SWOT là gì? Cách áp dụng vào mô hình nghiên cứu định lượng

Mô hình SWOT là gì

Bạn có thể đã nhìn thấy một bảng gồm bốn ô: Strengths, Weaknesses, Opportunities và Threats. Đó là SWOT. Trong tiếng Việt, bốn nhóm này thường được gọi là điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức. SWOT là một khung phân tích giúp bạn sắp xếp các yếu tố bên trong và bên ngoài có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp, sản phẩm, tổ chức hoặc một dự án.

SWOT thường được dùng ở giai đoạn hình thành vấn đề nghiên cứu. Nó giúp bạn trả lời câu hỏi: đối tượng đang có lợi thế nào, đang hạn chế ở đâu, môi trường bên ngoài tạo ra cơ hội gì và có rủi ro nào cần theo dõi. Tuy nhiên, một bảng SWOT tự nó chưa phải là mô hình định lượng. Bảng này chưa cho biết biến nào tác động đến biến nào, tác động mạnh hay yếu, và dữ liệu sẽ được đo bằng cách nào.

Vì vậy, nếu đề tài của bạn dùng bảng hỏi, SPSS hoặc SmartPLS, SWOT nên được xem là bước khám phá để hình thành mô hình. Bạn cần chuyển các nhóm yếu tố trong SWOT thành khái niệm nghiên cứu, biến quan sát và giả thuyết có thể kiểm định. Việc chuyển đổi này cần dựa trên mục tiêu nghiên cứu, tài liệu chuyên ngành và bối cảnh cụ thể, thay vì đưa nguyên bốn chữ S, W, O, T vào phần mềm.

Bạn có thể xem thêm các bài thuộc chủ đề Mô hình nghiên cứu nếu đang ở giai đoạn chọn khung lý thuyết cho luận văn.

Các thành phần trong mô hình

Bốn thành phần của SWOT không phải bốn biến độc lập cố định cho mọi đề tài. Ý nghĩa của từng thành phần phụ thuộc vào đối tượng bạn phân tích. Một điểm mạnh của doanh nghiệp lớn có thể lại là điểm yếu của một cửa hàng nhỏ, trong khi một cơ hội của ngành có thể tạo ra áp lực cạnh tranh cho một doanh nghiệp cụ thể.

Ranh giới giữa bên trong và bên ngoài cần được giữ rõ. Nhân sự thiếu kỹ năng, quy trình xử lý chậm và thương hiệu chưa được nhận biết thường thuộc nhóm bên trong. Thay đổi nhu cầu khách hàng, đối thủ mới và quy định pháp luật thường thuộc nhóm bên ngoài. Nếu một yếu tố không thể được kiểm soát trực tiếp bởi đối tượng nghiên cứu, bạn nên kiểm tra xem nó có phù hợp với nhóm cơ hội hoặc thách thức hay không.

Trong luận văn định lượng, bạn không nên biến mỗi ý gạch đầu dòng thành một biến quan sát mà chưa kiểm tra cơ sở lý thuyết. Ví dụ, “giao hàng nhanh” có thể là một biểu hiện của năng lực vận hành, chất lượng dịch vụ hoặc sự thuận tiện, tùy mô hình nghiên cứu. Bạn cần xác định khái niệm rộng hơn trước, sau đó mới xây dựng bộ biến quan sát.

Mô hình gốc và các mở rộng phổ biến

SWOT thường được sử dụng như một khung tư duy chiến lược, nhưng trong luận văn bạn cần nói rõ vai trò của nó. Nếu dùng SWOT để mô tả bối cảnh, bạn có thể trình bày bốn nhóm yếu tố bằng bảng tổng hợp. Nếu dùng SWOT để phát triển mô hình định lượng, bạn cần giải thích cách mỗi nhóm được nối với biến kết quả.

Một cách mở rộng phổ biến là kết hợp các yếu tố thành bốn hướng chiến lược. Nhóm SO dùng điểm mạnh để tận dụng cơ hội. Nhóm WO tập trung khắc phục điểm yếu để khai thác cơ hội. Nhóm ST dùng điểm mạnh để giảm tác động của thách thức. Nhóm WT nhằm hạn chế điểm yếu và tránh rủi ro. Bốn hướng này hữu ích khi bạn đang lập phương án quản trị, nhưng chúng chưa tự động trở thành bốn giả thuyết thống kê.

Bạn cũng có thể đặt SWOT cạnh các khung phân tích khác. Mô hình chuỗi giá trị Porter phù hợp khi bạn muốn phân tích hoạt động tạo ra giá trị trong doanh nghiệp. 5 áp lực cạnh tranh Porter tập trung vào cấu trúc cạnh tranh của ngành. Balanced Scorecard phù hợp hơn khi bạn cần theo dõi mục tiêu qua nhiều phương diện như tài chính, khách hàng, quy trình và học hỏi.

Nếu đề tài tập trung vào danh mục sản phẩm hoặc thị phần, BCG là gì có thể là hướng tham khảo khác. Những khung này không nên bị trộn vào một bảng duy nhất chỉ để làm phần cơ sở lý thuyết dài hơn. Bạn hãy chọn khung phù hợp với câu hỏi nghiên cứu và loại dữ liệu mình có thể thu thập.

SWOT cũng có thể được dùng ở bước trước khi xây dựng giả thuyết. Chẳng hạn, kết quả rà soát cho thấy năng lực công nghệ và chất lượng dịch vụ có thể ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng. Khi đó, bạn tiếp tục tìm nguồn thang đo phù hợp cho hai khái niệm này, thiết kế bảng hỏi và kiểm định quan hệ giữa chúng. Phần SWOT chỉ giải thích vì sao các khái niệm được đưa vào mô hình, không thay thế phần kiểm định.

Thang đo thường dùng cho từng khái niệm

SWOT không có một bộ thang đo duy nhất áp dụng cho mọi đề tài. Bạn cần đo các khái niệm cụ thể mà SWOT gợi ý. Ví dụ, “điểm mạnh về công nghệ” có thể được cụ thể hóa thành năng lực đổi mới, chất lượng hệ thống hoặc mức độ dễ sử dụng. Mỗi lựa chọn dẫn đến nguồn thang đo và bảng hỏi khác nhau.

Các dòng trong bảng chỉ là hướng bắt đầu, chưa phải bộ câu hỏi đã được xác nhận cho đề tài của bạn. Bạn cần kiểm tra bối cảnh gốc, số lượng biến quan sát, cách dịch và thang đo. Một biến quan sát nên diễn đạt một ý, tránh gộp “giá rẻ và chất lượng cao” vào cùng một câu vì người trả lời có thể đánh giá hai nội dung này khác nhau.

Nếu dùng thang Likert, bạn cần ghi rõ số mức, điểm thấp nhất và điểm cao nhất trong bảng hỏi. Thang Likert được giới thiệu trong (Likert, 1932). Sau khi thu thập dữ liệu, bạn có thể kiểm tra Cronbach's Alpha, corrected item-total correlation và EFA bằng SPSS trước khi đưa các khái niệm vào mô hình hồi quy hoặc SmartPLS.

Áp dụng vào đề tài của bạn

Hãy bắt đầu bằng một đối tượng cụ thể, chẳng hạn ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh. Một bảng SWOT sơ bộ có thể cho thấy ứng dụng có nhiều lựa chọn món ăn, nhưng thời gian giao hàng không ổn định; thị trường thanh toán số tăng trưởng, nhưng cạnh tranh giữa các ứng dụng cao.

Từ đó, bạn không đưa trực tiếp “Strengths” và “Threats” vào SPSS. Bạn chuyển chúng thành các khái niệm có thể đo, chẳng hạn chất lượng dịch vụ, sự thuận tiện, giá trị cảm nhận và ý định tiếp tục sử dụng. Mô hình minh họa có thể gồm các biến độc lập là chất lượng dịch vụ, sự thuận tiện và giá trị cảm nhận, còn biến phụ thuộc là ý định tiếp tục sử dụng.

Một mô hình bốn giả thuyết có thể viết như sau:

• H1: Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.
• H2: Sự thuận tiện có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.
• H3: Giá trị cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.
• H4: Mức độ tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

Đây là cấu trúc minh họa, không phải kết luận cho dữ liệu của bạn. Bạn chỉ nên giữ một giả thuyết khi có lập luận lý thuyết, nguồn thang đo và khả năng thu thập dữ liệu. Nếu SWOT chỉ cho thấy một hiện tượng nhưng bạn không thể đo nó bằng biến quan sát rõ ràng, hãy giữ nó ở phần bối cảnh thay vì ép thành giả thuyết.

Cách viết vào luận văn

Bạn có thể điều chỉnh đoạn sau: “Dựa trên phân tích SWOT của [đối tượng nghiên cứu], nghiên cứu lựa chọn các khái niệm [X1], [X2] và [X3] để giải thích cho [biến phụ thuộc Y]. Các khái niệm này được cụ thể hóa bằng các biến quan sát tham khảo từ [tác giả, năm] và điều chỉnh theo bối cảnh [thị trường hoặc nhóm khảo sát]. Nghiên cứu đề xuất H1: [X1] có ảnh hưởng [tích cực hoặc tiêu cực] đến [Y], H2: [X2] có ảnh hưởng [tích cực hoặc tiêu cực] đến [Y].”

Khi viết, bạn nên tách ba phần: kết quả SWOT, lập luận chọn biến và giả thuyết. Đừng viết rằng SWOT đã chứng minh quan hệ nhân quả. SWOT chỉ hỗ trợ nhận diện vấn đề và gợi ý hướng xây dựng mô hình. Quan hệ giữa các biến cần được kiểm định bằng dữ liệu khảo sát.

Cách kiểm định mô hình bằng SPSS hoặc SmartPLS

Nếu mô hình của bạn chỉ có các biến tổng hợp và mục tiêu là ước lượng ảnh hưởng, SPSS có thể phù hợp. Bạn có thể chạy Cronbach's Alpha tại Analyze > Scale > Reliability Analysis, tiếp tục chạy EFA tại Analyze > Dimension Reduction > Factor, sau đó dùng hồi quy tại Analyze > Regression > Linear. Trong hồi quy, hãy xem bảng Model Summary, ANOVA và Coefficients.

Nếu mô hình gồm nhiều biến tiềm ẩn, mỗi biến có nhiều biến quan sát, và bạn muốn đánh giá đồng thời measurement model với structural model, SmartPLS có thể phù hợp hơn. Trong SmartPLS 4, bạn nhập dữ liệu .csv, vẽ các construct, kéo mũi tên giữa chúng, chạy PLS-SEM Algorithm, sau đó chạy Bootstrapping. Quy trình đánh giá measurement model trước structural model phù hợp với cách tiếp cận hai bước được trình bày trong (Anderson và Gerbing, 1988).

Bạn không nên đưa các chỉ số CFI, TLI và RMSEA của CB-SEM vào bài SmartPLS. Với PLS-SEM, các chỉ số thường được xem gồm outer loading, CR, AVE, HTMT, VIF, path coefficient, R² và Q². Outer loading từ 0.7 trở lên có thể tham khảo (Chin, 1998). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên được tham khảo theo (Fornell và Larcker, 1981). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, được nêu trong (Henseler và cộng sự, 2015).

Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Các tên cột được trình bày theo dạng bạn thường gặp trong output SmartPLS.

Trong ví dụ số liệu minh họa, bạn vẫn cần đọc thêm bảng Path Coefficients, Specific Indirect Effects nếu có biến trung gian, và R-square. R² ở mức 0.75, 0.50 và 0.25 lần lượt có thể được diễn giải là đáng kể, trung bình và yếu theo (Hair và cộng sự, 2011). Q² lớn hơn 0 cho thấy mô hình có khả năng dự báo theo logic cross-validation được trình bày trong (Stone, 1974). Khi chạy bootstrapping, thiết lập 5.000 mẫu lặp có thể tham khảo (Hair và cộng sự, 2022).

Lỗi thường gặp khi dùng mô hình này

Lỗi đầu tiên là xem bốn ô SWOT như bốn biến độc lập bắt buộc. Một đề tài có thể chỉ sử dụng SWOT để phân tích bối cảnh, sau đó chọn hai hoặc ba khái niệm có căn cứ để kiểm định. Số lượng khái niệm cần xuất phát từ câu hỏi nghiên cứu và tài liệu, không phải từ yêu cầu phải đủ bốn chữ.

Lỗi thứ hai là viết các nhận định chủ quan vào bảng SWOT rồi gọi đó là dữ liệu nghiên cứu. “Thương hiệu rất mạnh” hoặc “khách hàng ngày càng thích mua online” cần được định nghĩa, đo lường và kiểm tra nguồn. Nếu là nhận định của người nghiên cứu, bạn nên ghi rõ đó là nhận định sơ bộ và không dùng nó như một kết quả định lượng.

Lỗi thứ ba là nhầm giữa yếu tố bên trong và bên ngoài. Giá bán có thể là điểm mạnh khi so với đối thủ, nhưng cũng có thể chịu ảnh hưởng từ chi phí đầu vào bên ngoài. Bạn cần nêu tiêu chí phân loại trước khi lập bảng, đồng thời giải thích bối cảnh ngành và đối tượng.

Lỗi thứ tư là lấy một bảng SWOT trên mạng rồi giữ nguyên cho mọi doanh nghiệp. Bảng SWOT phải gắn với đơn vị phân tích, thời gian, thị trường và nhóm khách hàng cụ thể. Một bảng dùng cho ngân hàng không thể chuyển nguyên sang đề tài về sàn thương mại điện tử.

Lỗi cuối là chạy quá nhiều kiểm định sau khi kết quả không đẹp. Việc loại biến chỉ nên dựa trên tiêu chí phương pháp, nội dung thang đo và lập luận rõ ràng. Bạn cần lưu từng phiên bản dữ liệu, ghi lý do loại biến và báo cáo minh bạch thay vì chạy lặp lại cho đến khi p-value đạt mức mong muốn.

Câu hỏi thường gặp

SWOT có phải là mô hình nghiên cứu định lượng không

SWOT là khung phân tích bối cảnh và chiến lược. Nó có thể giúp bạn nhận diện các yếu tố cần nghiên cứu, nhưng chưa phải mô hình định lượng cho đến khi các yếu tố được chuyển thành khái niệm, biến quan sát và quan hệ giả thuyết có thể kiểm định.

Có cần đưa đủ Strengths, Weaknesses, Opportunities và Threats vào mô hình không

Bạn không cần đưa đủ bốn nhóm vào mô hình. Hãy giữ những khái niệm liên quan trực tiếp đến câu hỏi nghiên cứu, có nguồn thang đo phù hợp và có thể thu thập dữ liệu. Các nhóm còn lại vẫn có thể được trình bày ở phần phân tích bối cảnh.

Có thể chạy SWOT bằng SPSS không

SPSS không có nút chạy SWOT theo nghĩa tự động tạo ra bốn nhóm chiến lược. Bạn có thể dùng SPSS để phân tích dữ liệu khảo sát nhằm đo các khái niệm được phát triển từ SWOT, chẳng hạn chất lượng dịch vụ hoặc ý định sử dụng. Bảng SWOT cần được xây dựng từ logic nghiên cứu và thông tin bối cảnh.

Nên dùng SPSS hay SmartPLS cho đề tài có SWOT

Nếu bạn dùng biến tổng hợp và hồi quy tuyến tính, SPSS có thể đáp ứng. Nếu mô hình có nhiều biến tiềm ẩn, nhiều biến quan sát và cần đánh giá measurement model, SmartPLS có thể phù hợp hơn. Lựa chọn phần mềm phụ thuộc vào mô hình và dữ liệu, không phụ thuộc vào việc bạn có dùng từ SWOT trong tên đề tài hay không.

Có thể lấy bốn nhóm SWOT làm bốn biến độc lập không

Có thể về mặt kỹ thuật, nhưng chỉ hợp lý khi mỗi nhóm được định nghĩa thành một khái niệm rõ ràng, có thang đo và lập luận lý thuyết riêng. Việc đặt tên S, W, O, T rồi nhập điểm trung bình vào hồi quy mà không giải thích cách đo sẽ khiến hội đồng hỏi về giá trị nội dung và cơ sở của mô hình.

Bạn hãy mở lại đề cương và file dữ liệu, đánh dấu mỗi yếu tố SWOT đang được dùng để giải thích biến nào, biến đó có thang đo nào và sẽ kiểm định bằng SPSS hay SmartPLS ra sao; nếu cần hỗ trợ chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, xem module M4 tại DoThesis.