Trong tất cả phương pháp phân tích, kiểm định dữ liệu trong phần mềm SPSS, phần lớn đều sử dụng tới Thang Đo Kết Quả Và Thang Đo Nguyên Nhân. Đây là hai nhóm thang đo thông dụng, phổ biến và xuất hiện nhiều trong phần mềm SPSS. Vậy thang đo kết quả, thang đo nguyên nhân là gì? Chúng có vai trò, tầm quan trọng như thế nào trong quá trình phân tích dữ liêu của SPSS. Ngày hôm nay chúng tôi sẽ giải quyết mọi vấn đề tổng quan về thang đo kết quả và thang đo nguyên nhân trong SPSS cho các bạn.
Việc sử dụng phần mềm spss trong nghiên cứu hay phân tích dử liệu trong các bài luận văn thì cũng không quá khó nhưng không phải bạn nào cũng biết cách để thực hiện. Nếu các bạn vẫn còn khó khăn trong quá trình thực hiện thì hãy liên hệ ngay dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận Văn Tốt qua Zalo/tele : 0934573149 bạn nhé!!
1. Thang đo đo lường kết quả – Reflective
Tài liệu tham khảo : Phương Trình Hồi Quy Chuẩn Hóa Và Chưa Chuẩn Hóa
Dạng thang đo này được tiến hành đo lường những biến quan sát là những kết quả. Cụ thể là các kết quả được tạo ra từ biến tiềm ẩn. Quay trở về một chút thế nào là các biến quan sát. Biến quan sát là sự liên kết giữa các biến tiềm ẩn với các biến có thể quan sát trong thang đo. Thông thường, các nhà nghiên cứu sẽ tiến hành quan sát trực tiếp đối với những biến không thể đánh giá bằng thông số như: sự hài lòng của khách hàng, nhận thức về hành vi mua sắm, …
Chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ cụ thể sau để các bạn hiểu về thang đo kết quả. Giả sử câu hỏi khảo sát trong bảng hỏi sẽ là: Sự hài lòng về dịch vụ bán hàng của công ty M. Sẽ có 4 câu trả lời như sau: Thoải mái khi lựa chọn hàng hóa; chất lượng chăm sóc khách hàng tốt, sẽ giới thiệu sản phẩm của công ty với bạn bè; sẽ tiếp tục mua hàng tại công ty trong thời gian tới. Trong ví dụ này, các biến tiềm ẩn về sự hài lòng về dịch vụ bán hàng của công ty M sẽ được đo lường theo thang đo kết quả. Cụ thể sẽ được phản ảnh thông qua 4 mức độ tương ứng với 4 câu trả lời trên. Và 4 mức độ này sẽ theo chiều hướng tăng lên.
Trong mô hình của thang đo kết quả, những biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Bởi vì, xét về bản chất chúng cùng được tạo ra từ một điều, một nguyên nhân cụ thể. Tập hợp tất cả các biến quan sát từ mô hình này sẽ tạo thành một thang đo. Và thang đo đó sẽ mang tính chất đơn phương, ổn định, độc lập. Đây được gọi là thang đo kết quả. Những thang đo kết quả phù hợp với những để các nhà nghiên cứu có thể tiến hành đánh giá, phân tích thang đo bằng các phương pháp, mô hình khác nhau trong SPSS. Ví dụ như: EFA, Cronbach Anpla, …
Một số lưu ý về thang đo kết quả – Reflective
- Những biến quan sát trong thang đo kết quả luôn luôn được tạo ra từ những biến tiềm ẩn. Như chúng tôi đã nói ở phần trên, thang đo kết quả là thang đo của các biến quan sát được tạo ra từ các biến tiềm ẩn. Chính vì thế, nếu không có các biến quan sát thì không thể tạo nên một thang đo kết quả.
- Các biến quan sát trong thang đo kết quả có mối quan hệ tương quan cùng chiều với nhau. Đồng thời sự tương quan này sẽ được thể hiện ở hai mức độ là khá và mạnh. Tức là, các biến quan sát được tạo ra từ một câu hỏi khảo sát đó luôn luôn có một mối liên hệ, ràng buộc với nhau. Vì suy cho cùng những biến quan sát này đều được tạo ra từ một câu hỏi trong bảng khảo sát.
- Trong quá trình bỏ một biến quan sát thì có thể thấy rõ được vai trò, tầm quan trọng của các biến còn là. Và các biến quan sát trong thang đó kết quả có thể thay thế vị trí cho nhau. Mỗi một biến quan sát là sự thể hiện ở một góc độ nào đó của thang đó. Chính vì thế, nếu thang đo mất đi một biến quan sát thì sẽ không đầy đủ, không phản ánh được đúng bản chất của vấn đề. Vì vậy mà khi bỏ một biến quan sát thì các biến còn lại sẽ phát huy tốt vai trò của mình.
- Khi muốn phân tích, xử lý các dữ liệu trong thang đo kết quả, người dùng có thể lựa chọn các phương pháp, mô hình khác nhau trong SPSS. Trong phần mềm SPSS, có nhiều phương pháp và cách thức khác nhau để người dùng có thể xử lý số liệu của thang đo. Các phương pháp đó có thể là Cronbach Alpha, CFA, EFA, ….
2. Thang đo đo lường nguyên nhân – Formative
Việc các bạn nắm rõ quy trình Thang Đo Kết Quả Và Thang Đo Nguyên Nhân thì cũng chưa đủ trong phần mềm SPSS, Luận Văn Tốt muốn chia sẻ thêm cho các bạn Một Số Thuật Ngữ Của Spss, các bạn cùng tham khảo nhé!!
Nếu thang đo kết quả các biến quan sát là kết quả được tạo ra từ các biến tiềm ẩn. Thì ở thang đo nguyên nhân, các biến quan sát là những nguyên nhân tạo ra biến tiềm ẩn. Xét theo góc độ này, thang đo kết quả và thang đo nguyên nhân có phần trái ngược nhau. Nhưng hai dạng thang đo này lại có sự liên kết chặt chẽ với nhau. Phải có nguyên nhân thì mới có kết quả cũng như kết quả phải được tạo ra từ nguyên nhân cụ thể. Do vậy, mối tương quan giữa hai thang đo này khá chặt chẽ và bền vững.
Chúng tôi sẽ đưa ra ví dụ sau để các bạn hiểu rõ hơn về vấn đề này. Giả sử, câu hỏi khảo sát là: Sự hài lòng với dịch vụ tại khách sạn K. Đối với câu hỏi này sẽ có các yếu tố tác động tới như sau: thái độ của nhân viên chăm sóc khách hàng, phương tiện đi lại, dịch vụ ăn uống, dịch vụ buồng phòng, giá thành, cơ sở vật chất. Trong ví dụ này, các biến tiềm ẩn chính là sự hài lòng về dịch vụ tại khách sạn K. Và biến tiềm ẩn này được đo lường theo thang đo nguyên nhân. Cụ thể sẽ được đánh giá theo các biến quan sát sau: thái độ của nhân viên chăm sóc khách hàng, phương tiện đi lại, dịch vụ ăn uống, dịch vụ buồng phòng, giá thành, cơ sở vật chất. Phân tích sâu hơn, ta có thể thấy được, sự hài lòng đối với dịch vụ tại khách sạn K của khách hàng được phản ánh từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Đó có thể là thái độ phục vụ của nhân viên chăm sóc khách hàng, chất lượng dịch vụ ăn uống của khách sạn, chất lượng dịch vụ buồng phòng, giá thành, …
Khi tiến hành biểu diễn các biến quan sát của thang đo nguyên nhân trong mô hình kiểm định SEM, người dùng sẽ cần phải lưu ý về chiều của các mũi tên. Nói một cách khác, những mũi tên phải hướng theo chiều từ biến quan sát tới biến tiềm ẩn (sự hài lòng về dịch vụ tại khách sạn K). Để có thể phản ánh được bản chất của vấn đề.
Bên cạnh những ưu điểm vượt trội mà thang đo nguyên nhân mang tới cho người dùng thì vẫn còn tồn tại một số khó khăn, hạn chế. Đó là khi các bạn tiến hành liệt kê các thành phần trong biến tiềm ẩn thì sẽ gặp khó khăn. Bởi vì một biến tiềm ẩn có nhiều thành phần khác nhau dẫn tới sự phức tạp trong việc liệt kê. Tiếp tục phân tích ví dụ ở trên, ta có thể thấy được có nhiều yếu tố, nhiều thành phần trong biến quan sat như: chất lượng nhân viên chăm sóc khách hàng, dịch vụ ăn uống, cơ sở vật chất, giá thành, … Nói một cách dễ hiểu hơn, một vấn đề có thể là kết quả có nhiều nguyên nhân khác nhau. Và việc liệt kê các nguyên nhân này trong thang đo nguyên nhân còn gặp nhiều bất cập.
Chính vì thế, khi tiến hành xây dựng một dạng thang đo nguyên nhân, cần phải tìm kiếm những giá trị lý thuyết cơ bản, tham khảo nhiều công trình nghiên cứu có liên quan. Để có thể liệt kê, khái quát một cách cụ thể, đầy đủ các thành phần, các yếu tố trong các biến quan sát. Nếu không liệt kê được toàn bộ thành phần đó có thể dẫn tới hệ lụy nghiêm trọng. Cụ thể là những biến quan sát sẽ không thể phát huy được giá trị của nó, không thể phản ánh được một góc độ khác của vấn đề. Điều này sẽ dẫn tới, người dùng không thể đánh giá một cách tổng quát về các nguyên nhân, yếu tố tác động tới vấn đề nghiên cứu.
Để giải quyết được vấn đề này, các bạn nên thiết kế các biến tiềm ẩn thành một biểu tượng hình tròn. Trong hình tròn to thì có nhiều hình tròn nhỏ khác nhau đại diện cho những biến quan sát (là nhữngthành phần cấu thành nên biến tiềm ẩn). Tại sao lại lấy biểu tượng là hình tròn? Vì, khi mà liệt kê các thành phần, các biến quan sát dù các bạn có liệt kê toàn bộ các thành phần thì cũng không thể lấp đầy một hình tròn. Sẽ luôn luôn tồn tại những kẽ hở, những khoảng trống không thể lấp đầy được. Các lỗ hổng này chính là nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu. Nghiên cứu sinh cần phải phân tích, xây dựng thang đo để làm sao cho tỷ lệ lỗ hổng là nhỏ nhất trong một hình tròn. Từ đó, căn cứ vào phần trăm lỗ hổng để phản ánh đặc tính cơ bản của biến tiềm ẩn.
Một đặc điểm vô cùng quan trọng trong mô hình thang đo nguyên nhân là các biến quan sát sẽ đại diện cho từng mảng cấu tạo một. Đồng nghĩa với việc, mỗi một mảng sẽ là một thành phần riêng biệt, đánh giá một góc độ bất kỳ của vấn đề nghiên cứu. Trong ví dụ ở trên, chúng ta thấy được rằng, các yếu tố như thái độ của nhân viên chăm sóc khách hàng, chất lượng dịch vụ ăn uống, cơ sở vật chất, giá thành, … là những yếu tố độc lập với nhau. Và mỗi một yếu tố sẽ nói lên một góc độ cụ thể về sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tại khách sạn K. Chính vì thế mà các biến quan sát trong thang đo nguyên nhân là không chặt chẽ, không có sự tương quan với nhau. Không đảm bảo được tính ổn định của toàn bộ thang đo.
Một số lưu ý về thang đo nguyên nhân – Formative
- Những biến quan sát là các thành phần, các yếu tố tạo nên các biến tiềm ẩn trong thang đo nguyên nhân.
- Các biến quan sát trong thang đo nguyên nhân không có mối tương quan chặt chẽ, liên hệ với nhau. Tương đối độc lập và tách rời nhau
- Khi một biến quan sát bị loại bỏ ra khỏi mô hình thang đo thì không thể đánh giá được tổng quan về vấn đề nghiên cứu.
- Vì mỗi biến quan sát là độc lập, không có sự tương quan nên chúng cũng không thể thay thế vị trí, vai trò cho nhau trong thang đo nguyên nhân.
Như vậy, ngày hôm nay chúng tôi đã giúp các bạn phân biệt được hai loại thang đo: Thang Đo Kết Quả Và Thang Đo Nguyên Nhân. Hai thang đo này nhìn từ ngoài thì có thể là trái ngược nhau. Tuy nhiên chúng có mỗi tương quan chặt chẽ, liên hệ và bổ sung cho nhau. Có nguyên nhân thì sẽ có kết quả mà có kết quả thì chắc chắn phải được tạo ra từ nguyên nhân. Chúng tôi mong rằng bài viết sẽ giúp các bạn hiểu hơn về thang đo nguyên nhân, thang đo kết quả cũng như là phần mềm SPSS.
