Data Collection trong Data Science

Data Collection, hay thu thập dữ liệu, là quá trình thu thập và đo lường thông tin từ các nguồn khác nhau để tạo ra một cơ sở dữ liệu đầy đủ và chính xác, sẵn sàng cho việc phân tích. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thu thập dữ liệu đóng một vai trò trung tâm, vì dữ liệu là nền tảng cho tất cả các quyết định và dự báo được tạo ra. Dữ liệu không chỉ cung cấp nguyên liệu cần thiết cho phân tích dữ liệu, mô hình hóa và học máy, mà còn ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của các kết luận cuối cùng.

Quy trình Data Science bao gồm nhiều bước từ việc đặt câu hỏi nghiên cứu, thu thập dữ liệu, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, phân tích dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, đến việc trình bày và triển khai các giải pháp. Trong chuỗi các bước này, Data Collection là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Nó không chỉ ảnh hưởng đến quy trình làm việc sau đó mà còn quyết định chất lượng của dữ liệu đầu vào, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến tính khả thi và hiệu quả của mô hình khoa học dữ liệu.

Một quá trình thu thập dữ liệu hiệu quả và chính xác giúp đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong phân tích là đại diện, có liên quan, và đủ mạnh để hỗ trợ việc đưa ra quyết định. Mặt khác, dữ liệu không chính xác hoặc thiếu hụt có thể dẫn đến kết luận sai lệch, làm giảm giá trị của bất kỳ phân tích khoa học dữ liệu nào. Vì vậy, việc thu thập dữ liệu không chỉ là bước đầu tiên mà còn là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của khoa học dữ liệu, yêu cầu một sự hiểu biết sâu sắc về cả nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập để có thể tối ưu hóa quá trình làm việc sau này.

Tầm quan trọng của việc đảm bảo Data collection chính xác và thích hợp

Bất kể lĩnh vực nghiên cứu hoặc sở thích xác định dữ liệu (định lượng, định tính) là gì, việc Data collection chính xác là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của nghiên cứu. Cả việc lựa chọn các công cụ Data collection thích hợp (hiện có, sửa đổi hoặc mới được phát triển) và các hướng dẫn được mô tả rõ ràng để sử dụng chúng đúng cách đều làm giảm khả năng xảy ra sai sót.

Hậu quả từ dữ liệu được thu thập không đúng cách bao gồm

• không có khả năng trả lời chính xác các câu hỏi nghiên cứu
• không có khả năng lặp lại và xác thực nghiên cứu
• phát hiện sai lệch dẫn đến lãng phí tài nguyên
• đánh lừa các nhà nghiên cứu khác để theo đuổi những con đường điều tra không có kết quả
• thỏa hiệp các quyết định đối với chính sách
• gây hại cho người tham gia và động vật

Mặc dù mức độ tác động từ việc Data collection bị lỗi có thể khác nhau tùy theo kỷ luật và bản chất của cuộc điều tra, nhưng có khả năng gây ra tác hại không cân xứng khi các kết quả nghiên cứu này được sử dụng để hỗ trợ các khuyến nghị chính sách công.

Các Loại Dữ Liệu Trong Khoa Học Dữ Liệu

Trong khoa học dữ liệu, dữ liệu có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau, nhưng hai cách phân loại cơ bản và quan trọng nhất là dựa vào cấu trúc của dữ liệu và loại thông tin mà chúng mang lại. Sự phân biệt này giúp xác định cách thức xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Dữ Liệu Có Cấu Trúc và Không Có Cấu Trúc

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức rõ ràng trong các cấu trúc dữ liệu dễ quản lý, thường là các bảng với hàng và cột rõ ràng. Cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ điển hình, nơi thông tin được lưu trữ theo một cách có thể truy vấn và phân tích một cách dễ dàng. Dữ liệu có cấu trúc thường bao gồm các bản ghi về tên, ngày tháng, địa chỉ và các thông tin tương tự mà máy tính có thể dễ dàng đọc và xử lý.

Dữ liệu không có cấu trúc, ngược lại, không tuân theo một mô hình cấu trúc cố định nào. Đây thường là dữ liệu dạng văn bản, hình ảnh, video hoặc âm thanh, nơi thông tin không được sắp xếp theo hàng và cột nhưng vẫn chứa dữ liệu quý giá. Việc xử lý và phân tích dữ liệu không có cấu trúc phức tạp hơn do thiếu cấu trúc rõ ràng, nhưng các công nghệ như học máy và trí tuệ nhân tạo đã giúp việc này trở nên dễ dàng hơn.

Dữ Liệu Định Lượng và Định Tính

Dữ liệu định lượng liên quan đến các loại dữ liệu có thể được đo lường và biểu diễn bằng số. Dữ liệu này bao gồm các số liệu có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán toán học, như tuổi, thu nhập, nhiệt độ, hoặc số lượng sản phẩm bán ra. Dữ liệu định lượng thường được sử dụng trong các phân tích thống kê và mô hình học máy để dự đoán hoặc hiểu các xu hướng và mẫu.

Dữ liệu định tính mô tả các thuộc tính hoặc đặc điểm không thể được đo lường bằng số nhưng có thể được phân loại hoặc mô tả. Điều này bao gồm màu sắc, loại, ý kiến, hoặc cảm nhận. Dù không dễ dàng để phân tích như dữ liệu định lượng, dữ liệu định tính vẫn cung cấp thông tin sâu sắc quan trọng về hành vi, ưu tiên, hoặc quan điểm.

Cả hai loại dữ liệu này đều cực kỳ quan trọng trong khoa học dữ liệu, và việc biết cách sử dụng và kết hợp chúng có thể mở ra hiểu biết sâu sắc về thế giới xung quanh chúng ta.

Các vấn đề liên quan đến việc duy trì tính toàn vẹn của việc Data collection

Cơ sở lý luận chính để bảo toàn tính toàn vẹn của dữ liệu là hỗ trợ việc phát hiện các lỗi trong quá trình Data collection, cho dù chúng được tạo ra một cách cố ý (cố ý làm sai lệch) hay không (lỗi hệ thống hoặc ngẫu nhiên).

Hầu hết, Craddick, Crawford, Redican, Rhodes, Rukenbrod và Laws (2003) mô tả ‘đảm bảo chất lượng’ và ‘kiểm soát chất lượng’ là hai cách tiếp cận có thể duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và đảm bảo tính hợp lệ về mặt khoa học của kết quả nghiên cứu. Mỗi cách tiếp cận được thực hiện ở các điểm khác nhau trong tiến trình nghiên cứu (Whitney, Lind, Wahl, 1998):

• Đảm bảo chất lượng – các hoạt động diễn ra trước khi bắt đầu Data collection
• Kiểm soát chất lượng – các hoạt động diễn ra trong và sau khi Data collection

Đảm bảo chất lượng

Vì đảm bảo chất lượng có trước việc Data collection, trọng tâm chính của nó là ‘phòng ngừa’ (tức là ngăn chặn các vấn đề với việc Data collection). Phòng ngừa là hoạt động tiết kiệm chi phí nhất để đảm bảo tính toàn vẹn của việc Data collection. Biện pháp chủ động này được thể hiện rõ nhất bằng việc chuẩn hóa giao thức được phát triển trong sổ tay thủ tục toàn diện và chi tiết để Data collection. Sổ tay hướng dẫn viết kém làm tăng nguy cơ không xác định sớm được các vấn đề và sai sót trong quá trình nghiên cứu. Những thất bại này có thể được chứng minh theo một số cách:

• Sự không chắc chắn về thời gian, phương pháp và danh tính của (những) người chịu trách nhiệm xem xét dữ liệu
• Liệt kê một phần các mục cần thu thập
• Mô tả mơ hồ về các công cụ Data collection sẽ được sử dụng thay cho các hướng dẫn từng bước nghiêm ngặt về việc quản lý các bài kiểm tra
• Không xác định được nội dung và chiến lược cụ thể để đào tạo hoặc đào tạo lại các nhân viên chịu trách nhiệm Data collection
• Các hướng dẫn sử dụng, điều chỉnh và hiệu chuẩn thiết bị Data collection bị che khuất (nếu thích hợp)
• Không có cơ chế nào được xác định để ghi lại những thay đổi trong thủ tục có thể phát triển trong quá trình điều tra.

Một thành phần quan trọng của đảm bảo chất lượng là phát triển một kế hoạch tuyển dụng và đào tạo chi tiết và chặt chẽ. Tiềm ẩn trong đào tạo là nhu cầu truyền đạt hiệu quả giá trị của việc Data collection chính xác cho các học viên (Knatterud, Rockhold, George, Barton, Davis, Fairweather, Honohan, Mowery, O’Neill, 1998). Khía cạnh đào tạo là đặc biệt quan trọng để giải quyết vấn đề tiềm ẩn của nhân viên, những người có thể vô tình đi chệch khỏi quy trình ban đầu. Hiện tượng này, được gọi là ‘trôi dạt’, cần được khắc phục bằng cách đào tạo bổ sung, một điều khoản cần được quy định trong sổ tay quy trình.

Với hàng loạt các chiến lược nghiên cứu định tính (quan sát không tham gia / có tham gia, phỏng vấn, lưu trữ, nghiên cứu thực địa, dân tộc học, phân tích nội dung, lịch sử truyền miệng, tiểu sử, nghiên cứu không phô trương), rất khó để đưa ra các tuyên bố khái quát về cách một người nên thiết lập một đề cương nghiên cứu để tạo điều kiện đảm bảo chất lượng. Chắc chắn, các nhà nghiên cứu tiến hành quan sát không tham gia / có tham gia có thể chỉ có các câu hỏi nghiên cứu rộng nhất để hướng dẫn các nỗ lực nghiên cứu ban đầu. Vì nhà nghiên cứu là thiết bị đo lường chính trong một nghiên cứu, nên nhiều khi có rất ít hoặc không có các công cụ Data collection khác. Thật vậy, các công cụ có thể cần được phát triển ngay tại chỗ để đáp ứng những phát hiện không lường trước được.

Kiểm soát chất lượng

Mặc dù các hoạt động kiểm soát chất lượng (phát hiện / giám sát và hành động) diễn ra trong và sau khi Data collection, các chi tiết cần được thực hiện cẩn thận trong sổ tay thủ tục. Một cấu trúc thông tin liên lạc được xác định rõ ràng là tiền đề cần thiết để thiết lập hệ thống giám sát. Không được có bất kỳ sự không chắc chắn nào về luồng thông tin giữa các điều tra viên chính và các nhân viên sau khi phát hiện ra các sai sót trong quá trình Data collection. Một cấu trúc giao tiếp kém phát triển khuyến khích việc giám sát lỏng lẻo và hạn chế cơ hội phát hiện lỗi.

Việc phát hiện hoặc giám sát có thể dưới hình thức quan sát nhân viên trực tiếp trong các chuyến thăm thực địa, các cuộc gọi hội nghị, hoặc đánh giá thường xuyên và thường xuyên các báo cáo dữ liệu để xác định sự không nhất quán, giá trị cực đoan hoặc mã không hợp lệ. Mặc dù việc thăm địa điểm có thể không phù hợp với tất cả các lĩnh vực, nhưng việc không kiểm tra hồ sơ thường xuyên, dù là định lượng hay định lượng, sẽ khiến các nhà điều tra khó xác minh rằng việc Data collection đang tiến hành theo các thủ tục được thiết lập trong sổ tay hướng dẫn. Ngoài ra, nếu cấu trúc thông tin liên lạc không được mô tả rõ ràng trong sổ tay thủ tục, việc truyền tải bất kỳ thay đổi nào trong thủ tục đến nhân viên đều có thể bị tổn hại.

Kiểm soát chất lượng cũng xác định các phản hồi bắt buộc hoặc “hành động” cần thiết để sửa chữa các thực hành Data collection bị lỗi và cũng giảm thiểu các sự cố xảy ra trong tương lai. Những hành động này ít có khả năng xảy ra nếu các thủ tục Data collection được viết một cách mơ hồ và các bước cần thiết để giảm thiểu sự tái diễn không được thực hiện thông qua phản hồi và giáo dục (Knatterud, et al, 1998)

Ví dụ về các vấn đề Data collection yêu cầu hành động nhanh chóng bao gồm:

• lỗi trong các mục dữ liệu riêng lẻ
• lỗi hệ thống
• vi phạm giao thức
• vấn đề với từng nhân viên hoặc hiệu suất của trang web
• gian lận hoặc hành vi sai trái khoa học

Trong khoa học xã hội / hành vi nơi Data collection chính liên quan đến các đối tượng con người, các nhà nghiên cứu được dạy để kết hợp một hoặc nhiều biện pháp thứ cấp có thể được sử dụng để xác minh chất lượng của thông tin được thu thập từ đối tượng con người. Ví dụ, một nhà nghiên cứu thực hiện một cuộc khảo sát có thể quan tâm đến việc có được cái nhìn sâu sắc hơn về sự xuất hiện của các hành vi nguy cơ ở thanh niên cũng như các điều kiện xã hội làm tăng khả năng xảy ra và tần suất của các hành vi nguy cơ này.

Để xác minh chất lượng dữ liệu, người trả lời có thể được hỏi về cùng một thông tin nhưng được hỏi ở các điểm khác nhau của cuộc khảo sát và theo một số cách khác nhau. Các thước đo về ‘Khả năng mong muốn xã hội’ cũng có thể được sử dụng để đo mức độ trung thực của các câu trả lời. Có hai điểm cần được nêu ra ở đây, 1) kiểm tra chéo trong quá trình Data collection và 2) chất lượng dữ liệu là một vấn đề ở cấp độ quan sát cũng như một vấn đề tập hợp dữ liệu hoàn chỉnh. Do đó, chất lượng dữ liệu cần được chú trọng đối với từng phép đo riêng lẻ, đối với từng quan sát riêng lẻ và đối với toàn bộ tập dữ liệu.

Mỗi lĩnh vực nghiên cứu đều có bộ công cụ Data collection được ưu tiên. Dấu hiệu nổi bật của khoa học phòng thí nghiệm là ghi chép tỉ mỉ vào sổ ghi chép phòng thí nghiệm trong khi các ngành khoa học xã hội như xã hội học và nhân học văn hóa có thể thích sử dụng các ghi chú thực địa chi tiết. Bất kể kỷ luật nào, tài liệu toàn diện về quá trình thu thập trước, trong và sau hoạt động là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.

Thu thập dữ liệu là một quá trình thu thập các quan sát hoặc phép đo có hệ thống. Cho dù bạn đang thực hiện nghiên cứu cho mục đích kinh doanh, chính phủ hay học thuật, việc thu thập dữ liệu cho phép bạn có được kiến ​​thức trực tiếp và những hiểu biết ban đầu về vấn đề nghiên cứu của bạn.

Mặc dù các phương pháp và mục đích có thể khác nhau giữa các lĩnh vực, nhưng quy trình tổng thể của việc thu thập dữ liệu vẫn phần lớn giống nhau. Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, bạn cần cân nhắc:

• Mục tiêu của nghiên cứu
• Loại dữ liệu bạn sẽ thu thập

Các phương pháp và quy trình bạn sẽ sử dụng để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu

Để thu thập dữ liệu chất lượng cao phù hợp với mục đích của bạn, hãy làm theo bốn bước sau.

Các bài viết khác cùng chủ đề:

• Giới thiệu Data science
• Python cho Data science
• Xử lý dữ liệu không cân bằng
• Các bước xây dựng mô hình Machine learning
• Cách học Python trong Data science
• Sets và functions
• Machine Learning? khái niệm cơ bản
• Resampling(Lấy mẫu lại) dữ liệu không cân bằng
• Tìm hiểu về Decision Tree( cây quyết định)
• 11 phần mềm machine learning hàng đầu
• Confusion Matrix là gì? các yếu tố quan trọng
• Phương pháp resampling
• Machine learning: Thuật toán SVM
• Thống kê Cohen’s Kappa

4 bước để data collection(thu thập dữ liệu)

Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu

Trước khi bắt đầu quá trình thu thập dữ liệu, bạn cần xác định chính xác những gì bạn muốn đạt được. Bạn có thể bắt đầu bằng cách viết một bản tuyên bố vấn đề: vấn đề thực tế hoặc khoa học mà bạn muốn giải quyết là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Tiếp theo, hình thành một hoặc nhiều câu hỏi nghiên cứu xác định chính xác những gì bạn muốn tìm hiểu. Tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu của bạn, bạn có thể cần thu thập dữ liệu định lượng hoặc định tính:

• Dữ liệu định lượng được thể hiện bằng số và đồ thị và được phân tích thông qua các phương pháp thống kê.
• Dữ liệu định tính được thể hiện bằng từ ngữ và được phân tích thông qua các diễn giải và phân loại.

Nếu mục đích của bạn là kiểm tra một giả thuyết, đo lường chính xác điều gì đó hoặc có được những hiểu biết thống kê quy mô lớn, hãy thu thập dữ liệu định lượng. Nếu mục đích của bạn là khám phá ý tưởng, hiểu kinh nghiệm hoặc hiểu biết chi tiết về bối cảnh cụ thể, hãy thu thập dữ liệu định tính. Nếu bạn có nhiều mục tiêu, bạn có thể sử dụng cách tiếp cận phương pháp hỗn hợp để thu thập cả hai loại dữ liệu.

Ví dụ về mục tiêu nghiên cứu định lượng và định tính

Bạn đang nghiên cứu nhận thức của nhân viên về những người quản lý trực tiếp của họ trong một tổ chức lớn.

Mục đích đầu tiên của bạn là đánh giá xem liệu có sự khác biệt đáng kể trong nhận thức của các nhà quản lý ở các phòng ban và địa điểm văn phòng khác nhau hay không.

Mục đích thứ hai của bạn là thu thập phản hồi có ý nghĩa từ nhân viên để khám phá những ý tưởng mới về cách người quản lý có thể cải thiện.

Bạn quyết định sử dụng phương pháp tiếp cận hỗn hợp để thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính.

Bước 2: Chọn phương pháp thu thập dữ liệu của bạn

Dựa trên dữ liệu bạn muốn thu thập, hãy quyết định phương pháp nào phù hợp nhất cho nghiên cứu của bạn.

Nghiên cứu thực nghiệm trước hết là một phương pháp định lượng.

Phỏng vấn / nhóm tập trung và dân tộc học là các phương pháp định tính.

Điều tra, quan sát, nghiên cứu lưu trữ và thu thập dữ liệu thứ cấp có thể là phương pháp định lượng hoặc định tính.

Cẩn thận xem xét phương pháp bạn sẽ sử dụng để thu thập dữ liệu giúp bạn trực tiếp trả lời các câu hỏi nghiên cứu của mình.

Phương pháp Khi nào sử dụng Cách thu thập dữ liệu

Thử nghiệm Để kiểm tra mối quan hệ nhân quả. Thao tác với các biến và đo lường tác động của chúng đối với những người khác.

Khảo sát Để hiểu các đặc điểm hoặc ý kiến ​​chung của một nhóm người. Phân phối danh sách câu hỏi mẫu trực tuyến, gặp trực tiếp hoặc qua điện thoại.

Phỏng vấn / nhóm tập trung Để hiểu sâu hơn về nhận thức hoặc quan điểm về một chủ đề. Đặt câu hỏi mở cho người tham gia bằng lời nói trong các cuộc phỏng vấn cá nhân hoặc thảo luận nhóm tập trung.

Quan sát Để hiểu điều gì đó trong khung cảnh tự nhiên của nó. Đo hoặc khảo sát một mẫu mà không cố gắng ảnh hưởng đến chúng.

Dân tộc học Để nghiên cứu trực tiếp văn hóa của một cộng đồng hoặc tổ chức. Tham gia và tham gia vào một cộng đồng và ghi lại những quan sát và phản ánh của bạn.

Nghiên cứu lưu trữ Để hiểu các sự kiện, điều kiện hoặc thực tiễn hiện tại hoặc lịch sử. Truy cập bản thảo, tài liệu hoặc hồ sơ từ thư viện, kho lưu trữ hoặc internet.

Thu thập dữ liệu thứ cấp Để phân tích dữ liệu từ các quần thể mà bạn không thể truy cập trực tiếp. Tìm các bộ dữ liệu hiện có đã được thu thập, từ các nguồn như cơ quan chính phủ hoặc tổ chức nghiên cứu.

Bước 3: Lập kế hoạch cho các thủ tục thu thập dữ liệu của bạn

Khi bạn biết mình đang sử dụng (các) phương pháp nào, bạn cần lập kế hoạch chính xác cách bạn sẽ thực hiện chúng. Bạn sẽ tuân theo quy trình nào để thực hiện các quan sát hoặc đo lường chính xác các biến mà bạn quan tâm?

Ví dụ: nếu bạn đang thực hiện các cuộc khảo sát hoặc phỏng vấn, hãy quyết định các câu hỏi sẽ có dạng gì; nếu bạn đang tiến hành một thử nghiệm, hãy đưa ra quyết định về thiết kế thử nghiệm của bạn.

Đôi khi các biến số của bạn có thể được đo lường trực tiếp: ví dụ: bạn có thể thu thập dữ liệu về độ tuổi trung bình của nhân viên chỉ bằng cách hỏi ngày sinh. Tuy nhiên, bạn thường quan tâm đến việc thu thập dữ liệu về các khái niệm hoặc biến trừu tượng hơn mà không thể quan sát trực tiếp.

Hoạt động hóa có nghĩa là biến những ý tưởng khái niệm trừu tượng thành những quan sát có thể đo lường được. Khi kế hoạch

Nếu bạn sẽ thu thập dữ liệu như thế nào, bạn cần chuyển định nghĩa khái niệm về những gì bạn muốn nghiên cứu thành định nghĩa hoạt động của những gì bạn sẽ thực sự đo lường.

Ví dụ về hoạt động

Bạn đã quyết định sử dụng khảo sát để thu thập dữ liệu định lượng. Khái niệm bạn muốn đo lường là khả năng lãnh đạo của các nhà quản lý. Bạn vận hành khái niệm này theo hai cách:

• Bạn yêu cầu các nhà quản lý tự đánh giá kỹ năng lãnh đạo của mình trên thang điểm 5 đánh giá khả năng ủy thác, tính quyết đoán và tính đáng tin cậy.
• Bạn yêu cầu nhân viên trực tiếp của họ cung cấp phản hồi ẩn danh về những người quản lý về các chủ đề tương tự.

Sử dụng nhiều xếp hạng của một khái niệm có thể giúp bạn kiểm tra chéo dữ liệu của mình và đánh giá tính hợp lệ thử nghiệm của các biện pháp của bạn.

Lấy mẫu

Bạn có thể cần phát triển một kế hoạch lấy mẫu để thu thập dữ liệu một cách có hệ thống. Điều này liên quan đến việc xác định dân số, nhóm bạn muốn đưa ra kết luận và một mẫu, nhóm bạn sẽ thực sự thu thập dữ liệu.

Phương pháp lấy mẫu của bạn sẽ xác định cách bạn tuyển dụng người tham gia hoặc lấy các phép đo cho nghiên cứu của bạn. Để quyết định phương pháp lấy mẫu, bạn sẽ cần phải xem xét các yếu tố như kích thước mẫu cần thiết, khả năng tiếp cận của mẫu và khung thời gian thu thập dữ liệu.

Tiêu chuẩn hóa các thủ tục

Nếu có nhiều nhà nghiên cứu tham gia, hãy viết một sổ tay chi tiết để chuẩn hóa các quy trình thu thập dữ liệu trong nghiên cứu của bạn.

Điều này có nghĩa là đưa ra hướng dẫn từng bước cụ thể để mọi người trong nhóm nghiên cứu của bạn thu thập dữ liệu theo cách nhất quán – ví dụ: bằng cách tiến hành các thí nghiệm trong cùng điều kiện và sử dụng các tiêu chí khách quan để ghi lại và phân loại các quan sát.

Điều này giúp đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu của bạn và bạn cũng có thể sử dụng nó để tái tạo nghiên cứu trong tương lai.

Tạo kế hoạch quản lý dữ liệu

Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, bạn cũng nên quyết định cách bạn sẽ tổ chức và lưu trữ dữ liệu của mình.

Nếu bạn đang thu thập dữ liệu từ mọi người, bạn có thể cần phải ẩn danh và bảo vệ dữ liệu để tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm (ví dụ: tên hoặc số nhận dạng).

Nếu bạn đang thu thập dữ liệu thông qua các cuộc phỏng vấn hoặc định dạng bút chì và giấy, bạn sẽ cần thực hiện phiên âm hoặc nhập dữ liệu theo những cách có hệ thống để giảm thiểu sự biến dạng.

Bạn có thể ngăn mất dữ liệu bằng cách có một hệ thống tổ chức được sao lưu thường xuyên.

Bước 4: Thu thập dữ liệu

Cuối cùng, bạn có thể triển khai các phương pháp đã chọn để đo lường hoặc quan sát các biến mà bạn quan tâm.

Ví dụ về thu thập dữ liệu định tính và định lượng

Để thu thập dữ liệu về nhận thức của các nhà quản lý, bạn thực hiện một cuộc khảo sát với các câu hỏi đóng và mở cho một mẫu gồm 300 nhân viên công ty ở các phòng ban và địa điểm khác nhau.

Các câu hỏi kết thúc yêu cầu người tham gia đánh giá kỹ năng lãnh đạo của người quản lý của họ theo thang điểm từ 1–5. Dữ liệu được tạo ra là số và có thể được phân tích thống kê cho các mức trung bình và các mẫu.

Các câu hỏi mở yêu cầu người tham gia cung cấp ví dụ về những gì người quản lý đang làm tốt hiện tại và những gì họ có thể làm tốt hơn trong tương lai. Dữ liệu được tạo ra là định tính và có thể được phân loại thông qua phân tích nội dung để có thêm thông tin chi tiết.

Để đảm bảo rằng dữ liệu chất lượng cao được ghi lại một cách có hệ thống, đây là một số phương pháp hay nhất:

Ghi lại tất cả thông tin liên quan khi và khi bạn lấy dữ liệu. Ví dụ, ghi lại xem thiết bị phòng thí nghiệm có được hiệu chuẩn lại trong quá trình nghiên cứu thử nghiệm hay không.

Kiểm tra kỹ việc nhập dữ liệu thủ công để tìm lỗi.

Nếu bạn thu thập dữ liệu định lượng, bạn có thể đánh giá độ tin cậy và tính hợp lệ để có được dấu hiệu về chất lượng dữ liệu của bạn.

Một số câu hỏi phổ biến về Data Collection trong nghiên cứu

1. Data collection là gì?

• Data collection là quá trình thu thập thông tin và dữ liệu từ nguồn khác nhau nhằm hỗ trợ việc đưa ra các quyết định và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu.

2. Tại sao data collection quan trọng trong nghiên cứu?

• Data collection quan trọng trong nghiên cứu vì nó cung cấp các dữ liệu cần thiết để đánh giá, phân tích và đưa ra các quyết định. Nếu data collection không đúng và chính xác, sẽ dẫn đến kết quả không đúng và sai lệch, ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng.

3. Các phương pháp nào được sử dụng trong data collection?

• Có nhiều phương pháp được sử dụng trong data collection, trong đó phương pháp phổ biến nhất là khảo sát (survey), phỏng vấn (interview), quan sát (observation), phân tích tài liệu (document analysis), thử nghiệm (experiment), và focus group.

4. Các yếu tố nào cần được chú ý trong data collection?

• Các yếu tố cần được chú ý trong data collection bao gồm:
  • Mục đích và đối tượng nghiên cứu.
  • Phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp với mục tiêu và đối tượng nghiên cứu.
  • Thiết kế câu hỏi hoặc các yếu tố đo lường cần chính xác và phù hợp với mục đích nghiên cứu.
  • Các công cụ và thiết bị thu thập dữ liệu cần phù hợp và đảm bảo chính xác.
  • Quy trình thu thập dữ liệu cần được quản lý và kiểm soát chặt chẽ.
  • Cần phải xử lý và lưu trữ dữ liệu thu thập được một cách an toàn và đảm bảo tính riêng tư.

5. Làm thế nào để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu thu thập được?

• Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu thu thập được, bạn cần phải chú ý các yếu tố sau:
  • Thiết kế câu hỏi hoặc các yếu tố đo lường phải chính xác và phù hợp với mục đích nghiên cứu.
  • Các công cụ và thiết bị thu thập dữ liệu cần phù hợp và được kiểm soát chặt chẽ.
  • Quy trình thu thập dữ liệu cần được quản lý và kiểm soát chặt

• Làm rõ các định nghĩa và thuật ngữ để đảm bảo sự hiểu đúng và chính xác của người thu thập dữ liệu.
  • Đảm bảo sự hiểu rõ của đối tượng nghiên cứu về mục đích và phương pháp thu thập dữ liệu.
  • Thực hiện kiểm tra và xác nhận tính chính xác của dữ liệu sau khi thu thập.

6. Làm thế nào để đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu thu thập được?

• Để đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu thu thập được, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
  • Đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu trong quá trình thu thập, lưu trữ và truyền tải.
  • Sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu không định danh (anonymous) hoặc giữ được tính danh (pseudonymous).
  • Thực hiện các biện pháp bảo vệ thông tin đối với các thông tin nhạy cảm hoặc thông tin cá nhân đặc biệt.
  • Đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được chỉ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và không được tiết lộ cho bên thứ ba mà không có sự đồng ý của đối tượng nghiên cứu.

7. Các công cụ nào được sử dụng trong data collection?

• Có nhiều công cụ được sử dụng trong data collection, bao gồm:
  • Câu hỏi khảo sát (survey questionnaire).
  • Hướng dẫn phỏng vấn (interview guide).
  • Bảng đánh giá (rating scale).
  • Thiết bị thu thập dữ liệu điện tử (digital data collection device).
  • Phần mềm thu thập dữ liệu (data collection software).
  • Bảng điều khiển (dashboard) để theo dõi quá trình thu thập dữ liệu.

8. Các lưu ý nào cần được chú ý khi sử dụng phần mềm thu thập dữ liệu?

• Khi sử dụng phần mềm thu thập dữ liệu, bạn cần chú ý các lưu ý sau:
  • Chọn phần mềm thu thập dữ liệu phù hợp với mục đích và yêu cầu của nghiên cứu.
  • Đảm bảo rằng phần mềm được sử dụng đúng cách và được cấu hình đúng cho mục đích nghiên cứu.
  • Thực hiện kiểm tra tính chính xác và tính tin cậy của phần mềm.
  • Thực hiện kiểm tra tính bảo mật của phần mềm để đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của dữ liệu thu thập được.
  • Đảm bảo tính tương thích của phần mềm với các thiết bị, hệ điều hành và trình duyệt khác nhau.
  • Đảm bảo tính dễ sử dụng của phần mềm cho người dùng, bao gồm cả người dùng không chuyên về công nghệ.
  • Có kế hoạch sao lưu dữ liệu thường xuyên để đảm bảo an toàn dữ liệu và có thể phục hồi dữ liệu khi cần thiết.

9. Làm thế nào để đánh giá tính chính xác của dữ liệu thu thập được?

• Để đánh giá tính chính xác của dữ liệu thu thập được, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
  • Kiểm tra lại các phương pháp thu thập dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.
  • Thực hiện kiểm tra hậu kỳ (post hoc check) bằng cách kiểm tra dữ liệu trùng lặp, thiếu sót hoặc không hợp lệ.
  • Sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu và đánh giá tính chính xác của dữ liệu.
  • Thực hiện kiểm tra lại với đối tượng nghiên cứu để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu.