Kết quả nghiên cứu khoa học là thành phần cốt lõi trong một báo cáo hoặc công trình nghiên cứu, có chức năng trình bày các phát hiện thực nghiệm một cách khách quan từ dữ liệu đã thu thập và xử lý (dữ liệu định lượng hoặc định tính). Vai trò chính của phần này là cung cấp bằng chứng thực tế để trả lời câu hỏi nghiên cứu mà không bao gồm các ý kiến chủ quan hay suy diễn. Một cấu trúc chuẩn bao gồm: trình bày dữ liệu (bảng/biểu), diễn giải xu hướng và xác định các đóng góp về mặt lý thuyết cũng như thực tiễn.
1. Định nghĩa và Vai trò cốt lõi của Kết quả nghiên cứu
Trong cấu trúc của một bài báo khoa học hay luận văn (thường tuân theo cấu trúc IMRaD: Introduction, Methods, Results, and Discussion), phần kết quả nghiên cứu khoa học đóng vai trò là “trái tim” của công trình. Đây là nơi chuyển hóa dữ liệu thô (raw data) thành thông tin có ý nghĩa (information).
Bản chất của kết quả nghiên cứu
Khác với phần phương pháp (mô tả cách làm) hay phần bàn luận (giải thích ý nghĩa), phần kết quả phải tuân thủ nguyên tắc khách quan tuyệt đối. Nhà nghiên cứu chỉ mô tả những gì dữ liệu hiển thị, không thêm bớt cảm xúc hay nhận định cá nhân.
Ví dụ: Thay vì viết “Kết quả thật đáng ngạc nhiên khi doanh thu tăng mạnh”, bạn phải viết “Dữ liệu cho thấy doanh thu tăng 25% so với cùng kỳ năm trước, với độ tin cậy 95%”.
Tầm quan trọng của việc xử lý số liệu
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập (từ khảo sát, phỏng vấn, thực nghiệm) cần phải trải qua quá trình làm sạch và xử lý số liệu (sử dụng các phần mềm như SPSS, R, Stata…). Kết quả cuối cùng được trình bày trong bài viết là kết quả của các kiểm định thống kê (như kiểm định T-test, ANOVA, Hồi quy…) nhằm xác thực các giả thuyết đã đặt ra ban đầu.
2. Cấu trúc chuẩn của phần Kết quả nghiên cứu (In-depth Analysis)
Để đảm bảo tính khoa học và logic, phần trình bày kết quả cần bao quát được ba khía cạnh chính: Trình bày dữ liệu, Đóng góp lý thuyết và Đóng góp thực tiễn.
2.1. Trình bày kết quả (Presenting Results)
Đây là phần hiển thị trực quan các con số hoặc dữ liệu định tính. Có hai hình thức chính:
- Dạng phi văn bản (Non-textual elements): Bao gồm bảng số liệu (Tables), biểu đồ (Charts), đồ thị (Graphs). Đây là cách tối ưu nhất để tóm tắt một lượng lớn thông tin phức tạp.
- Dạng văn bản (Textual elements): Dùng để dẫn dắt, làm nổi bật các xu hướng chính hoặc các con số quan trọng nhất trong bảng biểu. Lưu ý không lặp lại toàn bộ số liệu trong bảng vào phần văn bản.
2.2. Đóng góp lý thuyết học thuật (Theoretical Contribution)
Mọi kết quả nghiên cứu khoa học đều phải đối thoại với các lý thuyết nền tảng. Tại đây, tác giả cần chỉ ra:
- Kết quả này ủng hộ (support) hay bác bỏ (reject) các giả thuyết nghiên cứu?
- Kết quả này có phù hợp với các nghiên cứu trước đây hay tạo ra một phát hiện mới (gap-filling)?
- Ý nghĩa lý thuyết của kết quả là gì trong việc mở rộng tri thức của chuyên ngành?
2.3. Đóng góp thực tiễn (Practical Contribution)
Nghiên cứu không chỉ nằm trên giấy. Phần này trả lời câu hỏi “So what?” (Thì sao?).
- Ý nghĩa thực tiễn đối với doanh nghiệp: Giúp nhà quản trị ra quyết định gì? (Ví dụ: Tăng ngân sách marketing vào kênh digital).
- Ý nghĩa đối với xã hội/chính sách: Cơ quan quản lý cần điều chỉnh quy định gì dựa trên các con số này?
3. Quy trình viết phần Kết quả nghiên cứu chuẩn khoa học (Step-by-Step)
Để tránh tình trạng viết lan man hoặc thiếu logic, bạn hãy tuân thủ quy trình 4 bước sau đây:
- Bước 1 – Chọn lọc dữ liệu (Data Selection): Không đưa tất cả dữ liệu thô vào bài. Chỉ chọn những kết quả trực tiếp trả lời cho câu hỏi nghiên cứu hoặc kiểm định giả thuyết.
- Bước 2 – Trực quan hóa (Visualization): Chuyển đổi số liệu thành Bảng hoặc Biểu đồ. Đánh số thứ tự (Bảng 1, Biểu đồ 2…) và đặt tên rõ ràng cho từng đối tượng.
- Bước 3 – Diễn giải xu hướng (Interpretation): Viết đoạn văn mô tả các điểm nổi bật. Sử dụng các từ ngữ chỉ xu hướng như: tăng, giảm, tương quan dương, tương quan âm, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
- Bước 4 – Đối chiếu giả thuyết (Hypothesis Testing): Kết luận rõ ràng cho từng giả thuyết (Chấp nhận H1 hay Bác bỏ H0).
4. So sánh: Kết quả nghiên cứu (Results) vs. Bàn luận (Discussion)
Rất nhiều nhà nghiên cứu mới (novice researchers) nhầm lẫn giữa hai phần này. Dưới đây là bảng phân biệt chi tiết để bạn tránh lỗi sai logic.
| Tiêu chí so sánh | Phần Kết quả nghiên cứu (Results) | Phần Bàn luận (Discussion) |
| Mục đích chính | Trình bày dữ liệu thực tế đã tìm thấy. | Giải thích ý nghĩa của dữ liệu đó. |
| Tính chất | Khách quan (Objective). | Chủ quan dựa trên lập luận (Interpretative). |
| Câu hỏi trả lời | “Cái gì?” (What did you find?). | “Tại sao?” và “Có ý nghĩa gì?” (Why and So what?). |
| Nội dung | Số liệu, bảng biểu, kết quả thống kê (P-value, Beta…). | So sánh với nghiên cứu trước, lý giải nguyên nhân, hạn chế. |
| Thì sử dụng | Quá khứ đơn (đã tìm thấy). | Hiện tại đơn (sự thật hiển nhiên/lý thuyết). |
5. Các lỗi thường gặp khi trình bày kết quả
Để bài viết đạt chuẩn Topical Authority và được đánh giá cao bởi hội đồng hoặc tạp chí, hãy tránh xa các lỗi sau:
- Lỗi “Dump Data” (Đổ rác dữ liệu): Copy nguyên xi kết quả output từ SPSS/Excel vào bài viết mà không qua chọn lọc, định dạng lại theo chuẩn APA/Harvard.
- Lỗi bình luận chủ quan: Sử dụng các từ ngữ cảm thán như “thật thú vị”, “đáng buồn là” ngay trong phần kết quả. Hãy để dành việc này cho phần Bàn luận.
- Lỗi trùng lặp (Redundancy): Viết lại y hệt các con số đã có trong bảng. Ví dụ: Bảng ghi 50%, văn bản viết “tỷ lệ là 50%” mà không cung cấp thêm góc nhìn về xu hướng.
- Lỗi bỏ qua kết quả tiêu cực: Cố tình giấu đi các kết quả không ủng hộ giả thuyết. Trong khoa học, việc bác bỏ giả thuyết cũng là một đóng góp quan trọng về mặt tri thức.
6. Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Độ dài phần kết quả nghiên cứu bao nhiêu là đủ?
Không có quy định cứng nhắc về độ dài, nhưng thông thường phần này chiếm khoảng 25-30% dung lượng bài báo cáo. Nó phải đủ dài để trình bày hết các phát hiện quan trọng nhưng đủ ngắn gọn để không gây nhàm chán.
Có nên đưa tất cả bảng biểu chạy từ phần mềm (SPSS/Stata) vào bài không?
Không. Bạn chỉ nên đưa những bảng biểu tổng hợp quan trọng nhất (ví dụ: bảng tổng hợp kết quả hồi quy). Các bảng biểu phụ trợ hoặc chi tiết quá mức nên đưa vào phần Phụ lục (Appendix).
Sự khác biệt lớn nhất giữa “kết luận” và “kết quả” là gì?
“Kết quả” là những dữ liệu cụ thể bạn tìm thấy (ví dụ: 70% khách hàng hài lòng). “Kết luận” là sự tổng hợp các kết quả đó để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu tổng quát (ví dụ: Chất lượng dịch vụ tác động tích cực đến sự hài lòng).
Làm sao để biết kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê?
Bạn cần dựa vào các chỉ số như P-value (thường < 0.05) hoặc T-value trong các bảng kết quả kiểm định để xác định xem mối quan hệ giữa các biến số có ý nghĩa hay chỉ là ngẫu nhiên.
Kết quả nghiên cứu khoa học là bằng chứng đanh thép nhất khẳng định giá trị của một công trình nghiên cứu. Một phần kết quả tốt không chỉ đòi hỏi số liệu chính xác, kỹ thuật xử lý số liệu chuẩn xác mà còn cần tư duy trình bày logic, mạch lạc và khách quan. Việc tuân thủ cấu trúc trình bày từ dữ liệu đến ý nghĩa lý thuyết và thực tiễn sẽ giúp bài nghiên cứu của bạn thuyết phục và có tính ứng dụng cao.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu hay trình bày báo cáo, hãy tham khảo thêm các hướng dẫn chuyên sâu từ thầy Nguyễn Thanh Phương để nâng cao kỹ năng nghiên cứu của mình.
