Đào tạo và phát triển là gì? Cách xây dựng thang đo

Đào tạo và phát triển là gì và được đo bằng gì

Đào tạo và phát triển là nhóm hoạt động giúp người lao động cải thiện kiến thức, kỹ năng, năng lực và khả năng đảm nhận công việc hiện tại hoặc vai trò trong tương lai. Trong đề tài định lượng, bạn thường đưa khái niệm này vào mô hình như một biến độc lập, chẳng hạn để kiểm định ảnh hưởng của đào tạo và phát triển đến sự gắn kết, hiệu quả công việc, ý định nghỉ việc hoặc cam kết tổ chức.

Cần tách hai ý gần nhau. Đào tạo thường hướng vào yêu cầu công việc hiện tại, còn phát triển thiên về năng lực dài hạn, cơ hội thăng tiến và sự chuẩn bị cho trách nhiệm mới. Tuy nhiên, nếu bảng hỏi của bạn gọi chung là “đào tạo và phát triển”, các biến quan sát phải thể hiện được cả trải nghiệm học tập trước mắt và cảm nhận về cơ hội phát triển nghề nghiệp.

Bạn có thể đo khái niệm này bằng nhiều biến quan sát trên thang Likert năm hoặc bảy mức. Ví dụ, người trả lời đánh giá từ 1 là “hoàn toàn không đồng ý” đến 5 là “hoàn toàn đồng ý”. Thang Likert được giới thiệu trong công trình của Likert về đo lường thái độ (Likert, 1932). Các biến quan sát phải được điều chỉnh theo ngành, loại doanh nghiệp và đối tượng khảo sát, sau đó kiểm định bằng Cronbach's Alpha và EFA hoặc mô hình đo lường trên SmartPLS.

Nếu đề tài của bạn có nhiều biến nhân sự, hãy xem thêm chủ đề Mô hình nghiên cứu để đặt đào tạo và phát triển vào đúng vị trí trong mô hình. Khái niệm này cũng có thể liên hệ với cam kết tổ chức là gì, vì hai biến thường xuất hiện trong cùng một mô hình nhưng phải được đo bằng các nhóm biến quan sát riêng.

Nguồn thang đo gốc

Không nên ghi rằng một bộ biến quan sát là “thang đo gốc” nếu bạn chưa xác định được tác giả, năm công bố, bối cảnh và số lượng biến quan sát của công trình đó. Với từ khóa đào tạo và phát triển, nhiều luận văn tiếng Việt dùng bộ câu hỏi tự điều chỉnh từ tài liệu quản trị nhân sự hoặc ghép các khía cạnh như cơ hội học tập, hỗ trợ đào tạo và phát triển nghề nghiệp. Cách làm này cần được mô tả minh bạch, thay vì gắn nhãn một nguồn gốc không kiểm chứng.

Bảng dưới đây phân biệt nguồn nền tảng có thể trích dẫn với số lượng biến quan sát mà bạn phải tự xác minh từ tài liệu gốc. Bảng không khẳng định các nguồn này là một thang đo hoàn chỉnh dành riêng cho đào tạo và phát triển.

Khi tìm được bài nghiên cứu phù hợp, bạn nên ghi lại bốn thông tin: tên tác giả, năm, số biến quan sát ban đầu và bối cảnh áp dụng. Nếu đã dịch từ tiếng Anh, hãy lưu cả nguyên văn và bản tiếng Việt. Hội đồng có thể hỏi vì sao một biến quan sát được giữ lại, gộp vào nhóm nào hoặc thay đổi từ ngữ ra sao.

Một nguồn chỉ mô tả phương pháp không thể thay thế cho nguồn thang đo. (Nguyễn Đình Thọ, 2011) giúp bạn trình bày cách xây dựng nghiên cứu, nhưng không chứng minh rằng một câu như “Công ty tạo điều kiện cho tôi tham gia đào tạo” là biến quan sát đã được xác nhận cho mọi ngành.

Bộ biến quan sát tham khảo

Dưới đây là bộ biến quan sát tham khảo để bạn bắt đầu thiết kế bảng hỏi. Đây chưa phải bản dịch đã được xác nhận và cũng chưa phải thang đo hợp lệ cho dữ liệu của bạn. Bạn cần thay đổi từ ngữ theo bối cảnh, nhờ giảng viên xem xét, thử nghiệm với một nhóm nhỏ rồi mới thu thập chính thức.

Bạn không nhất thiết phải giữ toàn bộ bảy biến. Nếu đề tài chỉ tập trung vào chất lượng chương trình đào tạo, DTPT5 đến DTPT7 có thể nằm ngoài phạm vi. Nếu đề tài nghiên cứu giữ chân nhân viên và muốn đo triển vọng nghề nghiệp, nhóm DTPT5 đến DTPT7 lại cần được xem xét kỹ hơn.

Nên dùng cùng một chủ thể trong các câu hỏi. Chẳng hạn, “doanh nghiệp” hoặc “công ty” phải được dùng nhất quán. Tránh một câu hỏi đo hai ý như “Công ty đào tạo và thăng tiến nhân viên công bằng”, vì người trả lời có thể đồng ý với đào tạo nhưng không đồng ý với thăng tiến. Một biến quan sát nên diễn đạt một nhận định mà người trả lời có đủ thông tin để đánh giá.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bản dịch tốt không chỉ là thay từng từ tiếng Anh bằng một từ tiếng Việt. Bạn cần kiểm tra người trả lời có hiểu “phát triển nghề nghiệp”, “năng lực” và “trách nhiệm cao hơn” theo cùng một cách hay không. Với nhân viên sản xuất, từ “khóa đào tạo” có thể được hiểu khác với nhân viên văn phòng. Hãy dùng thuật ngữ quen thuộc với mẫu nghiên cứu của mình.

Xác định đúng đối tượng trả lời

Nếu người trả lời là nhân viên mới, họ có thể chưa biết chính sách phát triển dài hạn của doanh nghiệp. Bạn có thể thêm câu hỏi lọc về thời gian làm việc hoặc chỉ giữ những biến mà họ có khả năng đánh giá. Đừng ép một nhân viên chưa từng tham gia đào tạo trả lời chi tiết về hiệu quả của khóa học.

Kiểm tra câu chữ và biến đảo chiều

Câu hỏi phủ định hoặc biến đảo chiều dễ gây lỗi khi nhập dữ liệu. Nếu dùng câu như “Tôi hiếm khi được tạo cơ hội học tập”, bạn phải mã hóa ngược trước khi chạy Cronbach's Alpha. Trong phần lớn trường hợp, câu khẳng định ngắn và rõ giúp giảm nhầm lẫn hơn câu phủ định.

Chạy thử bảng hỏi

Hãy thử bảng hỏi với một nhóm nhỏ có đặc điểm gần với mẫu chính thức. Ghi lại câu nào bị hỏi lại, thuật ngữ nào bị hiểu khác và thời gian hoàn thành. Bảng hỏi thử giúp bạn phát hiện lỗi trước khi hàng trăm phản hồi được nhập vào SPSS.

Nếu đào tạo và phát triển chỉ là một phần trong mô hình về trải nghiệm nhân viên, hãy phân biệt nó với các khái niệm như cân bằng công việc cuộc sống là gì và căng thẳng công việc là gì. Một câu hỏi về việc “có đủ thời gian học tập” có thể bị hiểu thành cân bằng công việc cuộc sống, không còn đo riêng đào tạo và phát triển.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Bạn nên kiểm định theo thứ tự từ dữ liệu mô tả đến độ tin cậy, cấu trúc nhân tố và cuối cùng là mô hình nghiên cứu. Đừng xóa biến chỉ vì muốn bảng kết quả đẹp. Mỗi lần loại biến cần có lý do về nội dung, thống kê và sự phù hợp với mô hình.

Kiểm tra dữ liệu đầu vào

Trước tiên, kiểm tra mã hóa thang Likert, giá trị thiếu, dòng trả lời lặp lại và các mẫu trả lời một cột duy nhất. Xác nhận các biến DTPT1 đến DTPT7 đang ở dạng Numeric trong SPSS. Nếu một biến bị nhập thành chuỗi, các phân tích sau có thể không chạy đúng.

Chạy Cronbach's Alpha

Trong SPSS, chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis. Đưa các biến của nhóm đào tạo và phát triển vào ô Items, chọn Model là Alpha, sau đó mở Statistics và đánh dấu Item, Scale, Scale if item deleted và Correlations.

Cronbach's 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).

Đừng xóa biến chỉ vì cột “Cronbach's Alpha if Item Deleted” tăng nhẹ. Bạn phải xem nội dung biến có trùng, lệch khái niệm hoặc bị người trả lời hiểu sai hay không.

Chạy EFA khi thiết kế nghiên cứu phù hợp

Nếu bạn đang khám phá cấu trúc thang đo, chọn Analyze > Dimension Reduction > Factor. Đưa các biến quan sát vào ô Variables, chọn Descriptives để lấy KMO và Bartlett's Test, chọn Extraction và Rotation phù hợp với mô hình. KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 0.05 là mốc thường được sử dụng (Kaiser, 1974). Eigenvalue lớn hơn 1 có thể được dùng làm quy tắc trích nhân tố (Kaiser, 1960).

Factor loading từ 0.5 trở lên là mốc tham khảo phổ biến (Hair và cộng sự, 2010), nhưng bạn vẫn phải xem biến có tải chéo hay không. Nếu DTPT4 tải vào hai nhân tố, nguyên nhân có thể nằm ở câu chữ quá rộng, mẫu nghiên cứu khác với bối cảnh ban đầu hoặc việc bạn đang gộp đào tạo với phát triển dù hai nhóm có cấu trúc riêng.

Kiểm tra bằng SmartPLS khi mô hình dùng PLS-SEM

Nếu đề tài dùng SmartPLS, hãy đánh giá measurement model trước structural model. Xem Outer Loadings, Composite Reliability, AVE và HTMT. Outer loading từ 0.7 trở lên là mốc tham khảo (Chin, 1998), CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên được dùng để đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ (Fornell và Larcker, 1981). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, là mốc thường được tham khảo (Henseler và cộng sự, 2015).

Khi chạy bootstrapping để kiểm định đường tác động, hãy ghi rõ số subsamples và cách đọc khoảng tin cậy. Quy trình PLS-SEM hiện hành thường dùng 5.000 bootstrap subsamples (Hair và cộng sự, 2022). Các chỉ số CFI, TLI và RMSEA thuộc nhóm CB-SEM, vì vậy không đưa chúng vào phần đánh giá measurement model của SmartPLS.

Số liệu minh họa

Bảng sau mô phỏng hình dạng kết quả trong các bảng SPSS thường gặp. Đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của nghiên cứu thật và không được chép vào chương 4 nếu chưa chạy trên file của bạn.

Ở bảng minh họa, tất cả Corrected Item-Total Correlation đều vượt 0.3 và Alpha tổng thể vượt 0.7. Kết quả thực tế của bạn có thể khác hoàn toàn. Hãy lưu file Output của từng vòng chạy, ghi rõ biến bị loại và lý do để có thể giải trình khi giảng viên hỏi.

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Bạn nên mô tả khái niệm, nguồn tham khảo, cách điều chỉnh, số biến quan sát ban đầu, thang Likert và kế hoạch kiểm định. Nếu dùng bộ biến quan sát tham khảo ở trên, hãy thay phần nguồn bằng tài liệu thật mà bạn đã đọc và ghi rõ đây là bản điều chỉnh cho bối cảnh nghiên cứu của mình.

Cách viết vào luận văn: “Khái niệm đào tạo và phát triển 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/ngành nghiên cứu]. Các phát biểu được đo bằng thang Likert [5/7] mức, từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất].”

Ở chương 3, không ghi Alpha, factor loading hoặc AVE nếu bạn chưa chạy dữ liệu chính thức. Những con số đó thuộc chương kết quả. Chương phương pháp chỉ nói bạn dự kiến kiểm định bằng công cụ nào, tiêu chí tham khảo nào và quy trình xử lý ra sao.

Lỗi thường gặp

Gọi mọi câu hỏi về nhân sự là đào tạo và phát triển

Câu hỏi về lương, sự hài lòng, cam kết hoặc căng thẳng công việc không tự động trở thành biến quan sát của đào tạo và phát triển. Hãy kiểm tra định nghĩa khái niệm trước khi đưa biến vào nhóm.

Dịch nguyên văn nhưng không kiểm tra bối cảnh

Từ “career development” có thể được hiểu là thăng tiến, học tập hoặc lộ trình nghề nghiệp. Nếu không chốt phạm vi, các biến quan sát sẽ đo nhiều khái niệm cùng lúc.

Xóa biến theo Alpha mà bỏ qua nội dung

Alpha tăng sau khi xóa một biến chưa chứng minh biến đó phải bị loại. Bạn cần xem tương quan biến tổng, tải nhân tố, câu chữ và vai trò lý thuyết của biến.

Trộn EFA, CFA và SmartPLS

EFA trong SPSS, CFA trong AMOS hoặc phần mềm CB-SEM và measurement model trong SmartPLS có mục tiêu, chỉ số và cách báo cáo khác nhau. Hãy chọn công cụ theo mô hình đã thiết kế, không chọn chỉ vì một bảng kết quả có vẻ dễ đạt.

Đọc thêm: tháp nhu cầu maslow, mô hình maslow.

Câu hỏi thường gặp

Đào tạo và phát triển có phải là một biến duy nhất không?

Có thể xem đây là một biến khái niệm gồm nhiều khía cạnh, hoặc tách thành hai biến là đào tạo và phát triển. Quyết định phụ thuộc vào mô hình lý thuyết, nguồn thang đo và cách người trả lời phân biệt hai nội dung này. Nếu gộp, bạn cần kiểm tra EFA hoặc measurement model để xem dữ liệu có ủng hộ cấu trúc gộp hay không.

Đào tạo và phát triển nên có bao nhiêu biến quan sát?

Không có một con số chung cho mọi đề tài. Số biến phụ thuộc vào nguồn thang đo, số khía cạnh của khái niệm và bối cảnh khảo sát. Bạn nên bắt đầu từ thang đo có nguồn rõ ràng, sau đó điều chỉnh bằng lập luận nội dung thay vì cố đạt một số lượng biến cố định.

Alpha 0.6 có đạt không?

Alpha từ 0.7 trở lên là mốc thường được chấp nhận (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), nhưng bạn phải trình bày bối cảnh, số biến, Corrected Item-Total Correlation và lý do giữ hoặc loại biến.

Có thể dùng bộ biến quan sát tham khảo mà không tìm nguồn gốc không?

Bạn có thể dùng chúng như bản nháp để thiết kế bảng hỏi, nhưng không nên gọi là thang đo gốc hoặc thang đo đã được kiểm định. Hãy tìm nguồn phù hợp, ghi lại cách dịch và điều chỉnh, rồi kiểm định trên dữ liệu của đề tài. Nếu chưa có nguồn trực tiếp, hãy nói rõ bộ câu hỏi được xây dựng và điều chỉnh dựa trên phạm vi khái niệm cùng tài liệu phương pháp.

Nếu DTPT6 tải chéo thì phải làm sao?

Kiểm tra lại câu chữ, xem biến có chứa hai ý hay không và xác định nó đang gần với đào tạo, phát triển nghề nghiệp hay một khái niệm khác. Sau đó trao đổi với giảng viên về việc chỉnh sửa hoặc loại biến. Không nên chạy đi chạy lại nhiều lần chỉ để tìm một ma trận xoay đẹp mà không ghi lại quyết định xử lý.

Mở file bảng hỏi của bạn, chốt rõ đào tạo và phát triển đang đo khía cạnh nào, sau đó đối chiếu từng biến quan sát với định nghĩa trước khi chạy thử Cronbach's Alpha; nếu cần hỗ trợ xây dựng thang đo và bảng hỏi theo mô hình riêng, bạn có thể dùng module M3 mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi.