Chuẩn chủ quan là gì? Cách xây dựng và kiểm định thang đo

Bạn mở bảng hỏi hoặc mô hình nghiên cứu lên và gặp biến chuẩn chủ quan, thường được ghi là Subjective Norm, SN hoặc CQ. Khái niệm này dễ bị nhầm với ảnh hưởng xã hội, thái độ hoặc động lực tham gia. Trong nghiên cứu định lượng, chuẩn chủ quan cần được xác định rõ trước khi viết biến quan sát và chạy kiểm định thang đo.

Chuẩn chủ quan là gì và được đo bằng gì

Chuẩn chủ quan là mức độ một cá nhân cảm nhận rằng những người hoặc nhóm người có ý nghĩa với họ mong muốn, ủng hộ hoặc kỳ vọng họ thực hiện một hành vi nhất định. Trong mô hình Theory of Planned Behavior, chuẩn chủ quan là một thành phần giải thích ý định hành vi, bên cạnh thái độ đối với hành vi và nhận thức kiểm soát hành vi (Ajzen, 1991).

Ví dụ, nếu đề tài nghiên cứu ý định sử dụng ví điện tử, người trả lời có thể cảm nhận rằng gia đình, bạn bè hoặc đồng nghiệp mong muốn họ sử dụng ví điện tử. Cảm nhận đó thuộc về chuẩn chủ quan. Việc một người thật sự sử dụng ví điện tử hay không là hành vi, còn mức độ họ nghĩ người quan trọng xung quanh kỳ vọng họ sử dụng là nội dung của chuẩn chủ quan.

Bạn có thể phân biệt nhanh ba lớp khái niệm như sau:

• Thái độ: Tôi đánh giá hành vi đó tốt hay xấu, có lợi hay không có lợi.
• Chuẩn chủ quan: Những người quan trọng với tôi nghĩ hoặc mong muốn tôi thực hiện hành vi đó.
• Nhận thức kiểm soát hành vi: Tôi cảm thấy mình có đủ khả năng và điều kiện để thực hiện hành vi đó.

Trong một số nghiên cứu công nghệ, chuẩn chủ quan được đặt gần với nhóm ảnh hưởng xã hội. Mô hình UTAUT sử dụng khái niệm social influence, tức mức độ một cá nhân cảm nhận rằng những người quan trọng tin họ nên sử dụng hệ thống, trong mô hình chấp nhận công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003). Vì vậy, bạn cần giữ đúng tên khái niệm theo mô hình đã chọn, thay vì dùng lẫn chuẩn chủ quan, ảnh hưởng xã hội và áp lực xã hội như các từ đồng nghĩa tuyệt đối. Bạn có thể xem thêm cách phân biệt trong bài ảnh hưởng xã hội là gì.

Thang đo chuẩn chủ quan thường dùng các biến quan sát dạng phát biểu, người trả lời đánh giá bằng Likert 5 hoặc 7 mức. Nội dung xoay quanh ba nguồn chính: người thân, bạn bè và nhóm tham chiếu hoặc cộng đồng chuyên môn. Thang đo có thể đo kỳ vọng của người khác, sự ủng hộ được cảm nhận hoặc mức độ cá nhân coi trọng ý kiến của họ.

Nguồn thang đo gốc

Nguồn lý thuyết đầu tiên bạn nên kiểm tra là Theory of Planned Behavior của Ajzen. Trong mô hình này, chuẩn chủ quan gắn với niềm tin chuẩn tắc và động lực làm theo kỳ vọng của người tham chiếu (Ajzen, 1991). Nếu đề tài thuộc lĩnh vực công nghệ, bạn có thể đối chiếu thêm nhóm social influence trong UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003).

Bảng dưới đây giúp bạn chọn hướng tham khảo. Số biến quan sát không nên được hiểu là một con số bắt buộc cho mọi đề tài, vì mỗi nghiên cứu có thể điều chỉnh thang đo theo hành vi và bối cảnh cụ thể.

Không nên chép nguyên văn một nhóm biến quan sát từ một luận văn trên mạng rồi ghi đó là thang đo gốc. Bạn cần truy lại bài hoặc sách mà mô hình sử dụng, xác định biến đang đo là subjective norm hay social influence, sau đó điều chỉnh câu chữ cho đối tượng khảo sát của mình.

Nếu mô hình của bạn có nhiều khái niệm, hãy lập một bảng riêng cho toàn bộ mô hình trong chủ đề Mô hình nghiên cứu. Chẳng hạn, chuẩn chủ quan có thể đi cùng thái độ, điều kiện thuận lợi hoặc động lực hưởng thụ. Các khái niệm này cần có nguồn và bộ biến quan sát riêng, không gộp vào một thang đo duy nhất.

Bộ biến quan sát tham khảo

Dưới đây là bộ câu chữ khởi đầu để bạn xây dựng bảng hỏi. Đây là số liệu và câu chữ minh họa cho việc thiết kế thang đo, chưa phải bản dịch đã được xác nhận và chưa phải thang đo đã đạt độ tin cậy. Bạn phải thay phần [hành vi], [sản phẩm] hoặc [dịch vụ] bằng đúng đối tượng trong đề tài.

Bạn không nhất thiết phải giữ cả năm biến. Nếu đề tài chỉ nghiên cứu sinh viên sử dụng một nền tảng học tập, “gia đình” có thể không phải nhóm tham chiếu phù hợp. Bạn có thể thay bằng giảng viên, bạn học hoặc người quản lý trực tiếp, miễn là thay đổi đó có lý do gắn với bối cảnh nghiên cứu.

Các câu SN1 đến SN4 đang đo cảm nhận về kỳ vọng hoặc sự ủng hộ. SN5 nghiêng về mức độ coi trọng ý kiến, nên cần xem xét tính đồng nhất trước khi đưa vào cùng một thang đo. Nếu mô hình lý thuyết của bạn tách “niềm tin chuẩn tắc” và “động lực làm theo” thành hai cấu phần, không nên gộp các biến này chỉ để tăng số lượng item.

Bạn có thể dùng thang Likert 5 mức, từ 1 là “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 là “Hoàn toàn đồng ý”. Likert là kỹ thuật đo lường thái độ được trình bày trong (Likert, 1932). Phần hướng dẫn, cách đánh số mức và chiều điểm phải thống nhất trong toàn bộ bảng hỏi.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bước đầu tiên là xác định chính xác hành vi. Câu “Những người quan trọng nghĩ rằng tôi nên sử dụng công nghệ” quá rộng nếu đề tài nghiên cứu một ứng dụng cụ thể. Câu “Những người quan trọng nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng ngân hàng X trong sáu tháng tới” giúp người trả lời hiểu cùng một đối tượng.

Bước tiếp theo là xác định nhóm tham chiếu. Với sinh viên, nhóm này có thể gồm bạn bè, gia đình, giảng viên hoặc cộng đồng trực tuyến. Với nhân viên doanh nghiệp, nhóm phù hợp có thể là cấp trên, đồng nghiệp và bộ phận chuyên môn. Bạn không nên đưa quá nhiều nhóm vào một câu, vì người trả lời sẽ không biết họ đang đánh giá ai.

Nếu dịch từ tiếng Anh, hãy đọc lại theo ngữ cảnh Việt Nam. Từ significant people có thể được diễn đạt là “những người quan trọng đối với tôi”, nhưng trong một số đề tài cụ thể, “những người có ảnh hưởng đến quyết định của tôi” sẽ dễ hiểu hơn. Đây là bước điều chỉnh ngôn ngữ, chưa phải bằng chứng rằng bản dịch đã có giá trị đo lường.

Bạn cũng cần kiểm tra biến đảo chiều. Thang đo chuẩn chủ quan thường viết theo cùng một chiều để người trả lời dễ đánh giá. Nếu dùng câu phủ định như “Những người quan trọng không nghĩ rằng tôi nên…”, bạn phải khai báo đúng trong SPSS trước khi kiểm định. Một biến đảo chiều nhập sai sẽ làm tương quan item-total thấp và khiến bạn loại biến oan.

Sau khi hoàn tất bản nháp, hãy thử trên một nhóm nhỏ có đặc điểm gần với mẫu chính. Mục tiêu là phát hiện từ khó hiểu, hành vi chưa rõ, nhóm tham chiếu không phù hợp và bảng hỏi quá dài. Bạn ghi lại câu nào đã sửa và lý do sửa để có thể giải trình trong chương 3. Việc thử bảng hỏi không biến một thang đo thành thang đo đã được kiểm định, nhưng giúp giảm lỗi đo lường do câu chữ.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Với dữ liệu khảo sát, quy trình thường đi theo thứ tự: kiểm tra dữ liệu, chạy Cronbach's Alpha, chạy EFA nếu thiết kế nghiên cứu sử dụng EFA, sau đó đưa thang đo vào hồi quy hoặc mô hình cấu trúc. Bạn không nên chạy EFA trước khi kiểm tra mã hóa, missing values và các biến đảo chiều.

Cronbach's Alpha phản ánh độ nhất quán nội tại của nhóm biến. 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 tham khảo (Nunnally và Bernstein, 1994).

Trong SPSS, mở Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa SN1 đến SN5 vào ô Items, chọn Model: Alpha. Ở Statistics, chọn Item, Scale và Scale if item deleted. Bạn đọc hai bảng chính là Reliability Statistics và Item-Total Statistics. Nếu Alpha tăng mạnh khi xóa một biến, chưa nên xóa ngay. Hãy kiểm tra câu chữ, chiều mã hóa và lý do lý thuyết trước.

Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Tại Descriptives, chọn mục KMO and Bartlett's test. Trong Extraction, có thể xem Eigenvalues over 1 và bảng Total Variance Explained. Trong Rotation, chọn phương pháp phù hợp với thiết kế, chẳng hạn Varimax khi bạn đang kiểm tra các nhóm nhân tố độc lập theo cách trình bày phổ biến trong luận văn.

KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett có ý nghĩa thống kê với p-value dưới 0.05 là các mốc thường được dùng (Kaiser, 1974). Eigenvalue lớn hơn 1 là quy tắc trích nhân tố thường gặp (Kaiser, 1960). Factor loading từ 0.5 trở lên và tổng phương sai trích từ 50% trở lên có thể được tham khảo (Hair và cộng sự, 2010). Bạn không nên chỉ nhìn một ngưỡng rồi kết luận thang đo đạt, vì còn phải xem biến có tải đúng nhân tố và có bị tải chéo hay không.

Kết quả minh họa trong SPSS

Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Tên cột được giữ theo cách SPSS thường hiển thị để bạn đối chiếu với file .sav của mình.

Với bảng minh họa này, Alpha là 0.812 và các Corrected Item-Total Correlation đều trên 0.3. Tuy nhiên, đây chỉ là cách đọc output. Với dữ liệu thật, bạn phải dùng chính các con số trong file của mình và xem thêm nội dung lý thuyết của từng biến.

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Trong chương phương pháp, bạn nên trình bày theo chuỗi: định nghĩa khái niệm, nguồn thang đo, cách điều chỉnh câu chữ, số biến quan sát, thang Likert và quy trình kiểm định. Đừng đưa ngay bảng SN1 đến SN5 mà không nói chúng được xây dựng từ mô hình nào.

Cách viết vào luận văn: “Thang đo chuẩn chủ quan được kế thừa và điều chỉnh từ [tên nguồn], gồm [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ SN1 đến SN[số]. Các phát biểu được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh [đối tượng nghiên cứu] và đo bằng thang Likert [5/7] mức, trong đó 1 là [mức thấp nhất] và [5/7] là [mức cao nhất].”

Ở chương 4, bạn báo cáo kết quả theo đúng thứ tự đã nêu. Một câu có thể viết như sau: “Thang đo chuẩn chủ quan có Cronbach's Alpha bằng [giá trị], các biến quan sát có Corrected Item-Total Correlation từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất]. Kết quả cho thấy thang đo [đạt/chưa đạt] độ tin cậy theo tiêu chí [nguồn].”

Nếu sau kiểm định bạn loại SN5, hãy ghi rõ lý do và mã thang đo sau điều chỉnh. Không nên giữ bảng chương 3 có năm biến nhưng chương 4 chỉ phân tích bốn biến mà không giải thích. Người đọc cần thấy được quá trình từ thang đo dự kiến đến thang đo chính thức.

Lỗi thường gặp

Gộp chuẩn chủ quan với ảnh hưởng xã hội. Hai khái niệm có thể gần nhau, đặc biệt trong nghiên cứu công nghệ, nhưng tên biến phải theo mô hình và nguồn bạn lựa chọn. Nếu dùng UTAUT, hãy gọi đúng là social influence trong phần lý thuyết, sau đó giải thích cách Việt hóa.

Dùng câu hỏi không gắn với hành vi. “Mọi người ủng hộ tôi” không cho biết họ ủng hộ hành vi nào. Mỗi biến cần nhắc đến [hành vi], [sản phẩm] hoặc [dịch vụ] mà đề tài đang nghiên cứu.

Xóa biến chỉ vì Alpha tăng. Alpha tăng sau khi xóa biến chưa đủ để chứng minh biến đó phải bị loại. Bạn cần xem Corrected Item-Total Correlation, nội dung phát biểu, tải nhân tố và sự phù hợp với mô hình.

Dùng thang đo chưa điều chỉnh nhưng gọi là thang đo chính thức. Các câu tham khảo trong bài hoặc trên mạng chỉ là điểm bắt đầu. Bạn phải kiểm tra bối cảnh, ngôn ngữ và dữ liệu thực tế của mình.

Đổi mã nhưng quên đổi trong SPSS. Nếu SN3 bị xóa sau EFA, bạn cần cập nhật danh sách biến khi chạy hồi quy hoặc SmartPLS. Việc giữ một biến đã loại trong mô hình có thể làm sai kết quả và phần diễn giải.

Đọc thêm: thang đo thái độ, điều kiện thuận lợi là gì, động lực hưởng thụ là gì, giá trị giá cả là gì.

Câu hỏi thường gặp

Chuẩn chủ quan có giống ảnh hưởng xã hội không

Hai khái niệm có vùng giao nhau nhưng không mặc nhiên giống nhau trong mọi mô hình. Chuẩn chủ quan thường xuất hiện trong TPB và nhấn mạnh kỳ vọng hoặc áp lực được cảm nhận từ người quan trọng (Ajzen, 1991). Ảnh hưởng xã hội trong UTAUT tập trung vào niềm tin rằng những người quan trọng cho rằng cá nhân nên sử dụng hệ thống (Venkatesh và cộng sự, 2003).

Bạn nên chọn một cách gọi theo mô hình lý thuyết, định nghĩa rõ ở chương 2 và dùng thống nhất trong bảng hỏi, mã biến và chương 4.

Thang đo chuẩn chủ quan nên có bao nhiêu biến quan sát

Con số phù hợp thay đổi theo từng đề tài. Bộ biến cần đủ để bao quát khái niệm, tránh lặp lại cùng một ý và phải phù hợp với nhóm tham chiếu trong bối cảnh nghiên cứu.

Bạn có thể bắt đầu với ba đến năm biến tham khảo, sau đó kiểm tra độ tin cậy và giá trị thang đo bằng dữ liệu thật. Số biến cuối cùng phải được báo cáo minh bạch sau các bước kiểm định.

Có thể dùng một biến duy nhất để đo chuẩn chủ quan không

Có thể có nghiên cứu sử dụng single-item measure, nhưng cách này làm giảm khả năng đánh giá độ nhất quán nội tại bằng Cronbach's Alpha. Nếu đề tài của bạn xây dựng mô hình định lượng với các biến tiềm ẩn, thang đo nhiều biến quan sát thường dễ giải trình hơn.

Nếu chỉ dùng một biến, bạn cần nêu rõ lý do lựa chọn, nguồn đo lường và giới hạn của cách đo trong phần phương pháp.

Cronbach's Alpha của chuẩn chủ quan thấp thì phải làm sao

Trước hết kiểm tra mã hóa, biến đảo chiều, missing values và việc người trả lời có hiểu cùng một hành vi hay không. Sau đó xem Corrected Item-Total Correlation và Cronbach's Alpha if Item Deleted, nhưng không xóa biến chỉ để đạt một con số đẹp.

Nếu câu chữ hoặc nhóm tham chiếu không phù hợp, bạn có thể điều chỉnh bảng hỏi cho đợt khảo sát tiếp theo. Với dữ liệu đã thu thập, mọi quyết định loại biến cần có lý do lý thuyết và được ghi lại.

Chuẩn chủ quan có phải biến độc lập không

Trong nhiều mô hình TPB, chuẩn chủ quan là biến độc lập dự báo ý định hành vi (Ajzen, 1991). Tuy nhiên, vai trò của nó phụ thuộc vào mô hình cụ thể. Nó có thể là biến dự báo trực tiếp, biến trung gian trong một mô hình mở rộng hoặc không xuất hiện nếu câu hỏi nghiên cứu không cần đến.

Bạn hãy nhìn vào giả thuyết và sơ đồ mô hình trước khi gán vai trò cho biến. Một thang đo tốt không tự quyết định biến đó là độc lập hay trung gian.

Việc cần làm tiếp theo là mở file bảng hỏi, thay các phần trong ngoặc vuông bằng đúng hành vi và nhóm tham chiếu của đề tài, sau đó lập bảng mã SN trước khi chạy Cronbach's Alpha. Nếu bạn muốn chuẩn hóa mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi trong cùng một quy trình, xem M3 mô hình và thang đo của DoThesis.