Định hướng khởi nghiệp là gì? Cách xây dựng thang đo
Định hướng khởi nghiệp là gì và được đo bằng gì
Định hướng khởi nghiệp là cách một cá nhân nhìn nhận, lựa chọn và chuẩn bị cho khả năng tạo lập một hoạt động kinh doanh mới. Trong luận văn định lượng, bạn cần xác định rõ mình đang đo ý định khởi nghiệp, năng lực khởi nghiệp, thái độ đối với khởi nghiệp hay một khái niệm rộng hơn là định hướng khởi nghiệp. Các khái niệm này có liên quan nhưng không thể dùng tên thay thế cho nhau.
Nếu đề tài hỏi sinh viên có dự định mở doanh nghiệp trong tương lai hay không, biến phù hợp thường gần với entrepreneurial intention. Nếu đề tài hỏi sinh viên ưu tiên con đường tự tạo việc làm, sẵn sàng nhận diện cơ hội và chấp nhận bất định, bạn có thể xây dựng định hướng khởi nghiệp như một khái niệm đa thành phần. Phần này phải được giải thích trong cơ sở lý thuyết trước khi bạn viết bảng hỏi.
Thang đo là tập hợp các biến quan sát cùng phản ánh một khái niệm tiềm ẩn. Mỗi biến quan sát thường được viết thành một phát biểu, người trả lời chọn mức độ đồng ý trên thang Likert. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo lường thái độ của Likert (1932). Trong bảng hỏi, thang 5 hoặc 7 mức đều có thể dùng, nhưng bạn nên chọn một loại và sử dụng nhất quán.
Một cách đặt nội hàm có thể là: định hướng khởi nghiệp gồm khuynh hướng xem khởi nghiệp là lựa chọn nghề nghiệp, sự chủ động tìm kiếm cơ hội, mức sẵn sàng hành động và khả năng chấp nhận sự không chắc chắn. Đây mới là khung khái niệm ban đầu. Nó chưa phải thang đo đã được kiểm định, vì vậy bạn không nên đưa thẳng vào chương 3 như một thang đo chuẩn hóa.
Bạn cũng nên phân biệt khái niệm này với giáo dục khởi nghiệp là gì. Giáo dục khởi nghiệp có thể là biến độc lập hoặc bối cảnh đào tạo, còn định hướng khởi nghiệp là đặc điểm hoặc khuynh hướng được đo ở người trả lời. Tương tự, tự tin khởi nghiệp là gì có thể là một thành phần hoặc biến dự báo, nhưng không mặc nhiên đồng nghĩa với định hướng khởi nghiệp.
Nguồn thang đo gốc
Với từ khóa “định hướng khởi nghiệp”, bạn cần thận trọng khi tìm nguồn. Danh mục nguồn được phép trích dẫn của bài này không có một công trình gốc mang đúng tên “định hướng khởi nghiệp” và cũng không cung cấp số lượng biến quan sát của một thang đo cụ thể. Vì vậy, bảng dưới đây chỉ cho bạn các nguồn lý thuyết có thể dùng để định vị khái niệm, không phải tuyên bố rằng các nguồn này là thang đo gốc của định hướng khởi nghiệp.
| Nguồn | Năm | Số biến quan sát dùng trong bài này | Bối cảnh và cách sử dụng |
|---|---|---|---|
| Likert | 1932 | Chưa xác định cho khái niệm này | Nền tảng của thang đo Likert, dùng để thiết kế mức độ đồng ý |
| Ajzen | 1991 | Chưa xác định cho khái niệm này | Khung Theory of Planned Behavior, giúp phân biệt thái độ, chuẩn mực chủ quan, perceived behavioral control và ý định |
| Davis | 1989 | Chưa xác định cho khái niệm này | Khung TAM, chỉ phù hợp nếu đề tài gắn định hướng khởi nghiệp với chấp nhận công nghệ |
| Venkatesh và cộng sự | 2003 | Chưa xác định cho khái niệm này | Khung UTAUT, chỉ dùng khi nghiên cứu hành vi chấp nhận một hệ thống hoặc công nghệ |
Nguồn gần nhất về mặt lý thuyết cần được chọn theo mô hình nghiên cứu của bạn, không theo việc một bài trên Internet gọi tên biến như thế nào. Nếu bạn dùng Ajzen, hãy trình bày định hướng khởi nghiệp thông qua thái độ, chuẩn mực chủ quan, perceived behavioral control và ý định hành vi theo Theory of Planned Behavior của Ajzen (1991). Nếu bạn gộp các thành phần thành một biến độc lập duy nhất, bạn phải giải thích cơ sở của việc gộp và kiểm định cấu trúc đó bằng dữ liệu của mình.
Bạn có thể xem thêm nhóm tài liệu thuộc chủ đề Mô hình nghiên cứu để kiểm tra quan hệ giữa biến độc lập, biến phụ thuộc, mediator và moderator. Khi chưa có nguồn gốc rõ ràng cho thang đo, cách an toàn là gọi các phát biểu bên dưới là “biến quan sát tham khảo được điều chỉnh theo bối cảnh nghiên cứu”, không gọi là “thang đo chuẩn quốc tế”.
Bộ biến quan sát tham khảo
Bộ dưới đây là bản nháp để bạn bắt đầu thiết kế bảng hỏi. Các câu chưa phải bản dịch đã được xác nhận, chưa có bằng chứng về độ tin cậy và cũng chưa chắc phù hợp với sinh viên, người đi làm hoặc hộ kinh doanh. Bạn cần đối chiếu với định nghĩa khái niệm, xin góp ý của giảng viên và chạy thử trước khi thu thập mẫu chính thức.
| Mã | Biến quan sát tham khảo | Thành phần dự kiến | Chiều đo |
|---|---|---|---|
| DHKN1 | Tôi xem khởi nghiệp là một lựa chọn nghề nghiệp phù hợp với mình. | Định hướng nghề nghiệp | Thuận |
| DHKN2 | Tôi muốn tìm hiểu và chuẩn bị cho việc khởi sự một hoạt động kinh doanh. | Sự chuẩn bị | Thuận |
| DHKN3 | Tôi thường chú ý đến những cơ hội kinh doanh trong môi trường xung quanh. | Nhận diện cơ hội | Thuận |
| DHKN4 | Tôi sẵn sàng chủ động hành động khi nhận thấy một cơ hội khởi nghiệp phù hợp. | Tính chủ động | Thuận |
| DHKN5 | Tôi có thể cân nhắc khởi nghiệp dù kết quả ban đầu chưa chắc chắn. | Chấp nhận bất định | Thuận |
| DHKN6 | Tôi ưu tiên tìm một công việc ổn định hơn là tự tạo ra cơ hội kinh doanh. | Khuynh hướng ưu tiên ổn định | Nghịch |
| DHKN7 | Tôi tin rằng mình có thể phát triển một ý tưởng thành hoạt động kinh doanh. | Nhận thức khả năng hành động | Thuận |
Các biến DHKN1 đến DHKN7 đang trộn nhiều mặt của khái niệm. Đây là điểm bạn phải xử lý trước khi chạy SPSS. Nếu định nghĩa định hướng khởi nghiệp chỉ là lựa chọn nghề nghiệp, DHKN3, DHKN4 và DHKN5 có thể thuộc phạm vi khác. Nếu định nghĩa là một cấu trúc đa chiều, bạn cần cân nhắc mô hình bậc hai hoặc tách thành các nhóm riêng.
Đừng đưa quá nhiều phát biểu chỉ để làm thang đo dài. Mỗi biến phải trả lời được câu hỏi: biến này đo phần nào của định hướng khởi nghiệp, và vì sao người trả lời cần một phát biểu riêng thay vì dùng phát biểu khác. Một biến quan sát cũng không nên chứa hai ý, chẳng hạn vừa “nhận diện cơ hội” vừa “đánh giá khả năng sinh lời” trong cùng một câu.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Bước đầu tiên là viết định nghĩa thao tác. Bạn có thể ghi: “Trong nghiên cứu này, định hướng khởi nghiệp được hiểu là mức độ cá nhân xem khởi nghiệp như một lựa chọn nghề nghiệp và thể hiện sự sẵn sàng chuẩn bị, nhận diện cơ hội, chủ động hành động trong điều kiện chưa chắc chắn.” Sau đó, đối chiếu từng biến với định nghĩa này.
Kiểm tra từ ngữ và đối tượng trả lời
Nếu mẫu của bạn là sinh viên năm nhất, cụm “phát triển một hoạt động kinh doanh” có thể dễ hiểu hơn “khởi sự doanh nghiệp”. Nếu mẫu là chủ hộ kinh doanh, câu hỏi về “lựa chọn nghề nghiệp” có thể cần viết lại. Bảng hỏi phải nói cùng một ngôn ngữ với người trả lời, nhưng không được làm mất nội hàm lý thuyết.
Xử lý biến nghịch đảo
DHKN6 là biến nghịch đảo trong ví dụ. Khi nhập dữ liệu, mức 1 phải được đổi thành 5 nếu bạn dùng Likert 5 mức, mức 2 đổi thành 4, mức 3 giữ nguyên. Bạn có thể dùng Transform > Recode into Different Variables trong SPSS để tạo biến mới, chẳng hạn DHKN6_R. Không nên ghi đè biến gốc vì sẽ khó kiểm tra lỗi nhập liệu.
Một biến nghịch đảo không tự động làm thang đo tốt hơn. Câu phủ định đôi khi khiến người trả lời đọc nhầm hoặc chọn theo thói quen. Nếu Item-Total Correlation của biến này thấp, hãy kiểm tra mã hóa trước khi quyết định loại biến.
Chạy thử trước khảo sát chính thức
Hãy đọc từng câu với một nhóm nhỏ có đặc điểm gần với mẫu nghiên cứu. Mục tiêu là phát hiện từ khó hiểu, câu có hai nghĩa, thang đo bị đảo chiều ngoài ý muốn và thời gian hoàn thành quá dài. Đây là bước rà soát bảng hỏi, chưa phải bằng chứng để kết luận thang đo đạt.
Trong khảo sát chính thức, bạn có thể dùng fillform.info, công cụ biểu mẫu tiếng Việt của DoThesis, hoặc Google Forms như một lựa chọn thay thế. Dù dùng công cụ nào, hãy xuất dữ liệu thành .csv, đặt tên cột ngắn và thống nhất, đồng thời lưu riêng mã hóa của từng mức trả lời.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với thang đo định hướng khởi nghiệp, quy trình thường đi từ làm sạch dữ liệu, kiểm tra độ tin cậy, EFA nếu thiết kế nghiên cứu có khám phá cấu trúc, rồi mới đưa các biến phù hợp vào hồi quy hoặc mô hình cấu trúc. Thứ tự này giúp bạn không kết luận về giả thuyết từ một thang đo chưa được kiểm tra.
Cronbach's Alpha phản ánh mức nhất quán nội tại của các biến trong cùng thang đo. Alpha từ 0.7 trở lên thường được chấp nhận theo Nunnally (1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, mức từ 0.6 có thể được cân nhắc theo Hair và cộng sự (2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên được dùng như một mốc tham khảo theo Nunnally và Bernstein (1994).
Trong SPSS, vào Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến DHKN vào ô Items, chọn Model là Alpha, sau đó vào Statistics và đánh dấu Scale if item deleted cùng Item, Scale và Scale if item deleted. Bảng Reliability Statistics cho Alpha và số lượng biến. Bảng Item-Total Statistics cho Corrected Item-Total Correlation và Cronbach's Alpha if Item Deleted.
Nếu một biến có tương quan biến tổng thấp, bạn kiểm tra ba khả năng: biến đã mã hóa sai, câu hỏi không cùng nội hàm, hoặc mẫu dữ liệu có vấn đề. Việc xóa biến chỉ vì Alpha tăng lên không đủ để biện minh. Bạn cần ghi lại lý do loại biến và xem lại định nghĩa khái niệm.
EFA có thể được dùng khi bạn cần khám phá các nhóm biến quan sát. Trong SPSS, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Kiểm tra lần lượt KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix. KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett's Test có Sig. dưới 0.05 là các mốc thường được dẫn theo Kaiser (1974). Eigenvalue lớn hơn 1 là quy tắc trích nhân tố được gắn với Kaiser (1960). Factor loading từ 0.5 trở lên và tổng phương sai trích từ 50% trở lên có thể tham khảo Hair và cộng sự (2010).
Nếu bảng Rotated Component Matrix cho thấy DHKN1 và DHKN2 cùng tải lên một nhân tố, còn DHKN3 và DHKN4 tải sang nhân tố khác, bạn không nên gộp chúng chỉ vì cùng bắt đầu bằng chữ DHKN. Tên nhân tố phải dựa trên nội hàm của các biến còn lại. Bảng EFA ở lần chạy đầu thường chưa gọn. Loại biến, chạy lại và ghi lại từng vòng loại là chuyện bình thường, nhưng mọi quyết định phải có lý do lý thuyết.
| Chỉ số hoặc bảng output | Mốc tham khảo | Nguồn |
|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.70 trở lên | (Nunnally, 1978) |
| Alpha trong nghiên cứu khám phá | Có thể cân nhắc từ 0.60 | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.30 trở lên | (Nunnally và Bernstein, 1994) |
| KMO | Từ 0.50 trở lên | (Kaiser, 1974) |
| Bartlett's Test | Sig. dưới 0.05 | (Kaiser, 1974) |
| Eigenvalue | Lớn hơn 1 | (Kaiser, 1960) |
| Factor loading | Từ 0.50 trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
| Total Variance Explained | Từ 50% trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) |
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Bạn dùng tên bảng và cột để đối chiếu với output của mình, không được chép các con số này vào luận văn.
| Reliability Statistics | Cronbach's Alpha | N of Items |
|---|---|---|
| Định hướng khởi nghiệp | 0.812 | 6 |
| Item-Total Statistics | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted |
|---|---|---|
| DHKN1 | 0.566 | 0.785 |
| DHKN2 | 0.621 | 0.774 |
| DHKN3 | 0.593 | 0.781 |
| DHKN4 | 0.648 | 0.768 |
| DHKN5 | 0.472 | 0.804 |
| DHKN6_R | 0.287 | 0.836 |
Trong ví dụ minh họa, DHKN6_R có Corrected Item-Total Correlation dưới 0.3. Bạn phải kiểm tra việc recode trước. Nếu đã mã hóa đúng, câu này có thể không cùng nội hàm với năm biến còn lại. Khi loại biến, cần chạy lại Cronbach's Alpha và cập nhật số lượng biến trong chương 4.
Nếu bạn dùng SmartPLS thay vì SPSS, hãy phân biệt measurement model và structural model. Các chỉ số PLS-SEM như outer loading, Composite Reliability, AVE và HTMT không được trộn với CFI, TLI hoặc RMSEA, vì các chỉ số fit đó thuộc CB-SEM. 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 Henseler và cộng sự (2015).
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Chương 3 nên nêu nguồn hình thành khái niệm, định nghĩa thao tác, đối tượng khảo sát, thang Likert, cách mã hóa và quy trình điều chỉnh biến quan sát. Nếu sử dụng bộ phát biểu tham khảo, hãy nói rõ chúng được dịch, điều chỉnh và kiểm tra theo bối cảnh nghiên cứu của bạn. Không viết rằng thang đo “đã đạt” ở chương 3, vì độ tin cậy và giá trị chỉ được báo cáo sau khi phân tích dữ liệu.
Bạn có thể dùng đoạn sau và thay phần trong ngoặc vuông:
Cách viết vào luận văn: “Trong nghiên cứu này, định hướng khởi nghiệp được đo bằng [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [mã biến đầu] đến [mã biến cuối], sử dụng thang Likert [5/7] mức từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất]. Các biến quan sát được xây dựng dựa trên [nguồn lý thuyết hoặc thang đo], sau đó điều chỉnh cho bối cảnh [đối tượng và địa bàn nghiên cứu]. Độ tin cậy và giá trị của thang đo được đánh giá bằng [Cronbach's Alpha/EFA hoặc PLS-SEM] ở bước phân tích dữ liệu.”
Trong bảng thang đo, nên có các cột mã biến, nội dung phát biểu, nguồn tham khảo và ghi chú điều chỉnh. Phần “nguồn tham khảo” phải chỉ ra biến nào lấy từ đâu. Nếu bạn tự viết một biến mới, hãy đánh dấu là biến đề xuất hoặc biến bổ sung, không gán cho tác giả khi nguồn không có phát biểu đó.
Lỗi thường gặp
Gọi mọi khái niệm liên quan là định hướng khởi nghiệp
Ý định, thái độ, tự tin, giáo dục và định hướng khởi nghiệp có thể nằm trong cùng mô hình nhưng chúng không phải một biến. Bạn hãy vẽ mô hình trước, viết định nghĩa cho từng biến, rồi mới tạo mã biến.
Dịch một thang đo trên Internet mà không kiểm tra nguồn
Một bảng hỏi được đăng lại nhiều lần không chứng minh đó là thang đo gốc. Khi không truy được tác giả, năm và bối cảnh, hãy dùng nó như gợi ý ngôn ngữ, không dùng như bằng chứng học thuật.
Xóa biến chỉ để Alpha đẹp
Cronbach's Alpha cao không cứu được một thang đo đo sai khái niệm. Hãy xem cả nội dung phát biểu, Corrected Item-Total Correlation, kết quả EFA và lập luận lý thuyết.
Quên recode biến nghịch đảo
Đây là lỗi làm Alpha thấp rất thường gặp. Kiểm tra bảng mã trước khi chạy lại, giữ biến gốc và biến đã đảo chiều thành hai cột riêng để truy vết.
Trộn thang đo với biến kết quả
Nếu định hướng khởi nghiệp là biến độc lập, các câu về “tôi sẽ thành lập doanh nghiệp trong 12 tháng tới” có thể đã chuyển sang đo ý định. Bạn cần quyết định câu này thuộc cấu trúc nào trước khi đưa vào bảng hỏi.
Đọc thêm: chuẩn mực xã hội là gì, sợ thất bại là gì, thang đo sợ thất bại.
Câu hỏi thường gặp
Định hướng khởi nghiệp có giống ý định khởi nghiệp không?
Không nhất thiết. Ý định khởi nghiệp thường tập trung vào dự định thực hiện hành vi trong tương lai, còn định hướng khởi nghiệp có thể rộng hơn, gồm cách lựa chọn nghề nghiệp, nhận diện cơ hội và sự sẵn sàng hành động. Nếu đề tài của bạn chỉ đo dự định mở doanh nghiệp, nên dùng tên “ý định khởi nghiệp” để tránh mở rộng nội hàm.
Nên dùng thang Likert 5 mức hay 7 mức?
Cả hai đều có thể sử dụng nếu phù hợp với đối tượng khảo sát và được mô tả rõ. Thang 5 mức thường dễ trả lời và dễ hướng dẫn. Quan trọng hơn là các mức phải có nhãn nhất quán, chẳng hạn từ “hoàn toàn không đồng ý” đến “hoàn toàn đồng ý”, và toàn bộ biến phải dùng cùng chiều đo.
Có thể lấy bộ biến quan sát tham khảo trong bài này đưa thẳng vào bảng hỏi không?
Bạn không nên đưa thẳng. Bộ biến chỉ là điểm bắt đầu để thảo luận nội hàm và viết bản nháp. Hãy điều chỉnh ngôn ngữ theo đối tượng, kiểm tra biến nghịch đảo, chạy thử và ghi nguồn của từng phát biểu trước khi khảo sát chính thức.
Cronbach's Alpha thấp thì phải làm sao?
Trước tiên, kiểm tra dữ liệu thiếu, biến nghịch đảo và lỗi nhập mã. Sau đó xem Corrected Item-Total Correlation và nội dung của biến. Nếu loại biến, phải có lý do về cả thống kê lẫn lý thuyết, đồng thời ghi lại số biến trước và sau khi loại.
Có bắt buộc chạy EFA cho thang đo định hướng khởi nghiệp không?
Điều này phụ thuộc vào nguồn thang đo, mức độ điều chỉnh và thiết kế nghiên cứu. Nếu bạn dịch, gộp hoặc bổ sung nhiều biến quan sát, EFA thường hữu ích để kiểm tra cấu trúc trong mẫu của bạn. Nếu sử dụng một thang đo đã có cấu trúc rõ và nghiên cứu theo PLS-SEM, bạn cần tuân theo quy trình measurement model phù hợp thay vì chạy EFA theo thói quen.
Bạn hãy mở lại file bảng hỏi, viết định nghĩa thao tác cho “định hướng khởi nghiệp”, đánh dấu từng biến thuộc thành phần nào, rồi kiểm tra mã hóa trước khi chạy Cronbach's Alpha. Nếu cần dựng mô hình, chọn nguồn và hoàn thiện thang đo theo dữ liệu thật, bạn có thể dùng M3 mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi của DoThesis.