Ảnh hưởng xã hội là gì? Thang đo và cách kiểm định
Ảnh hưởng xã hội là gì và được đo bằng gì
Bạn thường gặp khái niệm này trong các mô hình chấp nhận công nghệ, hành vi tiêu dùng trực tuyến, ngân hàng số, thương mại điện tử hoặc ứng dụng di động. Ảnh hưởng xã hội mô tả mức độ một người cảm nhận rằng những người quan trọng với họ, chẳng hạn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp hoặc cộng đồng, mong muốn họ thực hiện một hành vi nào đó.
Trong mô hình UTAUT, ảnh hưởng xã hội thường được hiểu là mức độ cá nhân nhận thấy người khác cho rằng mình nên sử dụng một hệ thống hoặc thực hiện một hành vi. Khái niệm này xuất hiện trong mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ của Venkatesh và cộng sự (2003). Với bối cảnh tiêu dùng, UTAUT2 tiếp tục mở rộng cách xem xét ảnh hưởng của nhóm xã hội đối với ý định và hành vi sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2012).
Bạn cần phân biệt ảnh hưởng xã hội với chuẩn chủ quan. Hai khái niệm có thể gần nhau về nội dung, nhưng nguồn thang đo và cách đặt câu hỏi phụ thuộc vào mô hình lý thuyết bạn chọn. Nếu mô hình của bạn dùng TPB, hãy kiểm tra khái niệm chuẩn chủ quan là gì. Nếu mô hình dùng UTAUT hoặc UTAUT2, tên “ảnh hưởng xã hội” thường phù hợp hơn.
Về đo lường, ảnh hưởng xã hội là biến tiềm ẩn. Bạn không đo trực tiếp bằng một con số duy nhất mà dùng nhiều biến quan sát, thường được trả lời trên thang Likert 5 hoặc 7 mức. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo thái độ của Likert (1932). Mỗi biến quan sát diễn đạt một khía cạnh của việc người khác ảnh hưởng đến nhận thức hoặc ý định của người trả lời.
Nguồn thang đo gốc
Nguồn phù hợp nhất phụ thuộc vào mô hình mà bạn đang xây dựng. Nếu đề tài nghiên cứu ý định sử dụng một nền tảng, ứng dụng hoặc dịch vụ công nghệ, UTAUT và UTAUT2 là hướng tham khảo có cơ sở. Bạn không nên lấy nguyên bộ biến quan sát từ nhiều bài khác nhau rồi ghép lại mà không giải thích quan hệ lý thuyết.
Bảng dưới đây giúp bạn xác định hướng tra cứu ban đầu. Số lượng biến quan sát có thể thay đổi khi tác giả điều chỉnh mô hình hoặc khi bạn dịch và điều chỉnh cho bối cảnh mới. Bảng này không có nghĩa là mọi đề tài đều phải dùng đúng số lượng đó.
| Nguồn | Năm | Số biến quan sát tham khảo | Bối cảnh gốc |
|---|---|---|---|
| Venkatesh và cộng sự | 2003 | 3 biến cho ảnh hưởng xã hội trong mô hình UTAUT | Chấp nhận và sử dụng công nghệ trong tổ chức |
| Venkatesh và cộng sự | 2012 | 3 biến cho ảnh hưởng xã hội trong UTAUT2 | Chấp nhận công nghệ trong bối cảnh người tiêu dùng |
| Ajzen | 1991 | Không phải thang đo ảnh hưởng xã hội trực tiếp | Chuẩn chủ quan trong Theory of Planned Behavior |
| Davis | 1989 | Không phải thang đo ảnh hưởng xã hội trực tiếp | TAM và sự chấp nhận công nghệ |
Khi viết cơ sở lý thuyết, bạn cần nói rõ mình sử dụng khái niệm nào, lấy từ mô hình nào và điều chỉnh cho bối cảnh nào. Ví dụ, đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh” có thể dùng ảnh hưởng xã hội từ UTAUT2, sau đó thay “sản phẩm công nghệ” bằng “ví điện tử”.
Nếu đề tài của bạn nghiên cứu thái độ nói chung, hãy xem thêm cách xây dựng thang đo thái độ. Nếu mô hình có nhiều biến của UTAUT2, bạn có thể đối chiếu cách phân biệt ảnh hưởng xã hội với điều kiện thuận lợi là gì, động lực hưởng thụ là gì và giá trị cảm nhận.
Bộ biến quan sát tham khảo
Các câu dưới đây là bản diễn đạt tiếng Việt để bắt đầu xây dựng bảng hỏi. Đây chưa phải bản dịch đã được xác nhận và cũng chưa phải thang đo đã đạt độ tin cậy. Bạn phải đọc lại định nghĩa biến, bối cảnh nghiên cứu và cách gọi đối tượng trong đề tài của mình trước khi đưa vào bảng hỏi chính thức.
| Mã | Biến quan sát tham khảo | Gợi ý điều chỉnh |
|---|---|---|
| AHXH1 | Những người quan trọng đối với tôi cho rằng tôi nên sử dụng [đối tượng nghiên cứu]. | Thay phần trong ngoặc bằng ví điện tử, ngân hàng số hoặc nền tảng cụ thể. |
| AHXH2 | Những người có ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng [đối tượng nghiên cứu]. | Giải thích “những người có ảnh hưởng” nếu người trả lời dễ hiểu khác nhau. |
| AHXH3 | Những người xung quanh tôi khuyến khích tôi sử dụng [đối tượng nghiên cứu]. | Chỉ dùng khi “khuyến khích” phù hợp với hành vi thực tế. |
| AHXH4 | Tôi cảm thấy mình chịu ảnh hưởng từ ý kiến của những người quan trọng khi quyết định sử dụng [đối tượng nghiên cứu]. | Có thể dùng như biến bổ sung, cần kiểm định cùng các biến còn lại. |
Bạn nên dùng cùng một đối tượng xuyên suốt các biến. Nếu AHXH1 hỏi về “ví điện tử”, AHXH2 lại hỏi về “ứng dụng thanh toán trực tuyến” thì người trả lời có thể hiểu chúng là hai thứ khác nhau. Cách đặt câu nên ngắn, chỉ chứa một ý và không gợi ý câu trả lời.
Với bảng Likert 5 mức, phần hướng dẫn có thể là: “Vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn với các phát biểu sau, từ 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý”. Bạn cần giữ chiều tăng thống nhất, trong đó điểm cao thể hiện ảnh hưởng xã hội cảm nhận cao hơn.
Không nên tự thêm biến quan sát chỉ để làm thang đo dài hơn. Ba biến phù hợp về nội dung có giá trị hơn một danh sách dài nhưng bị trùng ý. Nếu bạn muốn đưa “người nổi tiếng”, “nhóm trên mạng xã hội” hoặc “đánh giá của cộng đồng” vào thang đo, hãy giải thích vì sao chúng thuộc ảnh hưởng xã hội chứ không phải một biến riêng như ảnh hưởng thông tin hoặc uy tín nguồn thông tin.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Bước đầu tiên là xác định đối tượng mà người trả lời đang được hỏi. “Sử dụng công nghệ” quá rộng nếu nghiên cứu của bạn chỉ tập trung vào ứng dụng đặt đồ ăn. Hãy thay bằng hành vi cụ thể, chẳng hạn “sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trong ba tháng tới”.
Bước thứ hai là kiểm tra từ ngữ. Sinh viên có thể hiểu “những người quan trọng” là cha mẹ và bạn thân, trong khi người đi làm có thể nghĩ đến cấp trên hoặc đồng nghiệp. Nếu nhóm mẫu có nhiều đối tượng, bạn nên giữ câu hỏi đủ rõ nhưng không áp đặt một nhóm người duy nhất.
Bước thứ ba là kiểm tra biến đảo chiều. Thang đo ảnh hưởng xã hội thường có các phát biểu cùng chiều. Bạn chỉ nên dùng biến đảo chiều nếu có lý do phương pháp rõ ràng. Một câu như “Những người xung quanh tôi không quan tâm đến việc tôi sử dụng...” có thể khiến người trả lời nhầm hướng và tạo lỗi khi nhập dữ liệu. Nếu vẫn dùng, phải mã hóa đảo chiều trước khi chạy phân tích.
Bước thứ tư là thử nghiệm bảng hỏi với một nhóm nhỏ có đặc điểm gần giống mẫu chính. Bạn đọc lại phản hồi về từ ngữ, thời gian trả lời và những câu bị hiểu theo hai cách. Đây là kiểm tra nội dung và khả năng hiểu câu hỏi, chưa phải bằng chứng rằng thang đo đã đạt Cronbach's Alpha.
Bước cuối là lập bảng mã biến trước khi thu thập dữ liệu chính thức. Mỗi dòng nên có mã, nội dung biến quan sát, nguồn tham khảo và ghi chú điều chỉnh. Không đổi mã AHXH1 thành một tên khác giữa bảng hỏi, file Excel và file SPSS. Việc thống nhất mã giúp bạn tránh chọn nhầm biến khi chạy EFA hoặc SmartPLS.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với dữ liệu định lượng, bạn thường kiểm định theo thứ tự: kiểm tra dữ liệu, chạy Cronbach's Alpha, chạy EFA nếu dùng SPSS, sau đó đánh giá mô hình đo lường trong SmartPLS nếu nghiên cứu dùng PLS-SEM. Nếu mô hình dùng CB-SEM với AMOS, tiêu chí và quy trình báo cáo sẽ khác, vì vậy không lấy tiêu chí fit của AMOS đưa vào SmartPLS.
Cronbach's Alpha đánh giá mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát. Alpha từ 0.7 trở lên thường được xem là chấp nhận được (Nunnally, 1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc (Hair và cộng sự, 2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên là một mốc thường dùng (Nunnally và Bernstein, 1994).
| Nội dung kiểm tra | Mức tham khảo | Nguồn canonical |
|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.7 trở lên; thang đo khám phá có thể cân nhắc từ 0.6 | (Nunnally, 1978); (Hair và cộng sự, 2010) |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.3 trở lên | (Nunnally và Bernstein, 1994) |
| Factor loading trong EFA | Từ 0.5 trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
| KMO | Từ 0.5 trở lên | (Kaiser, 1974) |
| Bartlett's Test | p-value dưới 0.05 | (Kaiser, 1974) |
| Total Variance Explained | Từ 50% trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Outer loading trong PLS-SEM | Từ 0.7 trở lên | (Chin, 1998); (Hair và cộng sự, 2022) |
| Composite Reliability | Từ 0.7 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) |
| AVE | Từ 0.5 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) |
| HTMT | Dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với khái niệm gần nhau | (Henseler và cộng sự, 2015) |
Trong SPSS, vào Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa AHXH1 đến AHXH3 vào ô Items. Chọn Statistics, đánh dấu Scale if item deleted để xem Alpha if Item Deleted và Corrected Item-Total Correlation. Không xóa một biến chỉ vì xóa nó làm Alpha tăng. Bạn cần xem nội dung biến, tương quan với các biến khác và lý thuyết trước khi quyết định.
Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Kiểm tra bảng KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix. Với thang đo ảnh hưởng xã hội, bạn muốn các biến quan sát cùng tải vào một nhân tố và không bị cross-loading nghiêm trọng.
Trong SmartPLS 4, bạn kiểm tra Outer Loadings, Construct Reliability and Validity và Discriminant Validity. Với mô hình PLS-SEM, outer loading, CR, AVE và HTMT thuộc nhóm chỉ số cần đọc. CFI, TLI và RMSEA là chỉ số của CB-SEM, không đưa vào phần đánh giá mô hình đo lường SmartPLS. Khi kiểm định quan hệ giữa ảnh hưởng xã hội và ý định, chạy bootstrapping với 5.000 bootstrap subsamples theo quy trình được trình bày trong (Hair và cộng sự, 2022).
Số liệu minh họa
Bảng dưới đây mô phỏng hình dạng kết quả SPSS, không phải kết quả từ nghiên cứu thật của bạn. Bạn cần thay bằng số liệu trong file .sav hoặc .csv của mình.
| Item-Total Statistics | Scale Mean if Item Deleted | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted |
|---|---|---|---|
| AHXH1 | 7.84 | 0.721 | 0.861 |
| AHXH2 | 7.91 | 0.758 | 0.827 |
| AHXH3 | 7.76 | 0.694 | 0.884 |
Trong ví dụ minh họa, cả ba Corrected Item-Total Correlation đều vượt 0.3. Bạn vẫn phải xem bảng Reliability Statistics để lấy Cronbach's Alpha của toàn thang đo, sau đó đối chiếu kết quả EFA hoặc mô hình đo lường. Một con số đẹp ở Alpha không tự chứng minh rằng khái niệm đã có giá trị phân biệt với chuẩn chủ quan hoặc các biến khác.
Cách viết vào luận văn: “Thang đo ảnh hưởng xã hội gồm [số biến quan sát] biến, ký hiệu từ [mã biến] đến [mã biến], được kế thừa từ [tác giả, năm] và điều chỉnh cho bối cảnh [đối tượng nghiên cứu]. Sau khi kiểm định trên [cỡ mẫu] quan sát, thang đo đạt Cronbach's Alpha là [giá trị] và các biến quan sát được [giữ lại/loại bỏ] theo tiêu chí [tiêu chí sử dụng].”
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Ở phần phương pháp nghiên cứu, bạn trình bày định nghĩa ảnh hưởng xã hội trước, sau đó nêu nguồn thang đo và quá trình điều chỉnh. Một đoạn tốt cho người đọc biết biến này đo nhận thức về sự kỳ vọng hoặc khuyến khích từ người khác, chứ không chỉ nói đây là “yếu tố tác động đến hành vi”.
Bạn nên lập bảng gồm mã biến, phát biểu, nguồn và thang đo sử dụng. Nếu câu tiếng Việt đã được sửa cho phù hợp với ví điện tử, mua sắm trực tuyến hoặc một ứng dụng cụ thể, ghi rõ đó là bản điều chỉnh. Không gọi các câu tham khảo là “thang đo chuẩn” trước khi dữ liệu của bạn được kiểm định.
Trong chương 4, báo cáo kết quả theo đúng thứ tự đã nêu ở chương 3. Ghi rõ biến nào bị loại, lý do loại và số biến còn lại. Nếu chạy EFA nhiều vòng, hãy lưu từng file output để giải trình khi giảng viên hỏi vì sao AHXH2 xuất hiện ở vòng đầu nhưng không còn ở mô hình cuối.
Lỗi thường gặp
Lỗi đầu tiên là dùng ảnh hưởng xã hội, chuẩn chủ quan và ảnh hưởng của người nổi tiếng như các tên gọi thay thế cho nhau. Bạn cần quay lại mô hình lý thuyết và định nghĩa thao tác trước khi chọn thang đo.
Lỗi thứ hai là dịch câu hỏi theo từng chữ khiến câu tiếng Việt cứng hoặc mơ hồ. Một biến quan sát cần truyền đạt đúng ý nghĩa, nhưng vẫn phải tự nhiên với nhóm mẫu Việt Nam. Bản dịch dễ đọc vẫn cần được thử nghiệm và kiểm định.
Lỗi thứ ba là xóa AHXH2 chỉ vì Alpha if Item Deleted tăng. Đây là quyết định cần xem cả Corrected Item-Total Correlation, nội dung câu hỏi, factor loading và cấu trúc lý thuyết. Xóa quá nhiều biến có thể làm khái niệm bị thiếu nội dung.
Lỗi thứ tư là đưa kết quả minh họa hoặc số liệu của một bài khác vào luận văn. Bảng trong bài này chỉ để bạn nhận diện tên cột và cách đọc output. Kết quả chính thức phải lấy từ file dữ liệu của bạn.
Lỗi cuối là báo cáo kết quả nhưng không ghi nguồn thang đo. Khi hội đồng hỏi vì sao chọn ba biến quan sát đó, bạn cần chỉ ra tác giả, năm, bối cảnh gốc và phần điều chỉnh của mình.
Đọc thêm: giá trị giá cả là gì, chủ đề mo hinh nghien cuu.
Câu hỏi thường gặp
Ảnh hưởng xã hội có giống chuẩn chủ quan không?
Hai khái niệm có vùng nội dung gần nhau vì đều liên quan đến tác động hoặc kỳ vọng của người khác. Tuy nhiên, chúng thuộc những mô hình và truyền thống đo lường khác nhau. Bạn dùng thuật ngữ nào thì phải nhất quán với mô hình, giả thuyết và nguồn thang đo đã chọn.
Nên dùng bao nhiêu biến quan sát cho ảnh hưởng xã hội?
Bạn có thể bắt đầu từ số biến trong nguồn gốc, thường là ba biến trong các mô hình UTAUT hoặc UTAUT2. Số lượng cuối cùng phụ thuộc vào nội dung, dữ liệu và kết quả kiểm định. Đừng thêm biến chỉ để đạt một con số cố định.
Cronbach's Alpha thấp thì xử lý thế nào?
Kiểm tra mã hóa, biến đảo chiều, dữ liệu thiếu và Corrected Item-Total Correlation trước. Sau đó đọc lại nội dung biến có tương thích với định nghĩa không. Nếu loại biến, ghi lại lý do và chạy lại phân tích, thay vì xóa liên tục cho đến khi có con số mong muốn.
Có thể dùng thang đo ảnh hưởng xã hội cho mọi đề tài không?
Không. Thang đo cần phù hợp với hành vi và nhóm đối tượng cụ thể. Ảnh hưởng xã hội trong ý định dùng ngân hàng số có thể không diễn đạt giống ảnh hưởng xã hội trong quyết định mua mỹ phẩm hoặc sử dụng nền tảng học trực tuyến.
Dùng SPSS hay SmartPLS để kiểm định thang đo?
SPSS phù hợp khi bạn cần Cronbach's Alpha và EFA trong quy trình phân tích nhân tố khám phá. SmartPLS phù hợp với mô hình PLS-SEM, trong đó bạn đọc outer loading, CR, AVE, HTMT và quan hệ cấu trúc. Công cụ nên được chọn theo mô hình nghiên cứu và kế hoạch phân tích, không chỉ theo việc phần mềm nào dễ mở hơn.
Mở bảng hỏi và file dữ liệu của bạn ngay bây giờ, đối chiếu từng mã AHXH với định nghĩa, nguồn thang đo và câu trả lời thực tế, rồi lưu một bản output riêng cho mỗi vòng kiểm định. Nếu cần chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, bạn có thể dùng module M4 phân tích dữ liệu của DoThesis.