Chương 1: Giới Thiệu về Nghiên Cứu Định Lượng

R Data Science Series

Lời nói đầu

Trong cuốn sách này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các phương pháp nghiên cứu định lượng trong lĩnh vực giáo dục. Cấu trúc sách được thiết kế sao cho chúng ta bắt đầu với các chương về các vấn đề khái niệm và cách thiết kế nghiên cứu định lượng, trước khi chuyển sang phần phân tích dữ liệu. Mặc dù mỗi chương có thể được nghiên cứu một cách riêng biệt, nhưng việc đọc theo trình tự sẽ giúp bạn hiểu sâu sắc hơn.

Cuốn sách này được viết như một phần giới thiệu không quá nặng về Toán và Thống Kê, và chúng ta sẽ sử dụng một phần mềm R để phân tích dữ liệu. Bộ dữ liệu được sử dụng trong tất cả các ví dụ trong sách có thể tải về từ trang web đi kèm (http://study.sagepub.com/muijs3e). Trang web này cũng chứa đáp án cho các bài tập ở cuối mỗi chương.

Tôi hy vọng bạn thấy cuốn sách này hữu ích, và trên hết, mong rằng nó sẽ giúp bạn tự tin hơn khi đọc kết quả nghiên cứu và tự thực hiện các nghiên cứu định lượng của riêng mình trong lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên những kiến thức trong sách này cũng hoàn toàn phù hợp với các bạn đang bắt đầu tìm hiểu nghiên cứu định lượng cho các lĩnh vực Tâm Lý Học, Marketing, Quản Trị, Dịch Tễ.

1. Nghiên cứu định lượng là gì

Các phương pháp nghiên cứu trong giáo dục (và trong các ngành khoa học xã hội khác) thường được chia thành hai loại chính: phương pháp định lượng (quantitative) và định tính (qualitative). Cuốn sách này sẽ tập trung bàn luận về một trong hai phương pháp đó là phương pháp định lượng” và những điểm phân biệt nó với phương pháp định tính.

Khi bạn nghĩ đến các phương pháp định lượng, có lẽ bạn sẽ hình dung ra một vài điều cụ thể. Bạn có thể sẽ nghĩ đến thống kê và các con số, và nhiều người trong các bạn có thể cảm thấy hơi lo lắng vì cho rằng phương pháp định lượng là khó. Ngoại trừ điều cuối cùng, tất cả những suy nghĩ đó đều phần nào phản ánh bản chất của phương pháp định lượng.

Định nghĩa sau đây, trích từ Aliaga và Gunderson (2000: 12), diễn đạt rất rõ điều mà chúng ta muốn nói đến khi nhắc tới phương pháp nghiên cứu định lượng:

Nghiên cứu định lượng là “giải thích các hiện tượng bằng cách thu thập dữ liệu dạng số và phân tích chúng bằng các phương pháp dựa trên toán học (đặc biệt là thống kê)”.

Hãy cùng phân tích định nghĩa này từng bước một. Yếu tố đầu tiên là “giải thích các hiện tượng”. Đây là một yếu tố then chốt trong mọi nghiên cứu, dù là định lượng hay định tính. Khi chúng ta bắt đầu thực hiện nghiên cứu, luôn có mục tiêu là giải thích điều gì đó. Trong lĩnh vực giáo dục, đó có thể là các câu hỏi như “Tại sao giáo viên bỏ nghề?”, “Những yếu tố nào ảnh hưởng đến thành tích học tập của học sinh?”, v.v.

Tính đặc thù của nghiên cứu định lượng nằm ở phần tiếp theo của định nghĩa. Trong nghiên cứu định lượng, chúng ta thu thập dữ liệu dạng số. Điều này có mối liên hệ chặt chẽ với phần cuối của định nghĩa: phân tích bằng các phương pháp dựa trên toán học. Để có thể sử dụng các phương pháp toán học, dữ liệu của chúng ta bắt buộc phải ở dạng số. Điều này không đúng với nghiên cứu định tính. Dữ liệu định tính thường không phải là dạng số, nên không thể phân tích bằng thống kê.

Vì vậy, bởi bản chất nghiên cứu định lượng là thu thập dữ liệu dạng số để giải thích một hiện tượng cụ thể, nên có một số câu hỏi có vẻ ngay lập tức phù hợp để trả lời bằng phương pháp định lượng. Bao nhiêu nam sinh đạt bằng loại xuất sắc ở đại học so với nữ sinh? Bao nhiêu phần trăm giáo viên và lãnh đạo trường học thuộc các nhóm dân tộc thiểu số? Thành tích học tập môn tiếng Anh của học sinh trong khu vực của chúng ta có được cải thiện theo thời gian không? Đây đều là những câu hỏi mà chúng ta có thể xem xét dưới góc độ định lượng, vì dữ liệu cần thiết đã có sẵn ở dạng số. Tuy nhiên, điều này có làm hạn chế nghiêm trọng tính hữu dụng của nghiên cứu định lượng không? Có rất nhiều hiện tượng mà chúng ta muốn nghiên cứu dường như không tạo ra dữ liệu định lượng. Thực tế, tương đối ít hiện tượng trong giáo dục xuất hiện dưới dạng dữ liệu có tính định lượng một cách tự nhiên.

May mắn thay, chúng ta ít bị giới hạn hơn nhiều so với những gì có vẻ như đã nêu ở trên. Nhiều dữ liệu vốn không tồn tại một cách tự nhiên dưới dạng định lượng có thể được thu thập theo cách định lượng. Chúng ta thực hiện điều này bằng cách thiết kế các công cụ nghiên cứu nhằm mục đích cụ thể là chuyển các hiện tượng vốn không tồn tại dưới dạng định lượng thành dữ liệu định lượng, từ đó có thể phân tích bằng thống kê. Ví dụ cho điều này là thái độ và niềm tin. Chúng ta có thể muốn thu thập dữ liệu về thái độ của học sinh đối với trường học và giáo viên của các em. Những thái độ này rõ ràng không tồn tại một cách tự nhiên dưới dạng định lượng (thái độ của chúng ta không được định hình dưới dạng các thang đo số!). Tuy nhiên, chúng ta có thể xây dựng một bảng hỏi (questionnaire) yêu cầu học sinh đánh giá một loạt phát biểu (ví dụ: “Tôi thấy trường học thật nhàm chán”) theo các mức như “hoàn toàn đồng ý”, “đồng ý”, “không đồng ý” hoặc “hoàn toàn không đồng ý”, và gán số cho các câu trả lời đó (ví dụ: 1 cho “hoàn toàn không đồng ý”, 4 cho “hoàn toàn đồng ý”). Bây giờ chúng ta đã có dữ liệu định lượng về thái độ của học sinh đối với trường học. Tương tự, chúng ta có thể thu thập dữ liệu về rất nhiều hiện tượng và chuyển chúng thành dữ liệu định lượng thông qua các công cụ thu thập dữ liệu như bảng hỏi hoặc bài kiểm tra. Trong ba chương tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách xây dựng các công cụ như vậy. Số lượng hiện tượng có thể được nghiên cứu theo cách này gần như là không giới hạn, khiến cho nghiên cứu định lượng trở nên khá linh hoạt. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa rằng mọi hiện tượng đều phù hợp nhất để được nghiên cứu bằng phương pháp định lượng. Như chúng ta sẽ thấy, mặc dù phương pháp định lượng có một số ưu điểm đáng kể, nhưng nó cũng có những hạn chế, điều đó có nghĩa là một số hiện tượng sẽ được nghiên cứu tốt hơn bằng các phương pháp khác (như định tính).

Phần cuối của định nghĩa đề cập đến việc sử dụng các phương pháp dựa trên toán học, đặc biệt là thống kê, để phân tích dữ liệu. Đây là điều mà mọi người thường nghĩ đến khi nhắc đến nghiên cứu định lượng, và thường được xem là phần quan trọng nhất trong các nghiên cứu định lượng. Tuy nhiên, điều này là một quan niệm sai lầm ở mức độ nào đó, bởi mặc dù việc sử dụng đúng công cụ phân tích dữ liệu rõ ràng là rất quan trọng, nhưng việc xây dựng đúng thiết kế nghiên cứu và các công cụ thu thập dữ liệu thực ra còn quan trọng hơn. Tuy vậy, việc sử dụng thống kê để phân tích dữ liệu lại là yếu tố khiến nhiều người ngại thực hiện nghiên cứu định lượng, bởi toán học nền tảng đằng sau các phương pháp đó có vẻ phức tạp và đáng sợ. Tuy nhiên, như chúng ta sẽ thấy sau này trong cuốn sách này, hầu hết các nhà nghiên cứu không thực sự cần phải là chuyên gia trong toán học nền tảng đó, bởi phần mềm máy tính cho phép chúng ta thực hiện các phân tích một cách nhanh chóng và (tương đối) dễ dàng.

2. Những nền tảng của phương pháp nghiên cứu định lượng

2.1 Thuyết hiện thực, thuyết chủ quan và “cuộc chiến giữa các mô hình”

Sau khi chúng ta định nghĩa nghiên cứu định lượng rồi thì sẽ là một ý tưởng hay nếu so sánh nó với nghiên cứu định tính – phương pháp thường được đặt vào thế đối lập. Trong khi nghiên cứu định lượng dựa vào dữ liệu số và được phân tích bằng thống kê, thì nghiên cứu định tính sử dụng dữ liệu phi số học (non-numerical data). Nghiên cứu định tính là một thuật ngữ bao quát, bao gồm nhiều phương pháp khác nhau như phỏng vấn, nghiên cứu tình huống, nghiên cứu dân tộc học và phân tích diễn ngôn.

Sự khác biệt giữa nghiên cứu định lượng và định tính thường được coi là khá căn bản, đến mức khiến nhiều người nói về “cuộc chiến giữa các mô hình”, trong đó hai phương pháp nghiên cứu này được xem như hai phe đối lập. Nhiều nhà nghiên cứu tự định danh mình là nhà nghiên cứu định lượng hoặc định tính. Vậy ý niệm này xuất phát từ đâu?

Quan điểm này liên quan đến những khác biệt về triết lý nền tảng và thế giới quan mà các nhà nghiên cứu trong hai “mô hình” (còn gọi là nhận thức luận (epistemologies)) dựa vào.

Theo quan điểm này, hai thế giới quan cơ bản khác nhau là nền tảng cho nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính. Quan điểm định lượng được mô tả là mang tính hiện thực hoặc đôi khi được gọi là là duy thực nghiệm (positivist), trong khi thế giới quan nền tảng của nghiên cứu định tính được gọi là chủ quan luận (subjectivist).

Điều này có nghĩa là gì? Những người theo thuyết hiện thực cho rằng nghiên cứu nhằm khám phá một thực tại đã tồn tại sẵn. “Sự thật ở ngoài kia”, và nhiệm vụ của nhà nghiên cứu là sử dụng các phương pháp nghiên cứu khách quan để khám phá sự thật đó. Điều này đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu cần phải tách biệt khỏi quá trình nghiên cứu càng nhiều càng tốt, và sử dụng những phương pháp tối đa hóa tính khách quan, đồng thời giảm thiểu sự can thiệp của chính nhà nghiên cứu vào nghiên cứu. Điều này được thực hiện tốt nhất thông qua các phương pháp chủ yếu xuất phát từ khoa học tự nhiên, sau đó được chuyển giao sang bối cảnh nghiên cứu khoa học xã hội (ví dụ như giáo dục).

Chủ nghĩa duy thực nghiệm là hình thức cực đoan nhất của phương pháp tư duy này. Theo quan điểm duy thực nghiệm, thế giới vận hành theo những quy luật nhân – quả cố định. Tư duy khoa học được sử dụng để kiểm nghiệm các lý thuyết về những quy luật này, nhằm bác bỏ hoặc tạm thời chấp nhận chúng. Bằng cách đó, chúng ta cuối cùng sẽ hiểu được sự thật về cách mà thế giới vận hành. Bằng việc phát triển các công cụ đo lường đáng tin cậy, chúng ta có thể nghiên cứu thế giới vật chất một cách khách quan. Tuy nhiên, quan điểm cho rằng có một thực tại đích thực tồn tại bên ngoài và có thể được đo lường hoàn toàn khách quan là điều gây tranh cãi. Tất cả chúng ta đều là một phần của thế giới mà mình đang quan sát và không thể hoàn toàn tách rời khỏi đối tượng nghiên cứu. Các nghiên cứu lịch sử đã cho thấy rằng việc lựa chọn đối tượng nghiên cứu và các phát hiện đạt được chịu ảnh hưởng bởi niềm tin của người nghiên cứu cũng như bối cảnh chính trị – xã hội vào thời điểm nghiên cứu được tiến hành.

Theo quan điểm này, các nhà nghiên cứu định tính là những người theo thuyết chủ quan. Trái ngược với quan điểm hiện thực cho rằng sự thật tồn tại ở bên ngoài và có thể được đo lường cũng như khám phá một cách khách quan thông qua nghiên cứu, các nhà nghiên cứu định tính nhấn mạnh vai trò của tính chủ quan của con người trong quá trình nghiên cứu. Thực tại không phải là thứ tồn tại sẵn “ở ngoài kia” để chúng ta quan sát một cách khách quan và vô tư, mà ít nhất một phần được kiến tạo bởi chính chúng ta và bởi sự quan sát của chúng ta. Không có một thực tại khách quan tồn tại sẵn để có thể quan sát. Chính quá trình chúng ta quan sát thực tại đã thay đổi và biến đổi nó, và vì thế, những người theo thuyết chủ quan có xu hướng mang quan điểm tương đối. Mọi sự thật chỉ có thể mang tính tương đối, và không bao giờ là tuyệt đối như những gì chủ nghĩa duy thực nghiệm khẳng định. Quan điểm tương đối cực đoan rõ ràng cũng gây nhiều vấn đề như quan điểm duy thực nghiệm cực đoan, vì về mặt lý thuyết, nó phủ nhận rằng có bất kỳ điều gì ngoài sự đồng thuận xã hội và quyền lực có thể phân biệt được giữa khoa học và phù thủy.

Nếu bạn nhìn vào những hình thái cực đoan nhất của hai quan điểm mà chúng ta vừa trình bày, có vẻ như các phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính hoàn toàn không thể dung hòa. Tuy nhiên, những quan điểm cực đoan đó thực chất là sự đơn giản hóa quá mức quan điểm của cả hai phía — cả các nhà nghiên cứu định lượng lẫn định tính. Rất ít người trong mỗi phe thực sự theo đuổi những quan điểm cực đoan như vậy. Tôi đưa chúng vào đây vì chúng thường được trình bày dưới hình thức chỉ hơi kém cực đoan hơn như những cái “bia đỡ đạn” để các nhà phê bình một phương pháp (ví dụ: định tính) tấn công những người sử dụng phương pháp khác (ví dụ: định lượng).

Cũng cần nhấn mạnh rằng phương pháp định tính là một thuật ngữ bao trùm, chỉ một loạt phương pháp nghiên cứu rất đa dạng (như quan sát tham dự, phỏng vấn, nghiên cứu tình huống, nghiên cứu dân tộc học), vốn được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu với thế giới quan rất khác nhau — một số trong đó rõ ràng nghiêng về phía hiện thực. Việc quy toàn bộ các nhà nghiên cứu định tính theo quan điểm chủ quan cực đoan là một ngụy biện.

Việc gán nhãn tất cả các nhà nghiên cứu định lượng là những người theo chủ nghĩa duy thực nghiệm cũng không kém phần sai trái. Các nhà nghiên cứu định lượng đã tiếp thu nhiều phê bình đối với quan điểm duy thực nghiệm, và hiện nay có nhiều hệ nhận thức luận khác nhau làm nền tảng cho lý thuyết và thực hành trong nghiên cứu định lượng. Tôi cho rằng có thể khẳng định rằng rất ít nhà nghiên cứu định lượng ngày nay còn theo chủ nghĩa duy thực nghiệm cực đoan.

2.2 Hậu duy thực nghiệm, chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm và chủ nghĩa thực dụng

Các nhà hậu duy thực nghiệm (Post-positivists) chấp nhận những phê phán đối với chủ nghĩa duy thực nghiệm truyền thống được đưa ra bởi các nhà chủ quan luận (subjectivists), nhưng không đi xa đến mức bác bỏ hoàn toàn khái niệm về chủ nghĩa hiện thực. Họ thừa nhận rằng chúng ta không thể quan sát thế giới mà chúng ta là một phần trong đó như những người ngoài cuộc hoàn toàn khách quan và vô tư; và họ cũng thừa nhận rằng khoa học tự nhiên không phải là mô hình duy nhất cho toàn bộ nghiên cứu xã hội. Tuy nhiên, các nhà hậu duy thực nghiệm vẫn tin rằng có một thực tại khách quan tồn tại. Mặc dù chúng ta sẽ không bao giờ hoàn toàn khám phá được thực tại đó thông qua nghiên cứu, nhưng họ tin rằng chúng ta nên cố gắng tiếp cận gần nhất có thể với thực tại đó, đồng thời nhận thức rằng chính tính chủ quan của chúng ta đang góp phần định hình nên thực tại ấy. Thay vì tìm kiếm “chân lý tuyệt đối”, các nhà hậu duy thực nghiệm sẽ cố gắng phản ánh thực tại một cách tốt nhất có thể.

Trái ngược với các nhà duy thực nghiệm, các nhà hậu duy thực nghiệm (post-positivists) tin rằng nghiên cứu có thể không bao giờ là chắc chắn. Thay vì tập trung vào tính chắc chắn và sự thật tuyệt đối, khoa học xã hội hậu duy thực nghiệm tập trung vào mức độ tin cậy – chúng ta có thể tin tưởng vào phát hiện của mình đến mức nào? Bằng cách nào chúng ta có thể dự đoán các kết quả chắc chắn?

Một thế giới quan hoặc hệ nhận thức luận thứ hai làm nền tảng cho công trình của một số nhà nghiên cứu định lượng được gọi là chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm (experiential realism). Chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm, cũng giống như các lập trường phản đối chủ nghĩa duy thực nghiệm, cho rằng chúng ta không thể quan sát thế giới một cách hoàn toàn khách quan, bởi chính quá trình tri nhận của chúng ta đã ảnh hưởng đến những gì ta nhìn thấy và đo lường. Tuy nhiên, trái với các quan điểm thuộc chủ nghĩa chủ quan, những người theo chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm tin rằng tính chủ quan cũng có giới hạn. Sự chủ quan của chúng ta bị giới hạn bởi thực tế rằng chúng ta sử dụng một số lượng có hạn các khuôn mẫu (schemas) để hình thành nhận thức về thế giới. Điều này là do tri nhận của chúng ta mang tính “gắn liền với cơ thể” (embodied). Chúng ta không quan sát một cách thụ động, mà chủ động tương tác với thế giới.

Những người theo chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm (experiential realists) cho rằng việc sử dụng ẩn dụ là yếu tố then chốt trong cách chúng ta hiểu thế giới xung quanh. Chúng ta sử dụng các ẩn dụ để lý giải thế giới của mình. Một trong những ẩn dụ chính mà chúng ta sử dụng để làm điều này là mô hình chủ thể – khách thể (subject–object schema), chia thế giới thành các khách thể (sự vật) và chủ thể (con người). Ẩn dụ này bắt nguồn từ thực tế rằng, trong tương tác với thế giới, chúng ta nhận thấy có sự phân biệt giữa một thế giới bên ngoài bao gồm các đường viền, bề mặt và kết cấu không thuộc về chúng ta, với những gì thuộc về chúng ta — tức là chủ thể hành động. Khi chúng ta di chuyển trong thế giới của mình, các đối tượng vẫn giữ nguyên không đổi. Theo quan điểm này, khoa học là một hoạt động được xây dựng dựa trên mô hình chủ thể – khách thể đó (Mulaik, 1995).

Nhiều nhà nghiên cứu, cả định lượng và định tính, tiếp cận nghiên cứu theo hướng thực dụng (pragmatist), tức là sử dụng các phương pháp khác nhau tùy vào câu hỏi nghiên cứu mà họ muốn trả lời. Trong một số trường hợp, điều này sẽ dẫn họ đến việc sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng — chẳng hạn, khi họ cần đưa ra câu trả lời định lượng cho một câu hỏi, cần khái quát hóa kết quả ra toàn bộ một quần thể, hoặc muốn kiểm định một lý thuyết theo cách toán học; còn trong những trường hợp khác, họ sẽ sử dụng các phương pháp định tính. Trong nhiều trường hợp, cách tiếp cận hỗn hợp — kết hợp cả phương pháp định lượng và định tính — sẽ là lựa chọn phù hợp nhất.

Các triết gia như Peirce, Dewey và James đã phát triển chủ nghĩa thực dụng (pragmatism) như một hệ triết học tại Hoa Kỳ. Một trong những luận điểm chính của trường phái triết học này là: ý nghĩa và chân lý của bất kỳ ý tưởng nào phụ thuộc vào kết quả thực tiễn mà nó mang lại. Những người theo chủ nghĩa thực dụng phản đối mạnh mẽ tính tuyệt đối — điều mà họ xem là đặc trưng cốt lõi của hầu hết các hệ tư tưởng triết học khác. Họ cho rằng quá thường xuyên, một hệ triết học được chọn sẽ bị đặt đối lập với các hệ khác (như trong cuộc tranh luận giữa chủ nghĩa duy thực nghiệm và chủ nghĩa chủ quan), và những quan điểm đối lập đó sẽ bị bác bỏ hoàn toàn.

Cũng giống như các nhà chủ quan luận, trường phái triết lý thực dụng không cho rằng có chân lý tuyệt đối. Chân lý luôn thay đổi và liên tục được cập nhật thông qua quá trình con người giải quyết vấn đề. Câu hỏi cốt lõi đối với những người theo chủ nghĩa thực dụng không phải là “Nó có đúng không?” hay “Nó có chính xác không?”, mà là “Nó có vận hành không?”

3. Khi nào chúng ta sử dụng phương pháp định lượng?

Nếu chúng ta tiếp cận các phương pháp nghiên cứu theo hướng thực dụng, câu hỏi chính mà chúng ta cần trả lời là: “Những loại câu hỏi nào thì phù hợp nhất để trả lời bằng phương pháp định lượng thay vì định tính?”

Có bốn loại câu hỏi nghiên cứu chính mà phương pháp định lượng đặc biệt phù hợp để sử dụng:

  1. Đầu tiên là những câu hỏi đòi hỏi một câu trả lời định lượng. Ví dụ như: “Có bao nhiêu sinh viên chọn học ngành giáo dục?” hoặc “Chúng ta cần bao nhiêu giáo viên Toán, và hiện tại khu vực của chúng ta có bao nhiêu người?” Việc chúng ta cần sử dụng nghiên cứu định lượng để trả lời loại câu hỏi này là điều hiển nhiên. Các phương pháp định tính, phi số liệu rõ ràng sẽ không cung cấp cho chúng ta câu trả lời (ở dạng số) mà ta đang tìm kiếm.

  2. Sự thay đổi về mặt số lượng cũng chỉ có thể được hiểu thông qua phương pháp định lượng. Số lượng sinh viên trong trường đại học của chúng ta đang tăng lên hay giảm xuống? Thành tích học tập đang cải thiện hay đi xuống? Chúng ta sẽ cần thực hiện một nghiên cứu định lượng để tìm ra câu trả lời.

  3. Cũng như là việc muốn tìm hiểu hiện trạng của một sự việc nào đó, chúng ta cũng thường muốn giải thích các hiện tượng. Những yếu tố nào dự đoán khả năng tuyển dụng giáo viên Toán? Những yếu tố nào có liên quan đến sự thay đổi thành tích học tập của học sinh theo thời gian? Như chúng ta sẽ thấy trong phần sau của cuốn sách, loại câu hỏi này hoàn toàn có thể được nghiên cứu thành công bằng phương pháp định lượng, và đã có nhiều kỹ thuật thống kê được phát triển cho phép chúng ta dự đoán giá trị của một yếu tố, hay biến số (variable) (ví dụ: tuyển dụng giáo viên) dựa trên giá trị của một hay nhiều yếu tố/biến số khác (ví dụ: tỷ lệ thất nghiệp, mức lương, điều kiện làm việc).

  4. Tình huống cuối cùng mà nghiên cứu định lượng đặc biệt phù hợp là kiểm định giả thuyết (hypotheses testing). Chúng ta có thể muốn giải thích điều gì đó – chẳng hạn, liệu có mối quan hệ nào giữa thành tích học tập của học sinh với lòng tự trọng và xuất thân xã hội của các em hay không. Chúng ta có thể xem xét lý thuyết và đưa ra giả thuyết rằng xuất thân từ tầng lớp xã hội thấp dẫn đến lòng tự trọng thấp, và điều này sẽ liên quan đến kết quả học tập thấp. Bằng cách sử dụng nghiên cứu định lượng, chúng ta có thể cố gắng kiểm định loại mô hình như vậy.

Giả thuyết là gì?

Giả thuyết là một lời giải thích tạm thời nhằm lý giải một tập hợp các sự kiện, và có thể được kiểm định thông qua điều tra nghiên cứu tiếp theo. Ví dụ, một giả thuyết mà chúng ta có thể muốn kiểm định là: nghèo đói gây ra thành tích học tập thấp, hoặc việc kiểm tra nhanh (quizzing) giúp cải thiện khả năng ghi nhớ. Các nhà nghiên cứu định lượng thiết kế các nghiên cứu nhằm cho phép chúng ta kiểm định những giả thuyết như vậy. Chúng ta sẽ thu thập dữ liệu có liên quan (ví dụ: thu nhập của cha mẹ và thành tích học tập của học sinh) và sử dụng các kỹ thuật thống kê để quyết định có nên bác bỏ hay tạm thời chấp nhận giả thuyết đó. Việc chấp nhận một giả thuyết luôn mang tính tạm thời, vì những dữ liệu mới có thể xuất hiện sau này và bác bỏ giả thuyết ấy.

Vấn đề 1 và 2 ở trên được gọi là nghiên cứu “mô tả”. Chúng ta chỉ đơn thuần cố gắng mô tả một tình huống. Trong khi đó, vấn đề 3 và 4 là nghiên cứu “suy luận”. Ở đây, chúng ta cố gắng giải thích điều gì đó chứ không chỉ đơn thuần mô tả.

Như tôi đã đề cập trước đó, mặc dù phương pháp định lượng rất hiệu quả trong việc trả lời bốn loại câu hỏi nêu trên, vẫn có những loại câu hỏi khác (được liệt kê ngay dưới đây) mà phương pháp định lượng không phù hợp:

  1. Tình huống đầu tiên mà nghiên cứu định lượng có thể không hiệu quả là khi chúng ta muốn khám phá một vấn đề một cách sâu sắc. Nghiên cứu định lượng giỏi trong việc cung cấp thông tin theo chiều rộng — từ một số lượng lớn đối tượng — nhưng khi ta muốn đi sâu vào một vấn đề hay khái niệm, các phương pháp định lượng có thể trở nên quá hời hợt. Để thực sự hiểu thấu một hiện tượng, ta có thể cần sử dụng các phương pháp dân tộc học (ethnographic), phỏng vấn, nghiên cứu tình huống chuyên sâu, và các kỹ thuật định tính khác.

  2. Như chúng ta đã thấy, nghiên cứu định lượng rất phù hợp để kiểm định các lý thuyết và giả thuyết. Tuy nhiên, điều mà phương pháp định lượng không làm tốt là xây dựng giả thuyết và lý thuyết. Các giả thuyết cần kiểm định có thể xuất phát từ tổng quan tài liệu hay nền tảng lý thuyết, nhưng chúng cũng có thể được hình thành thông qua nghiên cứu định tính mang tính khám phá (exploratory qualitative research).

  3. Nếu vấn đề cần nghiên cứu đặc biệt phức tạp, một nghiên cứu định tính chuyên sâu (ví dụ: nghiên cứu tình huống case study) sẽ có khả năng phát hiện ra mức độ phức tạp đó tốt hơn so với nghiên cứu định lượng. Điều này một phần là do trong mỗi nghiên cứu định lượng, số lượng biến có thể khảo sát là có giới hạn; và một phần khác là vì trong nghiên cứu định lượng, nhà nghiên cứu sẽ xác định trước các biến cần nghiên cứu, trong khi ở nghiên cứu định tính, các biến không lường trước có khả năng xuất hiện cao hơn.

  4. Cuối cùng, trong khi các phương pháp định lượng là lựa chọn tốt nhất để xem xét mối quan hệ nhân quả (còn gọi là quan hệ nhân – quả), thì các phương pháp định tính lại phù hợp hơn để xem xét ý nghĩa của một sự kiện hoặc hoàn cảnh cụ thể.

Vậy thì chúng ta nên làm gì nếu muốn xem xét cả chiều rộng lẫn chiều sâu, hoặc đồng thời nghiên cứu cả mối quan hệ nhân quả lẫn ý nghĩa? Trong những trường hợp như vậy, một giải pháp hợp lý thường là sử dụng thiết kế gọi là phương pháp hỗn hợp (mixed-methods), trong đó chúng ta kết hợp cả phương pháp định lượng (ví dụ: bảng hỏi) và phương pháp định tính (ví dụ: một số nghiên cứu tình huống). Nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp là một cách tiếp cận linh hoạt, trong đó thiết kế nghiên cứu được xác định bởi mục tiêu mà chúng ta muốn tìm hiểu, chứ không bị ràng buộc bởi bất kỳ lập trường nhận thức luận cố định nào. Trong nghiên cứu hỗn hợp, thành phần định tính hoặc định lượng có thể chiếm ưu thế, hoặc cả hai có thể chiếm tỉ trọng như nhau.

4. Đơn vị và biến số

Khi chúng ta thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định lượng trong giáo dục, chúng ta phải thu thập dữ liệu từ ai đó hoặc từ cái gì đó. Những người hoặc đối tượng (ví dụ: học sinh) mà chúng ta thu thập dữ liệu từ đó được gọi là đơn vị hay trường hợp nghiên cứu (cases).

Dữ liệu mà chúng ta thu thập từ các đơn vị này được gọi là biến số (variables). Biến số là bất kỳ đặc điểm nào của đơn vị mà chúng ta quan tâm và muốn thu thập (ví dụ: giới tính, độ tuổi, lòng tự trọng).

Thuật ngữ “biến số” phản ánh thực tế rằng dữ liệu này sẽ khác nhau giữa các đơn vị. Ví dụ, thành tích học tập sẽ khác nhau giữa các học sinh và trường học, giới tính sẽ khác nhau giữa các học sinh, v.v. Nếu không có bất kỳ sự khác biệt nào giữa các đơn vị mà chúng ta muốn nghiên cứu, có lẽ chúng ta sẽ không thể thực hiện được một nghiên cứu thú vị nào (ví dụ: nghiên cứu xem học sinh có phải là con người hay không sẽ không đem lại phát hiện gì đáng chú ý)

Những ngộ nhận phổ biến

1. Tôi phải có một lập trường nhận thức luận (epistemology) thì mới có thể làm nghiên cứu, đúng không?

Không hẳn. Mặc dù bạn có thể có những niềm tin triết học và nhận thức luận mạnh mẽ ảnh hưởng đến loại hình nghiên cứu mà bạn muốn thực hiện, nhưng bạn cũng có thể bắt đầu đơn giản chỉ vì muốn giải quyết một vấn đề cụ thể, hoặc muốn tìm hiểu một hiện tượng nào đó. Trong trường hợp đó, bạn có thể chọn các phương pháp phù hợp nhất để trả lời câu hỏi nghiên cứu của mình.

2. Dữ liệu phải ở dạng định lượng thì mới thực hiện được nghiên cứu định lượng, đúng không?

Không nhất thiết. Nếu dữ liệu không có sẵn dưới dạng số, bạn có thể cố gắng chuyển dữ liệu phi định lượng (như thái độ hoặc quan điểm) thành dữ liệu định lượng bằng cách đo lường chúng theo dạng số (ví dụ: sử dụng thang điểm trong bảng hỏi).

3. Nghiên cứu định tính và định lượng không thể kết hợp với nhau, đúng không?

Không đúng. Nghiên cứu định tính và định lượng hoàn toàn có thể được kết hợp trong các thiết kế nghiên cứu hỗn hợp (mixed-methods). Tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu, bạn có thể sử dụng phương pháp định lượng trong một trường hợp, và phương pháp định tính trong trường hợp khác.

4. Điều quan trọng nhất trong nghiên cứu định lượng là thống kê, đúng không?

Hoàn toàn không. Mặc dù cách bạn phân tích dữ liệu là quan trọng, nhưng nếu bạn không thiết kế nghiên cứu tốt và không thu thập dữ liệu một cách hợp lệ và đáng tin cậy, thì dù bạn có sử dụng phương pháp phân tích tinh vi đến đâu, kết quả vẫn sẽ không đáng tin cậy.

5. Nghiên cứu định tính hoàn toàn mang tính chủ quan, đúng không?

Không nhất thiết. Mặc dù một số nhà nghiên cứu định tính có thể theo quan điểm chủ quan mạnh mẽ, nhưng có rất nhiều phương pháp định tính đa dạng, có thể phù hợp với nhiều quan điểm khác nhau.

6. Chúng ta không thể giải thích sự việc bằng nghiên cứu định lượng. Để làm điều đó, ta phải dùng phương pháp định tính, đúng không?

Điều này không hoàn toàn đúng. Mặc dù nghiên cứu định tính thường cung cấp chiều sâu tốt hơn nhưng lại ít bao quát hơn so với nghiên cứu định lượng, một nghiên cứu định lượng được thiết kế tốt không chỉ giúp ta quan sát điều gì đang xảy ra, mà còn có thể cung cấp lời giải thích vì sao điều đó xảy ra. Yếu tố then chốt nằm ở thiết kế nghiên cứu và loại biến số mà bạn thu thập.

5. Tóm tắt chương

Trong chương này, chúng ta đã thảo luận về khái niệm nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng là quá trình giải thích các hiện tượng bằng cách thu thập dữ liệu định lượng, sau đó phân tích chúng bằng các phương pháp dựa trên toán học.

Việc dữ liệu phải ở dạng định lượng không có nghĩa là chúng cần phải tồn tại sẵn dưới dạng số. Những hiện tượng không mang tính định lượng (ví dụ: niềm tin của giáo viên) hoàn toàn có thể được chuyển đổi thành dữ liệu định lượng thông qua các công cụ đo lường của chúng ta.

Nghiên cứu định lượng thường được đặt trong thế đối lập với nghiên cứu định tính. Trong nhiều trường hợp, điều này dẫn đến một “cuộc chiến mô hình” (paradigm war), bắt nguồn từ những thế giới quan tưởng chừng không thể dung hòa giữa hai phương pháp. Tuy nhiên, khi quan sát kỹ hơn về niềm tin thực tế của các nhà nghiên cứu, ranh giới giữa cái gọi là chủ quan luận (định tính) và hiện thực luận (định lượng) không còn rõ ràng đến thế.

Nhiều nhà nghiên cứu tiếp cận nghiên cứu theo hướng thực dụng và sử dụng phương pháp định lượng khi họ cần khảo sát phạm vi rộng, muốn kiểm định giả thuyết hoặc nghiên cứu một hiện tượng mang tính định lượng. Nếu họ tìm kiếm chiều sâu và ý nghĩa, họ có thể sẽ ưu tiên phương pháp định tính. Trong nhiều trường hợp, cách tiếp cận kết hợp cả hai phương pháp sẽ là lựa chọn phù hợp nhất.

6. Bài tập

  1. Giới tính (nam/nữ) không phải là một biến định lượng. Bạn có thể nghĩ ra cách nào để nghiên cứu giới tính bằng phương pháp định lượng không?

  2. Thái độ đối với trường học (ví dụ: “Tôi thích đi học”, “Tôi thấy trường học thật nhàm chán”) không phải là một biến định lượng. Bạn có thể nghĩ ra cách nào để nghiên cứu thái độ bằng phương pháp định lượng không?

  3. Thế giới quan (nhận thức luận) của bạn đối với nghiên cứu là gì? Bạn có nghĩ rằng nó phù hợp với việc sử dụng các phương pháp định lượng không?

  4. Bạn có thể nghĩ ra một câu hỏi nghiên cứu nào có thể được nghiên cứu bằng phương pháp định lượng không?

  5. Bạn sẽ nghiên cứu loại câu hỏi nghiên cứu nào bằng thiết kế phương pháp hỗn hợp (mixed-methods)?

  6. Những điểm khác biệt chính giữa chủ nghĩa hậu duy thực nghiệm (post-positivism) và chủ nghĩa duy thực nghiệm (positivism) là gì?

7. Tài liệu tham khảo thêm

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về nghiên cứu định lượng và định tính, một tổng quan tốt về nhiều phương pháp khác nhau được trình bày trong tác phẩm Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2018). Research Methods in Education (ấn bản lần thứ 8). Routledge Falmer. Cuốn sách này cũng cung cấp phần giới thiệu về cuộc tranh luận nhận thức luận giữa chủ quan luận và hiện thực luận.

Một cuốn sách nhập môn xuất sắc về nghiên cứu phương pháp hỗn hợp là Cresswell, J. (2014). A Concise Introduction to Mixed Methods Research. Sage.

Một tác phẩm hấp dẫn nhưng khá khó đọc của một trong những người ủng hộ hàng đầu cho chủ nghĩa hiện thực trải nghiệm là Lakoff, G. (1990). Women, Fire and Dangerous Things: What Categories of Thought Reveal About the Mind. University of Chicago Press.

Menand, L. (Biên tập). (1998). Pragmatism. Random House là tuyển tập các bài viết của các triết gia theo chủ nghĩa thực dụng, cả cổ điển lẫn hiện đại, và có lẽ là bản tổng quan tốt nhất hiện nay về trường phái này.

8. Tài liệu tham khảo

  1. Aliaga, M. and Gunderson, B., 2000. Interactive statistics. 2nd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

  2. Lakoff, G., 1990. Women, fire, and dangerous things: What categories reveal about the mind. Chicago: University of Chicago Press.

  3. Menand, L. (ed.), 1998. Pragmatism: A reader. New York: Vintage Books.

  4. Mulaik, S.A., 1995. The philosophical foundations of causal inference. Psychological Inquiry, 6(1), pp.23–29.