Bài giảng Phương pháp nghiên cứu định tính - PGS.TS.BS. Lê Hoàng Ninh

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu định tính do PGS.TS.BS. Lê Hoàng Ninh thực hiện sau đây sẽ trang bị cho các bạn những kiến thức về dữ liệu trong nghiên cứu định tính; tính ứng dụng trong nghiên cứu định tính. Mời các bạn tham khảo bài giảng để bổ sung thêm kiến thức về lĩnh vực này.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Phương pháp nghiên cứu định tính - PGS.TS.BS. Lê Hoàng Ninh ______________________________________ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH ____________________________________________ GS TS BS LÊ HOÀNG NINH DỮ LiỆU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH Dữ liệu định tính là dữ liệu mà không / khó d0o lường bằng các số đo, số đếm hay một chữ số nào đó. Kiểu dữ liệu nầy được dùng trong nghiên cứu khai thác chi tiết, mô tả các đặc trưng bàng lời nói, tình huống cụ thể, hay một nơi cụ thể nào đó Dữ liệu trong n.c định tính Data có thể được xếp theo nhiều thể cách khác nhau nhưng không thể biểu thị bằng số đo là con số. Data that is not quantitative Tính ứng dụng của nc định tính The question is not whether to use qualitative methods in IS, since they are always used in some way. The question is how systematic should their application be. Qualitative Research What are qualitative data? Where do we get them and how? How do we analyze them? Why should they be used in IS and how? Qualitative IS design issues. Basic Methods Individual Interviews Focus groups Direct Observation Participant-Observation Software: What it does and doesn’t do Atlas.ti NVivo/Nud*ist CDC EZ text Anthropac Ryan 2004 Why and how should we use qualitative methods in IS ? Mixing Methods/Qual-quant Three purposes (Sandelowski): Triangulation – convergent validation Complementarity – clarify, explain, elaborate Development – guide additional data collection Priority Decision Quantitative Qualitative Comp Qualitative Preliminary Quantitative Preliminary Prelim Qual QUANT Quant QUAL Sequence Decision Qualitative follow-up Quantitative follow-up Comp QUANT Qual QUAL Quant Follow-up Morgan Steps in the IS/OR Process 1. Identify and diagnose the problem 2. Generate a programmatic solution to solve problem 3. Design and test intervention to solve the problem 4. Ensure results are used 5. Disseminate results Example: Loss to Follow-up from HIV testing to HAART in Mozambique Flow through the HIV care system in Beira and Chimoio, Mozambique, Jun 04 - Sept 05 700 HIV+ 600 500 Average patients per month Enroll at HIV clinic (59%) 400 Undergo CD4 testing (78%) 300 200 Eligible for HAART (48%) 100 Start HAART (46%) 0 Good IS/OR views health programs as interdependent “systems” (2) Local level HIV care system in Mozambique Testing center HIV clinic HIV Enroll at Undergo Start Adhere to testing HIV clinic CD4 testing HAART, if HAART eligible – How can we change the system to improve the flow? – Will improving one step affect other steps? Health programs are complex systems HIV Enroll at Undergo Start Adhere to testing HIV clinic CD4 testing HAART, if HAART eligible Arrives at Schedules Doctor Blood drawn HIV clinic, doctor orders CD4 for CD4 sees appointment Time & Time & (sometimes receptionist drop-off drop-off next-day) Potential solutions Problems & solutions depend on system CD4 ordered by non-doctors, at enrollment? •Staffing All blood draws same-day? CD4 ordered in HIV testing si ...