Đề cương nghiên cứu khoa học: Cấu trúc và cách viết chi tiết

Đề cương nghiên cứu khoa học trong luận văn là gì

Đề cương nghiên cứu khoa học là bản kế hoạch cho biết bạn nghiên cứu vấn đề nào, vì sao vấn đề đó đáng nghiên cứu, sẽ dùng dữ liệu gì, phân tích bằng cách nào và dự kiến đóng góp ra sao. Đây là tài liệu để giảng viên kiểm tra tính hợp lý của đề tài trước khi bạn thiết kế bảng hỏi, thu thập dữ liệu và chạy SPSS hoặc SmartPLS.

Bạn có thể xem thêm đề cương là gì để phân biệt đề cương nghiên cứu với đề cương môn học hoặc dàn ý thuyết trình. Trong khóa luận định lượng, đề cương cần đủ cụ thể để người đọc hiểu biến nào được đo, đối tượng khảo sát là ai, mỗi dòng dữ liệu đại diện cho ai và kết quả nào sẽ trả lời từng câu hỏi nghiên cứu.

Một đề cương thường dài khoảng 8 đến 20 trang, tùy mẫu của khoa, mức độ phức tạp của mô hình và yêu cầu của giảng viên. Đây chỉ là khoảng tham khảo. Một bản 20 trang nhưng thiếu mô hình, thang đo và kế hoạch phân tích vẫn yếu hơn bản 10 trang có logic rõ ràng.

Bạn nên kiểm tra tính khả thi ngay từ đầu. Đề tài có thu thập được dữ liệu trong thời gian còn lại không, nhóm đối tượng có thể tiếp cận không, biến nghiên cứu có thang đo phù hợp không và phương pháp phân tích có trả lời được câu hỏi không. Nếu bỏ qua bốn câu hỏi này, bạn có thể viết xong đề cương rồi mới phát hiện mình không thể khảo sát đúng đối tượng.

Cấu trúc chuẩn của đề cương nghiên cứu khoa học

Tên trường có thể gọi các mục khác nhau, nhưng một đề cương định lượng thường có cấu trúc dưới đây. Độ dài dùng để phân bổ công sức, không phải quy định bắt buộc.

Bạn có thể đối chiếu thêm cách viết đề cương luận văn khi khoa yêu cầu bố cục riêng. Nếu đề cương dùng để xin duyệt đề tài, phần lý do và tính khả thi cần rõ. Nếu dùng để triển khai khóa luận, phần mô hình, thang đo, mẫu và kế hoạch phân tích cần chi tiết hơn.

Các bước viết đề cương nghiên cứu khoa học

Bước 1: Chốt vấn đề, đối tượng và phạm vi

Hãy viết trước một câu mô tả vấn đề theo công thức: “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến [kết quả] của [đối tượng] trong [bối cảnh] tại [phạm vi]”. Câu này giúp bạn nhận ra đề tài đang quá rộng hay quá mơ hồ.

Ví dụ, “các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh” đã có kết quả là ý định sử dụng, đối tượng là sinh viên và bối cảnh là ví điện tử. Bạn vẫn cần xác định sinh viên nói chung hay sinh viên đã từng sử dụng ví điện tử, vì hai nhóm này trả lời những bảng hỏi khác nhau.

Đơn vị phân tích phải nhất quán từ tên đề tài đến file SPSS. Nếu mỗi dòng là một người trả lời, kết luận cũng phải nói về người trả lời hoặc nhóm người trả lời. Bạn không nên chuyển sang kết luận cho toàn bộ doanh nghiệp nếu mẫu chỉ gồm khách hàng của một địa bàn.

Bước 2: Viết lý do chọn đề tài từ vấn đề đến khoảng trống

Lý do chọn đề tài nên đi theo bốn đoạn. Đoạn đầu mô tả bối cảnh cụ thể. Đoạn thứ hai nêu vấn đề cần giải thích. Đoạn thứ ba chỉ ra điều các nghiên cứu trước chưa giải quyết đầy đủ trong bối cảnh bạn chọn. Đoạn cuối kết nối khoảng trống với đề tài.

Khoảng trống không nhất thiết là “chưa ai nghiên cứu”. Bạn có thể nêu bối cảnh khác, nhóm đối tượng khác, biến trung gian khác hoặc kết quả giữa các nghiên cứu trước chưa thống nhất. Sau đó giải thích vì sao cần kiểm định trong bối cảnh của bạn.

Tránh mở đầu bằng những câu chung chung như “xã hội ngày càng phát triển”. Người đọc cần biết sự thay đổi cụ thể nào tạo ra vấn đề nghiên cứu. Nếu chưa có nguồn đáng tin cho một con số, hãy mô tả xu hướng mà không tự tạo tỷ lệ phần trăm.

Bước 3: Chuyển lý do thành mục tiêu và câu hỏi

Mục tiêu tổng quát nói nghiên cứu muốn đạt điều gì. Mục tiêu cụ thể phải gắn với thao tác có thể kiểm tra bằng dữ liệu, chẳng hạn xác định các yếu tố, đánh giá mức độ tác động, kiểm định sự khác biệt hoặc đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.

Mỗi mục tiêu cụ thể nên có một câu hỏi tương ứng. Nếu mục tiêu là “đánh giá tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng”, câu hỏi có thể là: “Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng không, và mức độ ảnh hưởng như thế nào?”. Câu hỏi này mở đường cho hồi quy hoặc PLS-SEM.

Đừng đưa vào mục tiêu một việc bạn không có dữ liệu để làm. Nếu bảng hỏi chỉ đo nhận thức của khách hàng tại một thời điểm, cần thận trọng với các từ như “nguyên nhân tuyệt đối”, “dự báo dài hạn” hoặc “chứng minh quan hệ nhân quả”.

Bước 4: Xây dựng cơ sở lý thuyết, mô hình và giả thuyết

Với mỗi khái niệm, bạn cần ghi rõ định nghĩa làm việc, cách đo và nguồn thang đo dự kiến. Bảng theo dõi này giúp bạn phát hiện một biến đang được dùng với nhiều nghĩa khác nhau. Các mô hình như TAM, TPB hoặc UTAUT chỉ nên được chọn khi phù hợp với câu hỏi và bối cảnh.

Mô hình nghiên cứu cần thể hiện biến độc lập, biến phụ thuộc và nếu có thì biến trung gian hoặc điều tiết. Mỗi mũi tên phải có lý do lý thuyết và dẫn đến một giả thuyết. Ví dụ, nếu “nhận thức hữu ích” tác động đến “ý định sử dụng”, H1 phải viết thành một câu có hướng hoặc ít nhất nêu rõ quan hệ cần kiểm định.

Nếu dùng SmartPLS, nên tách đánh giá mô hình đo lường khỏi mô hình cấu trúc. Cách tiếp cận hai bước này được trình bày trong (Anderson và Gerbing, 1988). Trong đề cương, bạn có thể nói trước rằng sẽ kiểm tra độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt rồi mới đánh giá các quan hệ giữa biến.

Bước 5: Thiết kế phương pháp và cỡ mẫu

Phần phương pháp phải trả lời bốn câu hỏi: khảo sát ai, dùng công cụ nào, cần bao nhiêu quan sát và phân tích theo quy trình nào. Ghi rõ tiêu chí sàng lọc, thời gian thu thập, cách phát bảng hỏi và nguyên tắc loại phản hồi không hợp lệ.

Nếu dùng bảng hỏi Likert, hãy nêu số mức đo và ý nghĩa của các đầu mút. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo thái độ được trình bày trong (Likert, 1932). Biến quan sát nên được mã hóa từ trước, chẳng hạn PU1, PU2, PU3, để khi nhập vào SPSS bạn không phải đổi tên cột giữa chừng.

Với hồi quy, quy tắc n tối thiểu bằng 50 + 8m, trong đó m là số biến độc lập, thường được trích dẫn từ (Tabachnick và Fidell, 2013). Với nghiên cứu có nhiều biến quan sát, quy tắc 5 đến 10 quan sát cho một biến quan sát cũng thường được dùng (Hair và cộng sự, 2010). Đây là căn cứ lập kế hoạch, không thay thế cho việc kiểm tra chất lượng mẫu.

Quy trình phân tích có thể viết theo thứ tự: làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo, EFA nếu phù hợp, sau đó hồi quy hoặc PLS-SEM. Với SPSS, nêu các output như Reliability Statistics, KMO and Bartlett's Test, Rotated Component Matrix và Coefficients. Với SmartPLS, nêu Outer Loadings, Construct Reliability and Validity, Discriminant Validity và Path Coefficients.

Bước 6: Lập tiến độ và kiểm tra tính khả thi

Chia tiến độ theo sản phẩm cụ thể: chốt mô hình, hoàn tất bảng hỏi, thử dữ liệu, thu phản hồi hợp lệ, làm sạch file, chạy phân tích và viết từng chương. Mỗi mốc nên có thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc và điều kiện hoàn thành.

Hãy dành thời gian dự phòng cho việc sửa bảng hỏi hoặc loại phản hồi. EFA hiếm khi ra đúng cấu trúc ở lần chạy đầu. Bạn cần lưu từng phiên bản file và ghi lại lý do loại biến, thay vì xóa trực tiếp rồi không nhớ mình đã làm gì.

Câu mẫu dùng được

Các câu dưới đây là khung để bạn thay nội dung trong ngoặc. Đừng sao chép nguyên văn nếu bối cảnh, đối tượng hoặc phương pháp khác với nghiên cứu của bạn.

Cách viết vào luận văn

Bạn có thể điều chỉnh trực tiếp đoạn sau: “Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để kiểm định ảnh hưởng của [các biến độc lập] đến [biến phụ thuộc] tại [đối tượng và địa bàn]. Dữ liệu được thu thập bằng bảng hỏi và phân tích bằng [phần mềm], theo các bước [liệt kê ngắn quy trình].” Khi có dữ liệu thật, thay phần trong ngoặc bằng thông tin đúng của nghiên cứu, không điền số liệu dự kiến vào chương kết quả.

Ví dụ đề cương nghiên cứu khoa học rút gọn

Giả sử bạn chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh”. Ví dụ này chỉ minh họa cách nối các phần, không phải kết quả của một nghiên cứu đã thực hiện.

Vấn đề nghiên cứu là một số sinh viên đã biết và từng sử dụng ví điện tử nhưng có thể chuyển sang nền tảng khác hoặc ngừng sử dụng. Mục tiêu tổng quát là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng. Các biến độc lập dự kiến gồm nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng và niềm tin. Biến phụ thuộc là ý định tiếp tục sử dụng.

Câu hỏi nghiên cứu gồm: nhận thức hữu ích có ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng không, nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng không và niềm tin có ảnh hưởng như thế nào. H1, H2 và H3 lần lượt nối ba biến độc lập với biến phụ thuộc. Đối tượng khảo sát là sinh viên đã từng sử dụng ví điện tử trong khoảng thời gian xác định trước khi trả lời bảng hỏi.

Trong đề cương, bạn phải giải thích vì sao chọn hồi quy hoặc PLS-SEM. Nếu mô hình đơn giản và các biến đã được tổng hợp thành điểm, hồi quy có thể phù hợp. Nếu mô hình có biến tiềm ẩn, nhiều biến quan sát và quan hệ trung gian, PLS-SEM có thể được cân nhắc. Đừng ghi cả hai phương pháp chỉ để làm đề cương đầy đủ hơn, vì hội đồng có thể hỏi tiêu chí lựa chọn.

Phần dự kiến kết quả chỉ nên mô tả loại kết quả sẽ có, chẳng hạn xác định biến nào có quan hệ có ý nghĩa thống kê và mức độ giải thích của mô hình. Bạn không được ghi trước rằng một giả thuyết chắc chắn được chấp nhận khi chưa thu thập dữ liệu.

Lỗi thường gặp khiến hội đồng hỏi lại

Lỗi đầu tiên là tên đề tài quá rộng. “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng” không cho biết hành vi nào, người tiêu dùng nào và bối cảnh nào. Hãy thu hẹp kết quả, đối tượng và địa bàn để kế hoạch thu dữ liệu có thể thực hiện.

Lỗi thứ hai là mục tiêu, câu hỏi và giả thuyết không khớp. Nếu mục tiêu nói về ảnh hưởng của ba yếu tố nhưng mô hình có năm yếu tố, hội đồng sẽ hỏi phạm vi thật nằm ở đâu. Bạn nên lập bảng kiểm tra, trong đó mỗi mục tiêu có câu hỏi, biến và phép phân tích tương ứng.

Lỗi thứ ba là dùng nguồn thang đo không rõ. Một biến có tên tiếng Việt không đủ để chứng minh thang đo phù hợp. Hãy ghi nguồn gốc, số biến quan sát dự kiến, cách dịch và kế hoạch điều chỉnh cho bối cảnh Việt Nam.

Lỗi thứ tư là hứa hẹn kết luận nhân quả từ dữ liệu khảo sát một thời điểm. Với thiết kế này, cách viết thận trọng hơn là “kiểm định mối quan hệ” hoặc “đánh giá mức độ ảnh hưởng theo mô hình”. Từ “nguyên nhân” cần được dùng khi thiết kế và lập luận thực sự hỗ trợ cho nó.

Lỗi thứ năm là ghi phương pháp phân tích nhưng không ghi cách đọc kết quả. Nếu dùng PLS-SEM, bạn cần nói đến outer loading, CR, AVE, HTMT, VIF, R², f², Q² và bootstrapping ở mức phù hợp với mô hình. CFI, TLI, RMSEA thuộc CB-SEM, không nên đưa vào quy trình SmartPLS. Với PLS-SEM, quy trình hiện hành thường dùng 5.000 bootstrap subsamples theo (Hair và cộng sự, 2022).

Lỗi cuối là tiến độ không tính thời gian làm sạch dữ liệu. Bạn nên dự kiến việc kiểm tra phản hồi thiếu, trả lời theo một mẫu, giá trị bất thường và lỗi mã hóa. Dữ liệu bẩn không được giải quyết chỉ bằng cách bấm chạy lại trong SPSS.

Bạn có thể đọc thêm đề cương trong luận văn là gì, slide bảo vệ trong luận văn là gì và chủ đề Khóa luận tốt nghiệp để kiểm tra sự liên kết giữa đề cương, đề tài và phần trình bày sau này.

Câu hỏi thường gặp

Đề cương nghiên cứu khoa học cần bao nhiêu trang

Không có một độ dài chung cho mọi trường. Bạn nên ưu tiên mẫu của khoa và yêu cầu của giảng viên. Với một đề tài định lượng thông thường, bản đề cương có thể gồm khoảng 8 đến 20 trang, chưa tính tài liệu tham khảo và phụ lục.

Nếu đề cương ngắn, hãy giữ đủ vấn đề, mục tiêu, mô hình, giả thuyết, phương pháp, cỡ mẫu và tiến độ. Hội đồng cần đánh giá tính khả thi, nên số trang không thay thế cho thông tin cụ thể.

Đề cương có cần kết quả nghiên cứu không

Đề cương trước khi thu thập dữ liệu không cần có kết quả thật. Bạn chỉ cần nêu loại kết quả dự kiến, bảng phân tích sẽ xuất hiện và cách kết quả trả lời câu hỏi nghiên cứu.

Không nên tự điền p-value, R², hệ số hồi quy hoặc số người trả lời vào đề cương nếu chưa có dữ liệu hợp lệ. Những con số đó phải xuất hiện sau khi bạn chạy file thật.

Có thể đổi tên đề tài sau khi nộp đề cương không

Có thể, nhưng mức độ thay đổi phụ thuộc quy định của khoa và việc thay đổi có làm biến động mục tiêu, mô hình hoặc đối tượng nghiên cứu hay không. Đổi cách diễn đạt tên đề tài thường dễ xử lý hơn đổi biến phụ thuộc hoặc đổi toàn bộ mẫu.

Nếu cần đổi, hãy lập bảng so sánh tên cũ, tên mới, lý do, phần bị ảnh hưởng và kế hoạch cập nhật. Gửi giảng viên duyệt trước khi sửa bảng hỏi hoặc thu thêm dữ liệu.

Đề cương định lượng nên dùng SPSS hay SmartPLS

SPSS phù hợp với thống kê mô tả, Cronbach's Alpha, EFA, tương quan, hồi quy và nhiều kiểm định giả thuyết phổ biến. SmartPLS phù hợp khi mô hình có biến tiềm ẩn đo bằng nhiều biến quan sát và bạn muốn đánh giá đồng thời mô hình đo lường cùng mô hình cấu trúc.

Lựa chọn phải xuất phát từ mô hình, loại dữ liệu và yêu cầu của giảng viên. Phần mềm không sửa được mô hình sai, thang đo không phù hợp hoặc mẫu không đúng đối tượng.

Có cần trích dẫn tài liệu trong đề cương không

Có. Các định nghĩa, lý thuyết, mô hình, thang đo và căn cứ chọn cỡ mẫu đều cần nguồn phù hợp. Quy tắc cỡ mẫu theo số biến quan sát có thể được dẫn bằng (Hair và cộng sự, 2010), còn căn cứ cho phương pháp hồi quy có thể dẫn bằng (Tabachnick và Fidell, 2013).

Bạn nên tạo danh sách tài liệu tham khảo ngay khi đọc, kiểm tra sự thống nhất giữa trích dẫn trong bài và danh mục cuối đề cương. Đừng chờ đến ngày nộp mới tìm lại nguồn cho từng đoạn.

Khi hoàn tất bản đề cương, hãy mở file kế hoạch của bạn và kiểm tra từng mục theo ba câu hỏi: dữ liệu nào sẽ trả lời mục tiêu, biến nào đo câu hỏi đó và phép phân tích nào tạo ra bằng chứng. Nếu cần triển khai phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, bạn có thể dùng M4 phân tích dữ liệu để đi từ dữ liệu thật đến bảng kết quả và phần diễn giải phù hợp với đề cương.