Phỏng vấn nhóm tập trung (Focus Groups Interview) – 123docz.net
Phỏng vấn nhóm là phương pháp thu thập dữ liệu định tính theo đó dữ liệu sẽ
thu thập được thông qua việc nhà nghiên cứu tiến hành các cuộc phỏng vấn nhóm.
Một cuộc phỏng vấn được tiến hành bởi một người điều khiển đã được tập huấn theo
hướng không chính thức nhưng rất linh hoạt với một nhóm người được phỏng vấn.
Người điều khiển có nhiệm vụhướng dẫn thảo luận nhóm.
Mục đích của phương pháp này là nhằm đạt được những hiểu biết sâu sắc về
vấn để nghiên cứu bằng cách lắng nghe một nhóm người được chọn ra từ đối tượng
mục tiêu phù hợp với những vấn đề mà người nghiên cứu đang quan tâm. Giá trị của
phương pháp này là ở chỗ những kết luận ngoài dự kiến thường đạt được từ những ý
kiến thảo luận tựdo của nhóm. Thảo luận nhóm là một phương pháp nghiên cứu định
tính quan trọng và cũng đang được sử dụng phổ biến trong thực tế nghiên cứu
Marketing.
a. Đặc điểm
Phương pháp phỏng vấn nhóm được tiến hành bằng cách tập hợp một nhóm từ
10 – 12 người2. Nhữngngười được mời vào nhóm nên có cùng một số đặc điểm nhân
khẩu và điều kiện kinh tếxã hội, để tránh trường hợp tương tác và mâu thuẫn giữa các
thành viên trong nhóm khi thảo luận. Hơn nữa, các thành viên trong nhóm phải được
xem xét để lựa chọn ra theo một tiêu chuẩn nào đó, tốt nhất họcần có kinh nghiệm
vềvấn đề đang được thảo luận. Thời gian thảo luận có thể kéo dài từ 60 đến 180 phút,
(thông thường trong khoảng 90 đến 120 phút). Máy ghi âm hoặc máy quay video là
những phương tiện thường xuyên được sử dụng bởi nhà nghiên cứu để ghi lại nội dung
thảo luận.
Trong phỏng vấn nhóm, người điều khiển có vai trò rất quan trọng trong sự
thành công của kỹ thuật phỏng vấn nhóm tập trung vì đòi hỏi tối thiểu đối với người
điều khiển là phải có kỹ năng dẫn dắt chương trình, đưa ra các vấn đề nào cần được
thảo luận sâu. Ngoài ra, người điều khiển còn đóng vai trò trung tâm trong phân tích
và tổng hợp dữ liệu. Một số khả năng cần có của một người điều khiển là sự tử tế, thân
thiện, thoải mái, hiểu biết hoàn hảo, linh hoạt và nhạy cảm đối với vấn đề thảo luận.
b. Các giai đoạn tiến hành phỏng vấn nhóm tập trung
Cũng giống như đối với phỏng vấn cá nhân chuyên sâu, để tiến hành thành công
phỏng vấn nhóm tập trung, nhà nghiên cứu cần phải trải qua các bước sau:
Giai đoạn 1. Chuẩn bị phỏng vấn nhóm tập trung: cũng giống như phỏng vấn
cá nhân chuyên sâu, trước khi tiến hành phỏng vấn nhóm, nhà nghiên cứu phải
thực hiện các công việc sau:
2
Nhóm ít hơn 8 người thì khó có thểtạo ra sự đa dạng của nhóm đểtạo ra sựthành công trong
thảo luận. Ngược lại, nhóm hơn 12 người là quá đông và cũng không thểcó một cuộc thảo
luận sâu, ý kiến sẽ rất phân tán
Chương 4. Thu thập và phân tích dữ liệu định tính
37
– Đảm bảo hiểu rõ vấn đề và mục tiêu nghiên cứu cũng như yêu cầu cụ thể về
thông tin
– Xác định các vấn đề (chủ điểm) cần phải làm rõ trong phỏng vấn nhóm
– Xác định tiêu chí lựa chọn, lựa chọn và sàng lọc đối tượng được phỏng vấn
– Quyết định số lượng nhóm3 và số lượng thành viên trong nhóm phỏng vấn
– Quyết định địa điểm, thời gian phỏng vấn nhóm
– Chuẩn bị hướng dẫn phỏng vấn (cho người điều khiển nhóm)
Giai đoạn 2. Tiến hành phỏng vấn nhóm tập trung: bao gồm các công việc
sau:
– Người điều khiển đặt những câu hỏi với nhóm theo kịch bản đã vạch ra
– Người điểu khiển quan sát, điều tiết và động viên thành viên trong nhóm trong
quá trình phỏng vấn để đảm bảo tất cả các thành viên trong nhóm đều tham
gia phỏng vấn
Giai đoạn 3. Phân tích và viết báo cáo kết quả: cũng tương tự như phỏng vấn
nhóm, tất cả những ghichép, ghi âm và ghi hình trong phỏng vấn nhóm đều được
phân tích theo một qui trình nhất định và kết quả sẽ được trình bày trong báo cáo
kết quả.
c. Thuận lợi và bất lợi của nhóm thảo luận
Nhóm thảo luận có nhiều thuận lợi hơn các phương pháp thu thập dữ liệu khác
vì có thểthu thập dữ liệu đa dạng, có thể tập trung điều khiển để kích thích trả lời, tạo
tâm lý an toàn và tự nhiên cho những người tham gia thảo luận, các dữ liệu nhờ đó có
thể được thu thập một cách khách quan và mang tính khoa học. Tuy nhiên, thảo luận
nhóm cũng tồn tại một số bất lợi như:
Ứng dụng sai: phỏng vấn nhóm có thể ứng dụng sai hay bị lạm dụng bằng việc
xem xét kết quả như là một kết luận hơn là một sự thăm dò.
Đánh giá sai: kết quả của thảo luận nhóm rất dễ bị đánh giá sai so với các
kỹthuật phỏng vấn khác vì thành kiến của khách hàng cũng như của người
nghiên cứu.
Điều khiển: thảo luận nhóm rất khó điều khiển do việc chọn ra những người
điều khiển có tất cả những kỹ năng mong muốn thì rất khó, và chất lượng của
kết quảthảo luận phụthuộc rất lớn vào kỹnăng của người điều khiển.
Lộn xộn: bản chất của các câu trả lời hoàn toàn không theo một cấu trúc chính
thức, do đó việc mã hóa, phân tích và tổng hợp dữliệu rất khó khăn, xu hướng
của dữliệu khá lộn xộn.
Không đại diện: kết quả của thảo luận nhóm thì không đại diện cho tổng thể
chung mà chỉcho một mẫu nhóm được phỏng vấn.
d. Ứng dụng phỏng vấn nhóm tập trung
3Số lượng nhóm phỏng vấn thường tỉ lệ thuận với sự đa dạng của tổngthể nghiên cứu. Phần lớn các
nghiên cứu sử dụng từ 4 đến 8 nhóm thảo luận. Vì theo kinh nghiệm, việc sử dụng nhiều hơn các
nhóm phỏng vấn cũng không làm tăng thêm các thông tin mới (Hair et al, 2010).
38
Với những ưu thế của mình, phỏng vấn nhóm tập trung là phương pháp thu thập
dữ liệu định tính thường được các nhà nghiên cứu sử dụng trong các trường hợp mà họ
muốn:
– Định nghĩa vấn đề một cách rõ ràng.
– Thiết lập các phương án hành động.
– Phát triển sựtiếp cận vấn đề.
– Đạt được các thông tin hữu ích trong cấu trúc bảng câu hỏi.
– Tạo ra các giảthiết và kiểm định.
Tuy nhiên, khác với trong phỏng vấn cá nhân chuyên sâu, những chủ đề được
khai thác trong phỏng vấn nhóm tập trung phải là những chủ đề không nhạy cảm.
Những chủ đề nhạy cảm như chủ đề về niềm tin, cảm xúc cá nhân, nguồn thu nhập…
thường không được khai thác bằng phỏng vấn nhóm.
4.2.3. Một số phƣơng pháp thu thập dữ liệu định tính khác
Bên cạnh 2 phương pháp phổ biến là phỏng vấn cá nhân chuyên sâu và phỏng
vấn nhóm tập trung đã được trình bày trên đây, trong một số trường hợp đặc biệt, nhà
nghiên cứu có thể sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu định tính khác như trình
bày dưới đây.
a. Phương pháp quan sát: là phương pháp thu thập dữ liệu định tính theo đó nhà
nghiên cứu sẽ quan sát và ghi lại một cách có hệ thống hành vi của đối tượng được
quan sát (sự kiện, hiện tượng, con người…). Thực hiện phương pháp quan sát đòi
hỏi nhà nghiên cứu phải quan tâm đến 2 vấn đề: một là đối tượng được quan sát và
hai là hệ thống để ghi chép hành vi của đối tượng đó. Để ghi chép được hành vi
của đối tượng quan sát, nhà nghiên cứu có thể sử dụng con người (được đào tạo
bài bản) và/hoặc các thiết bị trợ giúp như camera, máy tính….
b. Kĩ thuật liên tưởng: Là kỹ thuật trong đó người được phỏng vấn trình bày ý kiến
với sự kích thích và được hỏi bằng bảng liệt kê các từ để trả lời từng từ một mà từ
đó sẽ rất gợi nhớ.
c. Kỹ thuật hoàn chỉnh: Là kỹ thuật đòi hỏi người được phỏng vấn hoàn chỉnh
những tình huống chưa kết thúc các vấn đề quan tâm. Nói chung, kỹ thuật hoàn
chỉnh được sử dụng trong nghiên cứu marketing là hoàn thành câu dở dang hay
một câu chuyện chưa kết thúc.
d. Kỹ thuật dựng hình: Là kỹ thuật đòi hỏi người được phỏng vấn trình bày câu trả
lời theo hình thức của một câu chuyện, một mẫu đàm thoại hay mô tả. Kỹ thuật
này bao gồm hai hình thức: diễn giải qua tranh ảnh và đặt lời chú giải cho phim
hoạt hình.
e. Kỹ thuật diễn cảm: Người được phỏng vấn trong kỹ thuật này trình bày câu trả lời
dưới hình thức kể hay quan sát và trảlời những câu hỏi có liên quan đến cảm nghĩ
và thái độ của người khác đối với vấn đề nghiên cứu. Họ không chỉ trình bày cảm
Chương 4. Thu thập và phân tích dữ liệu định tính
39
nghĩ riêng của họ mà còn nhận xét cảm nghĩ của người khác thông qua việc đóng
vai trò người thứ ba.
4.3. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH
Một khi dữ liệu định tính được thu thập bằng những phương pháp trên đây, nhà
nghiên cứu phải tiến hành phân tích dữ liệu định tính theo một chu trình gồm 3 giai
đoạn lớn (theo Hair et al, 2010): giảm thiểu dữ liệu (data reduction), hiển thị dữ liệu
(data display) và kiểm tra dữ liệu (data verification). .
4.3.1. Giảm thiểu dữ liệu
Khối lượng dữ liệu định tính thu thập được bởi nhà nghiên cứu có thể là rất đồ
sộ. Chính vì vậy, nhà nghiên cứu cần phải phân loại dữ liệu để giảm thiểu dữ liệu.
Phương pháp được sử dụng thường là đọc các bản ghi chép (transcript), phân loại và
mã hóa dữ liệu.
a. Phát triển và đọc các ghi chép
Việc thực hiện các ghi chép từ những cuộc ghi âm, ghi hình phỏng vấn, thảo
luận thông thường phải được làmsau khi kết thúc phỏng vấn/thảo luận càng sớm càng
tốt. Do khả năng nhà nghiên cứu sẽ dễ dàng quên đi các chi tiết quan trọng, nên việc
viết lại những ghi chép tại hiện trường càng sớm càng tốt sau cuộc phỏng vấn nhóm
tập trung là điều bắt buộc. Ngoài ra, vì các nhà nghiên cứu đã có sẵn các câu hỏi
nghiên cứu trong tâm trí trong quá trình tổng hợp thông tin, nên chủ đề nổi bật của các
cuộc thảo luận đã bắt đầu xuất hiện từ lúc này. Các băng ghi âm cũng nên được ghi
xuống ngay sau các cuộc thảo luận càng nhanh càng tốt. Nhà nghiên cứu không cần
chờ đợi cho đến khi tất cả các nhóm đã được phỏng vấn xong, vì việc ghi chép lại và
thực hiện những phân tích ban đầu của các bộ băng ghi âm đầu tiên sẽ chỉ có thể làm
cho việc điều hành các nhóm thảo luận sau đó được tốt hơn. Một số người cho rằng
các nhà nghiên cứu không cần phải tự mình ghi lại phần thu âm các phiên thảo luận,
nhưng những người khác lại khẳng định rằng chất lượng của các phân tích sẽ cải thiện
nếu các nhà nghiên cứu tự tay ghi lại dữ liệu của mình. Phân tích dữ liệu định tính đòi
hỏi phải các nhà nghiên cứu phải đọc hiểu cẩn thận các bản ghi chép lại từ băng ghi
âm, và khi các nhà nghiên cứu ghi lại dữ liệu của mình thì việc phân tích ở mức độ đầu
tiên đã thực sự xảy ra.
b. Phân loại dữ liệu
Phân loại dữ liệu là công việc mà nhà nghiên cứu sẽ phân loại các bản ghi chép
thành các phần/phân nhóm (section) và gán tên cho các phần này bằng tên hoặc con số
(mã hóa). Trong nhiều trường hợp, các phân nhóm được xác định trước khi tiến hành
thu thập dữ liệu định tính nhờ những hiểu biết và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu.
Tuy nhiên, trong phần lớn các trường hợp, việc phân nhóm và mã hóa được tiến hành
sau khi nhà nghiên cứu đã nghiên cứu các bản ghi chép (những chủ điểm quan tâm có
40
thể được phát triển từ sự nghiên cứu này). Những phân nhóm dữ liệu có thể là một
đoạn văn ngắn nhưng cũng có thể bao gồm nhiều đoạn văn dài vài trang.
c. Mã hóa dữ liệu
Trước đây, mã hóa trong khuôn khổ một nghiên cứu định tính thường có nghĩa
là các nhà nghiên cứu dùng bút màu tô lên các từ với màu sắc khác nhau (người ta cho
rằng một số học giả đã sử dụng bút chì màu để làm điều này) lên những bản sao của
bản ghi chép gốc để đánh dấu các mã. Phương pháp này hoặc việc sử dụng kéo để cắt
ra các mẩu giấy chứa các phạm trù khác nhau đều được sử dụng rộng rãi. Với sự tiến
bộ về công nghệ phần mềm, ngày nay ta đã có sẵn các phần mềm quản lý dữ liệu để sử
dụng.
Tuy nhiên, dù có dùng phần mềm máy tính hay tô màu chữ như trước đây, quá
trình mã hóa về bản chất vẫn giữ nguyên. Dựa vào các câu hỏi nghiên cứu để làm định
hướng, tất cả các dòng, đoạn văn, hoặc các phần khác của văn bản đều được mã hóa
theo các chủ đề có liên quan. Khi chủ đề được phát triển, nhà nghiên cứu gán một định
nghĩa tạm cho mỗi mã. Theo cách làm đó, khi xử lý bản ghi chép từ băng ghi âm, các
định nghĩa sẽ được liên tục cập nhật, và đôi khi những mã mới sẽ phải được phát triển
khi các thuộc tính của mã không phù hợp với vănbản. Ngoài ra, những loại mã ít được
sử dụng sẽ bị loại bỏ còn một số khác thì được mở rộng thêm ra để bù cho những mã
đã bị loại. Điều quan trọng cần lưu ý là kiểu phân tích này không phải là phân tích
tuyến tính, mà là vòng lặp.
d. So sánh
So sánh dữ liệu là công việc mà các nhà nghiên cứu phải liên tục so sánh các
phạm trù và mã phân loại mới của bản ghi chép từ băng thu âm với các phạm trù và
mã hiện có để phát triển đầy đủ các thuộc tính của các phạm trù tổng quát bao gồm các
mã số riêng biệt. Quá trình được lặp đi lặp lại cho tới điểm bão hòa. Một cách đơn
giản, điểm bão hòa là khi nhà nghiên cứu cho rằng không còn có mã số hoặc phạm trù
mới nào sẽ xuất hiện nữa và nếu ta cứ tiếp tục mã hóa bản ghi chép thì cũng sẽ chỉ lặp
lại những chủ đề đã khám phá.
4.3.2. Hiển thịdữ liệu
Hiển thị dữ liệu là công việc quan trọng trong phân tích dữ liệu định tính vì nó
cho phép nhà nghiên cứu tóm tắt khối lượng lớn dữ liệu dưới dạng viết mà họ thu thập
được một cách khoa học. Không có một phương pháp duy nhất để hiểnthị và trình bày
dữ liệu trong nghiên cứu định tính. Ngược lại, đây là công việc đòi hỏi nhà nghiên cứu
phải rất sáng tạo và khoa học.
Hiển thị dữ liệu có thể được thực hiện dưới dạng bảng hoặc hình vẽ. Nếu hiển
thị dưới dạng bảng, các nhà nghiên cứu thường dùng dòng và cột trong bảng để hiển
thị các thông tin liên quan đến các chủ đề và bản ghi chép. Trong mọi trường hợp, hiển
Chương 4. Thu thập và phân tích dữ liệu định tính
41
thị dữ liệu là công việc linh hoạt và sáng tạo bởi nhà nghiên cứu nhằm đảm bảo sự
khoa học và thuận lợi trong phân tích dữ liệu định tính.
4.3.3. Kiểm tra dữ liệu
Công việc kiểm tra dữ liệu đòi hỏi nhà nghiên cứu phải tìm kiếm những sai sót
có thể làm giảm độ tin cậy của dữ liệu định tính, qua đó, xác lập được sự tin cậy cho
kết quả phân tích dữ liệu định tính. Để kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu đòi hỏi nhà
nghiên cứu phải kiểm tra các vấn đề sau:
Tính hiệu lực của kết quả (emic validity): nhà nghiên cứu phải đảm bảo rằng
những thành viên chính của cuộc nghiên cứu định tính (có những sự tương đồng
về văn hóa) nhất trí về những kết quả tìm kiếm của quá trình nghiên cứu định
tính.
Độ tin cậy chéo (cross-researcher reliability): nhà nghiên cứu phải kiểm tra
mức độ đồng nhất trong việc phân nhóm, mã hóa và hiển thị dữ liệu của các nhà
nghiên cứu khác nhau tham gia vào nghiên cứu định tính
Thông thường, các nhà nghiên cứu không chờ đến thực hiện hết các công việc
của phân tích dữ liệu định tính mới kiểm tra chất lượng dữ liệu mà thường phải có các
biện pháp phòng ngừa trước đó để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Phương pháp tam giác
(Triangulation method) là kỹ thuật được các nhà nghiên cứu sử dụng trong trường hợp
(Trang 36 -36 )
Một phần của tài liệu
BÀI GIẢNG NGHIÊN CỨU MARKETING
