Thang đo chuẩn mực xã hội: cách xây dựng và kiểm định
Thang đo chuẩn mực xã hội là gì và được đo bằng gì
Bạn đang xây dựng mô hình về ý định khởi nghiệp, hành vi sử dụng công nghệ hoặc quyết định mua hàng, và muốn đo xem người xung quanh ảnh hưởng thế nào đến quyết định của người trả lời. Đó là lúc bạn cần thang đo chuẩn mực xã hội. Khái niệm này thường phản ánh cảm nhận của cá nhân về kỳ vọng, sự ủng hộ hoặc áp lực từ những người có ảnh hưởng đến họ.
Trong mô hình Theory of Planned Behavior, chuẩn mực xã hội thường được đặt cạnh thái độ và perceived behavioral control để giải thích ý định hành vi. Ajzen mô tả chuẩn mực chủ quan theo hướng cá nhân nhận thức rằng những người quan trọng với mình nghĩ họ nên hoặc không nên thực hiện hành vi nào đó (Ajzen, 1991). Vì vậy, bạn cần phân biệt khái niệm này với việc người thân thực tế có hành động thay bạn hay không.
Một bộ biến quan sát có thể hỏi về ba nhóm nội dung: kỳ vọng của người quan trọng, mức độ ủng hộ từ môi trường xã hội và động lực làm theo kỳ vọng đó. Với đề tài khởi nghiệp, các biến có thể liên quan đến gia đình, bạn bè, giảng viên hoặc cộng đồng doanh nhân. Bạn cũng có thể gặp các khái niệm gần như thang đo tự tin khởi nghiệp và thang đo giáo dục khởi nghiệp. Chúng đo các cấu trúc khác, nên không gộp biến quan sát của chúng vào chuẩn mực xã hội.
Nếu cần xác định ranh giới khái niệm trước khi viết bảng hỏi, bạn có thể đọc thêm bài chuẩn mực xã hội là gì. Bài đó giúp bạn tách chuẩn mực xã hội khỏi thái độ cá nhân và ảnh hưởng xã hội theo cách dùng trong mô hình nghiên cứu.
Nguồn thang đo gốc
Điểm khó của khái niệm này là nhiều luận văn gọi chung là social norms, subjective norms hoặc social influence, trong khi nội dung và bối cảnh đo có thể khác nhau. Bạn không nên lấy một bảng hỏi trên Internet, dịch lại rồi ghi đó là thang đo gốc nếu chưa kiểm tra bài nghiên cứu ban đầu.
Trong phạm vi các nguồn được phép trích dẫn của bài này, Ajzen là nguồn nền tảng phù hợp nhất để giải thích cấu trúc chuẩn mực chủ quan trong TPB. Nguồn này giúp bạn xây dựng định nghĩa và hướng giả thuyết, nhưng không cung cấp một bộ biến quan sát tiếng Việt đã được xác nhận cho mọi bối cảnh. Bảng dưới đây vì thế ghi rõ phần nào có thể sử dụng, phần nào cần bạn xác minh thêm từ tài liệu chuyên ngành của đề tài.
| Tác giả, năm | Khái niệm hoặc bối cảnh | Số biến quan sát | Cách sử dụng trong luận văn |
|---|---|---|---|
| Ajzen, 1991 | Chuẩn mực chủ quan trong Theory of Planned Behavior | Không xác định thành một số cố định trong nguồn | Dùng để định nghĩa khái niệm, xây dựng quan hệ với ý định và thiết kế chỉ báo phù hợp bối cảnh |
| Nguyễn Đình Thọ, 2011 | Phương pháp xây dựng và đánh giá thang đo trong nghiên cứu kinh doanh | Không phải nguồn thang đo gốc | Dùng để trình bày quy trình dịch, điều chỉnh, khảo sát thử và kiểm định thang đo |
| Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 | Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS | Không phải nguồn thang đo gốc | Dùng để tham khảo cách chạy và đọc Cronbach's Alpha, EFA trong SPSS |
Bạn nên ghi nguồn theo đúng vai trò. Ví dụ, Ajzen có thể là nguồn của định nghĩa và lập luận lý thuyết. Một bài nghiên cứu ứng dụng trong bối cảnh sinh viên Việt Nam, nếu bạn tìm được và xác minh đầy đủ, mới nên là nguồn của cách diễn đạt biến quan sát cụ thể. Không nên ghi Ajzen, 1991 là nguồn gốc của một câu tiếng Việt do bạn tự viết.
Nếu đề tài của bạn tập trung vào khởi nghiệp, hãy phân biệt chuẩn mực xã hội với tự tin khởi nghiệp. Tự tin khởi nghiệp là niềm tin về năng lực của chính người trả lời, còn chuẩn mực xã hội là nhận thức về kỳ vọng và sự ủng hộ từ người khác.
Bộ biến quan sát tham khảo
Bảng dưới đây là bản nháp để bạn bắt đầu thiết kế bảng hỏi. Đây không phải bản dịch đã được xác nhận, cũng không phải thang đo có thể đưa thẳng vào khảo sát chính. Bạn cần đối chiếu với nguồn gốc của mô hình, xin góp ý từ giảng viên và chạy khảo sát thử trước khi chốt.
Giả sử đề tài của bạn là các yếu tố ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp của sinh viên. Các mã SN1 đến SN6 chỉ là mã minh họa. Khi nhập SPSS, dùng một mã ổn định cho mỗi biến quan sát và giữ nguyên mã đó trong bảng hỏi, file dữ liệu, output và chương 4.
| Mã | Biến quan sát tham khảo bằng tiếng Việt | Nội dung đang đo | Lưu ý điều chỉnh |
|---|---|---|---|
| SN1 | Những người quan trọng với tôi cho rằng tôi nên cân nhắc việc khởi nghiệp | Kỳ vọng của người quan trọng | Xác định rõ “người quan trọng” trong phần hướng dẫn |
| SN2 | Gia đình tôi ủng hộ nếu tôi lựa chọn khởi nghiệp | Sự ủng hộ từ gia đình | Có thể không phù hợp nếu đề tài không đặt trong bối cảnh gia đình |
| SN3 | Bạn bè thân thiết của tôi ủng hộ ý định khởi nghiệp của tôi | Sự ủng hộ từ bạn bè | Tránh dùng “mọi người” vì quá rộng |
| SN4 | Những người có ảnh hưởng đến tôi nghĩ rằng khởi nghiệp là lựa chọn phù hợp | Nhận thức về kỳ vọng xã hội | Cần giải thích “những người có ảnh hưởng” trước bảng hỏi |
| SN5 | Tôi quan tâm đến suy nghĩ của những người quan trọng khi quyết định khởi nghiệp | Động lực đáp ứng kỳ vọng | Đây là nội dung gần với motivation to comply, cần kiểm tra lại mô hình |
| SN6 | Tôi nhận được sự khuyến khích từ môi trường học tập khi tìm hiểu về khởi nghiệp | Ảnh hưởng của môi trường học tập | Chỉ giữ nếu mô hình của bạn thực sự đo môi trường học tập |
Bạn nên sử dụng cùng một thang Likert cho toàn bộ nhóm biến nếu không có lý do phương pháp rõ ràng. Chẳng hạn, thang 5 mức từ 1 là “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 là “Hoàn toàn đồng ý”, dựa trên cách đo thái độ bằng thang Likert (Likert, 1932). Phần hướng dẫn phải nói rõ người trả lời đánh giá mức độ đồng ý với từng phát biểu.
Không đưa câu hỏi đo ý định vào nhóm SN. Câu “Tôi dự định khởi nghiệp trong thời gian tới” thường thuộc biến phụ thuộc hoặc biến ý định. Câu “Tôi có đủ năng lực để khởi nghiệp” gần với tự tin hoặc perceived behavioral control. Nếu trộn chúng vào chuẩn mực xã hội, Cronbach's Alpha có thể giảm và EFA có thể tách thành nhóm không đúng với mô hình lý thuyết.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Dịch thuật chỉ là bước đầu. Một câu tiếng Việt đúng ngữ pháp vẫn có thể khó trả lời nếu người tham gia không hiểu “người quan trọng” là ai, hoặc nếu bối cảnh nghiên cứu không có khái niệm tương đương.
Xác định đối tượng và hành vi cụ thể
Thay cụm “thực hiện hành vi” bằng hành vi đúng với đề tài. Với nghiên cứu khởi nghiệp, bạn cần nói rõ đang đo ý định thành lập doanh nghiệp, ý định tiếp tục kinh doanh hay ý định tham gia hoạt động khởi nghiệp. Với nghiên cứu giáo dục, chuẩn mực xã hội có thể liên quan đến việc chọn khóa học, sử dụng nền tảng hoặc tham gia chương trình.
Giữ một ý trong mỗi biến quan sát
Câu “Gia đình và bạn bè ủng hộ và thường xuyên khuyến khích tôi khởi nghiệp” chứa nhiều nguồn ảnh hưởng và hai dạng tác động. Người trả lời có thể thấy gia đình ủng hộ nhưng bạn bè không ủng hộ. Hãy tách thành các câu riêng nếu mô hình của bạn cần phân biệt hai nguồn này.
Kiểm tra câu đảo chiều
Biến đảo chiều đôi khi được dùng để phát hiện trả lời máy móc, nhưng câu phủ định dài dễ làm người trả lời hiểu sai. Nếu bạn có câu đảo chiều, phải mã hóa lại trước khi chạy Cronbach's Alpha. Ví dụ, với thang 1 đến 5, giá trị mới của câu đảo chiều có thể được tính bằng 6 trừ giá trị ban đầu. Ghi lại thao tác này trong syntax hoặc sổ theo dõi dữ liệu.
Khảo sát thử trước khi thu mẫu chính
Cho một nhóm nhỏ người đúng với đối tượng nghiên cứu đọc bảng hỏi và trả lời thử. Bạn cần hỏi họ câu nào khó hiểu, từ nào có nhiều cách hiểu và mất bao lâu để hoàn thành. Đây là kiểm tra mức độ rõ ràng của công cụ, chưa phải bằng chứng rằng thang đo đã đạt Cronbach's Alpha hay EFA.
Bạn cũng nên theo dõi câu trả lời thiếu, thời gian hoàn thành bất thường và kiểu chọn cùng một mức cho toàn bộ bảng hỏi. Nếu thu dữ liệu trực tuyến, có thể dùng fillform.info, công cụ biểu mẫu của DoThesis, hoặc Google Forms nếu bạn muốn tự tạo biểu mẫu. Dù dùng công cụ nào, hãy xuất dữ liệu thành .csv hoặc .xlsx, đặt tên cột ổn định và lưu riêng file dữ liệu gốc.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với thang đo chuẩn mực xã hội, quy trình thường đi từ kiểm tra dữ liệu, Cronbach's Alpha, EFA nếu thiết kế nghiên cứu có EFA, rồi mới sử dụng biến trong hồi quy hoặc mô hình cấu trúc. Nếu bạn dùng SmartPLS, quy trình đánh giá measurement model sẽ khác cách đọc EFA trong SPSS. Đừng trộn tiêu chí của CB-SEM vào báo cáo PLS-SEM.
| Bước kiểm định | Chỉ số hoặc bảng output | Ngưỡng tham khảo và nguồn | Việc cần làm |
|---|---|---|---|
| Độ tin cậy nội tại | Cronbach's Alpha trong Reliability Statistics | Alpha từ 0.7 trở lên (Nunnally, 1978). Với thang đo khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được xem xét (Hair và cộng sự, 2010) | Xem thêm Corrected Item-Total Correlation và nội dung từng biến |
| Tương quan biến tổng | Corrected Item-Total Correlation trong Item-Total Statistics | Từ 0.3 trở lên (Nunnally và Bernstein, 1994) | Xem xét biến thấp hơn ngưỡng, nhưng không loại tự động |
| Khả năng phân tích nhân tố | KMO and Bartlett's Test | KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett có ý nghĩa ở mức dưới 0.05 (Kaiser, 1974) | Nếu không đạt, kiểm tra tương quan, cỡ mẫu và cấu trúc biến |
| Số nhân tố | Total Variance Explained | Eigenvalue lớn hơn 1 là một quy tắc tham khảo (Kaiser, 1960) | Đối chiếu lý thuyết và mẫu hình tải, không chỉ nhìn eigenvalue |
| Tải nhân tố | Rotated Component Matrix | Factor loading từ 0.5 trở lên (Hair và cộng sự, 2010) | Kiểm tra tải chéo và ý nghĩa nội dung trước khi loại |
| Phương sai trích | Total Variance Explained | Tổng phương sai trích từ 50% trở lên (Hair và cộng sự, 2010) | Báo cáo theo số nhân tố được giữ lại |
Trong SPSS, bạn mở Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến SN vào ô Items, chọn Model là Alpha, sau đó vào Statistics và đánh dấu Scale if item deleted. Bảng Reliability Statistics cho biết Alpha của nhóm. Bảng Item-Total Statistics cho biết Corrected Item-Total Correlation và Alpha if Item Deleted.
Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Chọn Descriptives để yêu cầu KMO và Bartlett, chọn phương pháp Extraction phù hợp với thiết kế, rồi chọn Rotation. Với các khái niệm có khả năng tương quan, bạn cần đọc đúng loại phép xoay và giải thích lý do sử dụng. Output quan trọng gồm KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix.
Số liệu minh họa
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Tên cột được viết theo dạng thường gặp trong output SPSS để bạn biết cần tìm gì trong file của mình.
| Reliability Statistics | Value | Item-Total Statistics: Item | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted |
|---|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | 0.842 | SN1 | 0.641 | 0.806 |
| N of Items | 5 | SN2 | 0.703 | 0.789 |
| SN3 | 0.668 | 0.798 | ||
| SN4 | 0.522 | 0.832 | ||
| SN5 | 0.391 | 0.861 |
Trong ví dụ này, SN5 có Corrected Item-Total Correlation vẫn cao hơn 0.3 theo ngưỡng tham khảo, nhưng nếu loại SN5 thì Alpha minh họa tăng lên 0.861. Bạn không được loại biến chỉ vì con số sau khi xóa cao hơn. Hãy đọc lại nội dung SN5, xem nó có đo cùng khái niệm với SN1 đến SN4 không, rồi trao đổi với giảng viên. Việc loại biến phải có lý do nội dung và thống kê, đồng thời ghi lại từng vòng chạy.
Nếu chuyển sang SmartPLS, bạn sẽ đọc Outer Loadings, Construct Reliability and Validity và Discriminant Validity. Outer loading từ 0.7 trở lên là ngưỡng tham khảo phổ biến trong PLS-SEM (Chin, 1998). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên được dùng để đánh giá độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ (Fornell và Larcker, 1981). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, là ngưỡng tham khảo cho giá trị phân biệt (Henseler và cộng sự, 2015).
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Trong chương 3, bạn cần nói rõ khái niệm chuẩn mực xã hội được kế thừa từ nền tảng lý thuyết nào, được điều chỉnh cho đối tượng nào và dùng thang đo mấy mức. Nếu biến quan sát được dịch hoặc viết lại, hãy dùng từ “tham khảo và điều chỉnh” thay vì khẳng định đó là bản dịch chuẩn hóa.
Bạn có thể trình bày bảng mã biến như SN1, SN2, SN3, số lượng biến ban đầu và nguồn tham khảo. Sau đó mô tả quy trình điều chỉnh câu chữ, khảo sát thử, làm sạch dữ liệu và kiểm định chính thức. Nếu biến bị loại sau Cronbach's Alpha hoặc EFA, đặt kết quả ở chương 4 và giải thích lý do ở đó.
Cách viết vào luận văn: “Thang đo chuẩn mực xã hội được kế thừa từ nền tảng [tên lý thuyết hoặc nguồn], sau đó điều chỉnh cho bối cảnh [đối tượng nghiên cứu]. Thang đo ban đầu gồm [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [SN1] đến [SNx], được đo bằng thang Likert [5 hoặc 7] mức từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất].”
Bạn có thể xem thêm giáo dục khởi nghiệp là gì nếu mô hình của bạn nghiên cứu ảnh hưởng của chương trình đào tạo đến ý định khởi nghiệp. Tháp nhu cầu Maslow chỉ nên được đưa vào khi nó thực sự phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, không dùng như nguồn thay thế cho thang đo chuẩn mực xã hội.
Lỗi thường gặp
Gọi mọi ảnh hưởng là chuẩn mực xã hội
Ảnh hưởng xã hội, sự ủng hộ, áp lực xã hội và chuẩn mực chủ quan có thể liên quan nhưng không mặc nhiên là một cấu trúc. Bạn cần định nghĩa khái niệm, xác định nguồn ảnh hưởng và xem mô hình lý thuyết dùng tên nào.
Dùng lại biến của thang đo tự tin khởi nghiệp
Câu hỏi về năng lực, khả năng giải quyết vấn đề hoặc sự tự tin của người trả lời đo nhận thức về bản thân. Đưa chúng vào nhóm chuẩn mực xã hội khiến mô hình mất ranh giới và khó giải thích khi EFA tách nhân tố.
Xóa biến để làm đẹp Alpha
Cronbach's Alpha tăng sau khi xóa một biến chưa đủ để chứng minh thang đo tốt hơn. Bạn phải xem nội dung, Corrected Item-Total Correlation, tải nhân tố và sự phù hợp với định nghĩa. Ghi lại cả biến đã xóa và lý do để khi bị hỏi, bạn có thể giải trình.
Dùng bảng hỏi tiếng Việt như một bản dịch chính thức
Nếu bạn tự dịch, hãy gọi đó là bản điều chỉnh hoặc bản tham khảo. Không ghi “thang đo chuẩn hóa” khi chưa có bằng chứng về quy trình dịch, kiểm định và bối cảnh tương ứng.
Trộn chỉ số SPSS và SmartPLS
KMO, Bartlett và Rotated Component Matrix thuộc quy trình EFA trong SPSS. Outer Loadings, CR, AVE và HTMT thuộc đánh giá measurement model trong PLS-SEM. Chọn công cụ theo mô hình và mục tiêu, rồi dùng đúng nhóm chỉ số.
Đọc thêm: chủ đề mo hinh nghien cuu.
Câu hỏi thường gặp
Thang đo chuẩn mực xã hội nên có bao nhiêu biến quan sát?
Không có một con số áp dụng cho mọi đề tài. Số biến phụ thuộc vào định nghĩa khái niệm, nguồn thang đo, số khía cạnh cần đo và yêu cầu của mô hình. Bạn nên bắt đầu từ tài liệu gốc, sau đó điều chỉnh cho bối cảnh nghiên cứu thay vì đặt số lượng trước rồi viết câu hỏi cho đủ.
Có thể dùng thang đo chuẩn mực xã hội cho đề tài khởi nghiệp không?
Có thể, nếu mô hình của bạn giải thích ý định hoặc hành vi khởi nghiệp và chuẩn mực xã hội là một biến độc lập hoặc biến trung gian phù hợp. Cần tách nó khỏi thang đo tự tin khởi nghiệp, giáo dục khởi nghiệp và ý định khởi nghiệp. Mỗi khái niệm nên có nhóm biến quan sát riêng.
Alpha dưới 0.7 có phải loại toàn bộ thang đo không?
Chưa thể kết luận như vậy. Với thang đo khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được xem xét theo Hair và cộng sự (2010). Bạn cần xem cỡ mẫu, số biến, Corrected Item-Total Correlation, nội dung câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu trước khi quyết định.
Có nên chạy EFA trước hay sau Cronbach's Alpha?
Trong nhiều luận văn định lượng, bạn chạy Cronbach's Alpha để sàng lọc sơ bộ rồi chạy EFA để đánh giá cấu trúc nhân tố. Tuy nhiên, thứ tự cụ thể còn phụ thuộc thiết kế nghiên cứu và nguồn thang đo. Hãy giữ lại output của từng vòng, vì việc chạy lại nhiều lần mà không ghi lịch sử sẽ khiến chương 4 khó giải trình.
Nếu biến SN5 tải sang nhân tố khác thì phải làm sao?
Trước tiên đọc lại câu hỏi và kiểm tra câu chữ, mã đảo chiều, dữ liệu thiếu và cách nhập dữ liệu. Sau đó xem tải nhân tố, tải chéo và ý nghĩa lý thuyết. Bạn có thể cân nhắc loại biến hoặc điều chỉnh mô hình, nhưng không nên ép biến vào nhóm chỉ để khớp giả thuyết ban đầu.
Bước tiếp theo của bạn là mở bảng hỏi và file dữ liệu, lập bảng mã SN1 đến SNx, đối chiếu từng câu với định nghĩa chuẩn mực xã hội, rồi chạy thử Cronbach's Alpha trước khi thu hoặc phân tích mẫu chính; nếu cần hỗ trợ xây dựng thang đo và bảng hỏi theo mô hình riêng, xem M3 của DoThesis.