Mô hình nghiên cứu đề xuất trong luận văn là gì?
Mô hình nghiên cứu đề xuất trong luận văn là gì
Mô hình nghiên cứu đề xuất là sơ đồ thể hiện các khái niệm, biến nghiên cứu và mối quan hệ mà bạn dự kiến kiểm định bằng dữ liệu định lượng. Mô hình thường nằm ở cuối phần cơ sở lý thuyết hoặc tổng quan nghiên cứu, sau khi bạn đã giải thích khái niệm, xem xét nghiên cứu trước và xác định khoảng trống nghiên cứu.
Bạn có thể hình dung mô hình như bản thiết kế của toàn bộ luận văn. Nó cho biết biến nào có thể tác động đến biến nào, hướng tác động được giả định ra sao, biến nào đóng vai trò trung gian hoặc điều tiết, và dữ liệu bảng hỏi cần đo những khái niệm nào. Khi chạy hồi quy trong SPSS hoặc mô hình PLS-SEM trong SmartPLS, bạn đang kiểm định các mũi tên đã được nêu trong mô hình này.
Mô hình đề xuất không phải là một hình vẽ đặt riêng cho đẹp. Mỗi mối quan hệ trong hình cần có lý do lý thuyết hoặc bằng chứng từ nghiên cứu trước. Vì vậy, trước khi vẽ, bạn nên đọc cơ sở lý thuyết, xác định khoảng trống nghiên cứu và lập bảng tổng hợp nghiên cứu trước trong luận văn.
Cấu trúc chuẩn của mô hình nghiên cứu đề xuất
Một mô hình cơ bản thường có biến độc lập ở bên trái, biến phụ thuộc ở bên phải và các mũi tên biểu diễn giả thuyết. Chẳng hạn, đề tài về ý định mua hàng trực tuyến có thể đề xuất rằng chất lượng thông tin, niềm tin và cảm nhận hữu ích tác động đến ý định mua.
Mỗi biến trong sơ đồ phải tương ứng với một khái niệm được đo bằng các biến quan sát trong bảng hỏi. Nếu ô “Niềm tin” có bốn biến quan sát, bạn cần mã hóa chúng trong file dữ liệu, chẳng hạn NT1, NT2, NT3 và NT4. Tên viết trong mô hình nên thống nhất với tên dùng ở chương phương pháp, bảng thang đo và output phân tích.
| Thành phần | Vai trò trong mô hình | Câu hỏi bạn cần trả lời | Vị trí thường gặp |
|---|---|---|---|
| Biến độc lập | Yếu tố được giả định tạo ra thay đổi ở biến khác | Vì sao biến này có thể ảnh hưởng đến kết quả? | Bên trái |
| Biến phụ thuộc | Kết quả cần giải thích hoặc dự đoán | Đề tài muốn giải thích hành vi hay thái độ nào? | Bên phải |
| Biến trung gian | Giải thích cơ chế tác động giữa hai biến | X tác động đến Y thông qua biến nào? | Nằm giữa X và Y |
| Biến điều tiết | Làm thay đổi mức độ hoặc hướng tác động | Quan hệ X và Y có khác giữa các nhóm hay điều kiện không? | Có mũi tên tương tác |
| Mũi tên | Đại diện cho một quan hệ cần kiểm định | Quan hệ này trở thành giả thuyết nào? | Giữa các biến |
Mô hình chỉ nên chứa các biến phục vụ câu hỏi nghiên cứu. Thêm quá nhiều biến vì thấy nghiên cứu khác từng dùng sẽ làm bảng hỏi dài, khó thu đủ mẫu và khiến phần giải thích trở nên rời rạc. Với một khóa luận, mô hình có ba đến năm biến độc lập thường dễ quản lý hơn, nhưng số lượng phù hợp còn phụ thuộc ngành, lý thuyết và dữ liệu bạn có thể thu thập.
Các bước viết mô hình nghiên cứu đề xuất
Bước 1: Chốt câu hỏi nghiên cứu và biến kết quả
Bạn bắt đầu bằng việc ghi rõ đề tài muốn giải thích điều gì. Ví dụ, nếu câu hỏi là “Những yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên?”, biến phụ thuộc có thể là ý định sử dụng. Các yếu tố dự kiến ảnh hưởng sẽ trở thành ứng viên cho biến độc lập.
Đừng bắt đầu bằng việc tìm một sơ đồ có sẵn rồi đổi tên đề tài. Cách đó thường tạo ra mô hình không khớp với đối tượng khảo sát. Bạn có thể xem các chủ đề Khóa luận tốt nghiệp để tham khảo cách giới hạn phạm vi, nhưng mô hình cuối cùng phải xuất phát từ vấn đề nghiên cứu của bạn.
Bước 2: Tìm cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước
Với mỗi biến dự kiến, bạn cần biết khái niệm đó được định nghĩa thế nào, thường được đo bằng thang đo nào và đã từng có quan hệ với biến phụ thuộc hay chưa. Hãy ghi lại tác giả, năm, bối cảnh, mẫu nghiên cứu, biến sử dụng và kết quả chính trong một bảng riêng.
Phần các nghiên cứu trong nước và ngoài nước trong luận văn giúp bạn tách bằng chứng theo bối cảnh, thay vì gom tất cả nguồn thành một đoạn liệt kê. Nếu nhiều nghiên cứu cho kết quả khác nhau, đó có thể là lý do để bạn kiểm định lại mối quan hệ trong bối cảnh Việt Nam.
Bước 3: Chọn biến và xác định vai trò của từng biến
Lập một danh sách ngắn gồm tên biến, định nghĩa thao tác, nguồn thang đo và vai trò trong mô hình. Một biến chỉ nên được đưa vào khi bạn có thể đo nó bằng các biến quan sát phù hợp và có kế hoạch phân tích cụ thể.
Bạn cũng cần quyết định mô hình có biến trung gian hoặc điều tiết hay không. Biến trung gian trả lời câu hỏi “tác động diễn ra thông qua cơ chế nào”. Biến điều tiết trả lời câu hỏi “tác động có mạnh yếu khác nhau trong điều kiện nào”. Hai vai trò này dẫn đến cách đặt giả thuyết và cách chạy phân tích khác nhau, vì vậy không nên dùng lẫn tên.
Bước 4: Viết giả thuyết cho từng mũi tên
Mỗi mũi tên trong hình cần có một giả thuyết riêng. H1 có thể viết rằng chất lượng thông tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến. H2 có thể viết rằng niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến.
Giả thuyết cần nói rõ biến tác động, biến kết quả và hướng tác động nếu lý thuyết cho phép dự đoán hướng. Bạn có thể xem hướng trình bày tại bài giả thuyết nghiên cứu là gì. Nếu bằng chứng trước đây chưa đủ để khẳng định chiều dương hay chiều âm, hãy viết giả thuyết về “có ảnh hưởng” và giải thích lý do trong phần lập luận.
Bước 5: Vẽ sơ đồ và kiểm tra tính nhất quán
Bạn có thể dùng PowerPoint, Word, Canva hoặc phần mềm vẽ sơ đồ. Mỗi khái niệm nên nằm trong một ô, các mũi tên nên có hướng rõ và chữ trong hình phải đọc được khi đưa vào luận văn. Đặt tên biến bằng tiếng Việt hoặc mã tiếng Anh nhất quán với toàn bộ bài.
Sau khi vẽ, kiểm tra theo ba câu hỏi. Mỗi mũi tên đã có giả thuyết chưa. Mỗi biến đã có thang đo và biến quan sát chưa. Các biến trong mô hình có xuất hiện nhất quán ở câu hỏi nghiên cứu, bảng hỏi và kế hoạch phân tích chưa. Nếu một ô trong hình không được dùng ở phần nào khác, bạn nên xem lại lý do giữ nó.
Bước 6: Chọn cách kiểm định phù hợp
Nếu mô hình chủ yếu gồm các biến quan sát tổng hợp thành thang đo và bạn muốn kiểm định đồng thời mô hình đo lường cùng mô hình cấu trúc, SmartPLS có thể phù hợp. Khi đó, bạn sẽ kiểm tra outer loading, CR, AVE, HTMT, VIF, path coefficient, R² và bootstrapping.
Nếu mô hình là hồi quy với các biến tổng hợp và bạn cần kiểm định tác động trực tiếp, SPSS có thể đáp ứng. Với mediation hoặc moderation, SPSS có thể dùng hồi quy theo quy trình phù hợp, trong khi SmartPLS kiểm định qua path và bootstrapping. AMOS phù hợp hơn với CB-SEM, còn JASP hoặc R cho phép kiểm soát phân tích linh hoạt nhưng thường đòi hỏi bạn tự quản lý quy trình và cú pháp nhiều hơn.
Bước 7: Đối chiếu mô hình với dữ liệu thật
Trước khi chạy, mở file .sav hoặc .csv và kiểm tra tên cột. Một biến trong mô hình là “Niềm tin” không có nghĩa file chỉ cần một cột NT. Bạn cần các cột NT1, NT2, NT3 và NT4, sau đó kiểm định thang đo trước khi tạo biến tổng hợp hoặc đánh giá mô hình cấu trúc.
Số liệu dưới đây chỉ là minh họa cho cách đọc một phần kết quả, không phải kết quả của một nghiên cứu cụ thể.
| Bảng kết quả | Biến hoặc quan hệ | Original Sample (O) | T Statistics | P Values | Diễn giải minh họa |
|---|---|---|---|---|---|
| Path Coefficients | Niềm tin -> Ý định mua | 0.284 | 3.112 | 0.002 | Tác động dương, p nhỏ hơn 0.05 trong ví dụ |
| Path Coefficients | Cảm nhận hữu ích -> Ý định mua | 0.146 | 1.721 | 0.086 | Chưa đủ bằng chứng ở mức 0.05 trong ví dụ |
| Outer Loadings | NT2 -> Niềm tin | 0.781 | Không áp dụng | Không áp dụng | Outer loading minh họa |
| R Square | Ý định mua | 0.462 | Không áp dụng | Không áp dụng | R² của biến phụ thuộc minh họa |
Bảng trên là số liệu minh họa, được trình bày theo tên cột thường gặp trong output SmartPLS. Bạn không được chép các con số này vào chương 4. Khi có file thật, hãy xuất kết quả theo đúng phiên bản phần mềm đang dùng và lưu lại từng bước xử lý.
Câu mẫu dùng được
Bạn có thể điều chỉnh các câu dưới đây theo đề tài, nguồn tài liệu và kết quả đọc được. Phần trong ngoặc vuông phải được thay bằng thông tin thật của bạn.
| Vị trí trong luận văn | Câu mẫu có thể điều chỉnh |
|---|---|
| Dẫn vào mô hình | “Dựa trên [tên lý thuyết] và kết quả tổng hợp các nghiên cứu trước, nghiên cứu đề xuất mô hình gồm [số lượng] biến độc lập, [số lượng] biến phụ thuộc và [biến trung gian hoặc điều tiết nếu có].” |
| Giải thích biến độc lập | “[Tên biến X] được đưa vào mô hình vì các nghiên cứu trước cho thấy biến này có thể ảnh hưởng đến [tên biến Y] trong bối cảnh [bối cảnh nghiên cứu].” |
| Dẫn vào giả thuyết | “Từ lập luận về [cơ chế hoặc lý thuyết], nghiên cứu đề xuất giả thuyết H[ ]: [Tên biến X] có [ảnh hưởng tích cực hoặc ảnh hưởng] đến [tên biến Y].” |
| Giới thiệu hình | “Hình [ ] trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất, trong đó các mũi tên thể hiện các mối quan hệ được kiểm định bằng dữ liệu thu thập từ [đối tượng khảo sát].” |
| Mô tả phạm vi | “Mô hình được giới hạn trong các biến [liệt kê biến] nhằm phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, đối tượng khảo sát và khả năng thu thập dữ liệu của đề tài.” |
Cách viết vào luận văn: “Dựa trên [cơ sở lý thuyết] và kết quả của [tên hoặc nhóm nghiên cứu trước], nghiên cứu đề xuất mô hình gồm [các biến]. Cụ thể, nghiên cứu kiểm định ảnh hưởng của [X1], [X2] và [X3] đến [Y] trong bối cảnh [đối tượng hoặc địa bàn], thông qua các giả thuyết H1 đến H[ ].” Bạn cần thay toàn bộ phần trong ngoặc vuông, đồng thời đặt trích dẫn ngay sau lập luận tương ứng.
Ví dụ mô hình nghiên cứu đề xuất rút gọn
Giả sử bạn nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua mỹ phẩm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh”. Sau khi giới hạn đối tượng, mô hình có thể gồm ba biến độc lập là chất lượng thông tin, niềm tin và cảm nhận hữu ích, cùng một biến phụ thuộc là ý định mua.
Sơ đồ có thể trình bày theo dạng chữ như sau:
Chất lượng thông tin -> Ý định mua
Niềm tin -> Ý định mua
Cảm nhận hữu ích -> Ý định mua
Phần giả thuyết đi kèm gồm H1: Chất lượng thông tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua mỹ phẩm trực tuyến. H2: Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua mỹ phẩm trực tuyến. H3: Cảm nhận hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua mỹ phẩm trực tuyến.
Trong chương phương pháp, bạn tiếp tục mô tả cách đo từng khái niệm, thang Likert được sử dụng, cách chọn mẫu và kế hoạch xử lý dữ liệu. Trong chương kết quả, bạn kiểm tra độ tin cậy và giá trị thang đo trước, sau đó kiểm định ba mối quan hệ. Trình tự này phù hợp với nguyên tắc đánh giá phần đo lường trước phần quan hệ giữa các biến, thay vì kết luận giả thuyết ngay từ một bảng tương quan.
Nếu dùng SmartPLS, bạn tạo bốn biến tiềm ẩn, kéo các biến quan sát vào đúng biến, nối ba mũi tên đến Ý định mua rồi chạy PLS Algorithm và Bootstrapping. Nếu dùng SPSS, bạn có thể kiểm tra thang đo, tạo biến tổng hợp theo quy trình đã chọn và chạy hồi quy với Ý định mua là biến phụ thuộc. Công cụ chỉ thực hiện phép tính, còn việc một biến có lý do xuất hiện trong mô hình hay không phải được giải thích từ cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước.
Lỗi thường gặp khiến hội đồng hỏi lại
Lỗi đầu tiên là mô hình có mũi tên nhưng phần giả thuyết không có câu tương ứng. Khi hội đồng hỏi “Vì sao có quan hệ này?”, bạn cần chỉ ra đoạn lập luận và nguồn nghiên cứu trước, không chỉ trả lời rằng mô hình này được tham khảo từ một bài khác.
Lỗi thứ hai là dùng tên biến không nhất quán. Hình ghi “Sự thuận tiện”, bảng thang đo ghi “Tính tiện lợi”, còn file SPSS dùng FEA. Bạn nên lập một danh mục mã biến ngay từ đầu để tránh nhầm khi viết chương 4.
Lỗi thứ ba là đưa biến trung gian hoặc điều tiết vào hình nhưng không có kế hoạch kiểm định. Nếu không có lý thuyết và dữ liệu đủ để kiểm tra vai trò đó, hãy bỏ biến khỏi mô hình thay vì giữ lại để làm hình phức tạp hơn.
Lỗi thứ tư là sao chép mô hình của nghiên cứu trước mà không giải thích điều chỉnh. Khi thay đổi đối tượng, địa bàn, ngành hoặc biến đo lường, bạn cần nói rõ phần kế thừa và phần đề xuất mới. Mô hình đề xuất có thể dựa trên nghiên cứu trước, nhưng phải phù hợp với câu hỏi và dữ liệu của chính bạn.
Lỗi cuối là vẽ mô hình sau khi đã chạy số liệu để hợp thức hóa kết quả. Mô hình và giả thuyết cần được xác định trước khi kiểm định chính thức. Nếu bạn loại biến sau khi kiểm tra thang đo, hãy ghi rõ tiêu chí, vòng phân tích và lý do loại, thay vì sửa hình mà không giải thích.
Câu hỏi thường gặp
Mô hình nghiên cứu đề xuất đặt ở chương mấy?
Thông thường, mô hình được giới thiệu ở cuối chương cơ sở lý thuyết hoặc tổng quan nghiên cứu, sau phần lập luận và giả thuyết. Chương phương pháp sẽ nhắc lại mô hình khi trình bày thiết kế nghiên cứu, thang đo và kế hoạch phân tích.
Tên chương có thể khác giữa các trường. Bạn nên ưu tiên đề cương khoa, hướng dẫn của giảng viên và cách đánh số hình đã dùng trong toàn bộ luận văn.
Mô hình nghiên cứu đề xuất có bắt buộc phải có giả thuyết không?
Với luận văn định lượng, mỗi mũi tên cần được chuyển thành một giả thuyết hoặc một câu hỏi kiểm định rõ ràng. Nếu mô hình có năm mũi tên nhưng chỉ có ba giả thuyết, người đọc sẽ không biết hai quan hệ còn lại được kiểm tra theo căn cứ nào.
Bạn có thể xem thêm bài giả thuyết nghiên cứu là gì để phân biệt phần sơ đồ với phần lập luận bằng văn bản.
Có thể dùng mô hình của nghiên cứu trước nguyên xi không?
Bạn có thể kế thừa cấu trúc hoặc mối quan hệ từ nghiên cứu trước, nhưng cần nói rõ nguồn, bối cảnh gốc và lý do mô hình phù hợp với đề tài của bạn. Nếu thay đổi biến, đối tượng hoặc bối cảnh, hãy giải thích sự điều chỉnh.
Việc sao chép nguyên xi cũng có thể làm mô hình không phù hợp với bảng hỏi, cỡ mẫu hoặc phương pháp bạn thực sự sử dụng.
Mô hình có cần ghi biến quan sát không?
Hình mô hình khái niệm thường chỉ ghi biến tiềm ẩn hoặc khái niệm, chẳng hạn “Niềm tin” và “Ý định mua”. Danh sách biến quan sát như NT1, NT2, YD1 và YD2 nên trình bày ở bảng thang đo hoặc phụ lục để hình không bị rối.
Tuy vậy, mã biến cần thống nhất giữa hình, bảng thang đo, bảng hỏi và file dữ liệu. Đây là điểm hội đồng có thể hỏi khi đối chiếu chương 3 với output SPSS hoặc SmartPLS.
Mô hình nghiên cứu có thể thay đổi sau khi chạy dữ liệu không?
Có thể có điều chỉnh khi biến quan sát không đạt tiêu chí đo lường, nhưng bạn phải ghi lại quy trình và lý do. Việc loại một biến quan sát vì kết quả thống kê khác với việc bỏ cả một khái niệm chỉ vì giả thuyết không có ý nghĩa.
Nếu thay đổi mối quan hệ sau khi xem p-value, bạn cần thận trọng khi diễn giải vì đó có thể là điều chỉnh hậu nghiệm. Hãy trao đổi với giảng viên và tách rõ mô hình đề xuất ban đầu với kết quả mô hình cuối cùng.
Bạn hãy mở file đề cương và file dữ liệu, lập danh sách biến theo bốn cột gồm tên khái niệm, vai trò, biến quan sát và nguồn, sau đó đối chiếu từng mũi tên với giả thuyết trước khi vẽ hình chính thức. Nếu cần chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv và theo dõi cách đọc output, bạn có thể xem module M4 phân tích của DoThesis.