Mẹo collect primary research giúp dissertation đạt điểm cao 

Có 2 phương pháp lựa chọn dữ liệu thường xuyên được sử dụng trong quá trình nghiên cứu đó là Primary data research và Secondary data research. Hầu hết trong các bạn sinh viên, học sinh đều chỉ có hiểu biết sơ lược về chúng nên khi đứng trước một đề tài lớn như dissertation thì thường bối rối, không biết nên lựa chọn loại nào phù hợp. Bài viết dưới đây của Dr Nhanh sẽ tập trung đi sâu về phương pháp primary research, bạn hãy cùng tìm hiểu trước về phương pháp này và các mẹo hiệu quả để đạt điểm cao nhé! 

1. Primary data research là gì?

Primary data research là dữ liệu nghiên cứu chính hay còn gọi nghiên cứu sơ cấp. Bạn sẽ phải thu thập dữ liệu này dựa trên các câu hỏi nghiên cứu thông qua các buổi khảo sát, phỏng vấn số liệu. 

Điểm này cũng chính là sự khác biệt so với loại hình nghiên cứu thứ cấp (các dữ liệu đã được tổng hợp sẵn). Các kết quả của nghiên cứu sơ cấp cũng được đánh giá là cụ thể và chuyên sâu hơn, giúp bạn hiểu rõ hơn về ngành nghề nghiên cứu. 

2. Đặc điểm của Primary data research

Để biết có nên lựa chọn phương pháp Primary data research hay không, trước tiên bạn cần nắm rõ các ưu, nhược điểm của nó. Trong đó:

a. Ưu điểm 

• Primary data research  mang đến kết quả có tính giá trị thực tiễn do được thu thập trực tiếp từ người trả lời. Kết quả này có độ tin cậy cao.
• Bạn có thể phân tích toàn diện vấn đề cụ thể thông qua các câu trả lời câu hỏi nghiên cứu 
• Tùy vào mục đích của cuộc nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể toàn quyền quyết định các câu hỏi, cách thức thu thập và sử dụng Primary data research.

b. Nhược điểm 

• Đòi hỏi ngân sách nghiên cứu lớn do bạn phải tốn một khoản chi phí trong quá trình thu thập dữ liệu
• Thực hiện Primary data research sẽ tốn thời gian hơn khi bạn phải tìm đối tượng mục tiêu phù hợp với nghiên cứu sau đó tiến hành khảo sát và phỏng vấn.
• Do tính bảo mật trong quá trình Primary data research tùy vào mục đích nghiên cứu, nhiều đối tượng tham gia không sẵn sàng tiết lộ thông tin của họ, hoặc trả lời câu hỏi nghiên cứu không đúng sự thật. 

3. Trường hợp nào bạn nên sử dụng Primary data research? 

Mặc dù Primary data research là phương pháp có nhiều lợi thế, giúp bài dissertation của bạn được củng cố vững hơn các luận điểm, nhưng không phải trường hợp nào bạn cũng nên sử dụng chúng. 

Dưới đây là một vài trường hợp mà bạn nên chọn sử dụng Primary data research:

• Yêu cầu của giảng viên đại học
• Yêu cầu của đề tài nghiên cứu 
• Bạn đang thực hiện đề tài nghiên cứu mang tính nâng cao 
• Bạn không tìm thấy các nguồn dữ liệu thứ cấp, nên cần tìm dữ liệu mới
• Đề tài nghiên cứu từ trước đến nay chưa có ai thực hiện hoặc dữ liệu thứ cấp quá ít, không đủ để thực hiện dissertation. 
• Primary research là công trình nghiên cứu của bạn về những vấn đề đang “nóng hổi” được thị trường quan tâm, hoặc có khả năng phát triển trong tương lai. VD như bạn đánh giá về một chương trình, sự kiện đang diễn ra, thu thập phản hồi người dùng về một sản phẩm hoặc một trang web nào đó.

Hầu hết các sinh viên du học tại nước ngoài đều tập làm quen với phương pháp nghiên cứu sơ cấp Primary data research từ rất sớm (năm đầu tiên) cho đến hết các chương trình học thì các kỹ năng áp dụng Primary research  ngày càng trở nên quan trọng và cần thiết nhiều hơn. 

Ngoài quãng thời gian ngồi trên ghế nhà trường, thì Primary research còn được áp dụng cả trong môi trường làm việc tương lai của bạn. Những nghiên cứu này sẽ giúp bạn rất nhiều trong việc cải thiện hoạt động sản xuất, kinh doanh, tìm hiểu phản ứng thị trường với sản phẩm, dịch vụ của công ty, góp phần tăng sức ảnh hưởng của thương hiệu hay tăng doanh thu cho công ty… 

4.Các bước thực hiện Primary data research

Có 5 bước để bạn thực hiện Primary data research, trong đó gồm:

Bước 1: Xác định đề tài nghiên cứu

Bước 2: Chuẩn bị các câu hỏi nghiên cứu 

Bước 3: Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp

Bước 4: Lên nội dung cho kế hoạch thực hiện phương pháp nghiên cứu

Bước 5: Tiến hành nghiên cứu

5.  Cách thức thu thập dữ liệu

Trong Primary data research có hai phương pháp mà bạn có thể áp dụng cho dissertation của mình đó là: phương pháp định lượng và định tính. Mỗi phương pháp sẽ có đặc điểm khác nhau và lợi thế riêng biệt. Bạn có thể dựa vào đó để đưa ra sự lựa chọn phù hợp với đề tài của mình. 

a. Phương pháp định lượng

Bạn sẽ thực hiện điều tra bằng cách phân tích thống kê, áp dụng cho đối tượng nghiên cứu thuộc nhóm lớn. 

Hình thức thu thập dữ liệu sẽ thông qua bảng khảo sát hoặc phỏng vấn.

Bảng khảo sát

• Bảng khảo sát sẽ áp dụng cho chủ đề nghiên cứu đơn giản và để có cái nhìn tổng quan về vấn đề. 
• Khi đề tài bạn nhận được chứ câu hỏi như “how to collect primary research?” thì bạn cần thực hiện bảng khảo sát Surveys. 
• Phương pháp nghiên cứu này dễ áp dụng, phù hợp với sinh viên đang trong thời gian lockdown, thực hiện các bài khảo sát online 
• Bạn cần suy nghĩ kỹ để đưa ra các câu hỏi bám sát đề tài nghiên cứu và nhận được thông tin giá trị. 
• Bạn có thể tạo bảng khảo sát thông qua SurveyMonkey và Google Forms, gửi khảo sát qua các trang mạng xã hội, truyền thông như Facebook, Twitter… 

Phỏng vấn 

• Bạn có thể thực hiện phỏng vấn trực tuyến qua Zoom over lockdown mà không cần phải gặp mặt trực tiếp hay di chuyển trong bối cảnh dịch bệnh.
• Người phỏng vấn trực tuyến có thể khai thác tối đa các câu hỏi nghiên cứu, dễ dàng thực hiện buổi phỏng vấn sớm hơn hoặc kéo dài thời gian 
• Các câu hỏi phỏng vấn cần ngắn gọn, dễ hiểu, có đáp án để lựa chọn tương tự như bảng khảo sát để người trả lời lựa chọn. 

b.Phương pháp định tính

Phương pháp định tính liên quan trực tiếp đến nghiên cứu hành vi con người, giúp thu thập thông tin chi tiết, chuyên sâu của một vấn đề. Dưới đây là một số phương pháp thu thập dữ liệu định tính mà bạn có thể áp dụng khi thực hiện luận án/ luận văn.

Phỏng vấn sâu 

• Tương tự giống như phương pháp phỏng vấn, bạn có thể chủ động lên lịch hẹn phỏng vấn trực tiếp. Tuy nhiên các câu hỏi phỏng vấn sẽ được đa dạng  hơn, cho phép người được phỏng vấn kiểm soát cuộc phỏng vấn nhiều hơn.
• Các câu hỏi phỏng vấn không có cấu trúc cụ thể, không có đáp án. Người trả lời phỏng vấn sẽ tự đưa ra đáp án gần với mình nhất.
• Mục đích của phỏng vấn sâu sẽ giúp cho nhà nghiên cứu khám phá cảm xúc và nhiều khía cạnh của người được phỏng vấn về đề tài đang nghiên cứu.  

Phỏng vấn theo nhóm tập trung 

• Đây là hình thức phỏng vấn theo nhóm: có sự góp mặt tham gia của nhiều người. Người chủ trì buổi phỏng vấn sẽ có nhiệm vụ điều hướng, tổ chức buổi thảo luận nhóm.
• Mục đích của phỏng vấn nhóm giúp nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn về đề tài thông qua tự do ngôn luận của người được phỏng vấn. 
• Phỏng vấn theo nhóm sẽ đem đến cho bạn 1 data phong phú, giúp bạn thu thập được nhiều thông tin hữu ích hơn. 

Nghiên cứu địa hình 

• Đây là phương pháp giúp bạn lấy dữ liệu  gốc phổ biến. 
• Bạn sẽ chỉ tập trung vào một nhóm đối tượng đơn lẻ để quan sát và nghiên cứu sâu trong một khoảng thời gian dài.
• Trong quá trình nghiên cứu bạn sẽ theo dõi, ghi chép lại các hành vi, các vấn đề liên quan đến đề tài nghiên cứu sau đó tổng hợp và phân tích dữ liệu để tìm ra nguồn dữ liệu gốc hữu ích.
• Cách nghiên cứu bằng quan sát này rất dễ áp dụng, nhất là đối với sự phát triển của mạng internet ngày nay. 

Có thể nói, Primary data research là công cụ nghiên cứu hỗ trợ quan trọng giúp bạn bạn thực hiện tốt các đề án, luận văn, bài tập,… và cả công việc trong tương lai. Bởi vì vậy bạn cần không ngừng trau dồi các kiến thức và củng cố các mẹo collect primary research  ngay từ bây giờ để giúp ích cho quá trình học tập và làm việc. 

Đặc biệt đối với các bạn du học sinh, primary research là một trong những phương pháp mà bạn sẽ được học và áp dụng thường xuyên trên con đường học thuật của mình. Để có thể lựa chọn dữ liệu nghiên cứu phù hợp cho bài dissertation, bạn cần xem xét nhiều khía cạnh như đề tài nghiên cứu, mục tiêu, các câu hỏi để lựa chọn phương pháp primary data and secondary data sao cho phù hợp. Bạn có thể tham khảo thêm ý kiến của những sinh viên khóa trước hoặc giảng viên hướng dẫn trực tiếp để đưa ra quyết định và lựa chọn đúng đắn. 

KẾT LUẬN

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong quá trình thực hiện dissertation, không thể nắm bắt các kiến thức cũng như cách vận hành của phương pháp primary data và secondary data nói riêng, bạn hoàn toàn có thể tìm đến sự hỗ trợ của 1 đơn vị học thuật uy tín. Dr Nhanh với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ viết luận: assignment, coursework, essay, academic presentation, dissertation cho các học sinh, sinh viên, du học sinh quốc tế… hứa hẹn sẽ đem đến cho bạn một công trình nghiên cứu hoàn  hảo như ý muốn, đạt GPA yêu cầu. Thỏa sức xây dựng nền móng vững chắc cho ước mơ tương lai.