Khảo sát là gì trong nghiên cứu định lượng

Khảo sát là gì trong nghiên cứu định lượng

Khảo sát trong nghiên cứu định lượng là cách thu thập dữ liệu bằng một bảng hỏi có cấu trúc, sau đó mã hóa các câu trả lời thành dữ liệu số để phân tích bằng SPSS, SmartPLS hoặc phần mềm thống kê khác. Bạn có thể khảo sát trực tiếp trên giấy, gửi biểu mẫu trực tuyến hoặc phát bảng hỏi qua một nhóm đối tượng phù hợp với đề tài.

Trong một luận văn, khảo sát thường được dùng để đo nhận thức, thái độ, ý định, hành vi hoặc đánh giá của người trả lời về các biến nghiên cứu. Ví dụ, đề tài về ý định sử dụng ví điện tử có thể khảo sát cảm nhận về tính hữu ích, tính dễ sử dụng, sự tin cậy và ý định tiếp tục sử dụng. Mỗi khái niệm được đo bằng nhiều biến quan sát, chẳng hạn PU1, PU2, PU3 hoặc INT1, INT2, INT3.

Bạn nên phân biệt khảo sát với bảng hỏi. Khảo sát là toàn bộ hoạt động từ xác định đối tượng, thiết kế công cụ, thu phản hồi đến xử lý dữ liệu. Bảng hỏi là công cụ dùng trong hoạt động đó. Nếu cần xem phần giải thích riêng về công cụ này, bạn có thể đọc bài bảng hỏi là gì.

Một khảo sát định lượng tốt phải nối được ba phần: câu hỏi nghiên cứu, biến cần đo và dữ liệu có thể phân tích. Nếu câu hỏi trong bảng hỏi không phục vụ giả thuyết nào, dữ liệu thu về có thể nhiều nhưng không giúp bạn trả lời đề tài. Ngược lại, nếu bảng hỏi quá ngắn và bỏ sót biến quan sát, bạn sẽ khó kiểm định mô hình sau này.

Cách xác định cỡ mẫu khảo sát

Cỡ mẫu là số phản hồi hợp lệ bạn cần có để thực hiện các phân tích dự kiến. Con số này không nên được chọn chỉ vì bạn bè trong lớp dùng cùng một mức. Hãy bắt đầu từ tổng thể nghiên cứu, số lượng biến quan sát, phương pháp phân tích và khả năng tiếp cận người trả lời.

Nếu đề tài có tổng thể hữu hạn và bạn biết quy mô tổng thể, công thức thường được trình bày theo Yamane: n = N / (1 + N e²), trong đó N là quy mô tổng thể, e là sai số cho phép và n là cỡ mẫu cần thiết. Khi áp dụng công thức, bạn phải ghi rõ giá trị N và e trong phương pháp nghiên cứu, thay vì chỉ đưa ra con số cuối cùng. Cách xác định cỡ mẫu theo tổng thể hữu hạn được quy về (Yamane, 1967).

Với bảng hỏi có nhiều biến quan sát, một quy tắc thường được dùng là cần từ 5 đến 10 quan sát cho mỗi biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010). Đây là quy tắc tham khảo, không phải giấy phép bỏ qua chất lượng mẫu. Nếu bảng hỏi có 30 biến quan sát, khoảng tham khảo theo cách này là 150 đến 300 phản hồi.

Trong hồi quy, một cách kiểm tra khác là cỡ mẫu từ 50 + 8m trở lên, với m là số biến độc lập (Tabachnick và Fidell, 2013). Chẳng hạn, mô hình có 6 biến độc lập cần tối thiểu 98 quan sát theo quy tắc này. Nếu bạn dự kiến chạy EFA, hồi quy và kiểm định trung gian, nên tính theo yêu cầu chặt hơn trong các cách trên, đồng thời dự phòng phản hồi không hợp lệ.

Bạn nên thu dư một phần so với mức tối thiểu dự kiến. Một số phản hồi có thể bị loại vì bỏ trống quá nhiều câu, chọn cùng một đáp án cho toàn bộ bảng hỏi hoặc không qua câu hỏi sàng lọc. Tuy vậy, không nên tự ý tạo thêm bản trả lời để đủ cỡ mẫu. Dữ liệu không có nguồn thực tế sẽ khiến toàn bộ kết quả mất khả năng giải trình.

Thiết kế bảng hỏi phục vụ mục tiêu này

Trước khi viết câu hỏi, hãy mở mô hình nghiên cứu và lập danh sách biến cần đo. Mỗi biến độc lập, biến phụ thuộc, biến trung gian hoặc biến điều tiết cần có định nghĩa thao tác rõ ràng. Sau đó, bạn xác định biến quan sát nào sẽ đại diện cho khái niệm đó và nguồn thang đo tham khảo nếu đề tài sử dụng thang đo kế thừa.

Một bảng hỏi định lượng thường có bốn phần. Phần đầu giới thiệu mục đích khảo sát, đối tượng phù hợp, thời gian trả lời và nguyên tắc bảo mật. Phần tiếp theo là câu hỏi sàng lọc, dùng để xác định người trả lời có đúng bối cảnh nghiên cứu hay không. Phần chính đo các biến trong mô hình. Phần cuối thu thập thông tin nhân khẩu học hoặc thông tin phân loại cần dùng khi mô tả mẫu.

Chọn dạng câu hỏi phù hợp

Câu hỏi đóng giúp câu trả lời dễ mã hóa. Bạn có thể dùng lựa chọn một đáp án, lựa chọn nhiều đáp án, câu hỏi phân loại theo nhóm tuổi hoặc câu hỏi về tần suất sử dụng. Câu hỏi mở chỉ nên dùng khi thật sự cần thông tin mà các lựa chọn có sẵn không bao quát được, vì câu trả lời mở khó chuẩn hóa cho phân tích định lượng.

Mỗi câu hỏi nên hỏi một ý. Câu như “Ứng dụng này dễ sử dụng và bảo mật” gộp hai khái niệm, khiến người trả lời không biết nên đánh giá phần nào. Bạn cũng cần tránh câu dẫn hướng, từ ngữ tuyệt đối và câu phủ định kép. Trước khi phát chính thức, hãy đọc từng câu như một người chưa biết mô hình nghiên cứu.

Chọn thang đo Likert

Thang đo Likert cho phép người trả lời biểu thị mức độ đồng ý với một phát biểu. Thang 5 mức thường đi từ “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý”, nhưng điều quan trọng là các mức phải được ghi nhất quán trong toàn bộ bảng hỏi. Bạn có thể xem thêm bài Likert scale là gì để kiểm tra cách mã hóa và trình bày.

Mỗi biến quan sát nên có mã riêng, chẳng hạn SAT1, SAT2 và SAT3. Không nên đặt tên biến bằng cả câu tiếng Việt khi nhập SPSS, vì tên quá dài dễ gây nhầm lẫn khi đọc output. Nội dung đầy đủ của biến vẫn được lưu trong nhãn biến hoặc bảng mô tả dữ liệu.

Kiểm tra câu hỏi sàng lọc

Câu hỏi sàng lọc phải xuất hiện trước phần đo lường. Ví dụ, nếu đề tài nghiên cứu người đã từng mua hàng trên một sàn thương mại điện tử, bạn cần hỏi họ đã từng mua hay chưa. Người không phù hợp nên được kết thúc khảo sát hoặc chuyển sang trang thông báo, thay vì tiếp tục tạo ra dữ liệu không thuộc tổng thể nghiên cứu.

Bạn cũng nên ghi rõ thời gian trả lời dự kiến. Bảng hỏi quá dài dễ làm người trả lời bỏ giữa chừng hoặc chọn nhanh cho xong. Hãy chạy thử trên một số người tương tự đối tượng chính để phát hiện câu khó hiểu, lựa chọn bị thiếu và lỗi nhảy trang.

Triển khai thu dữ liệu

Trước khi gửi bảng hỏi, bạn cần xác định rõ ai được mời, họ được tiếp cận ở đâu và thời gian thu thập là bao lâu. Mẫu thuận tiện có thể phù hợp với luận văn sinh viên khi khả năng tiếp cận bị giới hạn, nhưng bạn phải mô tả đúng nguồn mẫu và không viết như thể đó là mẫu đại diện cho toàn bộ dân số.

Bạn có thể phát đường dẫn qua nhóm lớp, cộng đồng chuyên môn, mạng xã hội hoặc danh sách khách hàng nếu có quyền tiếp cận hợp pháp. Nội dung lời mời nên nói rõ điều kiện tham gia, thời lượng, mục đích học thuật và cách sử dụng dữ liệu. Tránh gửi lặp quá nhiều lần cho cùng một người vì điều đó làm tăng nguy cơ trùng phản hồi.

Biểu mẫu khảo sát cần có cấu trúc dễ theo dõi trên điện thoại. DoThesis có fillform.info, công cụ biểu mẫu của chúng tôi dành cho việc tạo và thu thập phản hồi bảng hỏi tiếng Việt. Google Forms là lựa chọn phổ biến khác, đặc biệt khi bạn cần chia sẻ nhanh và xuất dữ liệu sang bảng tính. Bạn có thể tham khảo thêm khảo sát Google nếu đang cân nhắc cách triển khai này.

Trong thời gian thu dữ liệu, hãy theo dõi số lượng phản hồi và tỷ lệ hoàn tất. Nếu nhiều người dừng ở cùng một câu, nguyên nhân có thể là câu hỏi khó hiểu hoặc lỗi thiết lập biểu mẫu. Nếu số phản hồi tăng nhanh bất thường từ một nguồn duy nhất, bạn cần ghi nhận nguồn đó để giải trình đặc điểm mẫu.

Đừng đóng khảo sát chỉ vì đã chạm một con số tối thiểu. Hãy kiểm tra sơ bộ các cột dữ liệu, tỷ lệ bỏ trống và câu trả lời trùng trước khi quyết định kết thúc. Việc thu thêm dữ liệu không sửa được một bảng hỏi thiết kế sai, nhưng có thể giảm rủi ro thiếu quan sát hợp lệ.

Làm sạch dữ liệu trước khi nhập SPSS

Sau khi đóng biểu mẫu, xuất dữ liệu thành .csv hoặc .xlsx, giữ một bản gốc không chỉnh sửa và tạo một bản sao để làm sạch. Nếu dùng SPSS, bạn có thể lưu bản xử lý thành .sav. Tên cột nên ngắn, nhất quán và phản ánh mã biến quan sát.

Trước hết, loại các cột kỹ thuật không phục vụ phân tích, chẳng hạn dấu thời gian nếu bạn không dùng để kiểm tra tốc độ trả lời, mã phiên hoặc cột ghi chú nội bộ. Không xóa biến nghiên cứu chỉ vì nó có tên khó đọc. Hãy lập một danh sách mã biến và nhãn tương ứng để có thể truy ngược quyết định xử lý.

Kiểm tra phản hồi không hoàn chỉnh. Một bản trả lời bỏ trống một câu nhân khẩu học có thể vẫn dùng được tùy mục tiêu, nhưng bản bỏ trống phần lớn biến đo lường thường không nên đưa vào phân tích. Quy tắc loại phải được nêu trước hoặc được giải thích nhất quán, không thay đổi tùy theo việc một dòng dữ liệu có làm kết quả đẹp hơn hay không.

Kiểm tra hiện tượng straight-lining, tức người trả lời chọn cùng một mức cho gần như toàn bộ phát biểu. Đây là dấu hiệu cần xem xét, nhưng không nên loại tự động chỉ vì các giá trị giống nhau. Một người thực sự có thể đồng ý với nhiều phát biểu. Hãy kết hợp thời gian hoàn thành, câu sàng lọc, câu đảo chiều nếu có và mẫu trả lời tổng thể.

Tiếp theo, kiểm tra giá trị ngoài phạm vi. Thang Likert 1 đến 5 không được có giá trị 0 hoặc 6. Các biến định danh như giới tính, nhóm tuổi và nghề nghiệp cần có mã được quy định rõ. Nếu câu hỏi có lựa chọn “Khác”, bạn phải quyết định cách mã hóa và ghi chú trước khi chạy phân tích.

Cuối cùng, mở file trong SPSS và kiểm tra Variable View: tên biến, nhãn biến, loại dữ liệu, giá trị thiếu và mức đo. Không nhập chữ “Không biết” trực tiếp vào cột của biến Likert nếu bạn dự kiến chạy Cronbach's Alpha hoặc EFA. Hãy quy định mã thiếu riêng, sau đó kiểm tra lại số lượng quan sát hợp lệ.

Cách trình bày trong chương 3

Trong chương 3, bạn cần mô tả khảo sát theo trình tự để người đọc hiểu dữ liệu được tạo ra như thế nào. Một đoạn trình bày thường gồm mục tiêu khảo sát, đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu, thời gian thu thập, cấu trúc bảng hỏi, thang đo sử dụng và cách xử lý dữ liệu.

Bạn có thể viết theo mẫu sau và thay các phần trong ngoặc vuông: “Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng hỏi cấu trúc từ [thời gian bắt đầu] đến [thời gian kết thúc]. Đối tượng khảo sát là [mô tả đối tượng], đáp ứng điều kiện [tiêu chí sàng lọc]. Sau khi loại [số lượng] phản hồi không hợp lệ, nghiên cứu sử dụng [số lượng] quan sát để phân tích bằng [SPSS hoặc SmartPLS].”

Nếu dùng thang Likert, hãy nêu số mức và ý nghĩa của từng mức. Nếu kế thừa hoặc điều chỉnh thang đo, trình bày nguồn, số biến quan sát ban đầu và cách đặt mã. Các nguồn như (Likert, 1932) có thể được dùng khi bạn giải thích nền tảng của thang đo Likert.

Bạn cũng cần báo cáo cách xác định cỡ mẫu, số phiếu phát ra, số phản hồi nhận được và số phản hồi hợp lệ. Những con số này phải khớp giữa chương 3, chương 4 và phụ lục. Đừng ghi “khảo sát 300 người” ở chương 3 nhưng bảng dữ liệu thực tế chỉ có 247 dòng hợp lệ mà không giải thích phần chênh lệch.

Lỗi thường gặp

Lỗi đầu tiên là thu dữ liệu trước khi chốt mô hình. Khi đó, bạn có thể phát hiện thiếu biến quan sát sau khi khảo sát đã đóng, và việc bổ sung một câu hỏi giữa chừng làm dữ liệu không đồng nhất.

Lỗi thứ hai là dùng bảng hỏi dài nhưng không kiểm tra thử. Một câu khó hiểu có thể khiến nhiều người chọn cùng một đáp án hoặc bỏ qua cả trang. Hãy thử từ đầu đến cuối trên điện thoại trước khi gửi đường dẫn chính thức.

Lỗi thứ ba là coi mọi phản hồi trực tuyến đều hợp lệ. Dữ liệu cần được kiểm tra về điều kiện sàng lọc, mức độ hoàn chỉnh, phạm vi mã hóa và dấu hiệu trả lời thiếu nghiêm túc. Bạn nên lưu nhật ký loại dữ liệu gồm mã dòng, lý do và ngày xử lý.

Lỗi thứ tư là thay đổi câu hỏi sau khi đã có nhiều phản hồi nhưng không đánh dấu phiên bản. Nếu bắt buộc sửa, hãy lưu phiên bản cũ, ghi thời điểm thay đổi và kiểm tra xem hai nhóm dữ liệu có còn cùng cách đo hay không.

Lỗi cuối là báo cáo cỡ mẫu mà không nói cách chọn mẫu. Cỡ mẫu lớn không tự động biến mẫu thuận tiện thành mẫu xác suất. Trong luận văn, sự minh bạch về giới hạn mẫu có giá trị hơn một tuyên bố đại diện không có căn cứ.

Câu hỏi thường gặp

Khảo sát là gì và có bắt buộc phải dùng bảng hỏi không?

Trong nghiên cứu định lượng, khảo sát thường dùng bảng hỏi có cấu trúc để biến câu trả lời thành dữ liệu số. Về lý thuyết có thể thu dữ liệu bằng hình thức khác, nhưng với luận văn định lượng về thái độ hoặc hành vi, bảng hỏi là công cụ phù hợp và dễ chuẩn hóa nhất.

Khảo sát bao nhiêu người là đạt?

Không có một con số duy nhất cho mọi đề tài. Bạn cần đối chiếu quy mô tổng thể, số biến quan sát và phương pháp phân tích, chẳng hạn quy tắc 5 đến 10 quan sát cho mỗi biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010) hoặc công thức theo tổng thể hữu hạn (Yamane, 1967).

Hãy tính số phản hồi hợp lệ cần có, sau đó dự phòng thêm cho các bản bị loại. Phần dự phòng không thay thế việc kiểm tra chất lượng dữ liệu.

Khảo sát online có dùng cho luận văn được không?

Có thể dùng nếu đối tượng tiếp cận phù hợp với tổng thể nghiên cứu và bạn mô tả minh bạch cách phát bảng hỏi. Bạn cần nêu kênh thu thập, thời gian, tiêu chí sàng lọc và hạn chế của mẫu trực tuyến.

Bảng khảo sát nên có bao nhiêu câu?

Số câu phụ thuộc vào số khái niệm và số biến quan sát cần đo. Bảng hỏi cần đủ để đại diện cho mô hình, nhưng không nên thêm câu chỉ để làm bảng hỏi dài hơn. Chạy thử giúp bạn phát hiện thời lượng thực tế và phần gây mệt cho người trả lời.

Dữ liệu khảo sát bị thiếu thì làm sao?

Trước tiên, kiểm tra thiếu ở một vài biến hay thiếu gần như toàn bộ bảng hỏi. Đặt quy tắc xử lý trước khi phân tích, lưu bản gốc và ghi lại số dòng bị loại. Không tự điền câu trả lời theo suy đoán, vì cách này tạo ra dữ liệu không đến từ người tham gia.

Có thể dùng cùng một bảng hỏi cho mọi đề tài không?

Không. Bảng hỏi phải bám vào mô hình, bối cảnh, đối tượng và định nghĩa biến của đề tài. Bạn có thể tham khảo cấu trúc từ bảng khảo sát, nhưng cần điều chỉnh wording, tiêu chí sàng lọc và mã biến trước khi thu dữ liệu.

Bạn hãy mở file dữ liệu ngay bây giờ, lập bảng mã biến, kiểm tra số dòng hợp lệ và đối chiếu với cỡ mẫu đã ghi trong đề cương. Nếu cần hỗ trợ chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv của bạn, M4 phân tích của DoThesis thực hiện bước này bằng SPSS và SmartPLS.