Gần như mọi bảng hỏi trong khoa học xã hội đều có những dòng như: “Tôi cảm thấy công việc của mình có ý nghĩa — 1 Hoàn toàn không đồng ý ... 5 Hoàn toàn đồng ý”. Năm, bảy câu như vậy được cộng lại hoặc lấy trung bình thành một điểm “hài lòng”, “gắn kết”, “tự tin”. Rồi điểm đó đi vào hồi quy, so sánh nhóm, vẽ biểu đồ.
Bước cộng điểm thường được làm như mặc nhiên. Nhưng nó chứa một giả định lớn: các câu đều đo cùng một thứ, theo cùng một chiều, với mức đóng góp gần như nhau. Khi giả định đó sai, con số cuối cùng là hỗn hợp của nhiều thứ khác nhau mang một cái tên chung.
Một câu Likert và một thang Likert là hai thứ khác nhau
Một câu hỏi đơn lẻ với năm mức đồng ý là dữ liệu thứ bậc: biết “đồng ý” cao hơn “bình thường”, nhưng không biết khoảng cách từ 3 lên 4 có bằng từ 4 lên 5 không. Tính trung bình cho một câu đơn lẻ vì thế gây tranh cãi; trình bày phân bố phần trăm từng mức thường trung thực hơn.
Một thang gồm nhiều câu cùng đo một khái niệm thì khác. Khi cộng năm, bảy câu lại, điểm tổng có nhiều giá trị hơn và hành xử gần giống biến liên tục, nên dùng trung bình và các phép phân tích tham số thường chấp nhận được. Nhưng điều kiện là các câu phải thật sự thuộc về nhau. Phần còn lại của bài là cách kiểm điều đó.
Trước khi cộng: bốn việc làm sạch
Đổi chiều câu đảo
Thang tốt thường có vài câu viết theo chiều ngược để giảm thói quen đồng ý mọi thứ. Ví dụ trong thang tự tin có câu “Tôi thường nghi ngờ khả năng của mình”. Với thang 1 đến 5, điểm đổi chiều = 6 − điểm gốc. Quên bước này là lỗi rất phổ biến, và nó làm các câu triệt tiêu nhau. Dấu hiệu nhận ra: câu đó có tương quan âm với tổng các câu còn lại.
Kiểm tra trả lời một hàng
Người chọn cùng một mức cho mọi câu, kể cả câu đảo chiều, gần như chắc chắn không đọc câu hỏi. Đếm số người như vậy, báo cáo, và quyết định có loại hay không theo quy tắc đã định trước.
Xử lý câu bỏ trống
Quy tắc thường dùng: tính trung bình các câu đã trả lời nếu người đó trả lời đủ một tỷ lệ tối thiểu, ví dụ ít nhất bốn trên năm câu. Lấy trung bình thay vì cộng chính vì lý do này — cộng điểm sẽ phạt người bỏ trống một câu.
Xem phân bố từng câu
Câu nào có hơn tám, chín phần mười người chọn cùng một mức gần như không phân biệt được ai với ai. Câu đó đóng góp rất ít thông tin, và có thể làm méo các chỉ số độ tin cậy.
Cronbach alpha nói gì
Alpha là chỉ số được báo cáo nhiều nhất cho thang Likert. Nó tăng khi các câu tương quan với nhau mạnh hơn và khi số câu nhiều hơn. Hiểu đúng, alpha cho biết điểm tổng ổn định đến đâu nếu thay bộ câu hỏi bằng một bộ tương tự. Ngưỡng 0,7 hay được nhắc tới là một quy ước, không phải định luật; thang dùng để ra quyết định về cá nhân cần cao hơn nhiều so với thang dùng để so sánh trung bình nhóm.
Và alpha không nói gì
- Alpha không chứng minh thang đo một chiều. Hai nhóm câu đo hai thứ khác nhau nhưng có tương quan vừa phải, gộp lại với nhiều câu, vẫn cho alpha cao.
- Alpha cao quá chưa chắc tốt. Alpha trên 0,95 thường là dấu hiệu các câu gần như lặp lại cùng một ý bằng lời khác nhau. Người trả lời mất công đọc, còn thang thì hẹp về nội dung.
- Alpha tăng khi bỏ một câu chưa chắc là nên bỏ. Bỏ câu chỉ để đẩy alpha lên làm thay đổi nội dung khái niệm. Nếu câu đó đại diện cho một mặt quan trọng của khái niệm, giữ nó và giải thích, hoặc xem lại liệu khái niệm có nhiều chiều không.
- Alpha không nói gì về việc thang đo đúng thứ bạn định đo. Năm câu cùng hỏi về sự hài lòng với tiền lương cho alpha rất cao, và vẫn không phải thang “hài lòng công việc” đầy đủ.
Nhiều người làm hiện nay báo cáo thêm hệ số omega, dựa trên mô hình nhân tố, vì nó ít giả định hơn alpha. Dù dùng chỉ số nào, vấn đề gốc vẫn là kiểm cấu trúc trước khi tính độ tin cậy.
Khi nào cần phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố trả lời câu hỏi mà alpha không trả lời: các câu này đo một thứ hay nhiều thứ?
- Phân tích nhân tố khám phá dùng khi thang mới tự xây, hoặc thang mượn về áp dụng cho nhóm rất khác nhóm gốc, và bạn chưa chắc cấu trúc. Nhìn xem các câu gom thành mấy nhóm, câu nào tải lên nhiều nhân tố cùng lúc.
- Phân tích nhân tố khẳng định dùng khi bạn có cấu trúc giả định rõ ràng từ lý thuyết hoặc nghiên cứu gốc và muốn kiểm xem dữ liệu của mình có khớp không.
Một lỗi hay gặp trong luận văn: chạy khám phá, thấy các câu gom khác với thang gốc, đổi tên nhân tố theo ý mình, rồi chạy khẳng định trên chính bộ dữ liệu đó và báo cáo là cấu trúc được khẳng định. Khám phá và khẳng định trên cùng một dữ liệu là vòng tròn. Nếu mẫu đủ lớn, chia ngẫu nhiên làm hai nửa: khám phá trên nửa này, khẳng định trên nửa kia.
Với dữ liệu thứ bậc năm mức, phân tích nhân tố nên dựa trên tương quan đa chuỗi thay vì tương quan thông thường, đặc biệt khi phân bố các câu lệch mạnh. Phần lớn phần mềm chuyên dụng có tuỳ chọn này.
Chấm điểm và báo cáo
Sau khi kiểm cấu trúc, quyết định cách chấm điểm và ghi rõ:
- Lấy trung bình các câu (dễ diễn giải vì cùng thang 1 đến 5 với từng câu) hay cộng điểm.
- Câu nào đổi chiều, câu nào bị loại và vì sao.
- Nếu thang nhiều chiều, báo cáo điểm từng chiều; chỉ dùng điểm tổng khi có lý do lý thuyết và bằng chứng các chiều tương quan đủ mạnh.
- Báo cáo trong phương pháp: số câu, câu mẫu, nguồn, cách chấm, alpha hoặc omega trên dữ liệu của bạn, không chỉ trên dữ liệu gốc.
Năm mức hay bảy mức, có mức giữa hay không
Đây là những quyết định thiết kế hay được hỏi, và câu trả lời phụ thuộc vào người trả lời hơn là vào lý thuyết:
- Số mức: nhiều mức hơn cho phân biệt mịn hơn, nhưng chỉ khi người trả lời thật sự phân biệt được. Với người ít quen bảng hỏi, trẻ em, hoặc khảo sát qua điện thoại, năm mức hoặc ít hơn thường an toàn hơn.
- Mức giữa: bỏ mức giữa ép người trả lời nghiêng về một phía, nhưng cũng ép người thật sự trung lập phải chọn bừa. Giữ mức giữa thì phải chấp nhận nó bị dùng như chỗ trú ẩn cho câu nhạy cảm. Một giải pháp là giữ mức giữa và thêm lựa chọn riêng “không biết” hoặc “không áp dụng”, tách hai ý nghĩa khác nhau ra.
- Nhãn từng mức: gắn nhãn chữ cho mọi mức, không chỉ hai đầu, giúp người trả lời hiểu thống nhất hơn. Nhãn phải cách đều về nghĩa — “hơi đồng ý” và “đồng ý” cách nhau không giống “đồng ý” và “hoàn toàn đồng ý” trong cảm nhận của mọi người.
Nếu mượn thang có sẵn, giữ nguyên số mức và nhãn gốc trừ khi có lý do mạnh. Đổi số mức là đổi công cụ.
Ví dụ làm sạch một thang sáu câu
Một thang “tự tin khi dạy trực tuyến” gồm sáu câu, câu 3 và câu 5 viết đảo chiều. Quy trình trên dữ liệu 240 giáo viên:
- Đổi chiều câu 3 và câu 5. Kiểm lại: sau khi đổi, cả sáu câu đều tương quan dương với tổng năm câu còn lại.
- Tìm người chọn cùng một mức cho cả sáu câu: 11 người, trong đó 9 người chọn 5 cho mọi câu kể cả hai câu đảo. Theo quy tắc đã ghi trong đề cương, loại 9 người này; giữ 2 người còn lại vì chọn cùng mức sau khi đã đổi chiều là hợp lý.
- Câu 6 có 87% người chọn mức 4 hoặc 5; giữ lại vì nội dung quan trọng nhưng ghi nhận khả năng phân biệt thấp.
- Tính điểm là trung bình các câu cho người trả lời ít nhất năm trên sáu câu.
- Báo cáo alpha trên dữ liệu đã làm sạch, kèm tương quan của từng câu với tổng các câu còn lại.
Mỗi bước có một quy tắc viết sẵn từ trước, nên không có quyết định nào phải đưa ra sau khi nhìn kết quả chính.
Diễn giải điểm trung bình cho đúng
Điểm trung bình 3,6 trên thang 5 mức hay được diễn giải thành “mức khá”, “mức đồng ý”. Cách diễn giải này cần thận trọng. Trên thang đồng ý, 3,6 có thể là một nửa người chọn 3 và một nửa chọn 4, hoặc một phần ba chọn 5 còn lại rải rác. Hai phân bố đó kể hai câu chuyện khác nhau. Trình bày kèm tỷ lệ người có điểm trung bình trên 4, hoặc phân bố điểm, giúp người đọc thấy rõ hơn. Và nên tránh chia điểm trung bình thành các khoảng “thấp, trung bình, cao” theo những ngưỡng tự đặt rồi gọi đó là “mức độ” mà không có căn cứ.
Cuối cùng, khi so sánh trung bình thang Likert giữa các nhóm, nhớ rằng các nhóm có thể dùng thang khác nhau — có nhóm hay chọn mức giữa, có nhóm hay chọn mức cực. Khác biệt văn hoá trong cách trả lời là có thật, và khi so sánh giữa các nhóm rất khác nhau, nên kiểm tra tính bất biến của thang đo trước khi so điểm.
Câu hỏi thường gặp
Có được tính trung bình cho một câu Likert đơn lẻ không?
Gây tranh cãi, vì một câu đơn lẻ là dữ liệu thứ bậc. Trình bày phần trăm từng mức thường an toàn hơn; trung bình phù hợp hơn với điểm gộp từ nhiều câu.
Cronbach alpha bao nhiêu là đạt?
Ngưỡng 0,7 hay được dùng như quy ước, không phải tiêu chuẩn cứng. Alpha quá cao, trên khoảng 0,95, có thể cho thấy các câu lặp ý nhau.
Có nên bỏ câu để tăng alpha không?
Chỉ nên bỏ khi có lý do nội dung, ví dụ câu bị hiểu sai hoặc không thuộc khái niệm. Bỏ câu chỉ vì con số alpha có thể làm thay đổi ý nghĩa thang đo.
Câu đảo chiều xử lý thế nào?
Đổi điểm trước khi gộp, với thang 1 đến 5 thì điểm mới bằng 6 trừ điểm gốc. Câu đảo chưa đổi chiều thường có tương quan âm với tổng các câu khác.
Có được chạy phân tích nhân tố khám phá và khẳng định trên cùng dữ liệu không?
Không nên, vì khẳng định trên chính dữ liệu đã dùng để khám phá là lập luận vòng tròn. Nếu mẫu đủ lớn, chia đôi ngẫu nhiên để mỗi phân tích dùng một nửa.
