Thu Thập và Phân Tích Dữ Liệu Cơ Bản

Nên dùng cả hai. Câu hỏi đóng (ví dụ: trắc nghiệm, thang điểm) dễ dàng để thu thập và phân tích dữ liệu số lượng lớn. Câu hỏi mở ("Bạn nghĩ gì về...?") cho phép người trả lời cung cấp thông tin sâu sắc và chi tiết hơn mà bạn có thể chưa lường trước được.

Một biểu đồ hiệu quả phải rõ ràng, dễ hiểu và truyền tải đúng thông điệp. Hãy đảm bảo biểu đồ có tiêu đề, chú thích các trục, và sử dụng loại biểu đồ phù hợp với dữ liệu (ví dụ: biểu đồ cột để so sánh, biểu đồ đường để xem xu hướng theo thời gian, biểu đồ tròn để thể hiện tỷ lệ phần trăm).

Quần thể là toàn bộ nhóm mà bạn muốn nghiên cứu và rút ra kết luận (ví dụ: tất cả học sinh THPT ở Việt Nam). Mẫu là một nhóm nhỏ hơn, đại diện được chọn ra từ quần thể đó để thu thập dữ liệu, vì việc nghiên cứu toàn bộ quần thể thường là không khả thi.

Đây là phương pháp chọn mẫu trong đó mọi cá nhân trong quần thể đều có cơ hội được chọn như nhau. Điều này giúp đảm bảo rằng mẫu của bạn không bị sai lệch và các kết quả từ mẫu có thể khái quát hóa cho toàn bộ quần thể.

Là dữ liệu không ở dạng số, thường là văn bản, hình ảnh, hoặc video. Ví dụ: nội dung các cuộc phỏng vấn, ghi chép quan sát, các câu trả lời cho câu hỏi mở. Dữ liệu định tính cung cấp sự sâu sắc và bối cảnh.

Là dữ liệu ở dạng số và có thể đo lường được. Ví dụ: tuổi, chiều cao, điểm số, số lượng sản phẩm bán ra, xếp hạng trên thang điểm từ 1 đến 5. Dữ liệu định lượng cho phép thực hiện các phân tích thống kê.

Đây là ba thước đo "xu hướng trung tâm" của dữ liệu: Mean (trung bình cộng) là tổng tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị. Median (trung vị) là giá trị nằm ở chính giữa của một tập dữ liệu đã được sắp xếp. Mode (yếu vị) là giá trị xuất hiện thường xuyên nhất.

Dữ liệu thô thường chứa lỗi, chẳng hạn như lỗi nhập liệu, giá trị bị thiếu, hoặc các định dạng không nhất quán. "Làm sạch" là quá trình sửa các lỗi này để đảm bảo rằng việc phân tích của bạn sẽ chính xác và đáng tin cậy.

Đây là một kỹ thuật thống kê dùng để kiểm tra và mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến số. Ví dụ, bạn có thể dùng phân tích hồi quy để xem liệu "số giờ học" có thể dự đoán được "điểm thi" hay không và mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu.

Mô tả là việc tóm tắt các đặc điểm của dữ liệu bạn đã thu thập (ví dụ: "Điểm trung bình của lớp là 8.5"). Suy luận là việc sử dụng dữ liệu từ mẫu của bạn để đưa ra kết luận hoặc dự đoán về một quần thể lớn hơn (ví dụ: "Dựa trên mẫu này, chúng tôi ước tính rằng phương pháp học mới giúp tăng điểm số trung bình của tất cả học sinh lên 10%").