Nhận thức về giá là gì? Gợi ý thang đo và cách kiểm định
Nhận thức về giá là gì và được đo bằng gì
Bạn có thể hiểu nhận thức về giá là cách người trả lời cảm nhận, đánh giá và phản ứng trước mức giá của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Khái niệm này tập trung vào góc nhìn của khách hàng, chẳng hạn họ có xem giá là hợp lý, có nhạy cảm với thay đổi giá, có so sánh giá với lợi ích nhận được hay có chú ý đến việc mua với mức giá thấp hay không.
Trong luận văn, nhận thức về giá thường được đo bằng nhiều biến quan sát trên cùng một bảng hỏi. Mỗi biến quan sát là một phát biểu để người trả lời đánh giá theo thang Likert, chẳng hạn từ 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Thang Likert có nguồn gốc từ kỹ thuật đo lường thái độ của Likert (1932). Bạn nên gọi các phát biểu này là biến quan sát, còn toàn bộ nhóm phát biểu là thang đo nhận thức về giá.
Khái niệm này dễ bị trộn với giá cả cảm nhận. Hai khái niệm có thể gần nhau trong một mô hình, nhưng không nên tự động dùng cùng một bộ biến quan sát. Giá cả cảm nhận thường nhấn mạnh mức giá được đánh giá là cao, thấp hoặc tương xứng với giá trị. Nhận thức về giá có thể rộng hơn, bao gồm sự chú ý đến giá, mức độ nhạy cảm với giá, xu hướng so sánh và cách người mua diễn giải mức giá trong quyết định mua. Bạn có thể xem thêm cách phân biệt ở bài giá cả cảm nhận là gì trước khi chốt mô hình.
Trước khi viết bảng hỏi, hãy xác định khái niệm của bạn đang trả lời câu hỏi nào: khách hàng đánh giá giá có hợp lý, khách hàng tìm mức giá thấp, hay khách hàng nhận biết sự thay đổi của giá. Nếu ba nội dung này cùng xuất hiện mà không có lập luận lý thuyết, thang đo dễ bị phân tách thành nhiều nhóm khi chạy EFA.
Nguồn thang đo gốc
Với từ khóa nhận thức về giá, nguồn thang đo gốc phải được xác định từ bài nghiên cứu mà bạn thực sự sử dụng, không nên lấy một danh sách biến quan sát trên Internet rồi gắn tên tác giả vào. Danh mục nguồn được phép trích dẫn của DoThesis không có một thang đo chuyên biệt được xác nhận cho khái niệm này. Vì vậy, bảng dưới đây phân biệt rõ phần có thể dùng làm nền tảng phương pháp và phần bạn phải tự kiểm tra từ tài liệu ngành.
| Nguồn | Năm | Số biến quan sát | Bối cảnh hoặc phạm vi sử dụng | Cách dùng trong luận văn |
|---|---|---|---|---|
| Likert | 1932 | Không quy định cố định | Kỹ thuật đo lường thái độ bằng mức độ đồng ý | Dùng để giải thích dạng thang Likert, không phải nguồn thang đo nhận thức về giá |
| Nguyễn Đình Thọ | 2011 | Không quy định cố định | Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh | Dùng để trình bày quy trình xây dựng, điều chỉnh và kiểm định thang đo |
| Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc | 2008 | Không quy định cố định | Phân tích dữ liệu với SPSS | Dùng để giải thích các bước kiểm định trên SPSS, không thay thế nguồn thang đo gốc |
Nếu bạn đã có bài báo gốc, hãy bổ sung vào bảng của chương 3 các cột tác giả, năm, số biến quan sát, bối cảnh nghiên cứu và cách dịch. Nếu chưa có nguồn gốc, hãy ghi là “thang đo tham khảo được điều chỉnh từ các nghiên cứu trước” chỉ khi bạn có tài liệu thật để đối chiếu. Không nên ghi tên một tác giả chỉ vì biến quan sát nghe phù hợp.
Bạn cũng cần tách nguồn lý thuyết khỏi nguồn thang đo. Một mô hình về hành vi mua, chẳng hạn mô hình nghiên cứu, có thể giúp bạn xác định vị trí của nhận thức về giá trong mô hình. Tuy nhiên, mô hình đó không tự động chứng minh rằng mọi phát biểu về giá đều là biến quan sát hợp lệ.
Bộ biến quan sát tham khảo
Bảng dưới đây là số liệu và câu chữ minh họa để bắt đầu thiết kế bảng hỏi, không phải một thang đo đã được xác nhận và không nên chép nguyên văn vào luận văn. Bạn cần đối chiếu với bối cảnh sản phẩm, nhóm khách hàng và nguồn tài liệu của đề tài. Nếu nghiên cứu về ứng dụng giao đồ ăn, bạn nên thay “sản phẩm” bằng dịch vụ hoặc đơn hàng cụ thể để người trả lời hiểu cùng một đối tượng.
| Mã | Biến quan sát tham khảo | Nội dung đo lường dự kiến | Lưu ý khi điều chỉnh |
|---|---|---|---|
| NTVG1 | Tôi cho rằng mức giá của sản phẩm này là hợp lý so với giá trị nhận được. | Đánh giá tính hợp lý của giá | Cần định nghĩa rõ sản phẩm hoặc dịch vụ đang được đánh giá |
| NTVG2 | Tôi thường chú ý đến giá trước khi quyết định mua sản phẩm này. | Mức độ chú ý đến giá | Tránh dùng nếu đề tài nghiên cứu hành vi mua không liên quan đến giá |
| NTVG3 | Tôi thường so sánh giá của sản phẩm này với các lựa chọn khác. | Xu hướng so sánh giá | Nêu rõ lựa chọn khác là thương hiệu, cửa hàng hay nền tảng nào |
| NTVG4 | Tôi cân nhắc kỹ mức giá khi mua sản phẩm này. | Mức độ cân nhắc giá | Kiểm tra để tránh trùng với biến phụ thuộc về ý định mua |
| NTVG5 | Tôi ưu tiên lựa chọn có mức giá thấp hơn khi các sản phẩm tương đương. | Nhạy cảm với chênh lệch giá | Chỉ giữ nếu khái niệm của bạn bao gồm khuynh hướng tìm giá thấp |
| NTVG6 | Tôi sẵn sàng trả mức giá cao hơn nếu sản phẩm đem lại giá trị phù hợp. | Quan hệ giữa giá và giá trị | Có thể tạo hướng đo khác với NTVG5, cần kiểm tra bằng dữ liệu |
Các mã NTVG1 đến NTVG6 chỉ là quy ước minh họa. Bạn có thể đổi thành PC1 đến PC6 hoặc mã khác, miễn là dùng nhất quán trong bảng hỏi, file .sav và bảng kết quả. Mỗi biến nên diễn đạt một ý. Ví dụ, câu “Giá hợp lý và chất lượng tốt” chứa hai nội dung, người trả lời có thể đồng ý với chất lượng nhưng không đồng ý với giá.
Bạn cũng nên kiểm tra sự trùng lặp với các biến khác trong mô hình. Nếu đã có thang đo giá cả cảm nhận, nhận thức về giá không nên lặp lại toàn bộ nội dung “giá thấp”, “giá cao” và “đáng tiền”. Nếu đề tài có biến khuyến mãi, hãy phân biệt giá niêm yết với mức giảm giá. Tham khảo thêm thang đo khuyến mãi và bài khuyến mãi là gì để tránh gộp hai khái niệm vào một nhóm.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Bản dịch tốt phải giúp người trả lời hiểu đúng khái niệm, không chỉ thay từng từ tiếng Anh bằng một từ tiếng Việt. Bạn hãy đọc từng biến quan sát trong bối cảnh cụ thể: người trả lời là ai, họ vừa mua sản phẩm nào, giá được hiển thị ở đâu và họ có đủ thông tin để đánh giá hay không.
Xác định đối tượng và tình huống trả lời
Trong phần hướng dẫn bảng hỏi, nêu một đối tượng duy nhất. Ví dụ: “Hãy nghĩ đến lần gần nhất bạn đặt đồ ăn qua ứng dụng X”. Cách này giúp các câu trả lời về mức giá cùng quy chiếu về một trải nghiệm thay vì mỗi người nghĩ đến một sản phẩm khác nhau.
Kiểm tra từ ngữ và độ dài câu
Đọc thử các cụm “giá trị nhận được”, “lựa chọn tương đương” và “mức giá thấp hơn”. Nếu người trả lời phổ thông khó hiểu, hãy thay bằng cách diễn đạt cụ thể hơn. Một biến quan sát nên ngắn, không dùng thuật ngữ học thuật và không gộp hai mệnh đề bằng “và”.
Quyết định có dùng biến đảo chiều hay không
Biến đảo chiều có thể kiểm tra sự chú ý, nhưng cũng dễ tạo lỗi khi nhập dữ liệu và làm giảm độ rõ của thang đo. Nếu dùng câu phủ định như “Tôi không quan tâm đến giá”, bạn phải mã hóa lại trước khi chạy Cronbach's Alpha. Ghi rõ biến nào đảo chiều trong codebook, không sửa trực tiếp mà không lưu bản dữ liệu ban đầu.
Chạy khảo sát thử
Khảo sát thử với một nhóm nhỏ phù hợp giúp bạn phát hiện câu hỏi khó hiểu, lựa chọn trả lời thiếu và thời gian hoàn thành quá dài. Đây là bước kiểm tra nội dung, chưa phải bằng chứng rằng thang đo đã đạt độ tin cậy. Khi thu thập chính thức, bạn có thể dùng fillform.info, công cụ biểu mẫu tiếng Việt của DoThesis, hoặc Google Forms nếu nhóm nghiên cứu đã quen với công cụ đó.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Bạn nên kiểm định theo thứ tự từ dữ liệu thô đến mô hình đo lường. Trước hết, kiểm tra mã hóa, giá trị thiếu và các câu trả lời bất thường. Sau đó chạy Cronbach's Alpha cho từng khái niệm, tiếp tục EFA nếu nghiên cứu dùng SPSS, hoặc đánh giá measurement model nếu dùng SmartPLS.
| Chỉ tiêu | Mức tham khảo | Cách diễn giải | Nguồn |
|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.70 trở lên | Độ nhất quán nội tại thường được xem là chấp nhận được | (Nunnally, 1978) |
| Cronbach's Alpha trong nghiên cứu khám phá | Từ 0.60 trở lên | Có thể cân nhắc khi thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.30 trở lên | Biến có tương quan đủ với tổng thang đo | (Nunnally và Bernstein, 1994) |
| KMO | Từ 0.50 trở lên | Dữ liệu có mức phù hợp tối thiểu để phân tích nhân tố | (Kaiser, 1974) |
| Bartlett's Test | p-value dưới 0.05 | Ma trận tương quan khác ma trận đơn vị ở mức ý nghĩa đã chọn | (Kaiser, 1974) |
| Factor loading | Từ 0.50 trở lên | Biến quan sát có tải nhân tố phù hợp ở mức tham khảo | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Total Variance Explained | Từ 50% trở lên | Các nhân tố giải thích phần phương sai đủ ở mức tham khảo | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Composite Reliability | Từ 0.70 trở lên | Độ tin cậy tổng hợp trong PLS-SEM | (Fornell và Larcker, 1981) |
| AVE | Từ 0.50 trở lên | Giá trị hội tụ trong PLS-SEM | (Fornell và Larcker, 1981) |
| HTMT | Dưới 0.85 hoặc 0.90 | Giá trị phân biệt giữa các khái niệm | (Henseler và cộng sự, 2015) |
Chạy Cronbach's Alpha trên SPSS
Mở Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến NTVG1 đến NTVG6 vào ô Items, chọn Model là Alpha. Trong Statistics, đánh dấu Item, Scale và Scale if item deleted. Đọc bảng Reliability Statistics cùng bảng Item-Total Statistics. Không xóa biến chỉ để Alpha tăng; bạn cần xem biến đó có lệch khỏi định nghĩa khái niệm hay không.
Chạy EFA khi thang đo có nhiều biến
Chọn Analyze > Dimension Reduction > Factor. Ở hộp thoại Descriptives, tick KMO and Bartlett's test. Trong Extraction, có thể chọn Principal Axis Factoring nếu mục tiêu là khám phá cấu trúc nhân tố, sau đó chọn phương pháp xoay phù hợp với giả định các nhân tố có liên hệ. Kiểm tra Total Variance Explained và Rotated Factor Matrix hoặc Pattern Matrix tùy phương pháp xoay.
Khi một biến tải mạnh ở hai nhân tố, hãy xem xét nội dung câu hỏi trước khi loại. EFA hiếm khi ra đẹp ngay ở lần chạy đầu. Bạn có thể loại từng biến có lý do, chạy lại và ghi lại từng vòng xử lý để giải trình với giảng viên.
Đánh giá measurement model trên SmartPLS
Nếu dùng SmartPLS 4, tạo mô hình đo lường, kéo các biến NTVG vào construct nhận thức về giá, rồi chạy Calculate > PLS-SEM Algorithm. Đọc các bảng Outer Loadings, Construct Reliability and Validity và Discriminant Validity. Với mô hình PLS-SEM, không đưa CFI, TLI hoặc RMSEA vào phần đánh giá này vì các chỉ số đó thuộc CB-SEM.
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Tên cột được trình bày theo dạng output thường gặp để bạn nhận ra vị trí cần đọc.
| Construct | Cronbach's Alpha | rho_A | Composite Reliability | AVE | Kết luận minh họa |
|---|---|---|---|---|---|
| Nhận thức về giá | 0.842 | 0.851 | 0.887 | 0.613 | Đạt ở mức tham khảo |
| Giá cả cảm nhận | 0.801 | 0.814 | 0.868 | 0.569 | Đạt ở mức tham khảo |
| Sự thuận tiện | 0.776 | 0.789 | 0.855 | 0.543 | Đạt ở mức tham khảo |
Trong SmartPLS 4, bạn có thể chạy Calculate > Bootstrapping để đánh giá hệ số đường dẫn và độ ổn định của ước lượng. Khi báo cáo quy trình PLS-SEM, số lượng 5.000 bootstrap subsamples là mức được nêu trong (Hair và cộng sự, 2022). Con số trong bảng trên chỉ minh họa cách đọc, bạn phải thay bằng output của file mình.
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Phần phương pháp nên nói rõ khái niệm nhận thức về giá được định nghĩa thế nào, kế thừa từ nguồn nào, có bao nhiêu biến quan sát ban đầu và đã điều chỉnh ra sao cho bối cảnh nghiên cứu. Đặt bảng mã biến sau đoạn giải thích, ghi rõ thang Likert và hướng mã hóa từ 1 đến 5 hoặc từ 1 đến 7.
Cách viết vào luận văn: “Thang đo nhận thức về giá được đo lường bằng [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [mã biến đầu] đến [mã biến cuối], kế thừa và điều chỉnh từ [tác giả, năm] cho bối cảnh [đối tượng nghiên cứu]. Người trả lời đánh giá các phát biểu theo thang Likert [5/7] mức, trong đó 1 là [mức thấp nhất] và [5/7] là [mức cao nhất].”
Trong chương 4, trình bày kết quả theo đúng thứ tự đã chạy. Nêu số biến ban đầu, biến bị loại nếu có, lý do loại, Cronbach's Alpha sau cùng, kết quả EFA hoặc các chỉ tiêu measurement model. Không lấy bảng số liệu minh họa ở bài hướng dẫn để thay cho output thật.
Nếu mô hình có cả nhận thức về giá và sự thuận tiện, hãy giữ ranh giới nội dung giữa hai khái niệm. Bạn có thể xem thêm sự thuận tiện là gì để rà lại các biến liên quan đến thời gian, địa điểm và mức độ dễ dàng tiếp cận. Một câu hỏi nói về “tiết kiệm chi phí đi lại” có thể liên quan đến cả giá và sự thuận tiện, vì vậy cần được định vị từ phần cơ sở lý thuyết.
Lỗi thường gặp
Chép thang đo nhưng không kiểm tra nguồn
Một danh sách sáu câu hỏi không tự trở thành thang đo hợp lệ. Hãy lưu bài báo gốc, ghi lại cách tác giả định nghĩa khái niệm và kiểm tra bối cảnh trước khi dịch.
Dùng nhận thức về giá và giá cả cảm nhận như hai tên gọi tùy ý
Nếu hai construct có nội dung gần như giống nhau, mô hình có thể gặp vấn đề về giá trị phân biệt. Bạn cần viết định nghĩa riêng, xác định biến quan sát riêng và giải thích vì sao cả hai cùng cần thiết.
Xóa biến chỉ vì chỉ số đẹp hơn
Cronbach's Alpha tăng sau khi loại biến chưa đủ để chứng minh quyết định đó đúng. Đọc Corrected Item-Total Correlation, nội dung biến và kết quả nhân tố cùng lúc. Ghi lại các vòng chạy thay vì chỉ giữ file cuối.
Nhập sai biến đảo chiều
Một biến phủ định chưa được recode có thể kéo Alpha xuống và làm cấu trúc nhân tố sai. Kiểm tra bảng mã, tạo biến mới bằng Transform > Recode into Different Variables và giữ nguyên biến gốc.
Trộn chỉ tiêu SPSS với SmartPLS
SPSS thường dùng Cronbach's Alpha, KMO, Bartlett's Test và EFA. SmartPLS tập trung vào outer loading, Composite Reliability, AVE, HTMT và mô hình cấu trúc. Chọn bộ chỉ tiêu theo phương pháp bạn đã cam kết trong chương phương pháp.
Câu hỏi thường gặp
Nhận thức về giá có giống giá cả cảm nhận không?
Hai khái niệm gần nhau nhưng không nên mặc định là một. Giá cả cảm nhận thường tập trung vào đánh giá mức giá, còn nhận thức về giá có thể bao gồm sự chú ý, so sánh và mức độ nhạy cảm với giá. Bạn cần dựa vào định nghĩa và thang đo từ nguồn gốc cụ thể.
Nhận thức về giá nên có bao nhiêu biến quan sát?
Không có một con số chung cho mọi đề tài. Số biến phụ thuộc vào định nghĩa khái niệm, nguồn thang đo và bối cảnh nghiên cứu. Hãy bắt đầu từ bộ biến của tài liệu gốc, sau đó điều chỉnh bằng lập luận nội dung và kiểm định dữ liệu.
Có thể tự đặt biến quan sát cho nhận thức về giá không?
Bạn có thể xây dựng biến quan sát mới khi tài liệu chưa phù hợp với bối cảnh, nhưng phải giải thích quy trình xây dựng và kiểm tra nội dung. Đừng gọi đó là thang đo kế thừa nếu không có nguồn thật. Bảng khảo sát thử giúp phát hiện câu khó hiểu trước khi thu thập chính thức.
Cronbach's Alpha dưới 0.7 thì phải làm sao?
Nếu nghiên cứu khám phá hoặc thang đo mới, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010). Bạn vẫn phải kiểm tra Corrected Item-Total Correlation, nội dung biến và số lượng biến. Không nên xóa hàng loạt biến chỉ để đạt một ngưỡng.
Có cần chạy cả EFA và SmartPLS không?
Điều này phụ thuộc thiết kế nghiên cứu và yêu cầu của giảng viên. Nếu dùng SPSS để khám phá cấu trúc, EFA là bước phù hợp. Nếu dùng PLS-SEM, bạn đánh giá measurement model và structural model trên SmartPLS. Hãy thống nhất phương pháp trước khi thu thập dữ liệu để tránh đổi quy trình sau khi đã có kết quả.
Mở file bảng hỏi hoặc dữ liệu của bạn, kiểm tra từng biến NTVG với định nghĩa khái niệm, nguồn gốc và hướng mã hóa trước khi chạy lần tiếp theo; nếu cần xây dựng lại mô hình, giả thuyết và bảng hỏi, bạn có thể dùng M3 mô hình, thang đo và bảng hỏi của DoThesis.