Khảo sát thử: cách làm, chọn mẫu và làm sạch dữ liệu

Khảo sát thử là gì trong nghiên cứu định lượng

Bạn mở bảng hỏi lên và tự hỏi: biến quan sát này có dễ hiểu không, người trả lời có chọn được đáp án phù hợp không, dữ liệu xuất ra SPSS có bị thiếu cột hay sai mã không. Khảo sát thử là bước thu một số phản hồi nhỏ trước khảo sát chính thức để kiểm tra bảng hỏi, quy trình thu thập và chất lượng dữ liệu.

Mục tiêu của khảo sát thử không phải là tạo ra bộ dữ liệu cuối cùng để kiểm định toàn bộ giả thuyết. Bạn dùng giai đoạn này để phát hiện câu chữ mơ hồ, câu hỏi bị lặp, thang đo đảo chiều chưa được mã hóa, thời gian trả lời quá dài và nhóm đối tượng không phù hợp. Với luận văn định lượng, khảo sát thử nên diễn ra sau khi bạn đã có mô hình, giả thuyết và bộ biến quan sát dự kiến.

Bạn có thể áp dụng quy trình này cho khảo sát khách hàng, khảo sát nhân viên hoặc khảo sát sinh viên. Nếu đang tìm cách làm khảo sát sinh viên, hãy xác định rõ sinh viên nào thuộc tổng thể nghiên cứu, chẳng hạn sinh viên chính quy năm ba và năm tư, thay vì gửi bảng hỏi cho bất kỳ người quen nào. Các hướng dẫn về chủ đề Khảo sát giúp bạn đặt bước khảo sát thử vào toàn bộ quy trình nghiên cứu.

Cách xác định khảo sát thử

Không có một con số duy nhất phù hợp cho mọi đề tài. Cỡ mẫu khảo sát thử phụ thuộc vào số biến quan sát, độ phức tạp của bảng hỏi, mức độ dễ tiếp cận người trả lời và việc bạn có cần chạy thử Cronbach's Alpha hay EFA hay không. Nếu chỉ kiểm tra cách hiểu câu chữ, một nhóm nhỏ đúng đối tượng là trọng tâm. Nếu muốn xem thử dữ liệu có chạy được trên SPSS, bạn cần đủ phản hồi để nhận ra lỗi mã hóa và các biến có phân phối bất thường.

Với khảo sát chính thức, một quy tắc thường được dùng là 5 đến 10 quan sát cho mỗi biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010). Quy tắc này không tự động biến cỡ mẫu khảo sát thử thành cỡ mẫu chính thức. Bạn cần ghi rõ mục đích của từng giai đoạn trong phương pháp nghiên cứu.

Nếu bảng hỏi có 25 biến quan sát, quy tắc 5 đến 10 quan sát cho mỗi biến được dùng để tham khảo khi dự kiến mẫu chính thức, tức khoảng 125 đến 250 phản hồi (Hair và cộng sự, 2010). Đây là khoảng tham khảo, không phải lời hứa rằng dữ liệu của bạn sẽ đạt mọi kiểm định. Với hồi quy có m biến độc lập, một tài liệu thường được trích dẫn là n từ 50 + 8m trở lên (Tabachnick và Fidell, 2013). Bạn nên hỏi giảng viên hướng dẫn xem đề tài cần căn cứ theo số biến quan sát, số biến độc lập, công thức tổng thể hữu hạn hay yêu cầu riêng của khoa.

Khảo sát thử cần chọn người giống mẫu chính thức về bối cảnh sử dụng, độ tuổi, kinh nghiệm hoặc vị trí công việc. Nếu đề tài là cách làm khảo sát nhân viên tại doanh nghiệp, phản hồi từ sinh viên có thể giúp bạn phát hiện lỗi câu chữ, nhưng không đủ để kết luận rằng nhân viên trong tổng thể nghiên cứu hiểu bảng hỏi giống như vậy.

Một số mốc thường dùng khi kiểm tra thử thang đo được tóm tắt dưới đây. Đây là mốc tham khảo có nguồn, không phải điều kiện để tự động loại biến trong mọi đề tài.

Thiết kế bảng hỏi phục vụ khảo sát thử

Bảng hỏi nên bắt đầu bằng phần giới thiệu ngắn: mục đích nghiên cứu, đối tượng phù hợp, thời gian trả lời dự kiến, nguyên tắc bảo mật và thông tin liên hệ nếu người tham gia có thắc mắc. Người trả lời cần biết họ đang làm gì, không cần đọc toàn bộ chương lý thuyết trước khi chọn mức độ đồng ý.

Với biến quan sát đo thái độ hoặc nhận thức, thang Likert 5 hoặc 7 mức thường dễ triển khai. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo lường thái độ được trình bày bởi Likert (1932). Hãy ghi rõ ý nghĩa hai đầu thang đo, chẳng hạn 1 là hoàn toàn không đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý. Đừng đổi cách diễn giải giữa các nhóm câu hỏi nếu không có lý do phương pháp rõ ràng.

Bạn nên phân biệt ba nhóm câu hỏi. Câu hỏi sàng lọc xác định người trả lời có thuộc đối tượng nghiên cứu hay không. Câu hỏi nhân khẩu học mô tả mẫu, chẳng hạn giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm hoặc năm học. Biến quan sát đo các khái niệm trong mô hình, chẳng hạn nhận thức hữu ích, chất lượng dịch vụ, sự hài lòng hoặc ý định tiếp tục sử dụng.

Khi làm khảo sát khách hàng, câu hỏi sàng lọc có thể hỏi người trả lời đã sử dụng dịch vụ trong khoảng thời gian nào. Khi làm khảo sát nhân viên, có thể cần xác định phòng ban hoặc thâm niên. Khi làm khảo sát sinh viên, bạn cần quy định trường, bậc học hoặc hình thức đào tạo phù hợp với phạm vi nghiên cứu. Những câu hỏi này nên xuất hiện trước phần thang đo để tránh thu phản hồi từ người không thuộc tổng thể.

Trong khảo sát thử, hãy yêu cầu một số người trả lời nói lại cách họ hiểu những câu khó. Bạn có thể thêm một ô góp ý cuối bảng hỏi với câu: “Có câu nào khó hiểu, trùng ý hoặc không có phương án phù hợp không”. Đây vẫn là kiểm tra bảng hỏi định lượng. Bạn đang dùng phản hồi để sửa công cụ đo trước khi thu dữ liệu .sav hoặc .csv chính thức.

Nếu cần tham khảo cách triển khai, bạn có thể xem phiếu khảo sát online, form khảo sát và cách tạo form khảo sát. Khi sao chép biến quan sát từ thang đo gốc, hãy giữ mã biến ổn định, chẳng hạn PU1, PU2, PU3. Việc đổi mã sau khảo sát thử dễ làm bạn nhầm giữa bảng hỏi, file dữ liệu và bảng kết quả SPSS.

Triển khai thu dữ liệu

Trước khi gửi link, bạn lập một danh sách kiểm tra gồm người nhận, link form, thời gian mở khảo sát và cách ghi nhận phản hồi. Người tham gia khảo sát thử nên được thông báo rõ đây là bản kiểm tra trước khảo sát chính thức. Nếu bạn sửa đáng kể nội dung sau vòng thử, các phản hồi của vòng trước không nên tự động trộn vào mẫu chính thức.

Bạn có thể dùng fillform.info, công cụ form tiếng Việt của DoThesis, để thu phản hồi bảng hỏi và theo dõi dữ liệu trong bước này. Google Forms là lựa chọn thay thế phổ biến nếu bạn đã quen với hệ sinh thái Google. Bạn có thể xem thêm hướng dẫn về Google Form khảo sát trước khi quyết định công cụ.

Hãy ghi thời gian hoàn thành của một số phản hồi hợp lệ. Nếu bảng hỏi dự kiến mất 5 phút nhưng nhiều người cần 15 phút vì câu chữ khó hiểu, bạn cần sửa trước khi thu mẫu chính thức. Kiểm tra cả giao diện trên điện thoại vì khảo sát khách hàng và khảo sát sinh viên thường nhận nhiều phản hồi từ thiết bị di động.

Nếu bảng hỏi dùng câu bắt buộc, hãy xem người tham gia có bị kẹt ở câu không phù hợp không. Nếu có câu hỏi rẽ nhánh, hãy thử từng nhánh ít nhất một lần. Nếu bảng hỏi cho phép chọn nhiều đáp án, hãy xác nhận file xuất ra có mã hóa rõ ràng. Một câu hỏi chọn nhiều đáp án có thể tạo thành nhiều cột nhị phân hoặc một chuỗi ký tự, và hai dạng này cần cách làm sạch khác nhau.

Trong giai đoạn thử, bạn cũng kiểm tra tỷ lệ phản hồi hợp lệ. Một người mở form nhưng bỏ dở ở phần thang đo không nên được tính giống một phản hồi hoàn thành đầy đủ. Ghi lại số link đã gửi, số người bắt đầu, số người hoàn thành và số phản hồi bị loại. Những con số này giúp bạn dự kiến kênh thu mẫu chính thức thực tế hơn.

Làm sạch dữ liệu trước khi nhập SPSS

Tải file dữ liệu về và tạo một bản sao nguyên trạng trước khi chỉnh sửa. Giữ riêng file gốc, file sau làm sạch và bảng ghi quyết định loại phản hồi. Nếu bạn sửa trực tiếp file duy nhất, rất khó giải trình khi giảng viên hỏi vì sao một dòng dữ liệu biến mất.

Trước tiên, kiểm tra tên cột và mã hóa. Cột ID nên có mã riêng cho từng phản hồi. Các biến Likert cần dùng cùng một hướng điểm. Nếu có biến đảo chiều, ghi rõ công thức mã hóa trước khi tính Cronbach's Alpha. Với thang 1 đến 5, điểm đảo chiều thường được tính theo quy tắc 6 trừ điểm gốc, nhưng bạn cần đối chiếu với thiết kế thang đo của đề tài trước khi áp dụng.

Sau đó kiểm tra phản hồi thiếu, thời gian hoàn thành bất thường, câu trả lời lặp và straight-lining. Straight-lining là trường hợp người trả lời chọn cùng một mức cho gần như toàn bộ biến quan sát. Đây là dấu hiệu cần xem xét, chưa phải bằng chứng duy nhất để loại. Bạn nên kết hợp thời gian hoàn thành, câu kiểm tra chú ý nếu có, mẫu câu trả lời và mức độ hoàn thành.

Không nên loại biến chỉ vì Cronbach's Alpha tăng lên sau khi xóa. Bạn cần xem nội dung biến, Corrected Item-Total Correlation và sự phù hợp với khái niệm lý thuyết. Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên thường được dùng làm mốc tham khảo (Nunnally và Bernstein, 1994). Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên thường được xem là chấp nhận được (Nunnally, 1978). Mức từ 0.6 có thể được cân nhắc trong thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá (Hair và cộng sự, 2010).

Nếu muốn kiểm tra nhanh file, mở SPSS và xem Variable View trước Data View. Kiểm tra tên biến, nhãn giá trị, giá trị thiếu và kiểu số. Chỉ sau đó mới chạy Analyze > Scale > Reliability Analysis cho từng nhóm thang đo. Khảo sát thử giúp bạn phát hiện lỗi trước, nhưng không thay thế quy trình kiểm định trên mẫu chính thức.

Cách trình bày trong chương 3

Trong chương 3, bạn mô tả khảo sát thử như một bước kiểm tra công cụ và quy trình thu thập dữ liệu. Nêu thời gian thực hiện, đối tượng tham gia, cách chọn người tham gia, mục tiêu kiểm tra và những điều chỉnh sau khảo sát thử. Nếu có loại hoặc sửa biến quan sát, ghi rõ lý do dựa trên nội dung câu hỏi và kết quả kiểm tra dữ liệu.

Bạn nên tách cỡ mẫu khảo sát thử khỏi cỡ mẫu chính thức trong bảng phương pháp. Đừng viết rằng khảo sát thử đã chứng minh mô hình đúng. Nó chỉ cho thấy bảng hỏi có thể triển khai ở mức phù hợp và giúp bạn giảm lỗi trước vòng thu thập chính.

Cách viết vào luận văn: “Nghiên cứu thực hiện khảo sát thử với [số lượng] người thuộc [đối tượng nghiên cứu] trong thời gian [thời gian]. Mục đích của bước này là kiểm tra mức độ dễ hiểu của các biến quan sát, thời gian hoàn thành và khả năng mã hóa dữ liệu. Sau khi xem xét phản hồi, nhóm nghiên cứu đã [điều chỉnh câu chữ/loại câu hỏi/sắp xếp lại thứ tự] trước khi triển khai khảo sát chính thức.”

Bạn có thể thêm một bảng ngắn gồm số phản hồi gửi đi, số phản hồi hoàn thành, số bị loại và lý do loại. Nếu chạy thử Cronbach's Alpha, trình bày đây là kết quả tham khảo cho quá trình hoàn thiện thang đo. Kết quả kiểm định chính thức cần dùng mẫu chính thức và được trình bày ở chương kết quả.

Lỗi thường gặp khi làm khảo sát thử

Dùng người quen nhưng không đúng đối tượng

Người quen giúp bạn nhận ra lỗi câu chữ, nhưng không đại diện tự động cho tổng thể. Nếu đề tài nghiên cứu nhân viên ngân hàng, phản hồi từ sinh viên chỉ phù hợp để kiểm tra thao tác form, không đủ để khẳng định câu hỏi phù hợp với nhân viên ngân hàng.

Trộn dữ liệu thử vào dữ liệu chính thức

Nếu sau khảo sát thử bạn sửa biến quan sát, đổi cách diễn đạt hoặc thay đổi thang đo, dữ liệu cũ không còn cùng một phiên bản công cụ. Hãy gắn nhãn riêng cho dữ liệu thử và chỉ gộp khi bạn có lý do phương pháp rõ ràng, bảng hỏi không đổi đáng kể và giảng viên chấp thuận.

Loại phản hồi chỉ vì một con số

Một phản hồi có cùng mức điểm ở nhiều câu chưa đủ để kết luận là kém chất lượng. Kiểm tra thêm thời gian, câu hỏi sàng lọc, dữ liệu thiếu và logic giữa các câu. Quy tắc loại phải được ghi lại, tránh việc chọn tiêu chí sau khi nhìn thấy kết quả mong muốn.

Sửa dữ liệu gốc mà không lưu nhật ký

Mỗi lần loại dòng, đổi mã hoặc đảo chiều biến, bạn nên ghi ngày, thao tác và lý do. Khi cần giải trình, nhật ký này có giá trị hơn việc nhớ mang máng mình đã sửa file vào thời điểm nào.

Chạy quá nhiều vòng để tìm Alpha đẹp

Cronbach's Alpha không phải mục tiêu duy nhất. Xóa biến làm Alpha tăng nhưng khiến khái niệm bị thiếu nội dung có thể gây vấn đề ở phần giá trị nội dung. Hãy đối chiếu với mô hình, thang đo gốc và lập luận nghiên cứu.

Câu hỏi thường gặp

Khảo sát thử cần bao nhiêu người là đủ

Con số phụ thuộc vào mục tiêu. Nếu chỉ kiểm tra cách hiểu và thao tác, bạn cần một nhóm nhỏ đúng đối tượng. Nếu muốn chạy thử độ tin cậy, hãy thống nhất cỡ mẫu với giảng viên và nói rõ đây là dữ liệu thử, không phải mẫu chính thức.

Có bắt buộc phải chạy Cronbach's Alpha cho khảo sát thử không

Không phải đề tài nào cũng cần chạy ở vòng thử. Nếu bạn chỉ muốn phát hiện câu chữ khó hiểu hoặc lỗi form, việc xem phản hồi và dữ liệu xuất ra có thể đã đủ. Chạy thử Cronbach's Alpha có thể hữu ích, nhưng không nên dùng nó để tự động quyết định xóa biến khi chưa xem xét nội dung thang đo.

Khảo sát thử có được dùng lại dữ liệu cho mẫu chính thức không

Có thể cân nhắc nếu bảng hỏi, đối tượng, cách thu thập và tiêu chí dữ liệu không thay đổi đáng kể. Tuy nhiên, nếu bạn đã sửa nhiều biến quan sát hoặc cách mã hóa, nên tách dữ liệu thử khỏi mẫu chính thức. Hãy ghi rõ quyết định trong phương pháp và trao đổi với giảng viên hướng dẫn.

Khảo sát thử có phải là khảo sát khách hàng chính thức không

Khảo sát thử có thể thực hiện với khách hàng nếu khách hàng đó đúng tiêu chí chọn mẫu, nhưng mục tiêu vẫn là kiểm tra công cụ. Bạn chưa nên dùng phản hồi thử để kết luận về mức độ hài lòng của toàn bộ khách hàng. Với khảo sát nhân viên hoặc khảo sát sinh viên, nguyên tắc này cũng tương tự.

Nên dùng Google Forms hay công cụ khác để làm khảo sát thử

Google Forms phù hợp nếu bạn cần một công cụ quen thuộc và dễ chia sẻ. fillform.info của DoThesis phù hợp khi bạn muốn triển khai form tiếng Việt trong quy trình thu dữ liệu của mình. Dù dùng công cụ nào, bạn vẫn phải kiểm tra file xuất, mã hóa biến, phản hồi trùng và dữ liệu thiếu trước khi nhập SPSS.

Sau khi hoàn tất khảo sát thử, việc tiếp theo trong file của bạn là tạo một bản dữ liệu sạch riêng, ghi lại các thay đổi của bảng hỏi và chốt tiêu chí loại phản hồi trước khi thu mẫu chính thức; nếu cần chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, bạn có thể dùng module M4 phân tích dữ liệu của DoThesis.