu cập nhật, phù hợp với mục tiêu nghiên cứu cụ thể.
• Nhà nghiên cứu chủ động kiểm soát quy trình: thiết kế mẫu, bảng hỏi, thu thập và xử lý dữ liệu.

Nhược điểm:

• Tốn nhiều thời gian, chi phí và công sức hơn so với dữ liệu thứ cấp.
• Phạm vi nghiên cứu thường giới hạn, khó khái quát hóa.
• Kết quả dễ chịu ảnh hưởng bởi câu trả lời chủ quan khi phỏng vấn, quan sát, thảo luận nhóm hay thử nghiệm. Vì vậy, cần chú ý đến tính đa chiều và độ tin cậy của dữ liệu trong trong phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp thu được với các phương pháp bổ sung như phỏng vấn, quan sát, thử nghiệm, focus group,…

2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp

2.1. Dữ liệu thứ cấp là gì? ( Secondary data) 

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

Theo Wikipedia định nghĩa: “Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã 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 các ngành khoa học xã hội khác.”

2.2. Ví dụ thu thập dữ liệu thứ cấp

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp

Để thu thập dữ liệu thứ cấp phục vụ nghiên cứu, có thể tiến hành theo các bước sau:

Bước 1: Xác định thông tin cần thiết

• Đặc điểm của thị trường xe máy gần đây.
• Doanh thu, thị phần, đối thủ cạnh tranh của Honda Việt Nam đặc biệt là dòng xe máy tay ga.

Bước 2: Tìm nguồn dữ liệu

Thông tin có thể lấy từ báo chí, tạp chí chuyên ngành, internet hoặc các báo cáo nghiên cứu như Tổng cục Thống kê(GSO), báo cáo ngành xe máy từ (VAMA), báo cáo thị trường từ Nielsen,…

Bước 3: Thu thập và sắp xếp dữ liệu dữ liệu thứ cấp

Khi thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, cần sưu tập và sắp xếp thông tin 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 nó là sự đảm bảo cho khả năng kiểm tra lại thông tin cũng như tính minh bạch và dễ dàng kiểm chứng.

Bước 4: Đánh giá và chọn lọc kết quả qua phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp

Cuối cùng, trên cơ sở thông tin tìm kiếm được ta lọc ra những thông tin đáng tin cậy, có giá trị sử dụng để đưa vào bài viết của mình.

3. Khi nào nên chọn dữ liệu sơ cấp, khi nào nên chọn dữ liệu thứ cấp

• Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp được sử dụng khi nghiên cứu cần thông tin mới, chuyên sâu, gắn với một nhóm đối tượng cụ thể mà dữ liệu thứ cấp chưa có sẵn. Ví dụ: khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng với một dòng xe máy mới ra mắt.
• Chọn dữ liệu thứ cấp khi cần bức tranh tổng quan, số liệu thống kê sẵn có hoặc để tiết kiệm thời gian và chi phí. Ví dụ: tham khảo số liệu thị phần, doanh số từ báo cáo của Tổng cục Thống kê hoặc VAMA.
• Kết hợp cả hai là cách thường dùng trong nghiên cứu, trong đó dữ liệu thứ cấp giúp định hướng, còn dữ liệu sơ cấp bổ sung chi tiết và tính cập nhật.

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 rất nhiều trong nghiên cứu khoa học. Hi vọng những kiến thức trên Tri Thức Cộng Đồng chia sẻ là cái bạn đang cần. Chúc bạn học tập tốt!