Cách lựa chọn phương pháp nghiên cứu

Vì vậy, lựa chọn phương pháp nghiên cứu nên đi theo chuỗi logic: câu hỏi nghiên cứu → bằng chứng cần có → thiết kế nghiên cứu → dữ liệu cần thu thập → kỹ thuật thu thập và phân tích → kiểm tra giới hạn của kết luận. Cách tiếp cận này giúp tránh một lỗi phổ biến: chọn trước “định tính”, “định lượng”, khảo sát hay phỏng vấn rồi mới điều chỉnh câu hỏi cho vừa với công cụ.

Một chủ đề có thể được nghiên cứu bằng nhiều phương pháp khác nhau vì phương pháp không được quyết định bởi tên chủ đề. Chính câu hỏi đặt ra đối với chủ đề đó mới quyết định bằng chứng nào có giá trị. Chẳng hạn, cùng nghiên cứu một chương trình đào tạo, câu hỏi “người tham gia gặp trở ngại gì?” và “chương trình có làm giảm tỷ lệ sai sót hay không?” đòi hỏi hai hệ thống bằng chứng khác nhau.

Phương pháp phù hợp phải bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu

Điểm xuất phát của việc lựa chọn phương pháp là xác định nghiên cứu thực sự muốn biết điều gì. Đây không chỉ là vấn đề cách diễn đạt câu hỏi mà còn quyết định loại suy luận mà nghiên cứu phải thực hiện.

Nếu câu hỏi yêu cầu biết một hiện tượng đang phổ biến đến mức nào, người nghiên cứu cần bằng chứng cho phép mô tả hoặc ước lượng mức độ của hiện tượng. Nếu muốn biết con người trải nghiệm hoặc lý giải hiện tượng như thế nào, bằng chứng phải đủ giàu về bối cảnh, ý nghĩa và quá trình. Nếu câu hỏi là hai yếu tố có liên quan với nhau hay không, cần dữ liệu cho phép quan sát sự đồng biến và kiểm soát các cách giải thích cạnh tranh. Nếu muốn kết luận một yếu tố gây ra thay đổi ở yếu tố khác, yêu cầu về thiết kế còn cao hơn vì phải xử lý vấn đề thứ tự thời gian và các yếu tố gây nhiễu.

Do đó, “phương pháp phù hợp” phải được hiểu là sự phù hợp giữa ba thành phần:

·         Câu hỏi xác định điều cần biết

·         Bằng chứng xác định thông tin cần quan sát để trả lời câu hỏi

·         Thiết kế xác định cách tạo ra bằng chứng sao cho kết luận dự kiến có cơ sở

Khi một trong ba thành phần không khớp với nhau, chất lượng nghiên cứu có thể suy giảm ngay cả khi dữ liệu được thu thập rất nhiều hoặc phân tích bằng kỹ thuật phức tạp.

Ví dụ, một khảo sát cắt ngang có thể cho thấy nhân viên có mức độ căng thẳng cao đồng thời báo cáo khối lượng công việc lớn. Bằng chứng đó phù hợp với câu hỏi về mối liên hệ, nhưng tự nó chưa đủ để khẳng định khối lượng công việc gây ra căng thẳng. Hai biến được quan sát cùng thời điểm nên thứ tự nguyên nhân – kết quả chưa được thiết lập chắc chắn, đồng thời các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến cả hai.

Đây là lý do lựa chọn phương pháp phải bắt đầu bằng mức độ kết luận mà câu hỏi yêu cầu, thay vì bắt đầu bằng công cụ mà người nghiên cứu muốn sử dụng.

Chuyển câu hỏi nghiên cứu thành loại bằng chứng cần có

Sau khi làm rõ câu hỏi, bước quan trọng nhất là xác định: Nếu muốn trả lời câu hỏi này một cách thuyết phục, cần quan sát thấy bằng chứng gì?

Có thể hình dung mối quan hệ cơ bản như sau:

Bảng trên không phải công thức máy móc. Nó thể hiện nguyên tắc quan trọng hơn: mỗi loại kết luận đặt ra một yêu cầu bằng chứng khác nhau.

Chẳng hạn, nếu mục tiêu là ước lượng tỷ lệ sinh viên gặp khó khăn tài chính, các cuộc phỏng vấn sâu với một nhóm nhỏ có thể cung cấp hiểu biết tốt về bản chất của khó khăn nhưng không tự động tạo ra một ước lượng đáng tin cậy cho toàn bộ sinh viên. Ngược lại, một bảng hỏi chuẩn hóa có thể ước lượng tỷ lệ nhưng thường không cung cấp cùng chiều sâu về cách khó khăn tài chính tác động đến quyết định học tập.

Không có mâu thuẫn ở đây. Hai phương pháp đang tạo ra hai loại bằng chứng khác nhau và vì vậy trả lời những câu hỏi khác nhau.

Ghép loại bằng chứng với thiết kế nghiên cứu

Sau khi xác định bằng chứng cần có, người nghiên cứu mới nên chuyển sang lựa chọn thiết kế. Ở bước này, điều cần đánh giá không phải phương pháp nào “mạnh” hơn về mặt tuyệt đối mà là thiết kế nào tạo ra bằng chứng phù hợp nhất với suy luận cần thực hiện.

Khi cần đo lường mức độ, khác biệt hoặc mối liên hệ

Thiết kế định lượng phù hợp khi câu hỏi yêu cầu biểu diễn hiện tượng bằng biến có thể đo lường và cần đánh giá quy mô, phân bố, khác biệt hoặc quan hệ giữa các biến.

Ví dụ, câu hỏi “tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ trong sáu tháng đầu là bao nhiêu?” đòi hỏi dữ liệu cho phép xác định mẫu số, số trường hợp ngừng sử dụng và khoảng thời gian quan sát. Một số cuộc phỏng vấn với khách hàng rời bỏ dịch vụ có thể giải thích nguyên nhân họ rời đi, nhưng không thể thay thế dữ liệu cần thiết để tính tỷ lệ.

Tuy nhiên, “định lượng” vẫn là một phạm trù quá rộng để quyết định thiết kế. Một nghiên cứu mô tả, nghiên cứu quan sát dọc và thử nghiệm có thể đều sử dụng dữ liệu số nhưng hỗ trợ các mức suy luận rất khác nhau.

Khi cần hiểu ý nghĩa, cơ chế xã hội hoặc quá trình

Thiết kế định tính phù hợp khi bằng chứng quan trọng nằm trong trải nghiệm, cách diễn giải, tương tác hoặc quá trình khó thu gọn thành một tập hợp biến được xác định trước.

Nếu câu hỏi là “tại sao một số nhân viên không sử dụng hệ thống mới dù đã được đào tạo?”, phỏng vấn hoặc quan sát có thể giúp nhận diện những yếu tố mà bảng hỏi đóng chưa dự kiến trước, chẳng hạn cách quy trình thực tế khác với quy trình chính thức, xung đột giữa các vai trò hay cách người sử dụng đánh giá rủi ro.

Giá trị của bằng chứng định tính nằm ở chiều sâu giải thích và bối cảnh, không phải ở việc biến một nhóm người tham gia nhỏ thành đại diện thống kê cho toàn bộ quần thể. Vì vậy, đánh giá nghiên cứu định tính bằng tiêu chí “mẫu càng lớn càng tốt” có thể dẫn đến lựa chọn sai logic.

Khi câu hỏi thực sự cần nhiều loại bằng chứng

Phương pháp hỗn hợp phù hợp khi câu hỏi không thể được trả lời đầy đủ chỉ bằng một loại bằng chứng và việc tích hợp các nguồn bằng chứng tạo ra giá trị mới.

Ví dụ, nghiên cứu có thể trước hết xác định một chương trình cải tiến có làm giảm tỷ lệ bỏ việc hay không, sau đó tìm hiểu vì sao tác động khác nhau giữa các nhóm nhân viên. Dữ liệu định lượng giải quyết câu hỏi về mức độ thay đổi; dữ liệu định tính giải thích cơ chế hoặc bối cảnh của sự khác biệt.

Tuy nhiên, sử dụng đồng thời bảng hỏi và phỏng vấn chưa đủ để một thiết kế trở nên mạnh hơn. Nếu hai bộ dữ liệu trả lời hai câu hỏi tách biệt và không được kết nối trong suy luận cuối cùng, việc bổ sung phương pháp chỉ làm tăng khối lượng công việc. Phương pháp hỗn hợp không phải lựa chọn mặc định cho một nghiên cứu “toàn diện”; nó chỉ hợp lý khi nhu cầu bằng chứng đòi hỏi sự tích hợp.

Chọn kỹ thuật thu thập và phân tích sau khi đã chọn logic thiết kế

Một nguyên nhân phổ biến dẫn đến lựa chọn sai là sử dụng các khái niệm “phương pháp”, “thiết kế”, “công cụ thu thập dữ liệu” và “kỹ thuật phân tích” như thể chúng đồng nghĩa.

Bảng hỏi là một công cụ thu thập dữ liệu, không tự nó xác định loại suy luận nghiên cứu có thể thực hiện. Phỏng vấn cũng vậy. Cùng là bảng hỏi nhưng có thể được sử dụng trong khảo sát mô tả, nghiên cứu dọc hoặc một phần của thử nghiệm. Cùng là phỏng vấn nhưng vai trò của dữ liệu sẽ khác khi nghiên cứu trải nghiệm, xây dựng lý giải về một quá trình hoặc bổ sung cho kết quả định lượng.

Trình tự lựa chọn hợp lý thường là:

1.    Xác định câu hỏi nghiên cứu

2.    Xác định kết luận cần có để trả lời câu hỏi

3.    Xác định bằng chứng tối thiểu cần thiết cho kết luận đó

4.    Chọn thiết kế có khả năng tạo ra bằng chứng

5.    Chọn nguồn dữ liệu, đối tượng và kỹ thuật thu thập

6.    Chọn kỹ thuật phân tích tương thích với dữ liệu và kết luận dự kiến

Điểm đáng chú ý là kỹ thuật phân tích nằm khá muộn trong chuỗi này. Không nên lựa chọn một phép phân tích trước rồi tìm dữ liệu để áp dụng. Một mô hình thống kê phức tạp không thể tự khắc phục một thiết kế không quan sát được thông tin cần thiết.

Tương tự, lượng dữ liệu lớn hơn không giải quyết được sai lệch về thiết kế. Nếu mẫu được lấy từ một nhóm không đại diện cho quần thể cần suy luận, tăng số quan sát trong chính nhóm đó có thể làm ước lượng chính xác hơn đối với nhóm đã quan sát nhưng không tự động làm kết luận đại diện hơn cho quần thể mục tiêu.

Kiểm tra tính hợp lệ, khả thi và đạo đức trước quyết định cuối cùng

Thiết kế lý tưởng về mặt suy luận chưa chắc là phương án có thể triển khai. Việc lựa chọn phương pháp vì thế cần thêm một vòng kiểm tra về giới hạn thực tế.

Tính hợp lệ đặt câu hỏi liệu dữ liệu và thiết kế có thực sự hỗ trợ kết luận dự kiến hay không. Nếu nghiên cứu muốn đánh giá tác động của một can thiệp, cần xem xét liệu sự khác biệt quan sát được có thể do những nguyên nhân khác gây ra. Nếu muốn khái quát từ mẫu sang quần thể, cần xem cách chọn mẫu và phạm vi mẫu có hỗ trợ sự khái quát đó hay không. Nếu nghiên cứu một khái niệm trừu tượng như niềm tin hoặc sự hài lòng, cần kiểm tra dữ liệu được thu thập có thực sự phản ánh khái niệm đó hay chỉ một phần rất hẹp của nó.

Tính khả thi liên quan đến khả năng tiếp cận đối tượng, dữ liệu, thời gian, kinh phí và năng lực triển khai. Một nghiên cứu dọc có thể phù hợp với câu hỏi về thay đổi theo thời gian nhưng không thực tế nếu dự án chỉ kéo dài vài tuần. Một thử nghiệm ngẫu nhiên có thể mạnh cho câu hỏi về tác động, nhưng việc phân bổ ngẫu nhiên có thể không khả thi trong môi trường tổ chức thực tế.

Đạo đức tạo ra giới hạn mà mục tiêu phương pháp luận không được vượt qua. Không thể chủ động gây phơi nhiễm có hại chỉ để tạo ra điều kiện thử nghiệm. Khi một thiết kế lý tưởng không thể thực hiện vì lý do đạo đức, câu hỏi cần được trả lời bằng một thiết kế quan sát hoặc bán thực nghiệm phù hợp hơn và kết luận phải được giới hạn tương ứng.

Ba tiêu chí này tạo ra một nguyên tắc thực tế: phương pháp tốt nhất không phải thiết kế mạnh nhất trong mọi điều kiện mà là thiết kế tạo ra bằng chứng đủ phù hợp trong phạm vi những gì có thể thực hiện một cách đáng tin cậy và có đạo đức.

Điều đó cũng có nghĩa người nghiên cứu đôi khi phải giảm mức độ mạnh của kết luận. Nếu không thể kiểm soát đầy đủ yếu tố gây nhiễu, cách xử lý đúng không phải là diễn đạt kết quả như bằng chứng nhân quả, mà là giới hạn kết luận về mức độ mà thiết kế thực sự hỗ trợ.

Quy trình lựa chọn phương pháp nghiên cứu theo từng bước

Có thể áp dụng một quy trình sáu bước để đưa ra quyết định nhất quán.

Bước 1: Viết câu hỏi theo dạng có thể kiểm chứng

Một câu hỏi quá rộng như “đào tạo có hiệu quả không?” chưa đủ để lựa chọn thiết kế. Cần làm rõ hiệu quả đối với ai, trên kết quả nào, trong khoảng thời gian nào và nghiên cứu cần mô tả, giải thích hay xác định tác động.

Ví dụ:

“Chương trình đào tạo mới có làm giảm tỷ lệ lỗi xử lý đơn hàng của nhân viên mới trong ba tháng đầu làm việc hay không?”

Câu hỏi này cho thấy nghiên cứu quan tâm đến tác động, một kết quả có thể đo lường và một khoảng thời gian cụ thể.

Bước 2: Xác định bằng chứng cần thấy nếu giả thuyết đúng

Để cho rằng chương trình làm giảm lỗi, chỉ quan sát tỷ lệ lỗi thấp sau đào tạo là chưa đủ. Người nghiên cứu cần một cơ sở so sánh để biết điều gì có thể xảy ra nếu không áp dụng chương trình.

Bằng chứng cần thiết vì vậy có thể gồm mức lỗi ở nhóm nhận chương trình và một điều kiện so sánh phù hợp, đồng thời cần thông tin giúp loại trừ những khác biệt ban đầu có khả năng giải thích kết quả.

Bước 3: Chọn thiết kế có khả năng tạo ra sự so sánh đó

Nếu có thể phân bổ người tham gia vào các điều kiện một cách hợp lý và có đạo đức, thiết kế thử nghiệm có thể phù hợp. Cơ chế của phân bổ ngẫu nhiên là làm cho các đặc điểm khác nhau giữa các nhóm được cân bằng theo xác suất, từ đó giảm khả năng kết quả chỉ phản ánh sự khác biệt vốn có giữa các nhóm.

Nếu không thể phân bổ ngẫu nhiên, có thể cần một thiết kế bán thực nghiệm hoặc quan sát có nhóm so sánh. Khi đó, yêu cầu xử lý các khác biệt ban đầu trở nên quan trọng hơn và mức độ chắc chắn của suy luận cũng cần được điều chỉnh.

Bước 4: Xác định dữ liệu và cách thu thập

Sau khi chốt logic so sánh mới xác định chính xác dữ liệu cần thu. Với ví dụ trên, dữ liệu lỗi vận hành thực tế có thể phù hợp hơn việc chỉ hỏi nhân viên “anh/chị thấy mình làm việc chính xác hơn không?”, bởi hai loại dữ liệu phản ánh hai khái niệm khác nhau.

Nếu câu hỏi được đổi thành “nhân viên mới gặp trở ngại gì khi áp dụng kiến thức sau đào tạo?”, bằng chứng cần thiết thay đổi và phỏng vấn hoặc quan sát công việc có thể trở thành lựa chọn trung tâm.

Chỉ một thay đổi trong câu hỏi đã làm thay đổi phương pháp dù chủ đề nghiên cứu vẫn là cùng một chương trình đào tạo.

Bước 5: Xác định trước giới hạn của kết luận

Trước khi thu thập dữ liệu, cần viết rõ nghiên cứu sẽ có thể kết luận điều gì và không thể kết luận điều gì.

Nếu chỉ khảo sát nhân viên sau chương trình, nghiên cứu có thể mô tả đánh giá hoặc trải nghiệm của họ nhưng khó xác định chương trình đã gây ra thay đổi trong hiệu suất. Việc nhận ra giới hạn này trước khi thu thập dữ liệu giúp phát hiện thiết kế không phù hợp khi việc sửa đổi vẫn còn khả thi.

Bước 6: Kiểm tra tính khả thi và điều chỉnh mà không làm sai câu hỏi

Khi thiếu nguồn lực, ưu tiên không phải giữ nguyên một kết luận quá mạnh bằng một thiết kế yếu hơn. Cần điều chỉnh giữa câu hỏi, phạm vi và thiết kế sao cho chúng vẫn thống nhất.

Nếu dự án không đủ điều kiện xác định tác động nhân quả, câu hỏi có thể được giới hạn thành đánh giá sự thay đổi quan sát được hoặc tìm hiểu cơ chế thực hiện. Điều quan trọng là tên gọi của câu hỏi phải phản ánh đúng loại bằng chứng có thể thu thập.

Những sai lầm thường gặp khi lựa chọn phương pháp nghiên cứu

Một lỗi thường gặp là chọn phương pháp theo thói quen. Người quen dùng khảo sát dễ biến mọi vấn đề thành bảng hỏi; người có kinh nghiệm phỏng vấn có thể ưu tiên dữ liệu định tính ngay cả khi câu hỏi yêu cầu ước lượng quy mô. Năng lực của người nghiên cứu là một yếu tố khả thi, nhưng không nên thay thế yêu cầu bằng chứng của câu hỏi.

Sai lầm thứ hai là đồng nhất định lượng với khách quan và định tính với chủ quan. Chất lượng bằng chứng không được quyết định đơn giản bởi việc dữ liệu là số hay văn bản. Một nghiên cứu định lượng có thể sai lệch do đo không đúng khái niệm, lấy mẫu không phù hợp hoặc bỏ sót yếu tố gây nhiễu. Một nghiên cứu định tính có thể tạo ra bằng chứng rất có giá trị nếu thiết kế phù hợp với câu hỏi về trải nghiệm, ý nghĩa hoặc quá trình và quá trình thu thập, diễn giải dữ liệu được thực hiện minh bạch.

Sai lầm thứ ba là coi phương pháp hỗn hợp mặc nhiên tốt hơn. Hai phương pháp không tạo ra một nghiên cứu mạnh nếu cả hai đều không phục vụ rõ ràng cho câu hỏi hoặc kết quả không được tích hợp. Giá trị của phương pháp hỗn hợp đến từ khả năng kết nối những loại bằng chứng có chức năng bổ sung cho nhau.

Sai lầm thứ tư là tin rằng mẫu lớn có thể sửa lỗi thiết kế. Tăng kích thước mẫu có thể làm giảm sai số ngẫu nhiên trong nhiều tình huống, nhưng không tự loại bỏ sai lệch có hệ thống. Nếu câu hỏi được đo bằng một chỉ báo không phù hợp hoặc mẫu được chọn từ sai quần thể, thu thập thêm cùng loại dữ liệu không giải quyết được vấn đề cốt lõi.

Sai lầm cuối cùng là đòi hỏi mức kết luận cao hơn mức bằng chứng cho phép. Một mối liên hệ thống kê không tự động trở thành quan hệ nhân quả; lời kể của một số trường hợp không tự động trở thành tỷ lệ của quần thể; một thay đổi sau can thiệp không tự động chứng minh can thiệp là nguyên nhân nếu không có cơ sở so sánh phù hợp.

Kỷ luật quan trọng nhất của lựa chọn phương pháp vì thế không nằm ở việc biết càng nhiều tên phương pháp càng tốt, mà ở khả năng đặt câu hỏi: Bằng chứng này thực sự cho phép mình kết luận đến đâu?

Lựa chọn phương pháp nghiên cứu nên được xem là một quá trình thiết kế bằng chứng. Trước tiên cần xác định câu hỏi nghiên cứu và mức suy luận mà câu hỏi yêu cầu; tiếp theo xác định loại bằng chứng cần có; sau đó mới lựa chọn thiết kế, nguồn dữ liệu, kỹ thuật thu thập và phân tích tương thích.

Không tồn tại một phương pháp tốt nhất cho mọi nghiên cứu. Cùng một chủ đề có thể cần khảo sát, phỏng vấn, nghiên cứu quan sát, thử nghiệm hoặc phương pháp hỗn hợp tùy câu hỏi đang được đặt ra. Quyết định phù hợp nhất là quyết định duy trì được sự nhất quán giữa câu hỏi, bằng chứng, thiết kế và giới hạn của kết luận, đồng thời vẫn khả thi và đáp ứng yêu cầu đạo đức.