Hành vi dự định là gì? Giải thích mô hình TPB và cách áp dụng

Mô hình hành vi dự định là gì

Bạn gặp cụm “hành vi dự định” khi đọc tài liệu về ý định mua hàng, ý định sử dụng dịch vụ, ý định học trực tuyến hoặc ý định thực hiện một hành vi sức khỏe. Trong nghiên cứu định lượng, hành vi dự định thường được hiểu là mức độ một cá nhân có kế hoạch, sẵn sàng và có ý định thực hiện một hành vi cụ thể trong tương lai gần.

Khái niệm này gắn với Theory of Planned Behavior, thường gọi là mô hình TPB hoặc lý thuyết hành vi có kế hoạch. Ajzen phát triển TPB từ nền tảng của Theory of Reasoned Action, tức lý thuyết hành động hợp lý. Trong TPB, hành vi thực tế thường được dự báo trước bởi behavioral intention, có thể dịch là ý định hành vi hoặc hành vi dự định. Ý định chịu ảnh hưởng trực tiếp từ thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi (Ajzen, 1991).

Bạn có thể xem thêm phần trình bày riêng về lý thuyết TPB nếu đề tài cần giải thích sâu hơn về nguồn gốc, cấu trúc và các ứng dụng của mô hình này. Khi viết luận văn, nên dùng một cách gọi nhất quán. “Ý định hành vi” thường tự nhiên hơn trong câu tiếng Việt, còn “hành vi dự định” phù hợp với truy vấn tìm kiếm và một số bản dịch học thuật.

Cần tách hành vi dự định khỏi hành vi thực tế. Một người có thể có ý định mua sản phẩm thân thiện môi trường nhưng cuối cùng không mua vì giá cao, không tìm thấy sản phẩm hoặc thay đổi ưu tiên. Vì vậy, biến hành vi dự định là biến kết quả gần với hành vi, nhưng chưa đồng nghĩa với hành vi đã xảy ra.

Các thành phần trong mô hình hành vi dự định

Mô hình TPB có ba nhóm yếu tố chính giải thích behavioral intention. Nếu đề tài của bạn chỉ đo ý định mà không đo hành vi thực tế, biến “hành vi dự định” thường được đặt ở cuối mô hình và nhận tác động từ ba biến độc lập sau.

Thái độ đối với hành vi

Thái độ trả lời câu hỏi: “Bạn đánh giá việc thực hiện hành vi này như thế nào”. Ví dụ, trong đề tài về mua thực phẩm hữu cơ, các biến quan sát có thể phản ánh việc mua là có lợi, đáng giá, phù hợp hoặc tích cực. Bạn cần mô tả thái độ đối với một hành vi cụ thể, không chỉ hỏi cảm nhận chung về sản phẩm.

Nếu nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, thái độ có thể hướng đến mua hàng, sử dụng ứng dụng, tiếp tục đăng ký dịch vụ hoặc giới thiệu sản phẩm. Câu hỏi “sản phẩm này tốt không” rộng hơn câu hỏi “mua sản phẩm này có phải là lựa chọn tốt không”. Sự khác nhau này ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị của thang đo.

Chuẩn chủ quan

Chuẩn chủ quan mô tả cảm nhận của người trả lời về việc gia đình, bạn bè, đồng nghiệp hoặc nhóm tham khảo nghĩ gì về hành vi đó. Chẳng hạn, người tiêu dùng có thể có thái độ tốt với việc mua hàng trực tuyến, nhưng ý định mua còn phụ thuộc vào việc người thân có ủng hộ hay không.

Không nên gộp mọi ảnh hưởng xã hội vào một câu hỏi duy nhất nếu mô hình của bạn cần phân tích rõ nguồn ảnh hưởng. Bạn có thể xác định nhóm tham khảo trước, sau đó viết các biến quan sát phù hợp với bối cảnh nghiên cứu.

Nhận thức kiểm soát hành vi

Nhận thức kiểm soát hành vi phản ánh việc người trả lời cảm thấy mình có đủ khả năng, thời gian, tiền bạc, thông tin hoặc cơ hội để thực hiện hành vi. Một người có thể muốn học một khóa trực tuyến nhưng lại cho rằng mình thiếu thời gian hoặc kỹ năng công nghệ. Khi đó, thái độ tích cực chưa chắc tạo ra ý định cao.

Biến này không nên bị nhầm với “dễ sử dụng” trong mọi trường hợp. Nếu đề tài dùng TAM, cảm nhận dễ sử dụng có thể là một cấu trúc riêng. Khi tích hợp TAM và TPB, bạn cần giải thích rõ cơ sở lý thuyết để tránh hai biến quan sát đo cùng một nội dung.

Hành vi dự định

Các biến quan sát của hành vi dự định thường đo mức độ người trả lời dự định thực hiện, sẽ cố gắng thực hiện, có kế hoạch thực hiện hoặc sẵn sàng giới thiệu hành vi đó trong một khoảng thời gian. Khoảng thời gian nên cụ thể, chẳng hạn trong ba tháng tới, nếu phù hợp với đề tài.

Nếu bạn đang phân biệt “hành động hợp lý là gì” với TPB, điểm cần nhớ là TRA chủ yếu giải thích ý định bằng thái độ và chuẩn chủ quan. TPB bổ sung nhận thức kiểm soát hành vi để xử lý những tình huống cá nhân không hoàn toàn kiểm soát được hành vi (Ajzen, 1991).

Mô hình gốc và các mở rộng phổ biến

Mô hình TPB kế thừa logic của TRA. Trong TRA, thái độ đối với hành vi và chuẩn chủ quan tác động đến ý định, sau đó ý định liên quan đến hành vi thực tế. TPB thêm nhận thức kiểm soát hành vi vì nhiều hành vi còn phụ thuộc vào nguồn lực và điều kiện thực hiện. Đây là lý do mô hình TPB phù hợp với các đề tài mà người trả lời có thể muốn làm nhưng không hoàn toàn tự quyết định được.

Bạn có thể đặt TPB cạnh mô hình TRA để giải thích vì sao đề tài chọn ba yếu tố thay vì hai. TRA có thể phù hợp khi hành vi nằm trong kiểm soát tương đối đầy đủ của cá nhân. TPB thường có lợi thế hơn khi hành vi bị ảnh hưởng bởi tiền bạc, thời gian, kỹ năng, cơ hội hoặc điều kiện bên ngoài.

TPB trong nghiên cứu công nghệ và tiêu dùng

Nhiều nghiên cứu mở rộng TPB bằng cách thêm biến phù hợp với bối cảnh, chẳng hạn nhận thức hữu ích, rủi ro cảm nhận, niềm tin, giá trị tiêu dùng hoặc chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, thêm biến không tự động làm mô hình tốt hơn. Mỗi biến cần có lập luận lý thuyết, thang đo phù hợp và giả thuyết riêng.

Nếu đề tài của bạn nghiên cứu quyết định mua, có thể tham khảo cách phân biệt TPB với các mô hình tiêu dùng qua bài giá trị tiêu dùng là gì. Nếu nghiên cứu sử dụng công nghệ, UTAUT và UTAUT2 cũng là hướng tham khảo phổ biến, nhưng bạn cần chọn mô hình theo câu hỏi nghiên cứu, không chọn chỉ vì có nhiều biến.

Phân biệt TPB với các mô hình tự quyết

TPB tập trung vào ý định và các yếu tố dự báo ý định. Mô hình tự quyết thường quan tâm đến động lực nội tại, động lực bên ngoài và nhu cầu tâm lý. Hai hướng có thể cùng xuất hiện trong một nghiên cứu, nhưng việc kết hợp phải nêu rõ biến nào thuộc mô hình nào. Bạn có thể đối chiếu thêm mô hình tự quyết trước khi quyết định mở rộng TPB.

Với luận văn bậc đại học, một mô hình TPB gọn với ba biến giải thích và một biến kết quả thường dễ triển khai hơn mô hình có quá nhiều biến. Mô hình càng lớn thì bảng hỏi, cỡ mẫu, kiểm định thang đo và phần giải thích kết quả càng nặng.

Thang đo thường dùng cho từng khái niệm

TPB không cung cấp một bộ câu hỏi duy nhất dùng nguyên văn cho mọi đề tài. Bạn cần điều chỉnh biến quan sát theo hành vi, đối tượng và bối cảnh cụ thể. Một thang đo tốt phải đo đúng hành vi đang nghiên cứu, dùng cùng chủ thể, cùng thời điểm và cùng cách diễn đạt.

Bạn có thể dùng thang Likert 5 hoặc 7 mức, miễn là nêu rõ cách mã hóa trong chương phương pháp. Likert là nền tảng của dạng đo mức độ đồng ý thường dùng trong bảng hỏi (Likert, 1932). Mỗi biến quan sát nên có một chủ thể và một hành vi rõ ràng. Tránh câu vừa hỏi ý định mua vừa hỏi ý định giới thiệu nếu hai hành vi này không nằm trong cùng cấu trúc.

Khi dịch hoặc điều chỉnh thang đo, hãy giữ ý nghĩa lý thuyết trước khi cố làm câu văn thật tự nhiên. Sau đó kiểm tra các từ có thể gây hiểu khác nhau như “thường xuyên”, “sắp tới”, “có thể” và “sẵn sàng”. Nếu bối cảnh là sinh viên, hành vi “sử dụng dịch vụ” cần chỉ rõ loại dịch vụ, thời gian và điều kiện sử dụng.

Áp dụng vào đề tài của bạn

Giả sử bạn nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng học tiếng Anh của sinh viên. Mô hình có thể gồm thái độ đối với việc sử dụng ứng dụng, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi và hành vi dự định. Đây là mô hình minh họa để bạn hình dung cách viết, không phải kết quả của một nghiên cứu cụ thể.

Mô hình khái niệm có thể trình bày như sau:

• Thái độ đối với việc sử dụng ứng dụng tác động đến hành vi dự định.
• Chuẩn chủ quan tác động đến hành vi dự định.
• Nhận thức kiểm soát hành vi tác động đến hành vi dự định.

Từ mô hình đó, bạn có thể viết giả thuyết:

• H1: Thái độ tích cực đối với việc sử dụng ứng dụng có tác động cùng chiều đến hành vi dự định sử dụng ứng dụng học tiếng Anh.
• H2: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều đến hành vi dự định sử dụng ứng dụng học tiếng Anh.
• H3: Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động cùng chiều đến hành vi dự định sử dụng ứng dụng học tiếng Anh.
• H4: Hành vi dự định sử dụng ứng dụng có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng thực tế, nếu đề tài của bạn có đo thêm hành vi thực tế.

H4 chỉ nên đưa vào khi bảng hỏi có phần đo hành vi thực tế và thiết kế nghiên cứu cho phép kiểm tra mối quan hệ đó. Nếu bạn chỉ khảo sát ý định, mô hình có thể dừng ở H1 đến H3. Đừng thêm biến hành vi thực tế vào sơ đồ chỉ vì mô hình TPB thường được trình bày theo chuỗi đầy đủ.

Trong bảng hỏi, bạn cần thay “ứng dụng học tiếng Anh” bằng hành vi cụ thể của đề tài. Ví dụ, “Trong ba tháng tới, tôi dự định sử dụng ứng dụng X ít nhất ba lần mỗi tuần” rõ hơn “Tôi sẽ sử dụng công nghệ”. Cách viết cụ thể cũng giúp người trả lời hiểu cùng một đối tượng khi đánh giá thái độ, chuẩn chủ quan và khả năng kiểm soát.

Cách viết vào luận văn

Bạn có thể điều chỉnh đoạn sau: “Dựa trên TPB của Ajzen, nghiên cứu đề xuất rằng thái độ đối với [hành vi], chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi có tác động đến [hành vi dự định] của [đối tượng nghiên cứu]. Mô hình gồm [số lượng] giả thuyết, trong đó các mối quan hệ được kiểm định bằng [SPSS hoặc SmartPLS].”

Đoạn này cần được sửa theo mô hình thực tế của bạn. Nếu có biến trung gian, biến điều tiết hoặc biến mở rộng, hãy nêu lý do và nguồn lý thuyết trước khi đưa vào giả thuyết. Phần giả thuyết nên nói rõ chiều tác động nếu nghiên cứu có cơ sở để dự đoán cùng chiều hoặc ngược chiều.

Cách kiểm định mô hình bằng SPSS hoặc SmartPLS

Bạn có thể dùng SPSS khi mô hình được triển khai bằng hồi quy tuyến tính và các thang đo đã được tổng hợp thành biến đại diện. Quy trình thường gồm kiểm tra dữ liệu, chạy Cronbach's Alpha, EFA nếu thiết kế nghiên cứu cần, tính điểm nhân tố hoặc điểm trung bình, sau đó chạy hồi quy để kiểm tra H1 đến H3.

Trong SPSS, bạn có thể đi theo các đường dẫn sau:

1. Vào Analyze > Scale > Reliability Analysis để kiểm tra Cronbach's Alpha và Corrected Item-Total Correlation. Trong hộp thoại Statistics, chọn các mục liên quan đến Scale if item deleted để xem tác động của từng biến quan sát.
2. Vào Analyze > Dimension Reduction > Factor nếu nghiên cứu có EFA. Kiểm tra KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix.
3. Vào Analyze > Regression > Linear để đưa hành vi dự định vào ô Dependent, còn thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi vào ô Independent(s).
4. Đọc bảng Model Summary, ANOVA và Coefficients. Ở bảng Coefficients, chú ý B, t và Sig. để đánh giá chiều tác động và ý nghĩa thống kê.

Nếu mô hình có biến tiềm ẩn, nhiều biến quan sát, trung gian hoặc điều tiết, SmartPLS có thể thuận tiện hơn. SmartPLS cho phép đánh giá measurement model trước, sau đó đánh giá structural model. Bạn cần kiểm tra Outer Loadings, Construct Reliability and Validity, Discriminant Validity, Path Coefficients, R Square, f Square, VIF và kết quả Bootstrapping.

Trong PLS-SEM, outer loading từ 0.7 trở lên thường được tham khảo (Chin, 1998). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên là các mốc thường dùng cho độ tin cậy và giá trị hội tụ (Fornell và Larcker, 1981). HTMT nên dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau (Henseler và cộng sự, 2015). VIF dưới 5 là mốc được dùng để xem xét cộng tuyến (Hair và cộng sự, 2019). Khi chạy bootstrapping, thiết lập 5.000 bootstrap subsamples là cách báo cáo được đề xuất trong PLS-SEM (Hair và cộng sự, 2022).

Các con số trên chỉ là số liệu minh họa cho hình dạng output, không phải phát hiện từ một luận văn. Với PLS-SEM, R² ở mức 0.75, 0.50 và 0.25 thường được mô tả lần lượt là đáng kể, trung bình và yếu (Hair và cộng sự, 2011). Bạn phải lấy đúng hệ số, p-value và khoảng tin cậy từ file của mình, không chép các con số minh họa vào chương 4.

SPSS có ưu điểm là quen thuộc, dễ giải thích trong hồi quy và phù hợp với nhiều đề tài mô hình gọn. SmartPLS phù hợp hơn khi bạn làm PLS-SEM với biến tiềm ẩn và muốn đánh giá đồng thời measurement model cùng structural model. AMOS thuộc hướng CB-SEM, còn JASP và R có thể giảm chi phí phần mềm nhưng đòi hỏi bạn tự làm quen với giao diện hoặc mã lệnh. Thuê dịch vụ chạy SPSS có thể tiết kiệm thời gian trước mắt, nhưng rủi ro nằm ở việc bạn không hiểu bảng output khi giảng viên hỏi. Với dữ liệu .sav hoặc .csv của chính bạn, điều quan trọng là quy trình phải tái lập được.

Lỗi thường gặp khi dùng mô hình này

Gọi ý định là hành vi thực tế

Đây là lỗi khái niệm phổ biến nhất. “Tôi dự định mua” và “tôi đã mua” là hai nội dung khác nhau. Nếu chỉ khảo sát ý định, hãy đặt tên biến là hành vi dự định hoặc ý định hành vi, không kết luận rằng mô hình đã giải thích hành vi thực tế.

Dùng biến quan sát quá chung

Các câu như “Tôi thích sản phẩm này” hoặc “Sản phẩm này tốt” có thể không chỉ rõ hành vi. Hãy gắn câu hỏi với động từ và đối tượng cụ thể, chẳng hạn mua, sử dụng, đăng ký hoặc tiếp tục sử dụng dịch vụ X.

Thêm quá nhiều biến mở rộng

Một mô hình có nhiều biến chưa chắc thuyết phục hơn. Nếu thêm niềm tin, rủi ro, giá trị tiêu dùng hoặc ảnh hưởng truyền thông, bạn cần chỉ ra biến đó giải thích phần nào mà ba cấu trúc TPB chưa giải thích được. Mỗi biến thêm cũng kéo theo thang đo, giả thuyết và kiểm định mới.

Chọn công cụ trước khi xác định mô hình

Bạn nên chốt câu hỏi nghiên cứu, cấu trúc biến và dạng dữ liệu trước khi chọn SPSS hay SmartPLS. Chạy SmartPLS chỉ vì thấy phần mềm có nhiều sơ đồ đẹp không thay thế được lập luận lý thuyết. Ngược lại, dùng hồi quy SPSS cũng cần kiểm tra giả định và cách tổng hợp thang đo.

Chép ngưỡng mà không ghi nguồn

Các mốc như CR, AVE, HTMT, R² hoặc VIF cần đi cùng nguồn và đúng hệ phương pháp. Đặc biệt, CFI, TLI và RMSEA thuộc CB-SEM, không nên đưa vào bài viết kiểm định PLS-SEM. Khi báo cáo, hãy ghi bảng nào, chỉ số nào, giá trị thực tế bao nhiêu và kết luận giả thuyết ra sao.

Câu hỏi thường gặp

Hành vi dự định là gì trong nghiên cứu định lượng?

Hành vi dự định là mức độ một cá nhân có ý định, kế hoạch hoặc sự sẵn sàng thực hiện một hành vi cụ thể. Trong TPB, nó thường là biến phụ thuộc gần với hành vi thực tế và chịu ảnh hưởng của thái độ, chuẩn chủ quan cùng nhận thức kiểm soát hành vi (Ajzen, 1991).

Hành động hợp lý là gì và khác TPB ra sao?

Lý thuyết hành động hợp lý, TRA, giải thích ý định chủ yếu bằng thái độ và chuẩn chủ quan. TPB mở rộng TRA bằng nhận thức kiểm soát hành vi, phù hợp hơn khi cá nhân còn bị giới hạn bởi nguồn lực, cơ hội hoặc khả năng thực hiện.

Hành vi người tiêu dùng là gì có giống hành vi dự định không?

Hành vi người tiêu dùng là phạm vi rộng, gồm nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá, mua, sử dụng và sau mua. Hành vi dự định chỉ là một cấu trúc cụ thể, thường đo ý định thực hiện một hành vi trong tương lai, chẳng hạn ý định mua hoặc ý định tiếp tục sử dụng.

Nên dùng SPSS hay SmartPLS để kiểm định TPB?

SPSS phù hợp khi bạn dùng hồi quy và mô hình có cấu trúc tương đối gọn. SmartPLS phù hợp khi TPB được đo bằng nhiều biến quan sát và bạn muốn đánh giá biến tiềm ẩn, measurement model cùng structural model trong một quy trình PLS-SEM.

Có bắt buộc phải đo hành vi thực tế không?

Không bắt buộc nếu mục tiêu nghiên cứu của bạn là giải thích ý định. Tuy nhiên, tên biến, mục tiêu, giả thuyết và kết luận phải giới hạn ở hành vi dự định. Chỉ đưa hành vi thực tế vào mô hình khi bảng hỏi có dữ liệu phù hợp để đo nó.

Vì sao thang đo TPB của tôi có Cronbach's Alpha thấp?

Hãy kiểm tra Corrected Item-Total Correlation, nội dung câu hỏi, biến đảo chiều, dữ liệu thiếu và việc các biến có thực sự đo cùng một khái niệm hay không. Alpha từ 0.7 trở lên thường được xem là chấp nhận được (Nunnally, 1978), còn thang đo khám phá có thể tham khảo mức 0.6 (Hair và cộng sự, 2010). Không nên xóa biến chỉ để ép chỉ số tăng mà không giải thích cơ sở lý thuyết.

Bạn hãy mở lại mô hình và file dữ liệu của mình, xác định chính xác hành vi cần giải thích, viết H1 đến H4 theo các biến thực tế rồi chọn quy trình SPSS hoặc SmartPLS phù hợp trong M4 phân tích dữ liệu.