Những điều cần biết về phương pháp Secondary Data Research

Trong quá trình nghiên cứu, sinh viên, các du học sinh ắt hẳn sẽ rất quen thuộc với khái niệm “Secondary Data Research”. Vậy phương pháp Secondary Data Research là gì? Phương pháp này có gì khác so với Primary Research không? Theo dõi bài viết dưới đây để cùng nhau khám phá những thông tin hữu ích liên quan đến Secondary Data nhé!

1. Khái niệm Secondary Data Research

Secondary Data Research hay còn gọi là Secondary Research là phương pháp nghiên cứu dữ liệu thứ cấp. Với phương pháp này cho phép xem xét, đánh giá và phân tích các nghiên cứu, dữ liệu hiện có nhằm tăng tính xác thực tổng thể của nghiên cứu.

Khác với Primary Data Research (dữ liệu được thu thập từ các câu trả lời của câu hỏi nghiên qua, thông qua hình thức phỏng vấn, số liệu, khảo sát,….), Secondary Data là những tệp dữ liệu chưa qua xử lý hay còn gọi là dữ liệu thô hoặc những dữ liệu đã qua xử lý. Do vậy, đây là nguồn dữ liệu không phải do người trực tiếp nghiên cứu mà được thu thập lại.

Dữ liệu thứ cấp được thu thập, sưu tầm sẵn và đã được công bố trước đó. Đây có thể là thông số hoặc số liệu nội bộ của doanh nghiệp. 

Các nguồn thông tin thường được sử dụng ở phương pháp Secondary Data Research thường có nguồn từ các bản báo cáo xuất bản, các bài báo, dữ liệu có sẵn trên Internet, thư viện công cộng, ấn phẩm của Chính phủ và những kết quả rút ra từ phương pháp Primary Research được nghiên cứu trước đó. 

Khái niệm Secondary Data Research

2. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp Secondary Data Research

Primary Data Research và Secondary Data Research đều là những phương pháp thường được sử dụng trong quá trình nghiên cứu. Tuy nhiên, hai phương pháp này đều có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Khuyết điểm của phương pháp này lại chính là ưu điểm của phương pháp kia. Cùng Dr Nhanh điểm qua một vài đặc điểm ưu việt và hạn chế của phương pháp Secondary Data Research nhé!

Ưu điểm:

  • Tiết kiệm thời gian, bởi lẽ quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp diễn ra cách nhanh chóng trong một thời gian ngắn. 
  • Secondary Data rất đa dạng, phong phú và có nhiều nguồn khác nhau mà bạn có thể tham khảo cũng như sử dụng vào bài nghiên cứu của mình.

Nhược điểm:

  • Khó đánh giá mức độ chính xác, mức độ tin cậy nhất do đã qua quá trình xử lý, đánh giá và phân tích của một nhà nghiên cứu khác trước đó. 
  • Trong một số trường hợp Secondary Data sẽ không phù hợp với chủ đề, vấn đề mà chúng ta đang nghiên cứu. Bởi lẽ dữ liệu thứ cấp đã được thu thập cho các nghiên cứu và các mục đích khác.
  • Các biến số hoặc đơn vị đo lường có thể khác nhau 
  • Khó phân loại dữ liệu thứ cấp trong quá trình nghiên cứu

3. Quy trình collect Secondary Data 

Để sưu tầm và thu thập được dữ liệu thứ cấp, bạn có thể tham khảo và thực hiện theo các bước dưới đây:

Bước 1: Xác định chủ đề và các câu hỏi nghiên cứu có liên quan

Bất kể một nghiên cứu nào cũng đều khởi đầu bằng việc thiết lập chủ đề, đề tài của nghiên cứu. Cùng với đó là các câu hỏi có liên quan đến chủ đề nghiên cứu nhằm làm sáng tỏ vấn đề. Với phương pháp secondary data research, người nghiên cứu cần chọn chủ đề cho bài dissertation, tham khảo và nghiền ngẫm thật kỹ các bài nghiên cứu có cùng chủ đề cũng như tình hình hiện tại nhằm thu thập tài liệu cho bài nghiên cứu của mình. Tiếp đến, người viết cần chuẩn bị các câu hỏi xoay quanh vấn đề nghiên cứu. 

Cùng xem qua ví dụ sau đây: với chủ đề “Xây dựng chiến lược Marketing trong dịp Tết Nguyên Đán”, các nhà nghiên cứu cần đặt ra câu hỏi: thông điệp của chiến lược, sản phẩm cần chạy, đối tượng khách hàng mục tiêu hướng đến,…

Bước 2: Tìm kiếm các nguồn thông tin đáng tin cậy

Để giải đáp và trả lời cho những câu hỏi đã được đặt ra ở bước 1 cách nhanh chóng và hiệu quả, bạn cần tìm kiếm cũng như xác định các nguồn thông tin, tài liệu đáng tin cậy, có sẵn từ trước. Đây cũng chính là một thế mạnh của phương pháp secondary data research. Tuy nhiên câu hỏi đặt ra là làm thế nào để nhận biết được đâu mới là nguồn tài liệu đáng tin cậy?

Dr Nhanh sẽ giúp bạn bỏ túi nhanh mẹo kiểm tra nguồn thông tin có đáng tin cậy hay không bằng cách sau: cần xem xét kỹ lưỡng các thông tin liên quan đến tác giả, nguồn, năm nghiên cứu,… Trong trường hợp bạn có nhu cầu sử dụng nguồn tài liệu có liên quan và có sẵn từ trước thì đừng quên xin phép tác giả trước khi sử dụng. 

Bước 3: Phân tích, đánh giá Secondary Data

Trong quá trình thực hiện bài dissertation theo phương pháp secondary data research, nhằm tránh phải các lỗi không mong muốn như: dữ liệu thiếu độ tin cậy hoặc đủ sức minh chứng và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đưa ra trong bài, dữ liệu thứ cấp không phù hợp với mục tiêu của bài nghiên cứu,…. người nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi có liên quan sau nhằm đánh giá dữ liệu:

  • Chủ đề chính của bài nghiên cứu
  • Mục đích của nghiên cứu là gì?
  • Cần thu thập những nguồn thông tin nào?
  • Ai là người thu thập dữ liệu?
  • Dữ liệu được thu thập từ khi nào?
  • Trong quá trình thu thập dữ liệu đã sử dụng phương pháp nào?
Tiền hành lọc dữ liệu với phương pháp secondary data research

Cuối cùng, bạn cần đưa ra đánh giá như sau: Nguồn dữ liệu được đánh giá cao khi được thu thập trong thời gian gần nhất và bởi các chuyên gia, các biện pháp được áp dụng cần hợp lệ, phù hợp và đáng tin cậy. Qua đó, các câu hỏi nghiên cứu mà bạn đưa ta mới được trả lời chính xác, nhanh chóng và đầy đủ với nguồn dữ liệu đang có. Đáp ứng được tất cả những yêu cầu trên, bộ dữ liệu bạn đang sở hữu sẽ trở nên phù hợp và lý tưởng hơn bao giờ hết với phương pháp secondary data research. 

Bước 4: Phân tích secondary data nhằm giải quyết các vấn đề nghiên cứu được đưa ra

Đầu tiên, bạn cần xác định và tìm kiếm các biến để đưa ra định hướng về cách nghiên cứu định lượng. 

Xét trên ví dụ đã đưa ra ở bước 1, chúng ta có thể tìm ra các biến như: nhu cầu của khách hàng trong dịp Tết Nguyên đán là gì, từng giai đoạn nhỏ của chiến lược marketing này sẽ thực hiện những gì, từng team trong đội marketing cần triển khai công việc gì,…

Sau khi đã xác định được các biến, nên thực hiện chuyển dữ liệu này sang tệp Excel hoặc SPSS và tiến hành mã hóa và phân tích. Đây được coi là bước cuối cùng trong quy trình collect secondary data và cũng là bước quan trọng nhất trong phương pháp secondary data research. Do vậy, đòi hỏi bạn cần phải có kỹ năng thống kê, định tính, định lượng, cùng các kỹ năng khác. 

Để bài nghiên cứu được hoàn thiện và thực hiện một cách dễ dàng nhất, chúng ta phải cần đến công cụ. Công cụ được các du học sinh, sinh viên, các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều nhất là Primary Data Research và Secondary Data Research. Khi lựa chọn phương pháp Secondary Data Research, người nghiên cứu có thể tiết kiệm được thời gian cũng như chi phí. Tuy nhiên vấn đề về mức độ tin cậy và mức độ chính xác của dữ liệu thứ cấp lại là một nỗi lo đáng kể. 

KẾT LUẬN

Do vậy, bạn nên tìm hiểu và cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định lựa chọn phương pháp Primary Data Research hoặc Secondary Data Research trong quá trình nghiên cứu của mình. Bạn có thể nhờ sự hỗ trợ và giúp đỡ từ phía Dr Nhanh. Là một đơn vị với nhiều năm kinh nghiệm cùng đội ngũ Writers chuyên nghiệp, có chuyên môn cao, Dr Nhanh sẽ cùng bạn lên kế hoạch, vạch ra định hướng cho quá trình nghiên cứu và tháo gỡ mọi khó khăn mà bạn đang gặp phải.

Liên hệ ngay với chúng tôi hoặc để lại số điện thoại, Dr Nhanh sẽ liên lạc lại và hỗ trợ bạn cách tốt nhất! 

Chia sẻ bài viết