Thứ Năm, ngày 11 tháng 3 năm 2010

Chương 1 - Phân tích Dữ liệu và Qui trình Nghiên cứu

  • Phân tích dữ liệu định lượng và qui trình nghiên cứu
  • Tính nhân quả và thiết kế nghiên cứu
  • Thiết kế khảo sát và tính nhân quả
  • Bài tập

Sách nầy phần lớn đề cập đến lĩnh vực thường được gọi là 'thống kê', nhưng như cách tiếp cận chúng tôi đã nêu ở Phần nói đầu, chúng tôi bắt đầu với một số phương diện theo cách thức mà môn học nầy thường được giảng dạy ở bậc đại học và sau đại học. Đặc biệt, chúng tôi ưu tiên kết hợp việc phân tích dữ liệu với kỹ năng máy tính, không làm cho sinh viên cảm thấy nặng nề với những công thức. Sự ưu tiên nầy tạo thành một sự khởi đầu từ nhiều, nếu không nói là hầu hết, các cách nghiên cứu môn học nầy. Chúng tôi thích thuật ngữ 'phân tích dữ liệu định lượng' hơn do sự nhấn mạnh lên hiểu biết và phân tích dữ liệu thay vì lên tính chính xác của các kỹ thuật thống kê.

Tại sao sinh viên khoa học xã hội phải nghiên cứu phân tích dữ liệu định lượng (quantitative data analysis) , nhất là vào lúc nghiên cứu định tính (qualitative research) đang ngày càng chiếm ưu thế (Bryman, 1988a)? Rốt cuộc, moi người đều biết đến các cách thức làm biến dạng tài liệu thống kê, như câu châm ngôn hay được trích dẫn của Disraeli : "Có những sự dối trá, dối trá thậm tệ và thống kê'. Tại sao những nhà nghiên cứu nghiêm túc và sinh viên lại chuẩn bị để tiến hành những hành vi có thể không đáng như thế?

Nếu chúng ta xem xét vấn đề thứ nhất - tại sao sinh viên khoa học xã hội nghiên cứu phân tích định lượng - cần phải nhớ rằng một tỉ lệ rất lớn nghiên cứu thực nghiệm của các nhà khoa học xã hội được thiết kế để tạo nên hay rút ra dữ liệu định lượng. Để có thể hểu được các kiểu phân tích được tiến hành liên quan đến những dữ liệu như thế và để có thể phân tích dữ liệu của riêng mình (nhất là khi nhiều sinh viên được yêu cầu tiến hành các dự án nghiên cứu), các sinh viên khoa học xã hộị cần thiết phải làm quen với các phương pháp phân tích thích hợp. Hơn nữa, mặc dù nghiên cứu định tính hoàn tòan thích hợp trở thành một chiến lược nổi bật trong khoa xã hội học và một số lĩnh vực khác của khoa học xã hội, nó không được phổ biến như nghiên cứu định lượng, và trong bất cứ tình huống nào nhiều tác giả thừa nhận rằng sẽ đạt được nhiều hơn từ kết hợp hai truyền thống nghiên cứu dó (Bryman, 1988a).

Về vấn đề khả năng của nhà thống kê làm méo mó sự phân tích mà họ tiến hành, phạm vi nầy mở rộng đáng kể trong mắt nhiều người do những cuốn sách với nhan đề gây bối rối như 'Làm thế nào để lừa dối bằng thống kê' (Huff, 1973), cần thấy rằng sự hiểu biết các kỹ thuật được nêu trong sách của chúng tôi sẽ làm tăng đáng kể khả năng thấy được sự xuyên tạc điều mà mọi người quan tâm. Thực ra, sự ghi nhớ một đánh giá dữ liệu định lượng đáng nghi sẽ có lợi theo nghĩa sử dụng rộng rãi dữ liệu thống kê trong đời sống hàng ngày. Chúng ta bị ngập trong đống dữ liệu như thế ở dạng các kết quả tăm dò ý kiến, nghiên cứu thị trường, khảo sát thái độ, thống kê y tế và tội phạm, vân vân. Kiến thức về phân tích dữ liệu định lượng sẽ làm tăng khả năng nhận ra các kết luận sai lầm hay việc chế biến thông tin lệch lạc tiềm ẩn. Thậm chí có một cơ hội công bằng hơn là một tỉ lệ đáng kể độc giả của cuốn sách nầy sẽ tìm được việc làm mà ở thời điểm nào đó họ sẽ phải nghĩ đến vấn đề phân tích và trình bày tài liệu thống kê như thế nào. Hơn nữa, phân tích định lượng không bao hàm sự áp dụng máy móc các kỹ thuật đã định trước bởi các nhà thống kê và những người khác; nó là một môn học có những thảo luận và tranh cãi riêng của nó, giống như bản thân các khoa học xã hội. Một số các lĩnh vực tranh luận nầy sẽ đưa đến cho sự lưu ý của độc giả tại chỗ thích hợp.

1. Phân tích Dữ liệu Định lượng và Quá trình Nghiên cứu

Trong mục nầy, sẽ xem xét các thức phân tích dữ liệu định lượng phù hợp với quá trình nghiên cứu - đặc biệt với quá trình nghiên cứu định lượng. Như chúng ta sẽ thấy, sách nầy không chỉ xem xét dến vấn đề xử lý dữ liệu định lượng như thế nào, mà nó còn đề cập đến những khía cạnh khác ảnh hưởng đên phân tích dữ liệu trong quá trình nghiên cứu.





Hình 1.1 Qui trình nghiên cứu



Hình 1.1 trình bày minh họa các bước chính trong nghiên cứu định lượng. Cho dù vẫn còn một số điểm hoài nghi liệu sự nghiên cứu có luôn phù hợp với một trình tự thẳng gọn gàng (Bryman, 1988a, 1988b), các thành phần mô tả ở Hình 1.1 cung cấp một mô hình hữu ích. Các giai đoạn sau đây được phác họa trong mô hình.

Lý thuyết

Điểm xuất phát của quá trình là pham vi lý thuyết. Lý thuyết trong khoa học xã hội có thể khác nhau giữa các tiếp cận chung trừu tượng (ví dụ như thuyết chức năng) và các lý thuyết mức tương đối thấp để giải thích các hiện tượng đặc thù (như hành vi bỏ phiếu, tội phạm, gây hấn). Nói chung, các lý thuyết hâu như nhận sự lưu ý thực nghiệm trực tiếp là những lý thuyết có mức tổng quát hóa tương đối thấp. Merton (1967) xem những lý thuyết nầy là lý thuyết tầm trung, để chỉ những lý thuyết nằm giữa các lý thuyết tổng quát, trừu tượng và các kết quả thực nghiệm. Theo đó, Hirschi (1969), chẳng hạn, xây dựng một 'lý thuyết kiểm soát' tội phạm vị thành niên đề nghị các hành vi phạm tội hầu như xảy ra khi các mối liên hệ của đứa trẻ với xã hội bị đổ vỡ. Lý thuyết nầy phần lớn rút ra từ các lý thuyết khác và cũng như từ kết quả nghiên cứu liên quan đến tội phạm vị thành niên.

Giả thuyết

Khi lý thuyết đã được xây dựng, hầu như nhà nghiên cứu sẽ muốn kiểm chứng nó. Lý thuyết có đứng vững không khi đối diện với bằng chứng thực nghiệm? Tuy thế, hiếm khi kiểm chứng một lý thuyết như thế. Thay vào đó, chúng ta sẽ thấy rằng một giả thuyết, liên quan với một khía cạnh giới hạn của lý thuyết đó, sẽ được suy luận ra từ lý thuyết đó và đưa vào nghiên cứu tìm hiểu. Ví dụ, Hirchi, đưa ra lý thuyết kiểm soát của mình, cho rằng những trẻ em gắn với xã hội truyền thống (theo nghĩa gắn với các giá trị truyền thống và tham gia hay mong muốn tham gia vào các giá trị truyền thống) sẽ hầu như ít phạm các hành vi tội phạm hơn so với những đứa trẻ không gắn với xã hội truyền thống. Giả thuyết thường có dạng mối quan hệ giữa hai hay nhiều thực thể - trong ví dụ nầy là sự gắn bó với xã hội truyền thống và tội phạm vị thành niên. Những "thực thể" nầy thường được xem là các "khái niệm", có nghĩa là, các loại (categories) chứa những ý tưởng và quan sát của chúng ta về các yếu tố chung trong thế giới. Bản chất của khái niệm được thảo luận chi tiết ở chương 4. Dù các giả thuyết có ưu điểm là thúc đẩy các nhà nghiên cứu suy nghĩ một cách hệ thống về cái họ muốn nghiên cứu và kết cấu kế hoạch nghiên cứu của họ một cách thích hợp, chúng cũng biểu lộ một nhược đểm tiềm tàng là chúng có thể làm lạc hướng chú ý của nhà nghiên cứu đi quá xa khỏi các khía cạnh thú vị khác của dữ liệu mà anh ta tích lũy được.

Tổ chức các khái niệm

Để đánh giá tính hiệu lực (validity) của một giả thuyết, cần phải thiết lập các thước đo các khái niệm thành phần. Quá trình nầy thường được xem là tác nghiệp hóa (operationalisation), đi tiếp sau sự mô tả quá trình đo lường trong vật lý (Bridgman, 1927). Thực tế, điều xảy ra ở đây là việc dịch (translation) các khái niệm thành các biến số, nghĩa là, các thuộc tính làm phân biệt các đối tượng tương ứng (cá nhân, doanh nghiệp, quốc gia, hay bất cứ thứ gì). Hirschi tác nghiệp hóa ý tưởng cam kết với xã hội truyền thống bằng nhiều cách. Một cách là bằng câu hỏi trong bảng câu hỏi phỏng vấn hỏi những đứa trẻ mà nó theo dõi chúng có thích đi học không. Sự phạm tôi được đo lường bằng một trong hai cách, một cách là hỏi số hành vi phạm tội mà đứa trẻ thú nhận (chảng hạn các hành vi phạm tôi tự báo cáo). Trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trong tâm lý học, sự đo lường các khái niệm đạt được bằng cách quan sát mọi người, thay vì sử dụng bảng phỏng vấn. Ví dụ, nếu một nhà nghiên cứu quan tâm đến vấn đề gây hấn, một tình huống thí nghiệm có thể được thiết lập mà trong đó các hành vi gây hấn được quan sát. Một cách khác để tác nghiệp hóa các khái niệm là thông qua phân tích thống kê hiện có, ví dụ như sự phân tích cổ điển tỉ lệ tự sát của Dunkheim (1952 [1898]). Một số vấn đề liên quan đến quá trình tạo ra các thước đo khái niệm và một số tính chất của các thước đo đó được thảo luận ở Chương 4.

Lựa chọn người được phỏng vấn hay đối tượng phỏng vấn

Để thực hiện một điều tra khảo sát, người nghiên cứu phải tìm ra những người thích hợp mà các công cụ nghiên cứu đã được thiết lập sẽ được dùng để nghiên cứu (như bảng câu hỏi tự thực hiện, lịch phỏng vấn). Hirschi, chẳng hạn, đã lựa chon ngẫu nhiên trên 5.500 học sinh từ một khu vực ở Caliornia. Việc lụa chọn ngẫu nhiên ở đây quan trọng vì nó phản ánh trách nhiệm đối với việc tạo ra những kết quả có thể tổng quát hóa ngoài tầm của nhược điểm ai là người tham gia nghiên cứu. Hiếm khi có thể tiếp xúc với tất cả đơn vị của một dân số (population), vì thế một mẫu không thay đổi phải được lựa chọn. Để có thể tổng quát hóa cho một dân số lớn hơn, cần có một mẫu đại diện, như mẫu thu được, thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên. Hơn nữa, nhiều kỹ thuật thống kê đề cập trong sách nầy là thống kê suy diễn, cho phép nhà nghiên cứu chứng minh xác suất kết quả rút ra từ một mẫu giống như kết luận từ dân số mà từ đó mẫu được lấy, nhưng chỉ khi mẫu được lấy một cách ngẫu nhiên. Những vấn đề nầy được xem xét ở chương 6.

Thiết lập một Thiết Kế Nghiên Cứu

Có hai dạng thiết kế nghiên cứu căn bản được các nhà tâm lý và xã hội học sử dụng. Cái thứ nhất có khuynh hướng sử dụng các thiết kế thực nghiệm, trong đó nhà nghiên cứu thao tác tích cực các khía cạnh của một sắp đặt, ở phòng thí nghiệm hay ở hiện trường, và quan sát hiệu ứng của sự thao tác đó lên các đối tượng thực nghiệm. Cũng phải có một 'nhóm kiểm soát' hoạt động như là điểm so sánh với nhóm đối tượng được nhận sự thao tác thực nghiệm đó.

Trong thiết kế nghiên cứu khảo sát/tương quan, nhà nghiên cứu không thao tác bất kỳ biến số quan tâm nào và dữ liệu liên quan đến tất cả các biến được thu thập cùng lúc. Thuật ngữ tương quan (correlation) cũng nhằm chỉ kỹ thuật phân tích mối quan hệ giữ các biến (xem chương 8), nhưng được dùng trong bối cảnh hiện thời để chỉ một dạng thiết kế nghiên cứu.

Không phải lúc nào nhà nghiên cứu cũng được chọn lựa dùng dạng nào trong hai thiết kế nầy. Ví dụ, Hirschi không thể làm cho mốt số đứa trẻ cam kết đi học và những đứa trẻ khác ít cam kết hơn và quan sát các hiệu ứng nầy lên khuynh hướng thực hiện các hành vi tội phạm. Một số biến số, như hầu hết các biến mà các nhà xã hội học nghiên cứu, không thể thao tác.

Tuy thế, có những lĩnh vực nghiên cứu mà các đề tài và giả thiết được trình bày với cả hai dạng thiết kế nghiên cứu (như nghiên cứu về hiệu ứng tham gia làm việc lên sự hài lòng nghề nghiệp và hiệu quả làm việc - xem Bryman, 1986; Locke và Schweiger, 1979). Vì vậy, cũng nên lưu ý trong đa số trường hợp, bản chất của thiết kế nghiên cứu - cho dù là thực nghiệm hay khảo sát/tương quan - được xem là sự khởi đầu của một chuỗi công việc nêu ở Hình 1.1, để các đặc trưng thiết kế nghiên cứu lan toả và thông tin cho một số giai đoạn của quá trình nghiên cứu. Bản chất của thiết kế nghiên cứu có ảnh hưởng lên loại xử lý thống kê có thể tiến hành đối với dữ liệu thu được. Sự khác biệt giữa hai thiết kế sẽ được lưu ý nhiều hơn ở phần tiếp theo.


Thu thập dữ liệu

Ở giai đoạn nầy, nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát hay bất cứ cách nào khác. Tính chất chuyên môn của các vấn đề tương ứng với giai đoạn nầy thường không gắn với một cuốn sách về vấn đề nầy. Người đọc nên tham khảo một giáo trình về các phương pháp nghiên cứu xã hội và tâm lý nếu họ không quen thuộc với những vấn đề liên quan.


Phân tích dữ liệu

Giai đoạn nầy gắn trực tiếp với nội dung cuốn sách nầy. Ở mức tối thiểu nhất, nhà nghiên cứu hầu như muốn mô tả đề tài của mình bằng những biến số rút ra từ sự nghiên cứu. Ví dụ, nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến tỉ lệ trẻ em không phạm tôi, hay chỉ phạm một, hay hai hay nhiều hơn hành vi tội phạm. Các cách phân tích và trình bày thông tin khác nhau liên quan đến một biến số đơn lẻ (đôi khi gọi là phân tích đơn biến) được xem xét ở Chương 5.

Tuy nhiên, phân tích một biến đơn lẻ hầu như không đủ và nhà nghiên cứu sẽ quan tâm đến mối quan hệ giữa biến đó với từng biến của một số biến khác, nghĩa là phân tích hai biến. Khảo sát mối quan hệ giữa hai biến có thể thực hiện theo một trong hai dạng. Nhà nghiên cứu tiến hành một thực nghiệm sẽ quan tâm đến mức độ mà các nhóm thực nghiệm và nhóm kiểm soát khác nhau trên một số phương diện. Ví dụ, nhà nghiên cứu có thể quan tâm khảo sát xem phim bạo lực có làm tăng tính cách gây hấn hay không.

Nhóm thực nghiệm (nhóm xem phim bạo lực) và nhóm kiểm soát (nhóm không xem) tiếp đó có thể được so sánh để thấy chúng khác nhau đến mức nào. Kỹ thuật để khảo sát sự khác nhau được trình bày ở Chương 7. Nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến mối quan hệ giữa các biến - là hai biến quan hệ với nhau vì thế chúng có khuynh hướng biến đổi cùng nhau? Chẳng hạn, Hirschi (1969:121) trình bày một bảng chứng tỏ thích đi học và các hành vi pham pháp tự báo cáo quan hệ với nhau như thế nào. Ông ta phát hiện trong khi chỉ 9 phần trăm những đứa trẻ nói chúng thích đi học phạm hai hay nhiều hơn hành vi phạm pháp, 49 phần trăm những đứa trẻ nói chúng không thích đi học pham nhiều hành vi phạm pháp. Các các làm sáng tỏ mối quan hệ giữa các cặp biến số có thể tìn thấy ở Chương 8.

Nhà nghiên cứu thường là quan tâm khám phá mối quan hệ giữa nhiều hơn hai biến số, nghĩa là, phân tích đa biến. Chương 9 khảo sát cách phân tích nầy trong bối cảnh khám phá sự khác nhau, trong khi chương 10 xem xét phân tích đa biến mối quan hệ giữa nhiều hơn hai biến. Sự khác biệt giữa nghiên cứu sự khác nhau và nghiên cứu các mối quan hệ không phải lúc nào cũng rõ ràng. Chúng ta có thể thấy con trai hầu như dễ phạm pháp hơn con gái. Khám phá nầy có thể có nghĩa là con trai và con gái khác nhau về phương diện khuynh hướng dính líu vào các hành vi phạm pháp hay có mối liên hệ giữ giới tính và sự phạm pháp.

Khám phá

Nếu sự phân tích dữ liệu cho thấy một giả thuyết được khẳng định, kết quả nầy có thể phản hồi lại về lý thuyết đã thúc đẩy nó. Các nhà nghiên cứu sau nầy tiếp đó có thể tìm cách thay thế khám phá đó hay sự phân nhánh khác của lý thuyết. Tuy vậy, sự phản bác một giả thiết chỉ quan trọng khi nó cho thấy lý thuyết bị sai hay ít ra cần phải sửa lại. Đôi khi, giả thiết đó chỉ có thể được khẳng định ở một vài khía cạnh.

Ví dụ, một phân tích đa biến cho thấy mối quan hệ giữa hai biến chỉ gắn với một số thành viên của mẫu, mà không gắn với các thành viên khác (chẳng hạn, gắn với nữ, không với nam, hay gắnvới người trẻ, không với người già). Những phát hiện như thế đòi hỏi phải xây dựng lại lý thuyết. Không phải tất cả các khám phá đều cần phải quan hệ trực tiếp với một giả thuyết. Ví dụ, trong một khảo sát xã hội, nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu về các đề tài mà sự thích đáng của chúng chỉ trở nên sáng tỏ ở một thời điểm về sau.

Như trình bày ở trên, trình tự mô tả ở Hình 1.1 tạo nên một mô hình của quá trình nghiên cứu, có thể không phải lúc nào cũng tiến hành trong thực tế. Dẫu sao, nó giúp định vị tầm quan trọng của việc xây dựng các công cụ khái niệm và sự phân tích toàn diện dữ liệu tiếp theo đối với quá trình nghiên cứu định lượng. Một điểm không đề câp ở thảo luận trên là hình thức mà các giả thuyết và các khám phá. Một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu định lượng trong khoa học xã hội là chứng minh tính nhân quả (causality) - một biến số có tác động lên một biến khác.

Thuật ngữ biến độc lập (independent variable) và biến phục thuộc (dependent variable) thường được dùng trong bối cảnh nầy. Biến độc lập để chỉ một biến có tác động lên một biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc, nói cách khác, chịu tác động của biến độc lập. Hình ảnh nhân quả nầy phổ biến trong khoa học xã hội va một vai trò chính của phân tích đa biến là làm sáng tỏ những mối quan hệ như thế (Bryman, 1988a). Sự thuận tiện giúp cho nhà nghiên cứuốc thể thiết lập các mối quan hệ nhân quả chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của bản chất thiết kế nghiên cứu và bây giờ chúng ta sẽ chuyển sang chính vấn đề nầy.

2. Tính nhân quả và thiết kế nghiên cứu

Như đề cập ở đoạn trước, một trong những bận tâm chính của các nhà nghiên cứu định lượng là thiết lập mối quan hệ nhân quả. Mối bận tâm nầy phần lớn là từ sự quan tâm thiết lập các khám phá tương tự như trong khoa học tự nhiên, thường có dạng nhân quả. Hơn nữa, các khám phá thiết lập nên nhân và quả có thể có tầm quan trọng đáng kể: nếu chúng ta biết một điều ảnh hưởng lên một điều khác, chúng ta có thể vận dụng nhân để tạo nên quả. Giống như vậy, kiến thức của chúng ta là hút thuốc có thể gây ra một số bệnh tật, như ung thư phổi và bệnh tim, các nhà khao học có thể cung cấp các thông tin thực tế tiềm ẩn thông qua chúng minh mối quan hệ nhân quả trong một bối cảnh thích hợp.

Nói một điều gây ra một điều khác không phải có nghĩa là biến phục thuộ (quả) hoàn toàn bị ảnh hưởng bởi biến độc lập (nhân). Bạn không nhất thiết mắc bệnh nếu bạn hút thuốc và nhiều bệnh mà người hút thuốc mắc phải, người không bao giờ hút cũng bị. 'Nhân' ở đây nên có nghĩa là sự thay đổi ở biến phụ thuộc bị tác động bới sự thay đổi ở biến độc lập. Những người hút thuốc nhiều hầu như dễ mắc bệnh nhiều hơn người hút ít, đến lượt người hút ít hầu như dễ mắc bệnh nhiều hơn người không hút tí nào, đối với một số bệnh liên quan đến hút thuốc.

Tương tự, nếu chúng ta xem cảnh bạo lực trên tivi dẫn đến hành vi gây hấn, chúng ta không nói rằng chỉ những người xem cảnh bạo lực trên tivi sẽ có hành xử gây hấn, và cũng không phải chỉ những người có hành xử gây hấn xem các chương trình bạo lực trên tivi. Các mối quan hệ nhân quả không thay đổi về xác suất của một kết quả xuất hiện khi có một mức độ nguyên nhân: hành vi gây hấn hầu như xuất hiện khi xem nhiều cảnh bạo lực trên tivi va người xem tương đối ít cảnh bạo lực trên tivi có thể hành xử ít gây hấn hơn.

Thiết lập mối quan hệ nhân quả

Để thiết lập một mối quan hệ nhân quả, phải đảm bảo ba tiêu chí. Thứ nhất, cần phải thiết lập rằng có một quan hệ rõ ràng giữa hai biến số. Điều nầy có nghĩa là phân bố giá trị của một biến tương ứng với phân bố giá trị của một biến khác. Bảng 1.1 trình bày thông tin về các hành vi gây hấn của mười đứa trẻ chúng biểu lộ khi chơi đùa ở hai nhóm năm trẻ trong hai giờ mỗi nhóm. Điểm lưu ý ở đây là có mối quan hệ giữa hai biến nầy ở chỗ phân bố giá trị đối với hành vi gây hấn trùng hợp với phân bố của só lượng chương trình bạo lực đã xem - trẻ em xem nhiều cảnh bạo lực biểu lộ sự gây hấn nhiều hơn trẻ em xem ít cảnh bạo lực.

Bảng 1.1 Dữ liệu về cảnh bạo lực trên tivi và tính gây hấn


Trẻ

Số lần xem cảnh bạo lực trên tivi/tuần

Số lần gây hấn ghi nhận

1

9.50

9

2

9.25

8

3

8.75

7

4

8.25

7

5

8.00

6

6

5.50

4

7

5.25

4

8

4.75

5

9

4.50

3

10

4.00

3





Mối quan hệ không hoàn hảo: ba cặp trẻ - 3 và 4, 6 và 7, 9 và 10 - ghi nhận cùng số lượng hành vi gây hấn, cho dù chúng xem số lượng chương trình tivi bạo lực khác nhau. Hơn nữa, 8 biểu lộ gây hấn hơn 6 hay 7, mặc dù 6 hay 7 xem cảnh bạo lực nhiều hơn. Dù sao, hiển nhiên có một xu thế rõ rệt là có mối quan hệ giữa hai biến đó.

Thứ hai, cần phải chứng minh rằng mối quan hệ là xác thực. Một mối quan hệ giả xuất hiện khi không có một mối quan hệ 'thực sự' giữa hai biến được gắn với nhau. Sự thay đổi biểu lộ ở mỗi biến là do tác động của một biến chung. Thử hình dung năm đứa trẻ đầu tiên là con trai và năm đứa sau là con gái. Điều nầy có thể có nghĩa là giới tính có tác động đáng kể lên cả hai biến. Con trai hầu như xem cảnh bạo lực trên tivi nhiều hơn và biểu lộ tính gây hấn hơn. Tuy vẫn có khuynh hướng nhỏ đối với việc xem nhiều cảnh bạo lực và gây hấn liên quan cả con trai và con gái, nhưng khuynh hướng nầy kém rõ rệt so với việc xem mười đứa trẻ là một tổng thể. Nói cách khác, giới tính ảnh hưởng lên mỗi biến. Chính vì con trai hầu như xem cảnh bạo lực và hành xử gây hấn hơn con gái nên Hình 1.2 minh hoạ bản chất của mối quan hệ không xác thực như thế.


Hình 1.2 Một mối quan hệ không xác thực

Thứ ba, cần thiết lập nguyên nhân đi trước kết quả, có nghĩa là, trật tự thời gian của hai biến đó. Nói cách khác, chúng ta phải thiết lập sự gây hấn là kết quả của việc xem cảnh bạo lực trên tivi và chỉ theo cách đó. Kết quả không thể đi trước nguyên nhân. Điều nầy có vẻ là một tiêu chí rất hiển nhiên dễ dàng để chứng minh, nhưng rồi chúng ta sẽ thấy, nó tạo nên một vấn đề khá lớn trong thiết kế nghiên cứu không thực nghiệm (non-experimental).


Tính nhân quả và thiết kế thực nghiệm

Một thiết kế nghiên cứu đưa ra cấu trúc cơ bản cho một cuộc điều tra tiến hành. Có thể có nhiều thiết kế nghiên cứu, sự khác nhau căn bản giữa thiết kế nghiên cứu thực nghiệm và thiết kế nghiên cứu không-thực-nghiệm trong nổi bật nhất nghiên cứu khảo sát/tương quan. Trong một thực nghiệm, việc làm sáng tỏ nguyên nhân và kết quả là đặc trưng rõ ràng của mô hình. Thuật ngữ tính hiệu lực nội tại (internal validity) thường được dùng như một thuộc tính của nghiên cứu và chỉ ra tương đối dứt khoát có hay không sự khám phá tính nhân quả rút ra từ một cuộc điều tra. Thiết kế thực nghiệm đặc biệt vững chắc về phương diện tính hiệu lực nội tại; thuộc tính nầy chắc chắn là không ngạc nhiên theo quan điểm thực tế là chúng được xây dựng để tạo ra các khám phá cho biết nhân và quả.


Thử hình dung chúng ta muốn thiết lập việc xem cảnh bạo lực trên tivi làm tăng tính gây hấn ở trẻ em, chúng ta có thể nghĩ đến nghiên cứu sau. Chúng ta lập một nhóm gồm mười đứa trẻ. Chúng được phép giao du và chơi đùa trong hai giờ, trong thời gian đó, số lần hành vi gây hấn của mỗi đứa trẻ sẽ được người quan sát ghi lại, và những đứa trẻ tiếp đó được đặt vào xem một chương trình tivi có nhiều cảnh bạo lực. Việc đặt vào đó thường được gọi là xử lý thực nghiệm (experimental treatment) Tiếp đó chúng được phép giao du chơi đùa thêm hai giờ nữa. Hành vi gây hấn được ghi lại chính xác theo cách cũ. Cái chúng ta có ở đây là trình tự xảy ra

Obs1 Exp Obs2

trong đó Obs1 là số đo ban đầu hành vi gây hấn (thường gọi là số đo trước thử nghiệm), Exp là xử lý thực nghiệm tạo điều kiện đưa biến độc lập vào, và Obs2 là số đo sau của hành vi gây hấn (thường gọi là số đo sau thử nghiệm).

Giả sử Obs2 cao hơn Obs1 30 phần trăm, cho thấy hành vi gây hấn đã tăng lên đáng kể. Có phải điều nầy nghĩa là chúng ta có thể nói rằng sự tăng lên của hành vi gây hấn là do cảnh bạo lực gây ra? Chúng ta không thể quy kết như vậy vì có những cách giải thích khác về mối quan hệ nhân quả giả định.

Những đứa trẻ có thể gây hấn hơn theo thời gian đơn giản như là kết quả của việc tụ ậtp cùng nhau và khiêu khích lẫn nhau. Các nhà nghiên cứu có thể không cung cấp đủ thức ăn hay đồ uống cho những đứa trẻ và điều nầy có thể góp phần tạo nên tâm trạng bực bội của chúng. Thậm chí cũng có khả năng sử dụng các nhà quan sát khác nhau cho thử nghiệm trước và thử nghiệm sau, những người nầy sử dụng các tiêu chí khác nhau về tính gây hấn. Chừng nào chúng ta chưa có thể loại trừ các giải thích thay thế nầy, thì chưa thể đưa ra một kết luận đáng tin cậy.

Bất cứ ai quen thuộc với khoa học tự nhiên đều biết rằng một khía cạnh quan trọng của một thực nghiêm được tiến hành một cách đúng đắn là thực nghiệm được kiểm soát để các nhân tố gây nhiễm là ít nhất. Để kiểm soát các nhân tố gây nhiễm đã đề cập (và do đó tạo điều kiện bác bỏ các giải thích khác), cần có một nhóm kiểm soát. Nhóm nầy có chính xác cũng tập hợp kinh nghiệm như nhóm nhận sự xử lý đầu tiên - gọi là nhóm thực nghiệm - nhưng không phải chịu sự xử lý thực nghiệm.

Trong trường hợp nghiên cứu tivi tưởng tượng của chúng ta, giờ đây chúng ta có hai nhóm trẻ em được đặt trong các điều kiện giống hệt nhau, chỉ trừ một nhóm xem phim bạo lực (nhóm thực nghiệm) và nhóm thứ hai không chịu xử lý thực nghiệm (nhóm kiểm soát). Thiết kế nầy được minh hoạ ở Hình 1.3. Kinh nghiệm của hai nhóm nầy càng như nhau càng tốt, để việc đặt nhóm thực nghiệm vào xử lý thử nghiêm chỉ ra sự khác biệt của chúng.

Cũng cần phải bảo đảm là các thành viên của hai nhóm càng giống nhau càng tốt. Việc nầy đạt được bằng cách lấy môt mẫu các đứa trẻ và bố trí chúng ngẫu nhiên vào nhóm thực nghiệm hay nhóm kiểm soát. Nếu sự bố trí ngẫu nhiên không được thực hiện, sẽ luôn có khả năng sự phân biệt giữa hai nhóm có thể đwocj gán cho những đặc điểm cá nhân khác nhau hay đặc điểm khác. Chẳng hạn, có nhiều con trai hơn con gái trong một nhóm, hay sự khác biệt về thành phần sắc tộc của hai nhóm đó. Những sự khác biệt như vậy về đặc điểm cá nhân hay hoàn cảnh cá nhân sẽ có nghĩa rằng các khám phá sau đó sẽ không thể được gán một cách hiệu lực cho biến độc lập , và riêng cho nhân tố đó.

Giả sử sự khác biệt giữa Obs1 và Obs2 là 30 phần trăm và giữa Obs3 và Obs4 là 28 phần trăm. Nếu như vậy, chúng ta sẽ kết luận rằng sự khác biệt giữa hai nhóm quá nhỏ đến nỗi hầu như việc xử lý thực nghiêm (Exp) không tạo ra một sự khác biệt nào đối với việc tăng tính gây hấn; nói cách khác, sự gây hấn trong nhóm thực nghiệm dẫu sao có lẽ đã tăng lên. Sự chán nản do tụ tập cùng nhau qúa lâu hay do thức ăn hay đồ uống hay do vài yếu tố khác cõ lẽ đã tạo nên chênh lệch Obs2-Obs1. Tuy vậy, nếu sự khác biệt giữa Obs3 và Obs4 chỉ 3 phần trăm, chúng ta có cơ sở hơn để nói rằng xem phim bạo lực đã làm tăng tính gây hấn trong nhóm thực nghiệm. Nó có nghĩa là khoảng 27 phần trăm sự tăng lên trong hành vi gây hấn ở nhóm thực nghiệm (tức là 30-3) có thể đwocj quy cho việc xử lý thực nghiệm.




Hình 1.3 Một thực nghiệm

Sự khác biệt giữa nhóm thực nghiệm và nhóm kiểm tra không phải lúc nào cũng rõ ràng như trong minh hoạ nầy, vì thông thường sự khác biệt giữa các nhóm tương đối nhỏ. Trong hoàn cảnh nầy, các phép kiểm tra thống kê (test) cần phải quyết định xác suất đạt được sự khác biệt như thế một cách ngẫu nhiên. Những phép kiểm tra như thế được trình bày ở các Chương 7 và 9

Trong cuộc điều tra tưởng tượng nầy, ba tiêu chí của tính nhân quả được đáp ứng, và do vậy nếu chúng ta phát hiện rằng sự tăng lên của biến phụ thuộc ở nhóm thực nghiệm lớn hơn đáng kế so với nhóm kiểm tra chúng ta có thể đủ tự tin nói rằng việc xem bạo lực trên tivi gây ra tính gây hấn mạnh hơn.

Thứ nhất, mối quan hệ được thiết lập thông qua chứng tỏ rằng các đối tượng xem bạo lực trên tivi biểu lộ tính gây hấn nhiều hơn những đối tượng không xem. Thứ hai, sự kết hợp của nhóm kiểm tra và sự phân bố ngẫu nhiên làm cho khả năng môi quan hệ là không xác thực bị loại bỏ, vì các nhân tố khác có thể ảnh hưởng lên hai biến sẽ tác động như nhau đối với hai nhóm. Thứ ba, trật tự thời gian của các biến đươc chứng minh thông qua sự tăng lên của hành vi gây hấn đi sau việc đưa nhóm thực nghiệm xem cảnh bạo lực trên tivi.

Một cách chính xác do biến độc lập được nhà nghiên cứu thao tác, trật tự thời gian có thể dễ dàng chứng minh, vì tác động của sự thao tác cso thể đo lường trực tiếp. Nhu thế, chúng ta có thể tư tin nói rằng Xem cảnh bạo lực trên tivi → Hành vi gây hấn vì cuộc điều tra biểu thị một cấp độ hiệu lực nội tại cao.

Có nhiều dạng thiết kế thựuc nghiệm khác nhau. Những dạng nầy được tóm tắt ở Hình 1.4. Trong thiết kế thứ nhất, không có trước-kiểm-tra, chỉ là sự so sánh giữa nhóm thực nghiệm và nhóm kiểm tra về biến phụ thuộc. Ở thiết kế thứ hai, có một số nhóm. Đây là sự xuất hiện thường xuyên trong khoa học xã hội khi một người quan tâ, nhiều hơn đến các mức hay dạng khác nhau của biến độc lập thay vì chỉ đơn giản sự có mặt hay thiếu vắng của nó. Như thế, trong trường hợp xem bạo lực trên tivi, chúng ta có thể xem xét bốn nhóm bao gồm các cấp độ bạo lực khác nhau.





Hình 1.4 Ba dạng thiết kế thử nghiệm

Thiết kế thứ ba, thiết kế nhân tố, xuất hiện khi nhà nghiên cứu quan tâm đến tác động của nhiều hơn một biến độc lập lên biến phụ thuộc. Nhà nghiên cứu có thể quan tâm liệu sự cso mặt gần gũi của người lớn có làm giảm khuynh hướng hành xử gây hấn của trẻ. Tiếp đó chúng ta có thể có bốn tổ hợp đưa lại từ thao tác của từng biến trong hai biến độc lập. Ví dụ, Exp1+A nghĩa là tổ hợp của xem phim bạo lực và có người lớn ở gần; Exp+B là xem phim bạo lực và không có người lớn ở gần.


3. Thiết kế khảo sát và tính nhân quả


Khi tiến hành một khảo sát xã hội, bản chất của thiết kế nghiên cứu khác xa với thử nghiệm. Việc khảo sát luôn đòi hỏi thu thập dữ liệu về một số biến số ở những giai đoạn riêng lẻ. Một mặt, nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến mối quan hệ giữa thái độ chính trị và hành vi, và một số biến số khác như nghề nghiệp của người trả lời phỏng vấn, hoàn cảnh xã hội cá nhân, chủng tộc, giới tính, tuổi và các quan điểm phi chính trị khác. Nhưng không biến nào trong số nầy được thao tác trong cuộc thử nghiệm. Thực ra, nhiều biến không thể thao tác và mối quan hệ của chúng với các biến khác chỉ có thể được xem xét thông qua một cuộc khảo sát xã hội. Chúng ta không thể làm cho một số người già lên, số khác trẻ đi, và số khác nữa vẫn ở tuổi trung niên và sau đó quan sát tác động của tuổi tác lên quan điểm chính trị.

Hơn nữa, không chỉ các biến không được thao tác trong nghiên cứu khảo sát xã hội, dữ liệu về các biến số thu thập đồng thời để không thể thiết lập trật tự thời gian đối với các biến được nghiên cứu. Trong một thử nghiệm, trật tự thời gian có thể được cảm nhận khi tác động của biến độc lập lên biến phục thuộc được quan sát trực tiếp. Các đặc trưng nầy không chỉ duy nhất gắn với nghiên cứu sử dụng phỏng vấn hay các bảng câu hỏi (questionnaires). Nhiều nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê lưu trữ, những số liệu đó do chính quyền và các tổ chức thu thập, thể hiện cùng các đặc điểm, vì dữ liệu thường có sẵn liên quan đến một số biến trong một năm cụ thể.

Thiết kế khảo sát thường được gọi là thiết kế tương quan (correlational design) ám chỉ khuynh hướng những nghiên cứu đó có thể phát hiện mối quan hệ giữa các biến số và lôi cuốn sự chú ý đối với khả năng hạn chế của chúng liên quan đến sự làm sáng tỏ các quá trình nhân quả. Một cách chính xác do trong nghiên cứu khảo sát các biến không được thao tác (và thường không thể thao tác), khả năng của nhà nghiên cứu rút ra nguyên nhân và kết quả bị hạn chế. Giả sử chúng ta thu thập dữ liệu về mức độ hài lòng việc làm và năng suất cuẩ công nhân thủ công trong một doanh nghiệp.

Chúng ta có thể thấy, thông qua các loại công cụ khảo sát ở Chương 8 của sách nầy,acso một mối quan hệ vững chắc giữa hai biến, cho thấy những công nhân biểu lộ mức độ hài lòng việc làm cao cũng có mức năng suất cao. Chúng ta có thể nói có một mối quan hệ giữa hai biến đó (xem Hình 5.5), nhưng như chúng ta sẽ thấy, đây chỉ là bước đầu tiên trong việc chứng minh tính nhân quả. Cũng cần phải xác nhận rằng mối quan hệ đó là xác thực. Chẳng hạn, liệu có thể những công nhân đã làm lâu ở doanh nghiệp sẽ vừa hài lòng hơn và có năng suất hơn (xem Hình 1.6)?



Hình 1.5 Mối quan hệ giữa hai biến





Hình 1.6 Mối quan hệ đó có thực không?


The ways in which the possibility of non-spuriousness can be checked are examined in Chapter 10.

Tuy vậy, rào cản thứ ba - thiết lập nguyên nhân giả định đi trước kết quả giả định - là cực kỳ khó khăn. Vấn đề là không có khả năng nào trong hai khả năng mô tả ở Hình 1.7 có thể đúng. Sự hài lòng công việc có thể gây ra năng suất cao hơn, nhưng mối quan hệ nhân quả nầy đã được nhìn nhận từ lâu là có thể hoạt động theo cách khác (nghĩa là, nếu bạn giỏi về công việc của bạn bạn thường thích nó hơn). Do dữ liệu liên quan đến mỗi biến trong hai biến nầy được thu thập đồng thời, không có khả năng phán xử giữa hai phiên bản của tính nhân quả trình bày ở Hình 1.7.

Các cách kiểm tra khả năng xác thực được xem xét ở cChương 10.

Một cách để giải quyết vấn đề nầy là xây dựng lại trật tự nhân quả có thể có của các biến liên quan. Đôi khi quá trình suy luận nầy hầu như không bàn cãi. Chẳng hạn, nếu chúng ta phát hiện một mối quan hệ giữa chủng tộc và số năm đi học chính thức, chúng ta có thể nói yếu tố trước ảnh hưởng lên yếu tố sau. Tuy nhiên, việc mô hình hoá các mối quan hệ có thể có rắc rối hơn khi không rõ biến nào đi trước biến khác, như mối quan hệ giữa sự hài lòng việc làm và năng suất.

Khi nảy sinh những khó khăn như vậy, cần phải tính đến một đợt thu thập dữ liệu thứ hai liên quan đến cùng những người trả lời phỏng vấn để xem, ví dụ, có chăng tác động của sự hài lòng việc làm lên năng suất đi theo lớn hơn tác động của năng suất lên sự hài lòng việc làm theo sau đó. Thiết kế như vậy gọi là thiết kế bảng (panel design) (Cramer, 1996), nhưng không phổ biến lắm trong khoa học xã hội. Phần lớn thảo luận trong sách nầy về nghiên cứu phi thực nghiệm sẽ liên quan đến thiết kế khảo sát/tương quan trong đó dữ liệu của các biến đwocj thu thập cùng lúc.

Qui trình tạo ra sự suy luận nhân quả từ dữ liệu khảo sát đwocj khảo sát ở Chương 10 trong điều kiện phân tích đa biến mối quan hệ giữa các biến. Điểm chính thu được từ thảo luận ở trên là việc rút ra các mối quan hệ nhân quả có thể thực hiện trong trừơng hợp nghiên cứu thực nghiệm thuận lợi hơn so với phân tích dữ liệu khảo sát.

Hình 1.7 Hai lối giải thích mối quan hệ nhân quả có thể có


Bài tập
1. Khác biệt chính giữa phân tích dữ liệu định lượng đơn biến, hai biến, và đa biến là gì?
2. Tại sao bố phân bố ngẫu nhiên (random assignment) quan trọng đối với một thiết kế thực nghiệm đúng đắn?
3. Một nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu thông qua phỏng vấn các hộ gia đình để phát hiện người đọc báo ngày "chất lượng' có hiểu biết chính trị tốt hơn người đọc báo ngày 'lá cải' . Linh cảm đó được xác nhận. Người đọc báo chất lượng trả lời đúng gấp hai lần đối với loạt câu hỏi kiểm tra hiểu biết chính trị của họ. Nhà nghiên cứu kết luận rằng báo chất lượng đem lại mức độ hiểu biết chính trị cao hơn báo lá cải. Đánh giá lập luận nầy.

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét