1. Đảo bảo tính đơn hướng thang đo
Với những đề tài có các biến về hành vi, thái độ,… các biến này thường được đo lường bằng nhiều biến quan sát tạo thành một thang đo. Khái niệm “thang đo” các bạn xem chi tiết ở bài viết Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trên SPSS. Tập hợp các biến quan sát này phải thỏa một số điều kiện về độ tin cậy (reliability) và tính hợp lệ (validity). Trong tính hợp lệ có một thuộc tính nhỏ là tính đơn hướng thang đo cần phải được định hình ngay từ bước lập bảng câu hỏi khảo sát. Tính đơn hướng được định nghĩa một cách dễ hiểu là các biến quan sát trong thang đo sẽ cùng thể hiện tính chất của duy nhất một yếu tố và các biến quan sát này phải cùng chiều với nhau.
Các biến quan sát cùng thể hiện tính chất của một nhân tố. Nếu chúng ta xây dựng thang đo cho yếu tố “Cơ sở vật chất của ngân hàng”, biến quan sát hợp lệ sẽ liên quan đến các khía cạnh: vị trí ngân hàng thuận tiện, máy móc thiết bị tại ngân hàng hiện đại, có bãi giữ xe rộng rãi… Giả sử có một biến quan sát là “Thái độ nhân viên niềm nở”. Dễ dàng nhận thấy biến quan sát này đề cập đến một yếu tố khác, không phải “Cơ sở vật chất của ngân hàng”, do đó đây là biến quan sát không hợp lệ.
Các biến quan sát cùng chiều. “Cùng chiều” nghĩa là các biến quan sát phải cùng đề cập đến vấn đề với thái độ tích cực hoặc thái độ tiêu cực, không có sự xen lẫn cả hai thái độ trên. Ví dụ bên dưới, biến TL3 là một biến không hợp lệ bởi vì chiều ngược với ba biến quan sát còn lại.
Trong khi các biến quan sát khác đang nói đến sự “tích cực” như lương tương xứng kết quả làm việc, chính sách tăng lương hợp lý, mức lương phù hợp, thì TL3 lại có ý “tiêu cực” là phân phối lương không công bằng. Sự ngược chiều giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo sẽ gây ra nhiều vấn đề khi đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ, phân biệt thang đo khi thực hiện các kiểm định như Cronbach’s Alpha, EFA, CFA. Trong trường hợp này, chúng ta nên xây dựng nội dung TL3 như sau: Công ty phân phối tiền lương, thưởng, phụ cấp một cách công bằng.
2. Mã hóa đáp án ngay trong bảng câu hỏi
Để tiện lợi cho quá trình mã hóa và nhập liệu vào SPSS, khi lập bảng khảo sát chúng ta nên mã hóa và gán giá trị cho mỗi đáp án trả lời. Ví dụ:
Trường hợp 1: Hiện tại, Anh/Chị đang làm việc tại phòng/ban nào?
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] 1. Phòng Nhân sự
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] 2. Phòng Kế toán
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] 3. Phòng Sản xuất
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] 4. Phòng Marketing
Trường hợp 2: Hiện tại, Anh/Chị đang làm việc tại phòng/ban nào?
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] Phòng Nhân sự
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] Phòng Kế toán
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] Phòng Sản xuất
[wp-svg-icons icon=”checkbox-unchecked” wrap=”i”] Phòng Marketing
So với trường hợp 2, ở trường hợp 1 tại mỗi đáp án được gán sẵn các con số. Về mặt thẩm mỹ, cách trình bày thứ hai sẽ “gọn gàng” hơn rất nhiều. Tuy nhiên, cách thứ hai lại gây ra rất nhiều khó khăn khi tiến hành nhập liệu từ phiếu khảo sát vào phần mềm. Giả sử nghiên cứu thu về 500 phiếu khảo sát, liệu có chắc chắn rằng chúng ta sẽ không nhầm lẫn thứ tự các đáp án khi nhập liệu vào SPSS?
Bắt đầu quá trình nhập liệu, sau vài phiếu khảo sát đầu có thể sẽ không vấn đề gì, nhưng càng về sau số phiếu càng nhiều, tỷ lệ sai sót sẽ tăng cao. Với trường hợp 1, cầm phiếu khảo sát trên tay, có sẵn con số trước đáp án, chúng chỉ nhập con số đó vào SPSS. Với trường hợp 2, chúng ta phải mất thêm một thao tác nữa là sẽ nhớ xem giá trị đó là con số bao nhiêu, điều này chiếm rất nhiều thời gian và đồng thời cũng khiến cho tỷ lệ sai sót nhập liệu tăng cao.
3. Kỹ thuật câu hỏi gài trong lập bảng câu hỏi
Đây là một thủ thuật khá hay để chúng ta có thể loại bỏ đi các phiếu khảo sát mà đáp viên chỉ trả lời qua loa cho xong. Bằng việc sử dụng hai câu hỏi cùng chung một nội dung, ngăn cách nhau bởi nhiều câu hỏi khác để tránh việc đáp viên nhận ra hai câu hỏi tương tự nhau. Nếu đáp viên trả lời hai câu hỏi này với hai đáp án trái ngược nhau hoàn toàn, nghĩa là đáp viên đang có nhận định không rõ ràng về vấn đề được hỏi hoặc không hợp tác trong quá trình khảo sát.
Ví dụ, một bảng khảo sát được chia làm nhiều phần, phần giữa chúng ta sử dụng dạng câu hỏi Likert 5 mức độ đánh giá các biến quan sát HL1 đến HL3 của thang đo “Sự hài lòng”, tiếp sau đó sau đó là phần thông tin cá nhân với một loạt các câu hỏi về nhân khẩu học
Để ý phần bôi đỏ câu HL1 và câu hỏi số 4 ở cuối phiếu khảo sát. Hai câu hỏi này cùng một nội dung, chỉ có sự khác biệt cách dùng từ ngữ và đáp án. Nếu ở câu HL1, đáp viên chọn mức điểm 4, 5 nhưng câu 4 lại chọn đáp án “Không” nghĩa là đang có sự mâu thuẩn trong cách trả lời của đáp viên này, đây là một phiếu kém chất lượng cần loại bỏ khỏi nghiên cứu. Tương tự cho trường hợp đáp viên chọn mức điểm 1, 2 câu HL1 nhưng câu 4 lại chọn đáp án “Có”.
Một cách sử dụng câu hỏi gài khác là sử dụng “tính cùng chiều thang đo” đã đề cập ở phần Đảo bảo tính đơn hướng thang đo. Xét thang đo “Tiền lương” ở ví dụ bên dưới.
Tác giả đã bổ sung một biến ảo TL5 cùng nội dung với TL1 nhưng xây dựng ngược chiều với biến TL1.
Một đáp viên trả lời TL1 điểm 4, 5 và TL5 cũng điểm 4, 5 (tương tự trường hợp cả hai biến đều có điểm 1, 2) đồng nghĩa có sự mâu thuẫn trong đáp án. Điều này thường xảy ra khi đáp viên không chú tâm đọc nội dung câu hỏi, chỉ nhìn lướt qua hoặc trả lời qua loa. Những phiếu khảo sát như thế này khả năng rất cao là phiếu kém chất lượng, chúng ta cần xem xét loại bỏ khỏi dữ liệu để tránh gây ảnh hưởng xấu lên các kiểm định, phân tích về sau.
Lưu ý rằng, tùy số lượng câu hỏi của phiếu khảo sát mà chúng ta có thể sử dụng một, hai hoặc ba câu hỏi gài để lọc triệt để các phiếu khảo sát không hợp lệ. Khi sử dụng kỹ thuật này, một mặt cần có sự giãn cách giữa câu hỏi gài với câu hỏi gốc, mặt khác chúng ta nên linh động trong cách dùng từ ngữ và bố trí câu hỏi một cách phù hợp. Câu hỏi gài là một mẹo của người nghiên cứu, chỉ nên đưa vào phiếu khảo sát nếu phiếu khảo sát đó chúng ta phân phối cho đáp viên trả lời. Khi trình bày trong nội dung luận văn, nghiên cứu chúng ta không nên đưa các câu hỏi này vào.
