Phân tích định lượng

Trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên và xã hội, nghiên cứu định lượng (quantitative research) là phương pháp điều tra thực nghiệm có hệ thống, dựa trên số liệu thống kê, toán học hoặc các kỹ thuật số và máy tính. Mục tiêu là xây dựng và áp dụng các mô hình toán học, lý thuyết hoặc giả thuyết để giải thích các hiện tượng. Đo lường đóng vai trò trung tâm trong nghiên cứu định lượng vì nó tạo ra sự kết nối giữa quan sát thực nghiệm và biểu thức toán học của các mối quan hệ định lượng. Dữ liệu định lượng bao gồm bất kỳ thông tin nào ở dạng số như số liệu thống kê, tỷ lệ phần trăm, v.v. Các nhà nghiên cứu định lượng thường đặt ra các câu hỏi cụ thể và thu thập dữ liệu số từ hiện tượng quan sát hoặc từ phản hồi của người tham gia nghiên cứu. Dữ liệu được phân tích bằng các công cụ thống kê, với hy vọng mang lại kết quả không thiên lệch và có thể áp dụng cho một nhóm dân số rộng hơn. Ngược lại, nghiên cứu định tính thường liên quan đến việc đặt câu hỏi rộng và thu thập thông tin từ hiện tượng hoặc người tham gia để tìm hiểu các chủ đề và xu hướng trong tập hợp mẫu.

Trong lĩnh vực khoa học xã hội, nghiên cứu định lượng phổ biến trong tâm lý học, kinh tế học, xã hội học, tiếp thị, y tế cộng đồng, y tế và phát triển con người, cũng như trong giới tính và khoa học chính trị, và ít hơn trong nhân chủng học và lịch sử. Nghiên cứu trong các môn khoa học tự nhiên như vật lý cũng thuộc loại 'định lượng', mặc dù có thể sử dụng các thuật ngữ khác tùy theo ngữ cảnh. Trong khoa học xã hội, thuật ngữ này liên quan đến các phương pháp thực nghiệm, có nguồn gốc từ cả chủ nghĩa thực chứng triết học và lịch sử thống kê, đối lập với các phương pháp nghiên cứu định tính.

Phương pháp nghiên cứu định tính thường tạo ra thông tin chỉ từ các nghiên cứu cụ thể và kết luận tổng quát thường chỉ là giả thuyết. Ngược lại, nghiên cứu định lượng có thể được dùng để kiểm tra tính chính xác của các giả thuyết này.

Một phân tích chi tiết 1274 bài báo xuất bản trên hai tạp chí xã hội học hàng đầu ở Mỹ từ năm 1935 đến 2005 cho thấy khoảng hai phần ba trong số các bài viết này áp dụng phương pháp định lượng.

Tổng quan

Nghiên cứu định lượng thường được thực hiện thông qua các phương pháp khoa học, bao gồm:

• Xây dựng các mô hình, lý thuyết và giả thuyết
• Phát triển công cụ và phương pháp đo lường
• Kiểm tra và điều chỉnh các biến số
• Thu thập dữ liệu thực nghiệm
• Mô hình hóa và phân tích dữ liệu

Nghiên cứu định lượng thường đối lập với nghiên cứu định tính, vốn tập trung vào việc phân tích và giải thích các quan sát để khám phá ý nghĩa cơ bản và mô hình các mối quan hệ mà không sử dụng mô hình toán học. Phương pháp định lượng trong tâm lý học ban đầu được ảnh hưởng bởi các phương pháp của Gustav Fechner trong lĩnh vực psychophysics, dựa trên công trình của Ernst Heinrich Weber. Mặc dù có sự phân biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng, nhiều học giả cho rằng cả hai phương pháp nên được kết hợp. Kuhn, qua phân tích lịch sử khoa học, cho rằng nhiều nghiên cứu định tính đã là nền tảng để phát triển các kết quả định lượng hiệu quả trong khoa học vật lý. Nghiên cứu định tính thường được dùng để hiểu sâu hơn về hiện tượng và xây dựng lý thuyết có thể được kiểm chứng qua nghiên cứu định lượng. Trong khoa học xã hội, phương pháp nghiên cứu định tính giúp hiểu rõ hơn về ý định và ý nghĩa của các phản ứng từ người được nghiên cứu (Kieron Yeoman).

Dù nghiên cứu định lượng đã tồn tại từ lâu, bắt đầu từ việc ghi chép sự kiện và đếm các đối tượng, các ý tưởng hiện đại về định lượng có nguồn gốc từ chủ nghĩa thực chứng của Auguste Comte. Chủ nghĩa thực nghiệm nhấn mạnh việc sử dụng phương pháp khoa học thông qua quan sát thực nghiệm để kiểm tra giả thuyết, giải thích và dự đoán các hiện tượng. Comte và các học giả thực chứng tin rằng chỉ có phương pháp khoa học, chứ không phải giải thích tâm linh, mới có thể phát triển hiểu biết về hành vi con người.

Ứng dụng thống kê

Thống kê là một lĩnh vực toán học rất phổ biến trong nghiên cứu định lượng, vượt ra ngoài các ngành khoa học vật lý và cũng được áp dụng trong các lĩnh vực như cơ học thống kê. Phương pháp thống kê được sử dụng rộng rãi trong kinh tế, khoa học xã hội và sinh học. Nghiên cứu định lượng thông qua thống kê thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu dựa trên các giả thuyết hoặc lý thuyết. Thường thì một khối lượng lớn dữ liệu được thu thập, đòi hỏi phải được xác minh và ghi chép cẩn thận trước khi phân tích. Các phần mềm như SPSS và R thường được dùng để xử lý dữ liệu. Mối quan hệ nhân quả được nghiên cứu bằng cách thay đổi các yếu tố ảnh hưởng đến hiện tượng quan tâm, đồng thời kiểm soát các biến khác. Trong lĩnh vực y tế, các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu mối liên hệ giữa chế độ ăn uống và các phản ứng sinh lý như giảm cân, với các yếu tố khác như tập thể dục được kiểm soát. Các khảo sát dư luận sử dụng số liệu thống kê để báo cáo tỷ lệ ủng hộ cho các vị trí chính trị, với phản hồi được phân tích chi tiết. Trong khoa học khí hậu, các nhà nghiên cứu biên soạn và so sánh số liệu thống kê như nhiệt độ hoặc nồng độ carbon dioxide trong khí quyển.

Các mối quan hệ thực nghiệm thường được nghiên cứu thông qua các mô hình tuyến tính, mô hình phi tuyến tính, hoặc phân tích nhân tố. Một nguyên tắc quan trọng trong nghiên cứu định lượng là mối tương quan không đồng nghĩa với nhân quả, mặc dù một số nghiên cứu như của Clive Granger cho thấy rằng mối tương quan có thể chỉ ra mức độ quan hệ nhân quả. Nguyên tắc này xuất phát từ thực tế rằng có thể tồn tại những mối quan hệ giả tạo giữa các biến. Các mối quan hệ có thể được kiểm tra giữa bất kỳ sự kết hợp nào của các biến liên tục và phân loại thông qua các phương pháp thống kê.

Đo lường

Vai trò của đo lường trong nghiên cứu định lượng có thể được nhìn nhận theo nhiều cách. Đo lường thường được xem là công cụ để biểu đạt các quan sát bằng số nhằm điều tra các mối liên hệ và mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Tuy nhiên, một số chuyên gia cho rằng đo lường đóng vai trò quan trọng hơn trong nghiên cứu định lượng. Kuhn cho rằng kết quả nghiên cứu định lượng có thể tạo ra những phát hiện không ngờ, bởi việc chấp nhận lý thuyết dựa trên dữ liệu định lượng có thể chỉ ra các hiện tượng tự nhiên. Ông cho rằng các bất thường này có thể cung cấp thông tin quý giá trong suốt quá trình thu thập dữ liệu.

Khi số liệu được khởi tạo từ lý thuyết, chúng có thể chỉ là các con số khô khan. Những con số này thường rất trung lập, không mang lại nhiều thông tin, nhưng chúng vẫn là điểm khởi đầu quan trọng để điều tra sâu hơn. Tuy nhiên, việc sử dụng lý thuyết mà không có sự hỗ trợ của các kỹ thuật định tính có thể làm cho việc nghiên cứu trở nên đơn giản và chỉ là khởi đầu cho những cuộc tìm kiếm sau này. (Kuhn, 1961, tr. 180).

Trong vật lý cổ điển, lý thuyết và các định nghĩa thường giúp làm rõ việc đo lường theo cách rõ ràng và xác định. Ngược lại, các mô hình đo lường xác suất như mô hình lý thuyết và mô hình Rasch thường được áp dụng trong các ngành khoa học xã hội. Psychometrics là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến các lý thuyết và kỹ thuật đo lường các thuộc tính xã hội, tâm lý và các hiện tượng khác. Đây là lĩnh vực trung tâm của nghiên cứu định lượng trong các ngành khoa học xã hội.

Nghiên cứu định lượng đôi khi sử dụng các chỉ số đại diện thay cho các yếu tố không thể đo trực tiếp. Ví dụ, độ rộng của vòng sinh trưởng cây được coi là chỉ số quan trọng của điều kiện môi trường như khả năng sinh trưởng hoặc lượng mưa trong một khoảng thời gian. Mặc dù không thể đo trực tiếp nhiệt độ trong quá khứ, nhưng các nhà khoa học sử dụng chiều rộng vòng sinh trưởng của cây qua các năm để tạo ra hồ sơ bán định lượng về nhiệt độ trung bình ở Bắc bán cầu từ những năm 100. Các chỉ số đại diện này có thể giúp xây dựng bảng dữ liệu nhiệt độ, mặc dù đòi hỏi kỹ năng cao để chọn thông tin gián tiếp có mối tương quan tốt với các biến mong muốn.

Quan hệ với phương pháp định tính

Trong nhiều lĩnh vực khoa học vật lý và sinh học, sự tranh cãi về việc sử dụng phương pháp định lượng hay định tính vẫn tồn tại, với mỗi phương pháp có ứng dụng riêng. Đặc biệt trong các ngành khoa học xã hội như xã hội học, nhân chủng học và tâm lý học, việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu có thể gây ra tranh cãi và thậm chí tạo ra các hệ tư tưởng riêng biệt. Tuy nhiên, xu hướng chính trong khoa học xã hội thường là kết hợp cả hai phương pháp một cách cân bằng. Phương pháp định tính giúp hiểu ý nghĩa của các kết quả thu được từ phương pháp định lượng, trong khi phương pháp định lượng cung cấp các khái niệm chính xác để kiểm chứng các ý tưởng từ phương pháp định tính. Sự kết hợp giữa hai phương pháp này thường được gọi là phương pháp nghiên cứu hỗn hợp.

Ví dụ

• Nghiên cứu đo lường tỷ lệ phần trăm của các thành phần cấu tạo nên khí quyển Trái Đất.
• Khảo sát cho thấy bệnh nhân trung bình phải chờ đợi khoảng 2 giờ trong phòng chờ của bác sĩ trước khi được gọi vào.
• Một thí nghiệm trong đó nhóm nghiên cứu x được cấp hai viên Aspirin mỗi ngày, trong khi công ty y dược cung cấp hai viên thuốc giả mỗi ngày. Các tham số như số lượng viên thuốc, tỷ lệ phần trăm các yếu tố và thời gian chờ đợi đều được phân tích để rút ra kết quả định lượng.
• Trong lĩnh vực tài chính, nghiên cứu định lượng trên thị trường chứng khoán giúp xây dựng các mô hình định giá giao dịch phức tạp và phát triển các thuật toán cho các chiến lược đầu tư, như thấy ở các quỹ đầu tư định lượng và chiến lược giao dịch chỉ số.