XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Xử lý và phân tích dữ liệu là quá trình để gia giảm dữ liệu thành một câu chuyện và diễn giải nó để đưa ra những hiểu biết. Quá trình phân tích dữ liệu giúp xử lý và giảm một lượng lớn dữ liệu thành các mảnh nhỏ hơn, từ đó đúc ra kết luận cho vấn đề và định hướng giải quyết cho các doanh nghiệp.

Các phương pháp phân tích dữ liệu trong giai đoạn này mà R&D – iEIT cung cấp bao gồm:

  1. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính

Phân tích và nghiên cứu dữ liệu trong dữ liệu định tính hoạt động khác một chút so với dữ liệu số vì dữ liệu chất lượng được tạo thành từ các từ, mô tả, hình ảnh, đối tượng và đôi khi là ký hiệu. Để có thể nhận được cái nhìn sâu sắc từ thông tin phức tạp như vậy là một quá trình phức tạp, do đó thường được sử dụng cho nghiên cứu khám phá và phân tích dữ liệu.

Phân tích nội dung:  Nó được chấp nhận rộng rãi và là kỹ thuật được sử dụng thường xuyên nhất để phân tích dữ liệu trong phương pháp nghiên cứu. Nó có thể được sử dụng để phân tích thông tin tài liệu từ văn bản, hình ảnh.

Phân tích tường thuật:  Đây là một phương pháp được sử dụng để phân tích nội dung được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Ở đây, nguồn có thể là các cuộc phỏng vấn cá nhân, quan sát thực địa và khảo sát.

Phân tích diễn ngôn:  Tương tự như phân tích tường thuật, phân tích diễn ngôn được sử dụng để phân tích các tương tác với mọi người. Tuy nhiên, phương pháp đặc biệt này sẽ xem xét bối cảnh xã hội theo đó hoặc trong đó diễn ra giao tiếp giữa nhà nghiên cứu và người trả lời.

Lý thuyết có căn cứ:  Lý thuyết có căn cứ được áp dụng để nghiên cứu dữ liệu về các trường hợp tương tự xảy ra trong các bối cảnh khác nhau.

  1. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng

GIAI ĐOẠN I: XÁC THỰC DỮ LIỆU

GIAI ĐOẠN II: CHỈNH SỬA DỮ LIỆU

GIAI ĐOẠN III: MÃ HÓA DỮ LIỆU

*Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu

Tương quan: Khi các nhà nghiên cứu không tiến hành nghiên cứu thực nghiệm trong đó các nhà nghiên cứu quan tâm tìm hiểu mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến số, họ chọn phương pháp nghiên cứu tương quan .

Lập bảng chéo: Còn được gọi là bảng dự phòng, lập bảng chéo là phương pháp được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến. Giả sử dữ liệu được cung cấp có các loại tuổi và giới tính được trình bày theo hàng và cột, sau đó lập bảng chéo hai chiều giúp phân tích và nghiên cứu dữ liệu liền mạch bằng cách hiển thị số lượng nam và số nữ trong mỗi loại tuổi.

Phân tích hồi quy: Trong phương pháp này, bạn có một yếu tố thiết yếu được gọi là biến phụ thuộc và bạn cũng có nhiều biến độc lập trong phân tích hồi quy, bạn thực hiện các nỗ lực để tìm ra tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Các giá trị của cả hai biến độc lập và phụ thuộc được coi là được xác định theo cách ngẫu nhiên không có lỗi.

Bảng tần suất: Quy trình thống kê được sử dụng để kiểm tra mức độ mà hai hoặc nhiều biến khác nhau trong một thử nghiệm. Một mức độ khác nhau đáng kể có nghĩa là kết quả nghiên cứu có ý nghĩa. Trong nhiều bối cảnh, thử nghiệm ANOVA và phân tích phương sai là tương tự nhau.

Phân tích phương sai: Quy trình thống kê được sử dụng để kiểm tra mức độ mà hai hoặc nhiều thay đổi khác nhau trong một thử nghiệm. Một mức độ khác nhau đáng kể có nghĩa là kết quả nghiên cứu có ý nghĩa. Trong nhiều bối cảnh, thử nghiệm ANOVA và phân tích phương sai là tương tự nhau.

Mọi thông tin vui lòng thể liên hệ:

Website: http://research.ieit.edu.vn/

Email: eit@ftu.edu.vn 

Fanpage: https://www.facebook.com/marketresearch.ieit.ftu

Hotline: 0969.978.722 hoặc 039.390.2228

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.