Trường ĐH Kinh tế TPHCM PP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU Báo cáo viên: Nguyễn Đình Thọ, Khoa Quản trị Kinh doanh

Trường ĐH Kinh tế TPHCM PP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU Báo cáo viên: Nguyễn Đình Thọ, Khoa Quản trị Kinh doanh Giới thiệu Tri thức khoa học (scientific knowledge) là sản phẩm của nghiên cứu khoa học. Vì vậy, nghiên cứu khoa học là một nhiệm vụ trọng tâm của giảng viên và cán bộ nghiên cứu trong trường đại học. Tại các trường đại học trên thế giới, công trình nghiên cứu, thể hiện qua các bài báo khoa học công bố trên các tạp chí khoa học là một tiêu chí quan trọng để đánh giá các trường đại học cũng như giảng viên. Hay nói cách khác, khác với sinh viên là những người tiêu dùng tri thức khoa học (consuming knowledge), giảng viên và cán bộ nghiên cứu trong các trường đại học ngoài công việc phân phối (giảng dạy) và ứng dụng (thực hiện các nghiên cứu ứng dụng, tư vấn) tri thức khoa học, còn phải thực hiện chức năng quan trọng khác, đó là sản xuất ra tri thức khoa học (creating knowledge). Để làm được điều này, một trong những điều kiện cần là phải nắm vững phương pháp nghiên cứu khoa học. Vì vậy, các chuyên đề về nghiên cứu khoa học sau đây có mục đích trang bị cho các bạn những phương pháp và công cụ cơ bản nhất để có thể từ đó tự nghiên cứu để có thể thực hiện được các dự án nghiên cứu theo tiêu chuẩn quốc tế. Nội dung cơ bản Trong nghiên cứu khoa học, chất lượng của công trình nghiên cứu (tri thức khoa học) phụ thuộc rất nhiều vào phương pháp nghiên cứu (tạo ra tri thức khoa học có chất lượng). Vì vậy, giảng viên phải được trang bị các phương pháp, công cụ nghiên cứu một cách có hệ thống để có thể sản xuất ra tri thức khoa học. Loạt chuyên đề về phương pháp nghiên cứu có mục đích thực hiện công việc này. Để nắm vững phương pháp nghiên cứu khoa học một cách có hệ thống, những người muốn là một thành viên trong cộng đồng tạo ra tri thức khoa học cần phải được trang bị những kiến thức cơ bản sau: 1. Nhận thức luận khoa học (ontology: the science of being & epistemology: the theory of knowledge): Đây là lãnh vực nghiên cứu về bản chất của thực thể (nature of reality) và lý thuyết tri thức khoa học: tri thức khoa học là gì? những gì là tri thức khoa học và những gì không phải là tri thức khoa học, nguồn gốc, bản chất và hạn chế của chúng, vv. 2. Phương pháp luận nghiên cứu khoa học (methodology): Đây là lãnh vực nghiên cứu về các phương pháp tạo ra tri thức khoa học: nghiên cứu được tiến hành như thế nào? (lý thuyết được xây dựng và kiểm định như thế nào?) 3. Phương pháp, công cụ nghiên cứu khoa học (methods, tools, techniques): Đây là lãnh vực nghiên cứu về các phương pháp và công cụ thực hiện nghiên cứu khoa học như các phương pháp thiết kế và đánh giá đo lường, các phương pháp xử lý số liệu, vv. 1

Chủ đề giới thiệu Các kiến thức về phương pháp nghiên cứu khoa học trên đây sẽ được lần lượt giới thiệu thông qua ba chủ đề chính. Thời gian cho mỗi chủ đề là 45 tiết. Các chủ đề này được thiết kế để giúp các bạn muốn làm nghiên cứu khoa học có thể thực hiện được các dự án nghiên cứu theo thông lệ quốc tế (có thể công bố trên các tạp chí khoa học hàn lâm uy tín). Chúng đặc biệt hữu ích cho các bạn đã làm nghiên cứu khoa học nhưng chưa nắm vững phương pháp và công cụ để thiết kế và thực hiện một nghiên cứu có hiệu quả, nhất là các bạn đã hoàn tất hoặc đang tham gia chương trình nghiên cứu sinh. Để tham gia các chủ đề về Phương pháp nghiên cứu này, các bạn (những nhà nghiên cứu hiện tại và tương lai) cần đầu tư thời gian cần thiết (tối thiểu 2 giờ mỗi ngày) và cần đọc được tiếng Anh (vì một số bài đọc được viết bằng tiếng Anh). Trong quá trình tham dự, các bạn sẽ thực tập một dự án nghiên cứu (đề tài cấp trường hay bộ). Những yêu cầu trên cần được thực hiện và là một cam kết giữa học viên, báo cáo viên và nhà trường. 2

PP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU CHỦ ĐỀ 1: NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU Mục đích Chủ đề này có mục đích trang bị cho các bạn, những nhà nghiên cứu khoa học, hiện tại và tương lai, về phương pháp luận nghiên cứu khoa học và phương pháp thiết kế nghiên cứu (định tính, định lượng, hỗn hợp). Sau khi hoàn thành chuyên đề này, học viên có thể nắm bắt được: 1. Nghiên cứu khoa học là gì và mối quan hệ giữa nhận thức luận, phương pháp luận và phương pháp, công cụ nghiên cứu khoa học, 2. Nghiên cứu khoa học để xây dựng và kiểm định lý thuyết khoa học và mối quan hệ của chúng, 3. Các phương pháp thiết kế nghiên cứu để xây dựng và kiểm định lý thuyết khoa học: định tính, định lượng và hỗn hợp. Yêu cầu Trong quá trình tham gia chủ đề này, các bạn được yêu cầu tham gia đầy đủ và thực hiện một dự án nghiên cứu (theo nhóm). Dự án các bạn sẽ thực hiện là một đề tài nghiên cứu khoa học thực sự (cấp cơ sở hoặc bộ hoặc tương đương) dưới sự hướng dẫn của báo cáo viên. Vì vậy, các bạn cần chuẩn bị thời gian để đầu tư vào chủ đề và dự án nghiên cứu. Nội dung I. Khoa học và cơ sở của nghiên cứu khoa học 1. Nghiên cứu khoa học và chức năng nghiên cứu khoa học trong các trường đại học (so sánh với chức năng phân phối và ứng dụng tri thức khoa học 2. Các dạng nghiên cứu khoa học trong trường đại học (hàn lâm ứng dụng, quy nạpsuy diễn, định tính định lượng, hỗn hợp) 3. Các quan điểm và phương pháp nghiên cứu khoa học: nhận thức luận (epistemology), phương pháp luận (methodology), phương pháp (methods) và công cụ (tools) nghiên cứu khoa học 4. Lý thuyết khoa học (cấu thành, xây dựng vs kiểm định) 5. Nguyên tắc xây dựng và kiểm định lý thuyết khoa học theo phương pháp quá trình (process theorizing) và theo phương pháp phương sai (variance theorizing) 6. Phương pháp thực hiện tổng kết khoa học (literature review) II. Thiết kế nghiên cứu để xây dựng và kiểm định lý thuyết khoa học 1. Thiết kế nghiên cứu: định tính (qui trình qui nạp: dữ liệu lý thuyết) 2. Thiết kế nghiên cứu: định lượng (qui trình suy diễn: lý thuyết dữ liệu) 3. Thiết kế nghiên cứu (mixed methods design): hỗn hợp (qui trình hỗn hợp) 4. Khảo sát (survey research) và thử nghiệm (experimentation) 5. Thiết kế thử nghiệm (experimental design) 3

III. Đề nghị nghiên cứu và báo cáo kết quả nghiên cứu 1. Yêu cầu và nguyên tắc viết một đề nghị nghiên cứu (research proposal) 2. Nguyên tắc viết báo cáo kết quả nghiên cứu khoa học 3. Nội dung của một báo cáo khoa học (bài báo khoa học, đề tài nghiên cứu khoa học các cấp) 4. Nội dung của luận án văn cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ Tài liệu Tài liệu chính Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, TPHCM: NXB Lao động Xã hội (Chương 1 5) Tài liệu tham khảo sách Chalmers AF (1999), What is this thing called science, (3 rd ed), St Lucia, Qld: University of Queensland Press. Creswell JW (2003), Research Design Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (2 nd ed), Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Creswell JW & Clark WL (2007), Designing and Conducting Mixed Methods Research, Thousand Oaks CA, Sage. Hart C (1999, reprint 2003), Doing a Literature Review: Releasing the Social Science Research Imagination, London: Sage. Strauss A & Corbin J (1998), Basics of Qualitative Research Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory, Thousand Oaks CA: Sage. Tài liệu tham khảo tạp chí Bruce CS (1994), Research students early experiences of the dissertation literature review, Studies in Higher Education, 19(2), 217 29. Corbin J & Strauss A (1990), Grounded theory research: Procedures, canons, and evaluation critera, Qualitative Sociology, 13(1), 3 21. Eisenhardt KM (1989), Building theories from case study research, Academy of Management Review, 14(4), 532 50. Gioia DA & Pitre E (1990), Multiparadigm perspectives on theory building, Academy of Management Review, 15(4), 584 602. Handfield RB & Melnyk SA (1998), The sientific theory building process: a primer using the case of TQM, Journal of Operations Management, 16, 321 39. Jack EP & Raturi AS (2006), Lessons from methodological triangulation in management research, Management Research News, 29(6), 345 57. Johnston WJ, Leach MP & Liu AH (1999), Theory testing using case studies in B2B research, Industrial Marketing Management, 28, 201 13. Langley A (1999), Strategies for theorizing from process data, Academy of Management Review, 24(4), 691 710. Lynham SA (2002), Quantitative research and theory building: Dubin s method, Advances in Developing Human Resources, 4(4), 242 76. 4

McGuire WJ (1997), Creative hypothesis generating in psychology: some useful heuristics, Annual Review of Psychology, 48, 1 30. Nguyễn Đình Thọ (2007), Một số gợi ý để thực hiện nghiên cứu cho luận án tiến sĩ ngành quản trị kinh doanh, Phát triển Kinh tế, 17(200), 7 10. Nguyễn Đình Thọ (2007), Ứng dụng phương pháp nghiên cứu định lượng tại Trường ĐH Kinh tế TPHCM, Phát triển Kinh tế, 17(197), 17 20. Morgan DL (1996), Focus groups, Annual Review of Sociology, 22, 129 52. Perry C (1998), A structured approach for presenting theses, Australasian Marketing Journal, 6(1), 63 85. Perry C (1998), Process of a case study methodology for postgraduate research in marketing, European Journal of Marketing, 32(9/10), 785 802. Shah SK & Corley KG (2006), Building better theory by bridging the qualitative quantitative devide, Journal of Management Studies, 43(8), 1821 35. Storberg Walker J (2007), Understanding the conceptual development phase of applied theorybuilding research: A grounded approach, Human Resource Development Quarterly, 18(1), 63 90. Storberg Walker J (2006), From imagination to application: Making the case for the general method of theory building research in applied disciplines, Human Resource Development International, 9(2), 227 59. Sutton RI & Staw BM (1995), What theory is not, Administrative Science Quarterly, 40, 371 84. Wacker JG (1998), A definition of theory: Research guidelines for different theory building research methods in operation management, Journal of Operations Management, 16, 361 85 Weick KE (1995), What theory is not, theorizing is, Administrative Science Quarterly, 40, 385 90. Ghi chú: Tài liệu đọc là những tài liệu cơ bản nhất, chúng có thể điều chỉnh và bổ sung tùy theo đề tài nghiên cứu của các nhóm. 5

PP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU CHỦ ĐỀ 2: KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT KHOA HỌC I Mục đích Chủ đề này có mục đích trang bị cho các bạn, những nhà nghiên cứu khoa học, hiện tại và tương lai, phương pháp kiểm định lý thuyết khoa học dựa vào phương sai (variance theorizing) và theo trường phái thực chứng (positivism) và hậu thực chứng (post positivism). Nội dung chính của chủ đề này là phương pháp định lượng dạng khảo sát (survey research) với các công cụ phân tích đa biến thông dụng thuộc thế hệ I. Yêu cầu Để có thể tham gia chủ đề này, các bạn cần có một số kiến thức tổng quan về nhận thức luận và phương pháp luận và thiết kế nghiên cứu (giới thiệu ở chủ đề I). Nếu các bạn chưa tham gia chủ đề, cần tự nghiên cứu tài liệu đã giới thiệu. Trong quá trình tham gia chủ đề đầu tiên về định lượng này, các bạn được yêu cầu tham gia đầy đủ và thực hiện một dự án nghiên cứu theo nhóm hoặc cá nhân. Dự án các bạn sẽ thực hiện là một đề tài nghiên cứu khoa học thực sự (cấp cơ sở hoặc bộ hoặc tương đương) dưới sự hướng dẫn của báo cáo viên. Vì vậy, các bạn cần chuẩn bị thời gian để đầu tư vào chủ đề và dự án nghiên cứu. Nội dung I. Thiết kế nghiên cứu định lượng và kiểm định lý thuyết khoa học thông qua phương sai 1. Lý thuyết khoa học và kiểm định lý thuyết khoa học 2. Kiểm định lý thuyết khoa học thông qua phương sai 3. Vấn đề, mục tiêu, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu II. III. Qui trình kiểm định lý thuyết khoa học 1. Qui trình định lượng và qui trình định tính 2. Qui trình Dubin và ứng dụng 3. Xác định vấn đề nghiên cứu, cơ sở lý thuyết và xây dựng giả thuyết và mô hình nghiên cứu Thực hiện 1. Chọn mẫu 2. Đo lường và xây dựng thang đo 3. Đánh giá thang đo: Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) 4. Kiểm định giả thuyết: Tương quan, hồi qui đơn SLR (Simple Linear Regression), hồi qui bội MLR (MuLtiple Regression) và hồi qui đa biến MVR (MultiVariate Regression), kiểm định t (t test), ANOVA (ANalysis Of Variance), ANCOVA (ANalysis of COVAriance), MANOVA (Multivariate ANalysis Of VAriance) 6

Tài liệu Tài liệu chính Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, TPHCM: NXB Lao động Xã hội (Chương 6 13) Tài liệu tham khảo sách Creswell JW (2003), Research Design Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (2 nd ed), Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE, & Tatham RL (2006), Multivariate Data Analysis, 6 th ed, Upper Saddle River NJ: Prentice Hall. Ho R (2006), Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS, Boca Raton FL: Chapman & Hall. Norusis MJ (1994), SPSS Professional Statistics 6.1, Chicago Il, SPSS Inc. Tài liệu tham khảo tạp chí Churchill GA (1979), A paradigm for developing better measures of marketing constructs, Journal of Marketing Research, 26(1), 64 73. Lynham SA (2002), Quantitative research and theory building: Dubin s method, Advances in Developing Human Resources, 4(4), 242 76. Nguyễn Đình Thọ (2007), Ứng dụng phương pháp nghiên cứu định lượng tại Trường ĐH Kinh tế TPHCM, Phát triển Kinh tế, 17(197), 17 20. Perry C (1998), A structured approach for presenting theses, Australasian Marketing Journal, 6(1), 63 85. Schriesheim CA, Eisenback RJ & Hill KD (1991), The effect of negation and polar opposite item reversals on questionnaire reliability and validity: An experimental investigation, Educational and Psychological Measurement, 51, 67 78. Storberg Walker J (2007), Understanding the conceptual development phase of applied theorybuilding research: A grounded approach, Human Resource Development Quarterly, 18(1), 63 90. Sutton RI & Staw BM (1995), What theory is not, Administrative Science Quarterly, 40, 371 84. Wacker JG (1998), A definition of theory: Research guidelines for different theory building research methods in operation management, Journal of Operations Management, 16, 361 85 Weick KE (1995), What theory is not, theorizing is, Administrative Science Quarterly, 40, 385 90. Ghi chú: Tài liệu đọc là những tài liệu cơ bản nhất, chúng có thể điều chỉnh và bổ sung tùy theo đề tài nghiên cứu của các nhóm. 7

Trường ĐH Kinh tế TPHCM PPNC KHOA HỌC DÀNH CHO GIẢNG VIÊN & CB NGHIÊN CỨU CHỦ ĐỀ III: KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT KHOA HỌC II Mục đích Chủ đề này có mục đích trang bị cho các bạn, những nhà nghiên cứu khoa học, hiện tại và tương lai, một số phương pháp và công cụ định lượng nâng cao dùng để kiểm định lý thuyết khoa học dựa vào phương sai (variance theorizing). Chủ đề này tập trung vào các biến điều tiết và trung gian, và cũng với dữ liệu khảo sát (survey data). Phương pháp phân tích dữ liệu định lượng thế hệ II cũng được giới thiệu trong chủ đề này. Yêu cầu Để có thể tham gia chủ đề này, các bạn cần có một số kiến thức về phương pháp định lượng (giới thiệu ở chủ đề II). Nếu các bạn chưa tham gia chủ đề, cần tự nghiên cứu tài liệu đã giới thiệu. Tương tự như trong Chủ đề I và II, trong quá trình tham gia chủ đề này, các bạn được yêu cầu tham gia đầy đủ và thực hiện một dự án nghiên cứu theo nhóm hoặc cá nhân. Dự án các bạn sẽ thực hiện là một đề tài nghiên cứu khoa học thực sự (cấp cơ sở hoặc bộ hoặc tương đương) dưới sự hướng dẫn của báo cáo viên. Vì vậy, các bạn cần chuẩn bị thời gian để đầu tư vào chủ đề và dự án nghiên cứu. Nội dung I. Mô hình với biến độc lập định tính 1. Biến định tính và mã chúng 2. Hồi qui với biến độc lập định tính II. Biến trung gian, kiểm soát và điều tiết 1. Phân tích biến điều tiết Hồi qui MMR (Moderated Multiple Regression) 2. Phân tích biến trung gian Mô hình PATH III. Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modelling) 1. Đánh giá thang đo với mô hình CFA (Confirmatory Factor Analysis) 2. Kiểm định lý thuyết với mô hình SEM Tài liệu Tài liệu chính Kline RB (2004), Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 2 nd ed, NY: Guilford. Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, TPHCM: NXB Lao động Xã hội (Chương 14 15) Tài liệu tham khảo sách Arbuckle JL (1995 2006), Amos TM 7.0 User s Guide, Chicago Il, SPSS Inc. Bollen KA (1989), Structural Equations with Latent Variables, New York: John Wiley & Sons. DeVellis FR (2003), Scale Development: Theory and Applications, 2 nd ed, Thousand Oaks, CA: Sage. 8

Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE, & Tatham RL (2006), Multivariate Data Analysis, 6 th ed, Upper Saddle River NJ: Prentice Hall. Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2008), Nghiên cứu khoa học Marketing Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, TPHCM: NXB ĐH Quốc gia TPHCM. Tài liệu tham khảo tạp chí Churchill GA (1979), A paradigm for developing better measures of marketing constructs, Journal of Marketing Research, 26(1), 64 73. Alderson JC & Gerbing DW (1988), Structural equation modeling in practice: A review and recommended two step approach, Psychological Bulletin, 103(3), 411 23. Bagozzi RP & Edwards JR (1998), A general approach for representing constructs in organisational research, Organisation Research Methods, 1(1), 45 87. Bagozzi RP & Fornell C (1982), Theoretical concepts, measurements, and meaning, in A Second Generation of Multivariate Analysis: Measurement and Evaluation, Fornell C (ed), New York: Praeger 2, 24 38. Bagozzi RP & Phillips LW (1982), Representing and testing organisational theories: a holistic construal, Administrative Science Quarterly, 27, 459 87. Bollen KA & Lennox R (1991), Conventional wisdom on measurement: A structural equation perspective, Psychological Bulletin, 110(2), 305 14. Dillon WR, Kumar A & Mulani N (1987), Offending estimates in covariance structure analysis: comments on the causes of and solutions to Heywood cases, Psychological Bulletin, 101(1), 126 35. Fornell C (1982), A second generation of multivariate analysis: an overview, trong A Second Generation of Multivariate Analysis: Methods, Fornell C (ed), New York: Praeger 1, 1 21. Fornell C & Larcker DF (1981), Evaluating structural equation models with unobserved variables and measurement error, Journal of Marketing Research, 28(1), 39 50. Gerbing WD & Anderson JC (1988), An update paradigm for scale development incorporating unidimensionality and its assessments, Journal of Marketing Research, 25(2), 186 92. Joreskog KG (1973), A general method for estimating a linear structural equation system, trong Structural Equation Models in the Social Sciences, Goldberger AS & Duncan OD (eds), New York: Academic Press, 85 112. Joreskog KG (1971), Statistical analysis of sets of congeneric tests, Psychometrica, 36(2): 109 33. Muthen B & Kaplan D (1985), A comparison of some methodologies for the factor analysis of non normal Likert variables, British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38, 171 80. Steenkamp J BEM & van Trijp HCM (1991), The use of LISREL in validating marketing constructs. International Journal of Research in Marketing, 8(4), 283 99. Wang L, Fan X & Willson VL (1996), Effects of nonnormal data on parameter estimates and fit indices for a model with latent and manifest variables: An empirical study, Structural Equation Modelling, 3(3), 228 57. Ghi chú: Tài liệu đọc là những tài liệu cơ bản nhất, chúng có thể điều chỉnh và bổ sung tùy theo đề tài nghiên cứu của các nhóm. 9