Bắt nạt nơi làm việc là gì và xây dựng thang đo

Bắt nạt nơi làm việc là gì và được đo bằng gì

Bạn có thể gặp khái niệm này khi nghiên cứu về sức khỏe nhân viên, ý định nghỉ việc, sự gắn kết hoặc bầu không khí tổ chức. Bắt nạt nơi làm việc là tình trạng một người thường xuyên phải chịu các hành vi tiêu cực, hạ thấp, cô lập, đe dọa hoặc gây cản trở từ một hay nhiều người trong môi trường làm việc. Điểm cần giữ khi xây dựng thang đo là hành vi có tính lặp lại và tạo ra sự bất lợi cho người bị tác động, thay vì chỉ một bất đồng đơn lẻ giữa hai đồng nghiệp.

Trong luận văn định lượng, bạn không đo khái niệm này bằng một câu hỏi chung như “Bạn có bị bắt nạt không?”. Cách đó dễ bỏ sót hình thức bắt nạt gián tiếp, chẳng hạn bị loại khỏi trao đổi công việc, bị giữ thông tin hoặc bị công kích trước tập thể. Bạn chuyển khái niệm thành nhiều biến quan sát, mỗi biến mô tả một biểu hiện có thể trả lời trên thang Likert.

Một mô hình khái niệm có thể đặt “bắt nạt nơi làm việc” là biến độc lập, “sức khỏe tinh thần”, “sự gắn kết” hoặc “ý định nghỉ việc” là biến phụ thuộc. Nếu nghiên cứu của bạn quan tâm đến điều kiện tổ chức, có thể đưa bầu không khí an toàn lao động vào mô hình và xem nó là biến giải thích hoặc biến kiểm soát. Khái niệm này có thể được phân biệt với bầu không khí an toàn lao động, vì bầu không khí an toàn nói về nhận thức chung đối với chính sách và thực hành an toàn, còn bắt nạt nói về trải nghiệm hành vi tiêu cực giữa các cá nhân hoặc nhóm.

Thang đo nên dùng một hướng điểm nhất quán. Với câu khẳng định về hành vi bắt nạt, điểm càng cao nên thể hiện người trả lời càng thường xuyên hoặc càng nghiêm trọng gặp trải nghiệm đó. Bạn có thể dùng Likert 5 mức từ 1, “hoàn toàn không đồng ý”, đến 5, “hoàn toàn đồng ý”, hoặc hỏi trực tiếp về tần suất. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo lường thái độ được trình bày bởi (Likert, 1932). Chọn một cách diễn đạt và giữ nhất quán trong toàn bộ bảng hỏi.

Nguồn thang đo gốc

Đây là phần cần làm cẩn thận vì tên khái niệm không đủ để chứng minh nguồn thang đo. Danh mục nguồn được phép sử dụng cho bài viết này không có công trình gốc dành riêng cho thang đo bắt nạt nơi làm việc. Vì vậy, bạn không nên ghi đại một tác giả, năm xuất bản hoặc số lượng biến quan sát chỉ vì thấy chúng xuất hiện trên một bảng hỏi trực tuyến.

Bảng dưới đây giúp bạn phân biệt nguồn nền tảng có thể hỗ trợ thiết kế nghiên cứu với nguồn thang đo gốc cần tự kiểm tra thêm trong tổng quan tài liệu. Các nguồn trong bảng không được hiểu là đã cung cấp sẵn một bộ biến quan sát hợp lệ cho bắt nạt nơi làm việc.

Khi viết đề cương, bạn nên tìm một bài nghiên cứu gốc đã định nghĩa và đo bắt nạt nơi làm việc trong bối cảnh tương đồng với đề tài của mình. Kiểm tra đủ tên tác giả, năm, tên bài, số biến quan sát, dạng thang đo và cách tác giả xử lý biến đảo chiều. Nếu nguồn đó không nằm trong danh mục tài liệu được giảng viên chấp nhận, hãy hỏi trước khi đưa vào luận văn. Không tự gán (Davis, 1989) hoặc một nguồn về TAM cho khái niệm này, vì đó là mô hình chấp nhận công nghệ, không phải thang đo bắt nạt.

Bạn cũng cần phân biệt bắt nạt nơi làm việc với stress công việc, hành vi lãnh đạo độc đoán, quấy rối nơi làm việc và xung đột nhiệm vụ. Các khái niệm này có thể liên quan trong mô hình, nhưng biến quan sát phải phản ánh đúng khái niệm mà giả thuyết của bạn sử dụng.

Bộ biến quan sát tham khảo

Bảng dưới đây là bản nháp để bạn bắt đầu thiết kế bảng hỏi, chưa phải bộ thang đo đã được xác nhận. Các mã biến chỉ có tác dụng quản lý dữ liệu. Bạn cần đối chiếu từng câu với định nghĩa lý thuyết và nguồn gốc mà mình tìm được trước khi phát hành bảng hỏi chính thức.

Câu BNTL8 có thể giúp kiểm tra đặc điểm lặp lại, nhưng cũng có nguy cơ trùng nội dung với toàn bộ nhóm biến. Bạn không nên giữ biến này chỉ vì factor loading cao. Hãy xem xét giá trị nội dung, mức độ dễ hiểu và ý kiến của giảng viên hướng dẫn.

Tránh dùng câu quá dài, chứa hai hành vi trong cùng một biến quan sát, chẳng hạn “Tôi bị cô lập và bị giữ thông tin”. Nếu người trả lời chỉ gặp một trong hai hành vi, họ sẽ không biết chọn mức nào. Cũng tránh từ tuyệt đối như “luôn luôn” nếu đề tài không đo tần suất chính xác.

Nếu cần biến đảo chiều, phải viết theo hướng tích cực và ghi chú rõ trong file dữ liệu. Ví dụ, “Tôi được đồng nghiệp cung cấp thông tin cần thiết để hoàn thành công việc”. Tuy nhiên, biến đảo chiều dễ gây nhầm khi người trả lời đọc nhanh. Chỉ sử dụng khi có lý do phương pháp rõ ràng, sau đó recode trước khi chạy Cronbach's Alpha và EFA.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bước đầu tiên là viết định nghĩa thao tác. Bạn cần trả lời ba câu hỏi: hành vi nào được tính là bắt nạt, ai là đối tượng thực hiện hành vi, và khoảng thời gian nào được dùng để người trả lời hồi tưởng. Nếu câu hỏi không giới hạn bối cảnh, một người có thể nhớ đến trải nghiệm ở công ty cũ, trong khi người khác chỉ trả lời về công việc hiện tại.

Tiếp theo, rà từng từ có thể gây phòng vệ. Cụm “bị bắt nạt” thường khiến người trả lời ngại thừa nhận. Các câu mô tả hành vi cụ thể thường dễ trả lời hơn. Bạn có thể đặt phần hướng dẫn: “Các phát biểu sau nói về trải nghiệm của bạn tại nơi làm việc hiện tại. Vui lòng chọn mức độ phù hợp với trải nghiệm trong khoảng thời gian được nêu.”

Bản dịch cần được kiểm tra theo nghĩa, không chỉ theo từng chữ. “Bị cô lập khỏi công việc” có thể bị hiểu thành làm việc từ xa hoặc không tham gia hoạt động tập thể. Hãy dùng ngữ cảnh rõ hơn, chẳng hạn bị loại khỏi trao đổi cần thiết để thực hiện nhiệm vụ. Thử bảng hỏi với một nhóm nhỏ để phát hiện câu khó hiểu, câu khiến người trả lời bỏ qua hoặc hai câu có nội dung gần như giống nhau.

Trong pilot, bạn xem tỷ lệ câu trả lời thiếu, thời gian hoàn thành và phân bố điểm của từng biến. Nếu gần như mọi người đều chọn cùng một mức, biến đó có thể quá chung, quá dễ đoán hoặc không phù hợp với nhóm mẫu. Ghi lại phiên bản câu hỏi, lý do sửa và ngày sửa. Việc này giúp bạn giải trình khi giảng viên hỏi vì sao bảng hỏi trong phụ lục khác bản nháp ban đầu.

Bảng hỏi nên có câu sàng lọc nếu mẫu của bạn yêu cầu người trả lời đã làm việc tại tổ chức hiện tại trong một khoảng thời gian tối thiểu. Câu sàng lọc không được tính vào thang đo. Bạn cũng nên tránh thu thập thông tin nhận diện trực tiếp nếu không cần thiết, vì chủ đề nhạy cảm có thể làm người trả lời chọn câu trả lời an toàn thay vì trải nghiệm thật.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Sau khi nhập dữ liệu, kiểm tra mã hóa, giá trị thiếu và các biến đảo chiều trước khi chạy. Với Cronbach's Alpha, vào Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến BNTL vào ô Items, chọn Model là Alpha, sau đó vào Statistics và đánh dấu Scale if item deleted cùng Item. Alpha từ 0.7 trở lên thường được xem là chấp nhận được theo (Nunnally, 1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên được tham khảo theo (Nunnally và Bernstein, 1994).

Đừng xóa biến chỉ vì cột “Cronbach's Alpha if Item Deleted” tăng một ít. Hãy đọc nội dung biến, kiểm tra việc nhập mã và xem biến đó có đại diện cho một khía cạnh cần thiết không. Xóa liên tục cho đến khi alpha đẹp có thể làm thang đo hẹp hơn và mất giá trị nội dung.

Nếu nghiên cứu sử dụng EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Chọn các biến quan sát, kiểm tra Descriptives với KMO and Bartlett's test, trong Extraction chọn cách trích phù hợp với kế hoạch nghiên cứu, rồi chọn Rotation nếu các nhân tố cần diễn giải. KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett có ý nghĩa thống kê với p-value dưới 0.05 là các mốc thường được tham khảo theo (Kaiser, 1974). Eigenvalue trên 1 là một quy tắc trích nhân tố được nêu bởi (Kaiser, 1960), còn factor loading từ 0.5 và total variance explained từ 50% trở lên có thể tham khảo (Hair và cộng sự, 2010).

Dưới đây là output giả định để bạn nhận diện các cột. Đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thực tế và không được chép vào chương 4.

Trong ví dụ này, BNTL8 có tương quan biến tổng trên 0.3 nên chưa có lý do định lượng bắt buộc phải loại. Tuy nhiên, alpha nếu xóa biến tăng từ 0.884 lên 0.887, mức tăng nhỏ. Bạn cần quyết định dựa trên nội dung và định nghĩa, không chỉ nhìn vào con số.

Cách viết vào luận văn: “Thang đo bắt nạt nơi làm việc gồm [số biến quan sát] biến, được kế thừa và điều chỉnh từ [tác giả, năm] cho bối cảnh [đối tượng nghiên cứu]. Kết quả kiểm định cho thấy Cronbach's Alpha đạt [giá trị], các Corrected Item-Total Correlation dao động từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất], do đó thang đo được [giữ lại/điều chỉnh] cho bước phân tích tiếp theo.”

Nếu bạn dùng SmartPLS, quy trình đánh giá measurement model sẽ khác cách đọc alpha trong SPSS. Bạn cần xem outer loading, composite reliability, AVE và HTMT. Với PLS-SEM, outer loading từ 0.7 trở lên có thể tham khảo (Chin, 1998) hoặc (Hair và cộng sự, 2022), CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 theo (Fornell và Larcker, 1981), HTMT dưới 0.85 hoặc 0.90 theo mức độ gần nhau của khái niệm theo (Henseler và cộng sự, 2015). Không đưa CFI, TLI hoặc RMSEA của CB-SEM vào báo cáo SmartPLS.

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Phần phương pháp nên đi theo trình tự để người đọc biết khái niệm được hình thành thế nào. Đầu tiên, nêu định nghĩa bắt nạt nơi làm việc và vai trò của biến trong mô hình. Sau đó, trình bày nguồn thang đo gốc, cách dịch hoặc điều chỉnh, số lượng biến quan sát ban đầu, thang Likert và đối tượng khảo sát.

Bạn nên đặt một bảng riêng gồm mã biến, nội dung biến và nguồn. Nếu một biến được viết lại cho phù hợp với ngành hoặc loại hình tổ chức, ghi chú rõ “điều chỉnh câu chữ” thay vì tuyên bố đó là biến gốc. Phần phụ lục có thể chứa toàn bộ bảng hỏi, gồm lời giới thiệu, câu sàng lọc, biến nhân khẩu học và các thang đo khác.

Sau khi thu thập dữ liệu, chương 4 trình bày kết quả kiểm định theo đúng thứ tự đã nêu trong phương pháp. Báo cáo N hợp lệ, cách xử lý dữ liệu thiếu, Cronbach's Alpha, Corrected Item-Total Correlation, KMO, Bartlett, số nhân tố và factor loading nếu bạn dùng SPSS. Nếu loại biến, nêu mã biến và lý do. Không sửa bộ biến sau khi đã thấy kết quả mà không ghi lại phiên bản và lý do thay đổi.

Để đặt khái niệm trong mô hình rộng hơn, bạn có thể tham khảo cách trình bày các khái niệm trong mô hình nghiên cứu, bảo toàn nguồn lực COR hoặc tháp nhu cầu Maslow. Nếu đề tài liên quan đến động lực và nhu cầu của nhân viên, mô hình Maslow có thể là nền tảng lý thuyết để so sánh, nhưng không nên dùng nó làm nguồn thang đo bắt nạt.

Lỗi thường gặp

Lỗi đầu tiên là gọi mọi xung đột là bắt nạt. Một tranh luận về thời hạn công việc chưa đủ để tạo thành biến bắt nạt nếu không có hành vi hạ thấp, đe dọa, cô lập hoặc cản trở lặp lại. Khi viết định nghĩa, bạn phải chỉ rõ đơn vị phân tích và thời gian hồi tưởng.

Lỗi thứ hai là lấy bảng hỏi trên mạng rồi dịch nguyên văn mà không xác định nguồn. Bảng hỏi không có tác giả, năm và bối cảnh mẫu không phải là bằng chứng thang đo đã được kiểm định. Nếu chưa tìm được nguồn gốc, hãy ghi đó là bộ biến quan sát dự kiến và xin ý kiến hướng dẫn.

Lỗi thứ ba là đưa câu hỏi nhạy cảm vào bảng hỏi nhưng không bảo đảm tính riêng tư. Người trả lời có thể sợ bị nhận diện nếu bạn hỏi tên phòng ban, cấp quản lý và mô tả sự kiện quá cụ thể trong cùng một biểu mẫu. Chỉ thu thập biến nhân khẩu học cần cho giả thuyết hoặc phân tích mô tả.

Lỗi thứ tư là chạy Cronbach's Alpha trên toàn bộ biến của nhiều khái niệm. Mỗi thang đo phải được kiểm định riêng theo cấu trúc lý thuyết. Alpha cao cũng không chứng minh giá trị phân biệt giữa bắt nạt nơi làm việc và stress công việc.

Lỗi cuối là báo cáo số liệu minh họa như kết quả thật. Khi chạy file của mình, hãy lưu output riêng, ghi ngày chạy và dùng đúng N của mẫu hợp lệ. Nếu bạn đang nghiên cứu quan hệ giữa bắt nạt và ý định nghỉ việc, đừng dự đoán trước hệ số hoặc p-value chỉ để làm bảng kết quả trông đẹp hơn.

Câu hỏi thường gặp

Bắt nạt nơi làm việc có giống quấy rối nơi làm việc không?

Hai khái niệm có thể giao nhau nhưng không nên mặc định là một. Bắt nạt thường nhấn mạnh hành vi tiêu cực lặp lại và sự bất lợi mà người bị tác động trải nghiệm. Quấy rối có thể bao gồm các hành vi vi phạm, xúc phạm hoặc phân biệt đối xử theo một đặc điểm cụ thể. Bạn cần chọn định nghĩa phù hợp với mô hình và giữ nhất quán trong biến quan sát.

Có thể dùng một câu hỏi để đo bắt nạt nơi làm việc không?

Có thể dùng một câu hỏi đơn để đo nhận thức tổng quát trong khảo sát mô tả, nhưng cách này hạn chế khi bạn muốn kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo. Với luận văn định lượng có mô hình nhiều biến, nên dùng nhiều biến quan sát mô tả các biểu hiện khác nhau rồi kiểm định theo quy trình đã chọn.

Cronbach's Alpha thấp thì phải làm sao?

Bạn kiểm tra mã hóa, biến đảo chiều, dữ liệu thiếu và nội dung từng biến trước khi xóa. Xem Corrected Item-Total Correlation và “Cronbach's Alpha if Item Deleted”, nhưng không xóa máy móc. Nếu thang đo mới, alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010), kèm giải thích về tính khám phá và bối cảnh nghiên cứu.

Có được tự viết biến quan sát không?

Bạn có thể điều chỉnh câu chữ để phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nhưng cần phân biệt điều chỉnh với tự tạo hoàn toàn. Nếu tự phát triển biến, phải trình bày cơ sở khái niệm, quy trình rà soát, pilot và các giới hạn của thang đo. Đừng gọi bộ câu hỏi đó là “thang đo chuẩn hóa” khi chưa có bằng chứng kiểm định.

Nên dùng SPSS hay SmartPLS cho thang đo này?

SPSS phù hợp khi bạn dự kiến chạy Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy theo quy trình phổ biến. SmartPLS phù hợp khi mô hình của bạn dùng PLS-SEM với biến tiềm ẩn và cần đánh giá outer loading, CR, AVE, HTMT cùng mô hình cấu trúc. Công cụ không thay thế định nghĩa và nguồn thang đo. Chọn phần mềm theo mô hình, giả thuyết và yêu cầu của giảng viên.

Bây giờ hãy mở file bảng hỏi, tạo danh sách mã BNTL, kiểm tra từng câu có phản ánh đúng định nghĩa và ghi nguồn thật của thang đo trước khi thu dữ liệu. Nếu cần xây dựng mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi theo đề tài riêng, bạn có thể dùng M3 của DoThesis để làm bước này trên nền tảng định lượng.