Trong toán học, lượng giác (tiếng Anh: trigonometry, lấy nguyên gốc từ tiếng Hy Lạp cổ đại của hai từ τρίγωνον nghĩa là "tam giác" và μέτρον nghĩa là "đo lường")[1] là một phân nhánh nghiên cứu về mối quan hệ về độ dài các cạnh với số đo các góc của một tam giác. Mảng nghiên cứu này bắt đầu từ thế kỉ thứ 3 trước Công nguyên với thời kỳ Hy Lạp hóa như là một ứng dụng của ngành hình học cho các nghiên cứu thiên văn học khi đó. Những người Hy Lạp khi đó tập trung vào việc tính toán độ dài các dây cung, trong khi các nhà toán học Ấn Độ đã tạo ra phiên bản sớm nhất của một bảng giá trị lượng giác.[2]
Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng
Thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp được sử dụng để tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm:
Thống kê mô tả cung cấp cho chúng ta một bức tranh tổng quan về dữ liệu, giúp xác định các xu hướng, mẫu hình và điểm bất thường.
Thống kê suy luận là tập hợp các phương pháp được sử dụng để đưa ra kết luận về một tập dữ liệu lớn hơn dựa trên một mẫu nhỏ. Nó cho phép kiểm tra các giả thuyết, dự đoán xu hướng và đánh giá mức độ tin cậy của kết quả. Giúp đưa ra những kết luận chính xác và đáng tin cậy từ dữ liệu, hỗ trợ việc ra quyết định hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Dữ liệu định lượng có thể được phân tích thông qua thống kê suy luận
Phân biệt định lượng và định tính khác nhau như thế nào?
Định lượng tập trung vào đo lường và phân tích thống kê dữ liệu số để kiểm chứng giả thuyết và tổng quát hóa kết quả. Phương pháp định lượng phù hợp khi cần kết quả khách quan, có thể đo lường và so sánh. Định tính tập trung vào việc hiểu sâu về ý nghĩa, quan điểm và trải nghiệm, thông qua dữ liệu phi số liệu. Phương pháp định tính phù hợp khi cần khám phá, diễn giải và hiểu rõ bối cảnh, thường không nhằm mục đích tổng quát hóa.
Sự kết hợp cả hai phương pháp trong nghiên cứu có thể cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề, kết hợp giữa chiều rộng (định lượng) và chiều sâu (định tính).
Thu thập dữ liệu số liệu để đo lường, kiểm tra mối quan hệ giữa các biến số, đưa ra kết luận khái quát hóa
Thu thập dữ liệu phi số liệu (như văn bản, hình ảnh) để hiểu sâu sắc trải nghiệm, hành vi, quan điểm của đối tượng nghiên cứu
Khảo sát, thí nghiệm, quan sát có cấu trúc, đo lường kết quả lâm sàng
Phỏng vấn, phỏng vấn nhóm, khảo sát bằng câu hỏi, phỏng vấn phi cấu trúc
Phân tích nội dung, phân tích chủ đề
Khả năng khái quát hóa cao, độ tin cậy cao, dễ dàng so sánh dữ liệu
Chi tiết, sâu sắc, hiểu được ý kiến cá nhân
Chi phí cao, thiếu tính linh hoạt, yêu cầu kiến thức chuyên môn
Khó khái quát hóa, mang tính chủ quan, khó khăn trong việc kiểm tra tính tin cậy
Các nhà khoa học tiến hành thí nghiệm để kiểm tra hiệu quả của một loại thuốc mới trong điều trị bệnh tim mạch. Thí nghiệm được thực hiện trên hai nhóm bệnh nhân: nhóm sử dụng thuốc mới và nhóm sử dụng giả dược. Sau một thời gian theo dõi, các nhà khoa học so sánh kết quả điều trị giữa hai nhóm để đánh giá hiệu quả của thuốc.
Một công ty tổ chức nhóm thảo luận chuyên gia để thu thập ý kiến về chiến lược marketing mới của công ty.
Ví dụ định tính và định lượng trong lĩnh vực chuyển đổi số công
Trong lĩnh vực chuyển đổi số công, việc áp dụng dữ liệu định tính và định lượng giúp các cơ quan chính phủ hiểu rõ hơn về nhu cầu và kỳ vọng của công dân, từ đó cải thiện dịch vụ công và số lượng công dân tham gia.
Kết hợp cả hai loại dữ liệu, Cơ quan X có thể nhận ra rằng để tăng cường chuyển đổi số và nâng cao sự hài lòng của người dân, họ cần đơn giản hóa quy trình đăng ký trực tuyến và cải thiện khả năng truy cập trang web trên thiết bị di động (Mobile web). Dữ liệu định tính cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm và mong muốn cụ thể của người dùng, trong khi dữ liệu định lượng chỉ ra cần tập trung vào việc giảm thời gian giải quyết yêu cầu và tăng tỷ lệ hoàn thành thủ tục trực tuyến. Qua đó, cơ quan có thể phát triển các giải pháp công nghệ và quy trình làm việc hiệu quả hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu và kỳ vọng của công dân trong thời đại số.
Bước 3: Lựa chọn phương pháp nghiên cứu
Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiêu, tính chất của vấn đề và dữ liệu cần thu thập. Có thể sử dụng một hoặc kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu để tăng cường độ tin cậy và hiệu quả của nghiên cứu. Ví dụ, nghiên cứu định tính có thể sử dụng phỏng vấn, quan sát tham gia, thảo luận nhóm tập trung,... trong khi nghiên cứu định lượng có thể sử dụng khảo sát, bảng câu hỏi, thí nghiệm,...
Thiết kế các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu đã chọn. Ví dụ, nếu sử dụng phỏng vấn, cần thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn phù hợp, đầy đủ. Thu thập dữ liệu từ đối tượng nghiên cứu một cách cẩn thận, đảm bảo dữ liệu thu thập được đầy đủ, trung thực và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với phương pháp nghiên cứu và loại dữ liệu thu thập. Ví dụ, đối với dữ liệu định tính, có thể sử dụng phân tích nội dung, so sánh đối chiếu; đối với dữ liệu định lượng, có thể sử dụng các phương pháp thống kê. Giải thích ý nghĩa của dữ liệu và rút ra kết luận dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Phương pháp thu thập dữ liệu định tính
Phỏng vấn sâu là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu định tính phổ biến, giúp nhà nghiên cứu tìm hiểu kỹ càng về suy nghĩ, cảm xúc và quan điểm của người tham gia. Phỏng vấn thường được thực hiện theo hình thức trò chuyện trực tiếp, nhưng không theo một khuôn mẫu cố định, cho phép người tham gia tự do chia sẻ và nhà nghiên cứu có thể điều chỉnh câu hỏi theo diễn biến của cuộc trò chuyện. Phương pháp này thường được dùng trong nghiên cứu xã hội, tâm lý, và nghiên cứu thị trường, giúp phát hiện những động lực sâu xa, các yếu tố cảm xúc hoặc những yếu tố khó nhận biết từ các phương pháp định lượng.
Thảo luận nhóm tập trung là phương pháp thu thập dữ liệu định tính thông qua việc mời một nhóm người tham gia vào cuộc trò chuyện có hướng dẫn bởi một người điều phối. Phương pháp này giúp nhà nghiên cứu khám phá các quan điểm đa dạng và tương tác giữa các thành viên trong nhóm, từ đó hiểu rõ hơn về cách suy nghĩ và hành vi của nhóm đối tượng mục tiêu. Mỗi thành viên có thể chia sẻ ý kiến cá nhân và phản hồi lẫn nhau, điều này tạo nên một không gian trao đổi phong phú và năng động. Phương pháp thảo luận nhóm thường được áp dụng trong nghiên cứu Marketing và truyền thông, giúp tìm hiểu sâu hơn về sự yêu thích của khách hàng, các ý tưởng sản phẩm mới hoặc những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
Quan sát thực địa là phương pháp nhà nghiên cứu tự tham gia hoặc quan sát trực tiếp hoạt động của người được nghiên cứu trong môi trường tự nhiên của họ. Phương pháp này không chỉ thu thập dữ liệu về hành vi mà còn bao gồm cả những yếu tố môi trường, bối cảnh xã hội xung quanh đối tượng nghiên cứu. Ví dụ, trong nghiên cứu hành vi tiêu dùng, nhà nghiên cứu có thể quan sát cách khách hàng di chuyển và chọn sản phẩm trong cửa hàng, giúp phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm mà không cần can thiệp hay hỏi trực tiếp. Quan sát thực địa rất hữu ích trong nghiên cứu xã hội và nhân chủng học, vì nó cung cấp cái nhìn sâu sắc từ chính trải nghiệm thực tế của người nghiên cứu.
Phân tích tài liệu là phương pháp thu thập dữ liệu định tính qua việc đọc và phân tích các tài liệu đã có sẵn như báo cáo, tài liệu lịch sử, ghi chép cá nhân, hoặc nội dung truyền thông. Từ đó, nhà nghiên cứu rút ra các chủ đề, mô hình hoặc ý nghĩa mà những tài liệu này phản ánh. Phương pháp phân tích nội dung thường được áp dụng trong nghiên cứu truyền thông, giáo dục, và văn hóa. Ví dụ, một nhà nghiên cứu về truyền thông có thể phân tích bài báo, mạng xã hội và blog để hiểu cách mà một vấn đề xã hội cụ thể được truyền tải và tiếp nhận bởi cộng đồng. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi cần so sánh quan điểm qua các giai đoạn thời gian hoặc qua các nguồn khác nhau.
