Giá trị giá cả là gì? Cách xây dựng thang đo trong nghiên cứu định lượng
Giá trị giá cả là gì và được đo bằng gì
Giá trị giá cả là cách người trả lời đánh giá mức độ hợp lý của số tiền phải trả so với lợi ích, chất lượng hoặc trải nghiệm họ nhận được. Khái niệm này thường xuất hiện trong các mô hình nghiên cứu về ý định mua, ý định sử dụng, sự hài lòng hoặc hành vi chấp nhận sản phẩm, dịch vụ. Bạn cần phân biệt nó với cảm nhận giá rẻ. Một người có thể thấy giá cao nhưng vẫn đánh giá giá trị giá cả tốt nếu lợi ích nhận được tương xứng.
Trong bảng hỏi, giá trị giá cả là một biến tiềm ẩn. Bạn không đo trực tiếp nó bằng một câu hỏi duy nhất mà dùng nhiều biến quan sát, thường là các phát biểu đánh giá trên thang Likert 5 hoặc 7 mức. Chẳng hạn, người trả lời chọn từ 1, hoàn toàn không đồng ý, đến 5, hoàn toàn đồng ý. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo lường thái độ của Likert (1932).
Khi xây dựng mô hình, bạn cần xác định giá trị giá cả là biến độc lập, biến trung gian hay một thành phần của khái niệm rộng hơn như giá trị cảm nhận. Nếu đề tài nghiên cứu ứng dụng công nghệ, khái niệm này có thể được đặt cạnh điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội hoặc động lực hưởng thụ. Vai trò của biến phải được nêu rõ trước khi bạn soạn bảng hỏi.
Nguồn thang đo gốc
Không nên tự nghĩ ra toàn bộ biến quan sát chỉ dựa trên cảm nhận cá nhân. Bạn bắt đầu bằng việc tìm thang đo đã được sử dụng trong bối cảnh gần với đề tài, sau đó điều chỉnh từ ngữ cho người trả lời Việt Nam. Với giá trị giá cả, một nguồn thường được sử dụng trong nghiên cứu chấp nhận công nghệ là UTAUT2 của Venkatesh và cộng sự (2012). Nguồn này xem price value là sự cân nhắc giữa lợi ích cảm nhận và chi phí tiền tệ.
Bảng dưới đây là bản định hướng để bạn kiểm tra nguồn, không phải tuyên bố rằng mọi nghiên cứu đều phải dùng đúng số lượng biến quan sát này. Số item trong từng bài có thể thay đổi theo bối cảnh và phiên bản thang đo mà tác giả sử dụng.
| Nguồn | Năm | Số biến quan sát tham khảo | Bối cảnh gốc | Cách sử dụng trong luận văn |
|---|---|---|---|---|
| Venkatesh và cộng sự | 2012 | 4 item trong cấu trúc price value | Chấp nhận và sử dụng công nghệ của người tiêu dùng | Dùng làm nguồn khởi đầu, sau đó dịch và điều chỉnh bối cảnh |
| Venkatesh và cộng sự | 2003 | Khung UTAUT, không phải thang đo giá trị giá cả riêng | Chấp nhận công nghệ trong tổ chức | Dùng để phân biệt price value với performance expectancy và effort expectancy |
| Nguyễn Đình Thọ | 2011 | Không cung cấp một bộ item cố định cho mọi đề tài | Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh | Dùng để trình bày quy trình xây dựng, điều chỉnh và kiểm định thang đo |
Khi ghi nguồn, bạn nên nêu rõ mình kế thừa khái niệm nào, lấy item nào và đã thay đổi từ ngữ ra sao. Nếu thang đo gốc đo giá trị giá cả của ứng dụng di động, bạn không nên viết rằng nó đã được kiểm định sẵn cho dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam. Bối cảnh mới vẫn cần kiểm định Cronbach's Alpha, EFA hoặc mô hình đo lường bằng SmartPLS.
Bạn cũng có thể xem cách các khái niệm liên quan được trình bày trong bài về chuẩn chủ quan, thang đo thái độ và mô hình nghiên cứu. Các bài này hữu ích khi bạn cần phân biệt một biến đánh giá giá trị với một biến phản ánh thái độ hoặc ý định.
Bộ biến quan sát tham khảo
Dưới đây là bộ biến quan sát minh họa dựa trên hướng tiếp cận price value. Đây là starting point để bạn chỉnh sửa, chưa phải bản dịch đã được xác nhận và cũng chưa phải thang đo đạt độ tin cậy trong nghiên cứu của bạn. Câu chữ cần bám vào sản phẩm, dịch vụ và đối tượng khảo sát cụ thể.
| Mã | Phát biểu tiếng Việt tham khảo | Điều cần thay theo đề tài |
|---|---|---|
| GV1 | Sản phẩm hoặc dịch vụ này mang lại giá trị tương xứng với số tiền tôi bỏ ra. | Thay “sản phẩm hoặc dịch vụ này” bằng đối tượng nghiên cứu cụ thể |
| GV2 | Mức giá của sản phẩm hoặc dịch vụ này là hợp lý đối với những lợi ích tôi nhận được. | Nêu lợi ích phù hợp, chẳng hạn tiện lợi, tiết kiệm thời gian hoặc chất lượng |
| GV3 | Với mức giá hiện tại, sản phẩm hoặc dịch vụ này là một lựa chọn đáng cân nhắc. | Kiểm tra xem “đáng cân nhắc” có dễ hiểu với mẫu khảo sát không |
| GV4 | Sản phẩm hoặc dịch vụ này có giá trị tốt so với các lựa chọn thay thế. | Xác định nhóm thay thế mà người trả lời thực sự biết đến |
Các phát biểu trên nên dùng cùng một hướng điểm. Điểm càng cao cần thể hiện đánh giá giá trị giá cả càng tích cực. Nếu bạn đưa vào một biến quan sát phủ định như “mức giá này không tương xứng với lợi ích”, cần ghi nhận đó là biến đảo chiều và xử lý trước khi chạy phân tích. Đừng để người trả lời phải suy luận quá nhiều về hai ý trong một câu, chẳng hạn vừa hỏi giá vừa hỏi chất lượng dịch vụ.
Bạn nên giữ từ ba đến năm biến quan sát cho một khái niệm ở giai đoạn thiết kế ban đầu. Việc cuối cùng còn bao nhiêu biến phụ thuộc vào lý thuyết, dữ liệu và kết quả kiểm định. Không nên thêm các item chỉ để tăng số lượng nếu chúng không cùng phản ánh giá trị giá cả.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Bước đầu tiên là xác định đúng đối tượng và hành vi mà câu hỏi muốn đo. Nếu đề tài là ví điện tử, hãy dùng cụm “sử dụng ví điện tử này” thay vì “sản phẩm hoặc dịch vụ”. Nếu đề tài là khóa học trực tuyến, “số tiền tôi bỏ ra” có thể được thay bằng “học phí tôi trả cho khóa học”. Một câu hỏi tốt giúp người trả lời hình dung cùng một đối tượng trước khi chọn mức độ đồng ý.
Bước thứ hai là kiểm tra nghĩa của bản dịch. Bạn đọc lại bản tiếng Việt như một sinh viên thuộc mẫu khảo sát, không đọc như người dịch tài liệu. Các từ như “giá trị”, “lợi ích”, “hợp lý” và “đáng tiền” có thể bị hiểu khác nhau. Nếu một item vừa nói về giá cả vừa nói về chất lượng, hãy cân nhắc tách hoặc loại nó để tránh đo hai khái niệm.
Bước thứ ba là chạy thử bảng hỏi với một nhóm nhỏ tương tự mẫu chính. Mục tiêu của pilot là phát hiện câu khó hiểu, lựa chọn trả lời bị thiếu, thời gian hoàn thành quá dài và item có nội dung trùng nhau. Bạn ghi lại phiên bản câu hỏi trước và sau khi chỉnh sửa để có thể giải trình trong chương 3.
Bước thứ tư là quyết định thang Likert. Thang 5 mức dễ trả lời và thường phù hợp với khảo sát sinh viên hoặc người dùng đại chúng. Thang 7 mức cho nhiều mức phân biệt hơn nhưng đòi hỏi người trả lời hiểu rõ khoảng cách giữa các lựa chọn. Dù chọn loại nào, phần hướng dẫn phải thống nhất từ đầu đến cuối bảng hỏi.
Sau pilot, bạn chưa được kết luận thang đo đạt chỉ vì người trả lời nói rằng câu hỏi dễ hiểu. Tính dễ hiểu là điều kiện thiết kế, còn độ tin cậy và giá trị đo lường phải được kiểm tra trên dữ liệu định lượng.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với dữ liệu SPSS, quy trình phổ biến là kiểm tra Cronbach's Alpha trước, xem Corrected Item-Total Correlation, rồi chạy EFA nếu mô hình và cỡ mẫu phù hợp. Cronbach's 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 Nunnally và Bernstein (1994) đề xuất như một mốc tham khảo.
Nếu chạy EFA, KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett's Test có Sig. dưới 0.05 là các điều kiện thường được báo cáo theo Kaiser (1974). Eigenvalue lớn hơn 1 là một quy tắc trích nhân tố được dùng phổ biến theo Kaiser (1960). Factor loading từ 0.5 trở lên và tổng phương sai trích từ 50% trở lên là các mốc tham khảo theo Hair và cộng sự (2010). Bạn cần xem cả cấu trúc lý thuyết, cross-loading và ý nghĩa nội dung, không xóa item chỉ vì một con số thấp hơn rất ít.
| Chỉ tiêu | Mốc tham khảo | Nguồn canonical | Cách đọc |
|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.7; nghiên cứu khám phá có thể cân nhắc từ 0.6 | (Nunnally, 1978); (Hair và cộng sự, 2010) | Đánh giá độ nhất quán nội bộ của nhóm item |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.3 | (Nunnally và Bernstein, 1994) | Xem item có tương quan với tổng thang đo hay không |
| KMO | Từ 0.5 | (Kaiser, 1974) | Xem dữ liệu có phù hợp để phân tích nhân tố hay không |
| Bartlett's Test | Sig. dưới 0.05 | (Kaiser, 1974) | Kiểm tra ma trận tương quan có khác ma trận đơn vị hay không |
| Eigenvalue | Lớn hơn 1 | (Kaiser, 1960) | Quy tắc tham khảo khi xác định số nhân tố |
| Factor loading | Từ 0.5 | (Hair và cộng sự, 2010) | Đánh giá mức liên hệ giữa item và nhân tố |
| Tổng phương sai trích | Từ 50% | (Hair và cộng sự, 2010) | Phần biến thiên được các nhân tố giải thích |
| Outer loading trong PLS-SEM | Từ 0.7 | (Chin, 1998) hoặc (Hair và cộng sự, 2022) | Đánh giá chỉ báo trong mô hình đo lường |
| CR và AVE trong PLS-SEM | CR từ 0.7, AVE từ 0.5 | (Fornell và Larcker, 1981) | Kiểm tra độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ |
| HTMT | Dưới 0.85 hoặc 0.90 với khái niệm gần nhau | (Henseler và cộng sự, 2015) | Kiểm tra giá trị phân biệt |
Nếu dùng SmartPLS 4, bạn đánh giá measurement model trước rồi mới diễn giải structural model. Quy trình hai bước này phù hợp với logic đánh giá mô hình đo lường rồi mô hình cấu trúc được trình bày bởi Anderson và Gerbing (1988). Với PLS-SEM, bạn không đưa CFI, TLI hoặc RMSEA vào bảng đánh giá như khi chạy CB-SEM. Đây là nhóm chỉ số thuộc logic khác.
Một bảng output minh họa dưới đây cho thấy hình dạng kết quả mà bạn có thể gặp. Các con số chỉ là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thực tế.
số liệu minh họa: bảng Reliability Statistics và Item-Total Statistics trong SPSS
| Cronbach's Alpha | N of Items | Item | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted |
|---|---|---|---|---|
| 0.842 | 4 | GV1 | 0.671 | 0.794 |
| 0.842 | 4 | GV2 | 0.704 | 0.778 |
| 0.842 | 4 | GV3 | 0.622 | 0.817 |
| 0.842 | 4 | GV4 | 0.695 | 0.782 |
Trong output thật, bạn vào Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa GV1 đến GV4 vào ô Items, chọn Model là Alpha, rồi mở nút Statistics. Tích Item, Scale và Scale if item deleted để SPSS hiện các cột cần đọc. Bảng minh họa có Alpha 0.842 và các corrected item-total correlation đều trên 0.3, nhưng bạn vẫn phải kiểm tra nội dung item trước khi kết luận.
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Phần phương pháp nên cho người đọc biết nguồn khái niệm, cách dịch hoặc điều chỉnh, thang đo sử dụng mấy mức, mã biến gồm những gì và quy trình kiểm định dự kiến. Bạn có thể trình bày bảng mã GV1 đến GV4, định nghĩa ngắn của giá trị giá cả và nguồn Venkatesh và cộng sự (2012). Nếu đã chỉnh câu chữ cho ngành cụ thể, ghi rõ phần điều chỉnh đó.
Cách viết vào luận văn: “Thang đo giá trị giá cả được kế thừa và điều chỉnh từ Venkatesh và cộng sự (2012), gồm [số lượng] biến quan sát ký hiệu từ [mã bắt đầu] đến [mã kết thúc]. Các biến được đo bằng thang Likert [5/7] mức, từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất], sau đó được kiểm định độ tin cậy và giá trị trước khi đưa vào phân tích mô hình.”
Bạn có thể bổ sung câu mô tả kết quả sau khi chạy xong: “Kết quả Cronbach's Alpha của thang đo đạt [giá trị], các hệ số Corrected Item-Total Correlation dao động từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất], do đó [số lượng] biến quan sát được giữ lại cho bước phân tích tiếp theo.” Chỉ điền số từ output thật của bạn.
Nếu đề tài dùng SmartPLS, câu viết cần chuyển sang thuật ngữ phù hợp: “Outer loadings của các biến quan sát dao động từ [giá trị] đến [giá trị], Composite Reliability đạt [giá trị] và AVE đạt [giá trị].” Bạn không nên trộn kết quả dự kiến với kết quả đã chạy.
Lỗi thường gặp
Lỗi đầu tiên là dịch price value thành “giá trị giá” rồi dùng cụm này xuyên suốt bảng hỏi. Cách gọi đó thiếu tự nhiên và dễ khiến người trả lời nghĩ rằng bạn chỉ hỏi mức giá. “Giá trị giá cả” hoặc “giá trị cảm nhận về giá cả” thường diễn đạt rõ hơn, nhưng tên cuối cùng phải nhất quán với định nghĩa trong mô hình.
Lỗi thứ hai là lấy item từ một bài nhưng trích dẫn nguồn của bài khác. Bạn cần lập bảng theo dõi gồm mã item, nguồn gốc, bản tiếng Anh, bản tiếng Việt và thay đổi đã thực hiện. Điều này giúp bạn trả lời khi giảng viên hỏi vì sao GV3 được giữ lại.
Lỗi thứ ba là xóa liên tục các biến để Alpha tăng. Alpha cao không tự động chứng minh giá trị giá cả đã được đo đúng. Nếu item bị xóa vì nội dung không phù hợp, bạn cần giải thích cả lý do thống kê lẫn lý do lý thuyết.
Lỗi thứ tư là dùng một câu hỏi duy nhất để đo khái niệm nhiều chiều mà không có lập luận. Một item đơn có thể phù hợp trong vài thiết kế nghiên cứu, nhưng bạn không nên chọn vì muốn rút ngắn bảng hỏi mà chưa xem xét độ ổn định của phép đo.
Lỗi cuối là viết ngưỡng như quy luật cứng cho mọi đề tài. Các mốc trong bài là tiêu chí tham khảo có nguồn. Bạn vẫn cần xem thiết kế nghiên cứu, cỡ mẫu, phân phối dữ liệu, mô hình đo lường và yêu cầu của giảng viên hướng dẫn.
Câu hỏi thường gặp
Giá trị giá cả có giống giá cả cảm nhận không?
Hai khái niệm có liên quan nhưng không hoàn toàn trùng nhau. Giá cả cảm nhận tập trung vào cách người trả lời cảm nhận mức giá, còn giá trị giá cả thường đặt mức giá cạnh lợi ích hoặc giá trị nhận được. Vì vậy, item “giá thấp” có thể đo cảm nhận về giá, trong khi item “đáng với số tiền bỏ ra” gần hơn với giá trị giá cả.
Giá trị giá cả nên có bao nhiêu biến quan sát?
Con số phù hợp thay đổi theo từng đề tài. Bạn có thể bắt đầu với bộ item từ nguồn gốc phù hợp, thường vài biến quan sát, rồi kiểm định và giữ lại các item vừa đạt tiêu chí vừa phù hợp nội dung. Việc tự thêm item không có căn cứ chỉ để đạt số lượng lớn có thể làm thang đo thiếu nhất quán.
Cronbach's Alpha của giá trị giá cả dưới 0.7 thì phải làm sao?
Trước hết, kiểm tra Corrected Item-Total Correlation, mã đảo chiều, dữ liệu thiếu và cách nhập điểm. Sau đó xem nội dung từng item và cột Cronbach's Alpha if Item Deleted. Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo Hair và cộng sự (2010), nhưng bạn cần giải trình bối cảnh và không nên xóa biến máy móc.
Có thể dùng thang đo giá trị giá cả cho mọi ngành không?
Bạn có thể kế thừa khái niệm, nhưng không nên bê nguyên câu chữ cho mọi ngành. Giá trị trong một ứng dụng ngân hàng, khóa học trực tuyến hoặc dịch vụ giao đồ ăn có thể bao gồm các lợi ích khác nhau. Hãy thay đối tượng, lợi ích và lựa chọn thay thế cho đúng mẫu khảo sát, sau đó pilot và kiểm định lại.
Nên kiểm định bằng SPSS hay SmartPLS?
SPSS phù hợp khi bạn dùng Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy theo thiết kế nghiên cứu. SmartPLS phù hợp khi mô hình có biến tiềm ẩn và bạn muốn đánh giá outer loading, CR, AVE, HTMT cùng các quan hệ cấu trúc. Lựa chọn công cụ phải đi theo mô hình và phương pháp đã nêu trong chương 3, không chọn chỉ vì một phần mềm cho ra bảng đẹp hơn.
Mở file bảng hỏi và tạo ngay một bảng theo dõi gồm nguồn item, mã biến, bản dịch, thay đổi bối cảnh và lý do giữ hoặc loại từng biến, sau đó hoàn thiện thang đo trong M3 mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi.