Sau đó chia làm hai nhóm có tần suất sử dụng cao và thấp, ta sẽ thấy được
sự chênh lệch của mức độ hài lòng giữa hai nhóm đó. Rõ ràng với cách tìm
sự chênh lệch ở mức độ hài lòng, nhằm tìm lý do tại sao, ta sẽ biết được phải
đưa ra phương án nào cho phù hợp.
Nếu không có bước này thì khó mà biết điểm đặc trưng đó là gì, tuy nhiên
rủi ro khi phân tích bằng “định vị” này chính là, có thể sự đánh giá đặc trưng
trước mắt mang tính chủ quan (bằng cảm giác).
Nghĩa là việc phán đoán xem chia Tần suất sử dụng là tùy vào mỗi người.
Tuy nhiên, bạn cần chú ý nếu cố tình chia nhóm để chứng minh cho kết luận
mình đã định trước, thì ngược lại sẽ đánh mất mức độ tin cậy của kết luận
đó.
So với “snapshot” hay “trend” vốn chỉ sử dụng một tiêu điểm, thì “định vị”
sử dụng đến hai tiêu điểm, nên chất và lượng thông tin thu được sẽ rộng hơn
nhiều. “Độ lớn” hay “phân bố” chỉ sử dụng một loại data (một tiêu điểm), có
thể xem như một loại “chỉnh sửa data”, còn “định vị” với hai tiêu điểm sử
dụng, có thể nói là đã thuộc phạm vi “phân tích data” rồi. Đây chính là điểm
hấp dẫn của “định vị”.
Chỉ là không phải lúc nào hay trường hợp nào cũng cần phải nhìn ở góc độ
“định vị”. Với trường hợp “snapshot” và “trend”, khi xem data thì trường
hợp nào cũng cần cả hai để nắm được thông tin tổng quan, còn “định vị” có
thể xem là phương thức khi ta muốn có được data sâu và rộng hơn. Định vị
cũng nên được sử dụng nếu trường hợp so sánh chỉ với một tiêu điểm là
“snapshot” hay “trend” để có thông tin sâu và nắm được đặc trưng của data.
Chọn hai tiêu điểm thế nào?
Thực tế việc chọn hai tiêu điểm phù hợp từ nhiều data bằng suy đoán, là việc
không đơn giản. Không phải là quy tắc tuyệt đối, nhưng ta có thể lấy hai
điểm khác nhau liên quan đến Vấn đề hay Mục đích làm tiêu điểm.
