Học phân tích định lượng: thứ tự và các bẫy phổ biến

Người mới học phân tích định lượng thường bắt đầu từ phần mềm — vì nó cụ thể và có khoá dạy sẵn.

Đó là cách phổ biến nhất để phân tích rất tốt một bộ dữ liệu không trả lời được câu hỏi nào.

Thứ tự nên học

Một: thiết kế nghiên cứu. Loại thiết kế quyết định bạn kết luận được gì. Không kỹ thuật phân tích nào bù được thiết kế sai.

Hai: đo lường. Biến của bạn đo cái gì, ở thang đo nào, có tin cậy không. Phân tích trên dữ liệu đo sai là vô nghĩa.

Ba: chọn mẫu. Nó quyết định giới hạn khái quát của mọi kết luận.

Bốn: các kỹ thuật phân tích cơ bản và điều kiện áp dụng của từng cái.

Năm: phần mềm. Bây giờ nó chỉ là công cụ thực hiện những gì bạn đã quyết định.

Các khái niệm nền cần nắm

• Thang đo — định danh, thứ bậc, khoảng, tỷ lệ. Nó quyết định kỹ thuật nào dùng được.
• Phân bố của dữ liệu — nhiều kỹ thuật có giả định về phân bố.
• Biến độc lập, phụ thuộc, và biến gây nhiễu.
• Sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống — chúng khác nhau và xử lý khác nhau.
• Độ tin cậy và giá trị của công cụ đo — hai thứ khác nhau, cần cả hai.

Chọn kỹ thuật phân tích

• Bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu, không từ kỹ thuật bạn biết.
• Kiểm loại biến — thang đo của biến quyết định phần lớn lựa chọn.
• Kiểm giả định của kỹ thuật trước khi dùng — và kiểm chúng trên dữ liệu thật của bạn.
• Kỹ thuật đơn giản trình bày rõ ràng hơn kỹ thuật phức tạp trình bày mơ hồ — người bình duyệt đánh giá cao điều này.
• Nếu không chắc, hỏi người có chuyên môn thống kê — trước khi thu dữ liệu, không phải sau.

Các bẫy phổ biến

• Chạy nhiều kiểm định rồi báo cáo cái có ý nghĩa — đây là vấn đề nghiêm trọng về liêm chính.
• Đổi giả thuyết sau khi thấy kết quả rồi trình bày như giả thuyết ban đầu.
• Loại các trường hợp không hợp với kỳ vọng.
• Dùng kỹ thuật mà không kiểm giả định.
• Nhầm ý nghĩa thống kê với tầm quan trọng thực tế.
• Kết luận nhân quả từ thiết kế không cho phép.
• Cỡ mẫu quá nhỏ để phát hiện hiệu ứng mà vẫn kết luận không có khác biệt.

Ghi lại quá trình

• Dùng mã lệnh thay vì thao tác tay — nó tự ghi lại và cho phép tái tạo.
• Ghi lại mọi quyết định về xử lý dữ liệu — loại trường hợp nào, xử lý giá trị thiếu thế nào, biến đổi biến ra sao.
• Quyết định trước khi nhìn kết quả và ghi lại — nó bảo vệ bạn khỏi các bẫy ở trên.
• Tiêu chí: sáu tháng sau bạn tái tạo được kết quả từ dữ liệu thô.
• Ghi cả các phân tích đã thử mà không dùng — người bình duyệt có thể hỏi.

Báo cáo kết quả

• Báo cáo độ lớn hiệu ứng, không chỉ báo cáo có ý nghĩa hay không.
• Báo cáo khoảng tin cậy.
• Nêu rõ cỡ mẫu cho từng phân tích.
• Nêu cách xử lý dữ liệu thiếu.
• Báo cáo cả kết quả không có ý nghĩa nếu chúng liên quan tới câu hỏi.
• Theo hướng dẫn báo cáo của ngành nếu lĩnh vực của bạn có.

Học ở đâu và học thế nào

• Học trên chính dữ liệu của bạn — hiệu quả hơn nhiều so với dữ liệu ví dụ.
• Đọc phần phương pháp và kết quả của các bài trong ngành — nó cho biết chuẩn báo cáo của lĩnh vực.
• Tìm người có chuyên môn thống kê để hỏi — một cuộc trao đổi trước khi thu dữ liệu tiết kiệm nhiều tháng.
• Học một kỹ thuật tới nơi hơn biết sơ năm kỹ thuật.

Một điều đáng nhớ

Câu hỏi cần trả lời trước khi thu một dòng dữ liệu nào: tôi sẽ phân tích thế nào, và kết quả sẽ trả lời câu hỏi của tôi ra sao?

Nếu chưa trả lời được, việc thu dữ liệu là quá sớm — và đó là lỗi tốn kém nhất trong nghiên cứu định lượng, vì nó không sửa được sau khi đã thu xong.

Câu hỏi thường gặp