Như đã đề cập ở Kỳ 1 – Định nghĩa và các công cụ phổ biến của phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng mà người dùng có thể lựa chọn phương pháp nghiên cứu và công cụ phù hợp cho mình. Vậy khi nào chúng ta nên sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng? Cần lựa chọn công cụ nào cho phù hợp và ứng dụng chúng như thế nào? Ưu, nhược điểm của từng phương pháp là gì? Các câu hỏi sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây.
Để có một bức tranh tổng thể về nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, các thông tin cốt lõi được tổng hợp và so sánh trong bảng sau:
| Nghiên cứu định tính Qualitative research | Nghiên cứu định lượng Quantitative research | |
| Số lượng mẫu | – Nhỏ | – Lớn |
| Các hình thức phổ biến | – Phỏng vấn sâu (Phỏng vấn có cấu trúc, Phỏng vấn bán cấu trúc, Phương pháp phỏng vấn không cấu trúc) – Thảo luận nhóm – Nghiên cứu tình huống (Case study) | – Khảo sát sử dụng bảng hỏi qua nhiều hình thức (qua điện thoại, trực tuyến – online survey, qua email…) |
| Ưu điểm | – Tìm hiểu kỹ, sâu sắc đối tượng và/hoặc vấn đề cần nghiên cứ, làm rõ được các yếu tố về hành vi, thái độ của đối tượng nghiên cứu => Vấn đề được nhìn nhận dưới góc nhìn của “người trong cuộc”, có thể tìm hiểu rõ hơn những vấn đề mà nghiên cứu định lượng dễ bỏ qua – Tính linh hoạt rất cao (do sử dụng các phương pháp nghiên cứu, thu thập dữ liệu không cấu trúc) – Thời gian tiến hành một dự án nghiên cứu định tính thường ngắn hơn và tốn ít chi phí hơn so với nghiên cứu định lượng | – Có được bức tranh bao quát, tổng quan và dự báo xu hướng của đối tượng và/hoặc vấn đề cần nghiên cứu (do nghiên cứu trên số lượng mẫu lớn, độ tin cậy cao => kết quả có thể khái quát hoá lên cho tổng mẫu) – Tính khách quan, logic và khoa học cao (do được thu thập và phân tích bằng phương pháp phân tích thống kê, dựa trên các nguyên tắc toán học) => Người nghiên cứu có thể dễ dàng kiểm định các giả thiết được đặt ra – Phân tích dữ liệu nhanh chóng nhờ có các phần mềm phân tích, hạn chế tối thiểu sai sót do con người gây ra khi xử lý dữ liệu |
| Nhược điểm | – Hạn chế về độ tin cậy của kết quả nghiên cứu – Thời gian cần thiết để thu thập và phân tích dữ liệu cho một lần nghiên cứu định tính khá dài và có thể khó khăn nếu người nghiên cứu/ phỏng vấn không có kỹ năng lấy thông tin tốt – Tình minh bạch của nghiên cứu định tính thấp hơn nghiên cứu định lượng (ví dụ đối với một số vấn đề nhạy cảm, người nghiên cứu sẽ giữ kín danh tính của người trả lời) | – Không làm rõ được hiện tượng về con người (nghiên cứu hành vi). – Yếu tố chủ quan của người nghiên cứu/ khảo sát: có thể bỏ lỡ các chi tiết giá trị của cuộc khảo sát nếu quá tập trung vào việc kiểm định các giả thiết đặt ra – Sai số lớn do ngữ cảnh có thể ảnh hưởng đến nội dung cuộc khảo sát (do phương pháp nghiên cứu định lượng giả định rằng hành vi và thái độ của con người không thay đổi theo ngữ cảnh) – Thời gian và tiến hành một dự án nghiên cứu định lượng có thể dài hơn và tốn nhiều chi phí hơn so với nghiên cứu định lượng |
Có thể thấy, nghiên cứu định tính thường được sử dụng trong trường hợp đối tượng/ nhóm đối tượng nghiên cứu số lượng không quá lớn, tập trung nghiên cứu hành vi hoặc hiện tượng cụ thể để đưa ra nhận xét có chiều sâu và xây dựng ví dụ thực tiễn điển hình (case study) nếu cần thiết. Người nghiên cứu/ phỏng vấn cũng cần có kỹ năng thu thập thông tin tốt, biết cách khai thác vấn đề để lấy thông tin từ người cung cấp và xử lý linh hoạt trong quá trình thu thập thông tin. Ngược lại, nghiên cứu định lượng thường được sử dụng trong trường hợp mẫu lớn, khi người dùng có kỹ năng thu thập thông tin tốt, các đối tượng/ vấn đề được nghiên cứu có tính chất mô tả và dự báo xu hướng.
Như vậy, để lựa chọn phương pháp phù hợp, người nghiên cứu có thể lưu ý một số yếu tố chính sau: (i) đối tượng/ vấn đề nghiên cứu và câu hỏi khai thác, thu thập thông tin, (ii) kỹ năng và sở trường của người nghiên cứu/ phỏng vấn/ khảo sát; và (iii) khả năng thu thập dữ liệu nghiên cứu.