Trong nghiên cứu định lượng, đặc biệt là lĩnh vực khoa học xã hội, chúng ta thường nghiên cứu những khái niệm trừu tượng như “Lòng tin”, “Sự hài lòng”, hay “Uy tín”. Những khái niệm này không thể đo lường trực tiếp bằng thước hay cân. Khi đó, ta cần dùng đến Biến quan sát. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết vai trò và kỹ thuật xây dựng biến quan sát chuẩn khoa học.
Khái niệm Biến quan sát (Indicator/Manifest Variable)
Định nghĩa
Biến quan sát (Observed Variable), còn gọi là Chỉ báo (Indicator), là những dữ liệu cụ thể, thực tế mà nhà nghiên cứu có thể thu thập và đo lường trực tiếp được. Trong bảng câu hỏi khảo sát, mỗi câu hỏi (item) chính là một biến quan sát.
Vai trò
Biến quan sát đóng vai trò là công cụ đại diện để “cân đong đo đếm” những khái niệm trừu tượng (biến tiềm ẩn).
Mối quan hệ giữa Biến quan sát và Biến tiềm ẩn (Latent Variable)
Tại sao không thể đo lường trực tiếp biến tiềm ẩn?
Biến tiềm ẩn (như “Lòng trung thành”) là một cấu trúc tâm lý phức tạp, không có một con số đơn lẻ nào đại diện được. Do đó, ta phải đo nó gián tiếp thông qua một tập hợp các biến quan sát (câu hỏi). Ví dụ: Để đo “Lòng trung thành”, ta dùng 3 biến quan sát:
- Tôi sẽ quay lại mua hàng.
- Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè.
- Tôi coi đây là lựa chọn ưu tiên.
Mô hình kết quả (Reflective) vs. Mô hình nguyên nhân (Formative)
- Mô hình kết quả (Reflective): Biến tiềm ẩn là nguyên nhân sinh ra biến quan sát. Các biến quan sát có sự tương quan chặt chẽ (cùng tăng hoặc cùng giảm).
- Mô hình nguyên nhân (Formative): Các biến quan sát kết hợp lại tạo thành biến tiềm ẩn. Các biến quan sát không nhất thiết phải tương quan với nhau.
Cách xây dựng Biến quan sát chuẩn khoa học
- Sử dụng thang đo Likert: Phổ biến nhất là thang đo 5 điểm hoặc 7 điểm (từ Hoàn toàn không đồng ý đến Hoàn toàn đồng ý).
- Nguyên tắc số lượng: Theo quy chuẩn của phân tích SEM (Hair et al.), một biến tiềm ẩn nên được đo lường bởi tối thiểu 3 biến quan sát để đảm bảo độ tin cậy và khả năng nhận diện (identification) của mô hình nghiên cứu.
- Kế thừa thang đo: Nên ưu tiên sử dụng các thang đo (bộ câu hỏi) đã được kiểm chứng trong các nghiên cứu uy tín trước đó thay vì tự nghĩ ra câu hỏi mới hoàn toàn.
Các chỉ số đánh giá chất lượng Biến quan sát
Trong phân tích định lượng (sử dụng SPSS, AMOS, SmartPLS), chất lượng biến quan sát được đánh giá qua:
- Hệ số tải nhân tố (Outer Loading): Đo lường mức độ đại diện của biến quan sát cho biến tiềm ẩn. Tiêu chuẩn thường là > 0.7 (hoặc tối thiểu > 0.5 trong nghiên cứu khám phá).
- Độ tin cậy (Cronbach’s Alpha & Composite Reliability): Đánh giá sự nhất quán nội tại của các biến quan sát trong cùng một nhóm. Yêu cầu > 0.7.
Xử lý biến quan sát trong phân tích EFA/CFA
Khi nào cần loại bỏ một biến quan sát? Biến quan sát sẽ bị loại khỏi mô hình khi:
- Hệ số tải quá thấp (< 0.5): Nghĩa là câu hỏi đó không đo lường đúng khái niệm cần đo.
- Biến quan sát tải lên nhiều nhân tố (Cross-loading): Nghĩa là câu hỏi gây nhầm lẫn, không phân biệt rõ ràng giữa các khái niệm.
Câu hỏi thường gặp (FAQ) về Biến Quan Sát
Có thể dùng 1 biến quan sát cho 1 biến tiềm ẩn không?
Về lý thuyết là có, nhưng không khuyến khích. Việc dùng 1 biến quan sát (Single-item measure) làm giảm độ tin cậy, tăng sai số đo lường và không thể tính toán được các chỉ số như Cronbach’s Alpha.
Chất lượng của biến quan sát quyết định trực tiếp đến chất lượng dữ liệu đầu vào. Một bộ biến quan sát được thiết kế tốt sẽ giúp mô hình phân tích đạt độ tin cậy cao và phản ánh đúng thực trạng nghiên cứu. Để nắm vững kỹ thuật thiết kế bảng câu hỏi và xử lý dữ liệu, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu từ Nguyễn Thanh Phương.
Xem thêm:
