Nghiên cứu định tính: nghiêm ngặt không có nghĩa là đếm

Nghiên cứu định tính hay bị coi là ít nghiêm ngặt hơn — thường vì người ta áp tiêu chuẩn của định lượng lên nó.

Nó có tiêu chuẩn riêng, và một nghiên cứu định tính làm đúng chặt chẽ không kém.

Khi nào chọn định tính

• Chủ đề còn mới, chưa rõ các khái niệm chính là gì.
• Bạn muốn hiểu quá trình hoặc cơ chế, không chỉ kết quả.
• Bạn muốn hiểu cách người ta trải nghiệm và diễn giải một hiện tượng.
• Bối cảnh quan trọng và không tách rời khỏi hiện tượng.
• Bạn cần khám phá trước khi xây công cụ đo.

Thiết kế

• Nêu rõ cách tiếp cận — nghiên cứu trường hợp, hiện tượng học, lý thuyết nền, phân tích chủ đề. Mỗi cái có logic riêng.
• Chọn mẫu có chủ đích — chọn các trường hợp giàu thông tin, và nêu rõ tiêu chí.
• Đa dạng có chủ ý — chọn cả các trường hợp khác biệt, không chỉ các trường hợp điển hình.
• Số lượng xác định bằng bão hoà — thu tới khi trường hợp mới không đưa thêm ý nào lạ, và nêu rõ điều đó.
• Đừng cố đạt cỡ mẫu lớn — chiều sâu quan trọng hơn số lượng.

Thu dữ liệu

• Hướng dẫn phỏng vấn là khung, không phải bảng hỏi — bạn được đi theo mạch của người trả lời.
• Câu hỏi mở, tránh câu dẫn dắt.
• Hỏi về trường hợp cụ thể thay vì hỏi quan điểm chung — kể tôi nghe lần gần nhất bạn gặp tình huống đó.
• Chấp nhận im lặng — người trả lời thường nói tiếp thứ quan trọng nhất sau vài giây im.
• Thử hướng dẫn phỏng vấn trước với một hai người và điều chỉnh.
• Ghi âm nếu được phép, và ghi chú bối cảnh ngay sau buổi.

Mã hoá và phân tích

• Đọc toàn bộ dữ liệu trước khi mã hoá — để có cảm nhận tổng thể.
• Mã hoá mở trước, rồi nhóm thành chủ đề — đừng áp khung có sẵn ngay từ đầu trừ khi cách tiếp cận yêu cầu.
• Ghi lại quá trình phát triển mã — mã nào gộp, mã nào tách, vì sao.
• Quay lại dữ liệu gốc khi xây chủ đề — chủ đề phải bám vào dữ liệu.
• Nếu có nhiều người mã hoá, kiểm mức thống nhất và bàn các chỗ khác nhau.
• Bão hoà là khi mã mới không xuất hiện nữa — ghi lại thời điểm đó.

Tiêu chí chất lượng riêng

• Minh bạch quy trình — người đọc theo được bạn đi từ dữ liệu thô tới kết luận thế nào.
• Bám dữ liệu — mỗi chủ đề có trích dẫn minh hoạ.
• Tìm trường hợp trái ngược chủ động — và bàn chúng, không bỏ qua.
• Kiểm chéo — nhiều nguồn dữ liệu, nhiều người mã hoá, hoặc hỏi lại người tham gia.
• Nêu rõ vị thế của người nghiên cứu — bạn là ai, quan hệ thế nào với đối tượng, điều đó ảnh hưởng ra sao.

Trình bày kết quả

• Trích dẫn minh hoạ cho từng chủ đề — nhưng chọn có chủ ý, không chọn câu hay nhất.
• Cân bằng giữa trích dẫn và diễn giải của bạn — chỉ trích dẫn thì thiếu phân tích, chỉ diễn giải thì thiếu bằng chứng.
• Bảo đảm không nhận ra được ai — trong một tổ chức nhỏ, bỏ tên là chưa đủ.
• Đừng báo cáo tỷ lệ phần trăm như thể mẫu định tính khái quát được.
• Nếu nêu số lượng, dùng cách diễn đạt định tính — phần lớn người tham gia, một số, một vài.

Các lỗi thường gặp

• Chọn trích dẫn để hỗ trợ kết luận đã có thay vì để dữ liệu dẫn tới kết luận.
• Bỏ qua các trường hợp không hợp với chủ đề.
• Mô tả mà không phân tích — kể lại người ta nói gì mà không rút ra được gì.
• Không nêu quy trình mã hoá — người đọc không biết bạn đi từ đâu tới đâu.
• Khái quát quá mức từ một số ít trường hợp.
• Không nêu vị thế của người nghiên cứu.

Về đạo đức

• Phỏng vấn thường chạm tới thông tin cá nhân — cần phê duyệt đạo đức và phiếu đồng ý.
• Nói rõ dữ liệu sẽ được dùng thế nào và ai đọc được.
• Cẩn thận với đối tượng ở vị thế phụ thuộc — sinh viên, nhân viên dưới quyền.
• Có kế hoạch nếu người tham gia bộc lộ điều gây khó xử — nêu trong hồ sơ đạo đức.
• Tôn trọng quyền rút lui và nói rõ dữ liệu của họ được xử lý thế nào khi rút.

Một điều đáng nhớ

Phép thử cho một nghiên cứu định tính chặt chẽ: người đọc có theo được bạn đi từ dữ liệu thô tới kết luận không?

Nghiêm ngặt trong định tính không nằm ở số lượng. Nó nằm ở việc quy trình minh bạch tới mức người khác kiểm được từng bước bạn đã đi.

Câu hỏi thường gặp