Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, đặc biệt là thống kê, việc khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau là điều thường được quan tâm. Để diễn đạt mối quan hệ này, chúng ta sử dụng các khái niệm như biến độc lập và biến phụ thuộc.
1. Khái niệm Biến độc lập (Independent Variable)
Biến độc lập là yếu tố mà người nghiên cứu chủ động thay đổi hoặc điều chỉnh để xem nó có ảnh hưởng gì đến các yếu tố khác hay không. Nói cách khác, biến độc lập là “nguyên nhân” mà chúng ta muốn kiểm tra. Biến độc lập còn có các tên gọi khác như: biến giải thích, biến dự đoán, biến nguyên nhân.
Ví dụ:
– Trong một nghiên cứu về tác động của thu nhập đối với ý định nghỉ việc, thu nhập là biến độc lập.
– Trong một nghiên cứu về chính sách khuyến mãi lên quyết định mua hàng, chính sách khuyến mãi là biến độc lập.
2. Khái niệm Biến phụ thuộc (Dependent Variable)
Biến phụ thuộc là yếu tố mà chúng ta muốn đo lường để xem nó có bị ảnh hưởng bởi biến độc lập hay không. Biến phụ thuộc là “kết quả” mà chúng ta quan tâm. Biến phụ thuộc còn có các tên gọi khác như: biến đáp ứng, biến kết quả, biến hiệu ứng.
Ví dụ:
– Trong một nghiên cứu về tác động của thu nhập đối với ý định nghỉ việc, ý định nghỉ việc là biến phụ thuộc.
– Trong một nghiên cứu về chính sách khuyến mãi lên quyết định mua hàng, quyết định mua hàng là biến phụ thuộc.
Xem thêm: Giáo trình xử lý SPSS có dữ liệu thực hành
3. Biến độc lập, biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu
Một mô hình nghiên cứu cơ bản bao gồm hai loại biến chính: biến độc lập và biến phụ thuộc. Mô hình này thể hiện mối quan hệ giữa các nhân tố (biến nghiên cứu) dựa trên các lý thuyết nền tảng.
Cần lưu ý rằng vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc là khác biệt và không thể hoán đổi cho nhau, cả về ý nghĩa quan hệ nhân quả lẫn cách biểu diễn trên mô hình. Chẳng hạn, A tác động lên B sẽ hoàn toàn khác với B tác động lên A.
Một mô hình nghiên cứu gồm gồm 2 thành phần cơ bản là: (1) các biến nghiên cứu và (2) các mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu. Một mô hình nghiên cứu đơn giản có thể được biểu diễn như sau:
Trong mô hình này, các biến Bản chất công việc, Thương hiệu nhà trường, Đào tạo phát triển, Cấp trên, Đồng nghiệp, Thu nhập phúc lợi, Văn hóa tổ chức được gọi là biến độc lập. Biến độc lập sẽ hướng mũi tên lên biến khác, biểu thị rằng đây là các biến sẽ tác động, ảnh hưởng lên biến khác.
Còn biến Sự gắn kết gọi là biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc sẽ nhận mũi tên hướng về nó, biểu thị rằng đây là biến sẽ nhận tác động, nhận sự ảnh hưởng từ biến khác.
Xem thêm: Hướng dẫn cách chạy SPSS cho người mới bắt đầu
4. Vì sao cần phân ra vai trò biến độc lập, biến phụ thuộc
Việc xác định rõ vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu đóng vai trò quan trọng, giúp đảm bảo tính khoa học, logic và ý nghĩa của nghiên cứu. Dưới đây là những lý do cụ thể:
Lý do 1: Xác định rõ ràng quan hệ nhân – quả
Mục tiêu chính của nghiên cứu là khám phá hoặc kiểm chứng mối quan hệ giữa các yếu tố. Việc xác định biến độc lập (nguyên nhân) và biến phụ thuộc (kết quả) giúp làm sáng tỏ mối quan hệ nhân quả. Cần lưu ý rằng nghiên cứu về cách A tác động lên B sẽ hoàn toàn khác với nghiên cứu về tác động của B lên A.
Ví dụ: Nghiên cứu tác động từ lòng trung thành thương hiệu lên ý định mua lại sẽ cho ra kết quả khác với nghiên cứu tác động từ ý định mua lại lên lòng trung thành thương hiệu.
Lý do 2: Đưa ra phương pháp nghiên cứu phù hợp
Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp: Dựa vào đặc điểm của biến độc lập và biến phụ thuộc, chúng ta sẽ lựa chọn được các phương pháp thu thập dữ liệu, thiết kế mẫu và phân tích thống kê phù hợp nhất.
Xây dựng giả thuyết nghiên cứu rõ ràng: Việc xác định rõ biến nào là nguyên nhân (biến độc lập) và biến nào là kết quả (biến phụ thuộc) giúp chúng ta xây dựng các giả thuyết nghiên cứu một cách logic và cụ thể.
Ví dụ: Giữa các biến độc lập chúng ta sẽ xây dựng giả thuyết về quan hệ tương quan, còn giữa biến độc lập với phụ thuộc chúng ta xây dựng giả thuyết về quan hệ tác động.
Lý do 3: Sử dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu đúng đắn
Khi đã xác định được vai trò của các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình, bạn cần áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu khác nhau phù hợp với từng loại biến để đạt được mục tiêu nghiên cứu.
Mỗi kỹ thuật thống kê đều yêu cầu các loại dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến đáp ứng các tiêu chí cụ thể. Việc xác định đúng vai trò của các biến giúp lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp, đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác và đáng tin cậy.
Giữa các biến độc lập vai trò của nó sẽ ngang nhau và chúng ta không xét quan hệ nhân quả giữa chúng. Do vậy, khi cần đánh giá quan hệ của các biến độc lập, chúng ta sẽ sử dụng kỹ thuật phân tích tương quan là phù hợp.
Còn với quan hệ giữa độc lập với phụ thuộc là quan hệ nhân quả. Để đánh giá sự tác độc lập từ độc lập lên phụ thuộc chúng ta sẽ phải sử dụng các kỹ thuật về phân tích quan hệ như hồi quy, SEM.
