[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_thu%20th%E1%BA%ADp%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_thu thập dữ liệu":39},{"code":4,"data":5,"meta":17},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":24,"vietnamLatest":38},[],[8],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":17,"url":21,"doi":22,"summary":23},"2bef5478-cccd-4a02-9b49-fa97971cda25","Cơ sở dữ liệu PRECISE (Chăm sóc thai kỳ tích hợp Khoa học chuyển giao, trên toàn cầu): thu thập dữ liệu truy cập mở trong sức khỏe bà mẹ và trẻ sơ sinh","The PRECISE (PREgnancy Care Integrating translational Science, Everywhere) database: open-access data collection in maternal and newborn health",[13,14,15],"Laura A. Magee","Amber Strang","Larry Li",16,null,false,"2020-04-30",2020,"https:\u002F\u002Freproductive-health-journal.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12978-020-0873-8","10.1186\u002Fs12978-020-0873-8","\u003Cp>Công trình giới thiệu nền tảng cơ sở dữ liệu PRECISE cung cấp hạ tầng truy cập mở phục vụ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thu thập dữ liệu\u003C\u002Fb> dịch tễ học sức khỏe bà mẹ và trẻ sơ sinh toàn cầu. Hệ thống chuẩn hóa các chỉ số lâm sàng thiết yếu và tích hợp các công cụ báo cáo mở như DHIS2. Việc \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thu thập dữ liệu\u003C\u002Fb> đồng bộ hỗ trợ đánh giá các can thiệp sản khoa tại những khu vực có nguồn lực y tế hạn chế.\u003C\u002Fp>",[25],{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":17,"authorNames":28,"authorCount":31,"journalName":32,"vietnamJournal":33,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":17,"url":36,"doi":17,"summary":37},"3c1b6ab5-8b4f-4b80-9456-d03b470eabfa","Nâng cao hiệu quả công tác thu thập dữ liệu điện tử là âm thanh trong điều tra vụ án hình sự do cơ quan an ninh điều tra tiến hành",[29,30],"Đỗ Ngọc Tân ","Nguyễn Ngọc Hoan",2,"Tạp chí Khoa học Kiểm sát",true,"2021-06-28",2021,"https:\u002F\u002Fkhoahockiemsat.hpu.vn\u002Fportal\u002Farticle\u002Fview\u002F71","\u003Cp>Bài báo nghiên cứu hoàn thiện cơ sở lý luận và giải pháp thực tiễn nâng cao hiệu quả công tác \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thu thập dữ liệu\u003C\u002Fb> điện tử là chứng cứ âm thanh trong điều tra hình sự. Tác giả phân tích những hạn chế về năng lực giám định kỹ thuật số và tính chuẩn hóa pháp lý của nguồn dữ liệu thu giữ. Nghiên cứu đề xuất quy trình bảo toàn chuỗi hành trình chứng cứ số phục vụ đắc lực cho hoạt động tư pháp bảo vệ an ninh.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":40,"meta":17},{"id":41,"title":42,"description":43,"content":44,"term":45,"englishTitle":46,"synonyms":17,"definition":47,"discipline":48,"references":49,"faqs":70,"createUser":80,"publishUser":84,"keywords":88,"keywordCount":95,"enrichTopicLink":18,"status":96,"createTime":97,"updateTime":98,"publishTime":99,"linkEnrichedTime":100,"publicationScanTime":101,"contentErrorMessage":17,"viewCount":102,"relateTopics":103},"thu thập dữ liệu","Thu thập dữ liệu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Thu thập dữ liệu là quá trình hệ thống ghi nhận, đo lường và lưu trữ thông tin từ nhiều nguồn khác nhau nhằm phục vụ nghiên cứu, phân tích và hỗ trợ ra quyết định. Quá trình này gồm xác định mục tiêu, lựa chọn phương pháp và công cụ thu thập, thiết kế mẫu khảo sát, đồng thời kiểm soát chất lượng dữ liệu trước khi phân tích. ","\u003Cp>\u003Cstrong>Thu thập dữ liệu\u003C\u002Fstrong> (tiếng Anh: \u003Cem>data collection\u003C\u002Fem>) là giai đoạn trọng yếu trong quy trình nghiên cứu khoa học và phân tích thống kê, bao gồm các hoạt động đo lường, quan sát và thu thập thông tin một cách có hệ thống từ các biến số mục tiêu. Chất lượng của dữ liệu thu thập quyết định trực tiếp tính hợp lệ bên trong và tính khái quát hóa bên ngoài của các kết luận khoa học.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại dữ liệu và phương pháp thu thập\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tùy thuộc vào bản chất thông tin cần khai thác, các phương pháp thu thập dữ liệu được phân chia thành hai nhóm chính:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp định lượng (Quantitative methods):\u003C\u002Fstrong> Tập trung vào việc thu thập các biến số đo lường được dưới dạng con số để thực hiện phân tích thống kê. Các công cụ tiêu biểu bao gồm bảng hỏi cấu trúc đóng, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thi%E1%BA%BFt%20b%E1%BB%8B%20%C4%91o%20l%C6%B0%E1%BB%9Dng%22%7D}} cảm biến tự động và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%C6%A1%20s%E1%BB%9F%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} số lớn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp định tính (Qualitative methods):\u003C\u002Fstrong> Theo Gill và cộng sự (2008), phương pháp này nhằm thấu hiểu sâu sắc ý nghĩa, quan điểm và trải nghiệm chủ quan của con người thông qua các kỹ thuật như phỏng vấn bán cấu trúc, phỏng vấn sâu cá nhân, thảo luận nhóm tập trung và quan sát tham dự.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Xác định cỡ mẫu trong nghiên cứu định lượng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để đảm bảo mẫu khảo sát đại diện chuẩn xác cho quần thể mục tiêu trong phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn, công thức Cochran thường được áp dụng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">n = \\frac{Z^2 \\, p \\, (1-p)}{e^2}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">n\u003C\u002Fscript> là quy mô mẫu tối thiểu, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Z\u003C\u002Fscript> là giá trị {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%20chu%E1%BA%A9n%22%7D}} tương ứng với {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20tin%20c%E1%BA%ADy%22%7D}} mong muốn, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">p\u003C\u002Fscript> là tỷ lệ dự đoán của hiện tượng nghiên cứu trong quần thể, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">e\u003C\u002Fscript> là mức sai số chấp nhận được.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Quy trình các bước thu thập dữ liệu chuẩn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một chiến dịch thu thập dữ liệu đáng tin cậy {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tu%C3%A2n%20th%E1%BB%A7%20quy%20tr%C3%ACnh%22%7D}} chuẩn hóa gồm bốn giai đoạn:\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Xác định mục tiêu và biến số:\u003C\u002Fstrong> Làm rõ biến độc lập, biến phụ thuộc và các biến kiểm soát cần đo lường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thiết kế và thử nghiệm công cụ:\u003C\u002Fstrong> Xây dựng bảng hỏi hoặc biểu mẫu thu thập, tiến hành điều tra thử nghiệm để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của công cụ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Triển khai thu thập thực địa:\u003C\u002Fstrong> Tổ chức tập huấn điều tra viên, giám sát quy trình lấy mẫu và kiểm soát {{topic|%7B%22topic%22%3A%22sai%20s%E1%BB%91%20%C4%91o%20l%C6%B0%E1%BB%9Dng%22%7D}} tại hiện trường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Làm sạch và mã hóa dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> Phát hiện các giá trị khuyết thiếu, xử lý số liệu bất thường và nhập liệu vào phần mềm phân tích.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ch2>So sánh các kỹ thuật thu thập phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Phương pháp\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ưu điểm nổi bật\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Hạn chế chính\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Khảo sát trực tuyến\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tiết kiệm chi phí, tốc độ thu thập nhanh, tiếp cận diện rộng\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tỷ lệ phản hồi có thể thấp, thiên lệch mẫu tự chọn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Phỏng vấn trực tiếp\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Khai thác thông tin chi tiết, làm rõ câu trả lời phức tạp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chi phí cao, tốn thời gian, nguy cơ thiên lệch do người phỏng vấn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Quan sát trực tiếp\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Ghi nhận hành vi thực tế trong bối cảnh tự nhiên\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hiệu ứng Hawthorne (đối tượng thay đổi hành vi khi bị quan sát)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>","Thu thập dữ liệu","data collection","Thu thập dữ liệu là quá trình đo lường, ghi nhận và tập hợp thông tin một cách có hệ thống từ các đối tượng nghiên cứu hoặc hiện tượng thực tế, nhằm phục vụ mục đích kiểm định giả thuyết, phân tích thống kê và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng.","SOCIAL_SCIENCES",[50,57,63],{"citationText":51,"title":52,"authors":53,"source":54,"year":55,"doi":56,"url":17},"Gill, P., Stewart, K., Treasure, E., & Chadwick, B. (2008). Methods of data collection in qualitative research: interviews and focus groups. British Dental Journal, 204(6), 291-295.","Methods of data collection in qualitative research: interviews and focus groups","Gill, Stewart, Treasure, Chadwick","British Dental Journal",2008,"10.1038\u002Fbdj.2008.192",{"citationText":58,"title":59,"authors":60,"source":61,"year":55,"doi":62,"url":17},"Yu, C. H. (2008). Book Review: Creswell, J., & Plano Clark, V. (2007). Designing and Conducting Mixed Methods Research. Organizational Research Methods, 11(4), 844-847.","Book Review: Creswell, J., & Plano Clark, V. (2007). Designing and Conducting Mixed Methods Research","Yu","Organizational Research Methods","10.1177\u002F1094428108318066",{"citationText":64,"title":65,"authors":66,"source":67,"year":68,"doi":69,"url":17},"Fowler, F. J. (2000). Book Review: Cognition and Survey Research. Field Methods, 12(2), 173-176.","Book Review: Cognition and Survey Research","Fowler","Field Methods",2000,"10.1177\u002F1525822x0001200207",[71,74,77],{"question":72,"answer":73},"Thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp khác nhau như thế nào?","Dữ liệu sơ cấp (primary data) là dữ liệu do chính nhà nghiên cứu trực tiếp thu thập lần đầu từ nguồn gốc thông qua khảo sát, phỏng vấn hoặc thực nghiệm. Dữ liệu thứ cấp (secondary data) là dữ liệu đã được thu thập, xử lý và công bố trước đó bởi các tổ chức, cơ quan thống kê hoặc các nghiên cứu khác.",{"question":75,"answer":76},"Công thức tính cỡ mẫu ngẫu nhiên đơn của Cochran được áp dụng khi nào?","Công thức Cochran được sử dụng để xác định quy mô mẫu tối thiểu cần thiết khi ước lượng tỷ lệ của một quần thể lớn vô hạn, dựa trên mức độ tin cậy mong muốn (hệ số Z), tỷ lệ dự đoán p và sai số biên chấp nhận được e.",{"question":78,"answer":79},"Những nguyên tắc đạo đức cốt lõi trong thu thập dữ liệu là gì?","Các nguyên tắc bao gồm: đạt được sự đồng thuận tham gia tự nguyện và có hiểu biết (informed consent), bảo mật danh tính và thông tin cá nhân của người tham gia, đảm bảo tính trung thực khách quan không ngụy tạo dữ liệu và giảm thiểu tối đa rủi ro gây hại cho đối tượng.",{"id":81,"researcherId":17,"name":82,"imageUrl":83},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":85,"researcherId":17,"name":86,"imageUrl":87},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[89,90,91,92,93,94],"thiết bị đo lường","cơ sở dữ liệu","phân phối chuẩn","độ tin cậy","tuân thủ quy trình","sai số đo lường",6,"PUBLISHED","2025-07-13T02:19:25.554+00:00","2026-09-04T03:09:24.475+00:00","2025-07-18T04:03:19.719+00:00","2026-09-04T03:09:24.138+00:00","2026-09-03T11:21:36.208+00:00",477,[104,107,110,113,116,119,122,125,128,131],{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"thang điểm morisky 8","Thang điểm morisky 8 là gì? Các công bố khoa học về Thang điểm morisky 8",{"id":108,"title":109,"term":108,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"học thuật","Học thuật là gì? Các nghiên cứu khoa học về Học thuật",{"id":111,"title":112,"term":111,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":114,"title":115,"term":114,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":117,"title":118,"term":117,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"scopus","Scopus là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Scopus",{"id":120,"title":121,"term":120,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"năng lực số","Năng lực số là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":123,"title":124,"term":123,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"nghiên cứu tổng quan","Nghiên cứu tổng quan là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":126,"title":127,"term":126,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"chỉ thị phân tử","Chỉ thị phân tử là gì? Các nghiên cứu khoa học về Chỉ thị phân tử",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"tuyên truyền","Tuyên truyền là gì? Các công bố khoa học về Tuyên truyền",{"id":132,"title":133,"term":132,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman"]