Likert, semantic differential và Stapel: chọn định dạng trả lời, mã hóa và tính điểm
Ba định dạng có thể cùng tạo ra các cột số trong SPSS nhưng đòi hỏi người trả lời thực hiện những nhiệm vụ khác nhau. Chọn số mức và cách đánh mã trước khi viết rõ điều muốn đo dễ tạo một bảng hỏi thuận tiện cho phần mềm nhưng khó hiểu với người tham gia.
Định dạng trả lời là một phần của thiết kế phép đo. Cần thống nhất nội dung, neo trả lời, chiều điểm và quy tắc missing; việc dùng các số 1–5 không tự chứng minh khoảng cách giữa các mức bằng nhau.
Định dạng trả lời cần phù hợp khái niệm
- Likert
Mức độ đồng ý với phát biểu
- Stapel
Đánh giá quanh một thuộc tính
- Đối nghĩa
Vị trí giữa hai cực ý nghĩa
Sơ đồ khái niệm. Định dạng trả lời không tự quyết định mọi giả định phân tích.
Nguồn: Lê Minh biên soạn · Minh họa khái niệm, không phải đầu ra phần mềm.1. Phân biệt định dạng một item với cả thang đo
Một phát biểu được đánh giá theo mức đồng ý là một item kiểu Likert. Một thang đo nhiều item còn cần căn cứ cho việc các item cùng đo khái niệm và có thể tổng hợp theo quy tắc đã chọn (DeVellis & Thorpe, 2022). Không gọi mọi câu hỏi 1–5 là Likert: đánh giá tần suất từ “không bao giờ” đến “luôn luôn” là một nhiệm vụ khác.
Ví dụ, “Tôi tin đơn vị sẽ thực hiện đúng cam kết” cần một chuẩn trả lời về đồng ý. “Trong tháng qua, bao nhiêu lần đơn vị phản hồi trễ?” cần định nghĩa thời gian và số lần. Đổi cả hai sang năm ô tròn không làm ý nghĩa đo lường giống nhau.
Cần thử xem người tham gia hiểu yêu cầu, nhớ thông tin và chọn đáp án thế nào. Phỏng vấn nhận thức và thử bảng hỏi giúp phát hiện vấn đề mà kiểm tra độ tin cậy sau thu thập không thay thế được (Krosnick & Presser, 2010).
2. Ba định dạng, ba nhiệm vụ trả lời
| Định dạng | Cách trình bày minh họa | Điểm cần kiểm tra |
|---|---|---|
| Likert kiểu đồng ý | “Đơn vị thực hiện đúng cam kết”: 1 hoàn toàn không đồng ý đến 5 hoàn toàn đồng ý | Phát biểu chỉ hỏi một ý, tránh đồng ý với một câu quá chung |
| Semantic differential | Khó sử dụng 1 2 3 4 5 6 7 Dễ sử dụng | Hai cực cùng một chiều nghĩa và hướng dẫn rõ đối tượng |
| Stapel | Từ mô tả “đáng tin cậy”, chọn trong +5…+1 hoặc −1…−5 | Người trả lời hiểu mức mô tả đúng hoặc không đúng; không nhầm số âm với missing |
Semantic differential dùng các cực mô tả đối lập; Stapel dùng một từ hoặc cụm mô tả với các mức dương và âm. Dạng Stapel truyền thống thường được minh họa bằng mười mức, không có 0 (Clow & James, 2014). Nếu thêm 0 hoặc đổi neo, hãy mô tả đây là bản điều chỉnh và kiểm tra cách hiểu.
“Nhanh” và “chuyên nghiệp” không phải một cặp đối cực của cùng thuộc tính. Một người có thể đánh giá dịch vụ vừa nhanh vừa thiếu chuyên nghiệp. Gộp hai từ vào một trục sẽ buộc họ chọn một điểm không biểu diễn được trải nghiệm.
3. Số mức, trung lập và không biết
Không có số mức tối ưu chỉ dựa vào tên kỹ thuật phân tích. Cần cân nhắc khả năng phân biệt của đối tượng, hình thức khảo sát và mục tiêu đo. Trên điện thoại, kiểm tra bảng câu hỏi bằng màn hình thật để nhãn không bị cắt hoặc phải nhớ nhãn từ hàng phía trên.
“Trung lập” mô tả một vị trí thái độ; “không biết”, “chưa sử dụng” và “không áp dụng” mô tả tình huống khác. Nếu đưa các đáp án này vào giữa thang rồi tính điểm như mức giữa, kết quả sẽ trộn thái độ với thiếu thông tin. Hãy dùng mã riêng và quy định khi nào phân tích chúng như một nhóm, khi nào xem là không có đánh giá hợp lệ.
Một điểm trả lời có thứ tự chưa đương nhiên là biến khoảng. Lựa chọn phân tích cần xem cách tổng hợp, phân phối và mô hình đo lường. Trong CFA với chỉ báo ordinal, nghiên cứu so sánh estimator cho thấy kết quả phụ thuộc điều kiện dữ liệu; không nên rút một quy tắc “cứ có năm mức là dùng ML” (Li, 2016).
4. Đảo chiều đúng theo mã và nội dung
Giả sử bốn item dùng điểm 1–5, điểm cao cần cùng nghĩa “tin cậy cao”. Q3 là “Tôi thường nghi ngờ cam kết của đơn vị”, nên cần đảo theo nội dung. Với các mã hợp lệ từ 1 đến 5, phép đổi là Q3R = 6 − Q3. Đây là quy tắc số học của ví dụ, không phải khuyến nghị tự thêm câu phủ định vào mọi thang.
Ví dụ giả định: Q1 = 4, Q2 = 5, Q3 = 2, Q4 = 3 ⇒ Q3R = 4 ⇒ trung bình = 4.
Nếu 99 là mã “không biết”, áp dụng 6 − 99 sẽ tạo −93 và làm hỏng điểm tổng hợp. Phải xử lý mã không hợp lệ hoặc mã thiếu trước khi đảo. Với một thang Stapel, công thức 6 − x cũng không áp dụng; phép chuyển chiều phải xuất phát từ miền mã và ý nghĩa thuộc tính được định nghĩa.
Đảo mã không sửa được câu hỏi mơ hồ. Nếu phản hồi pilot cho thấy câu phủ định gây hiểu sai, cần xem lại thiết kế và tài liệu thang đo thay vì chỉ sửa cột số sau khảo sát.
5. Ví dụ SPSS: ít nhất ba trong bốn item hợp lệ
Đoạn syntax dưới minh họa quy tắc do bài viết đặt ra: cần ít nhất ba trong bốn item để tính trung bình. Hàm MEAN.3 yêu cầu số lượng giá trị hợp lệ tương ứng; RECODE cho phép xác định rõ các mã được đổi (IBM, n.d.). Đây không phải ngưỡng chung của mọi thang đo.
Syntax mẫu, thay tên biến và quy tắc theo công cụ đo
* Illustrative four-item scoring rule; validate original codes first.
MISSING VALUES Q1 Q2 Q3 Q4 (99).
RECODE Q3 (1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1)(ELSE=SYSMIS) INTO Q3R.
COMPUTE SCORE=MEAN.3(Q1,Q2,Q3R,Q4).
EXECUTE.Trước khi chạy, kiểm tra Q1, Q2 và Q4 chỉ có các mã 1–5 hoặc mã thiếu đã khai báo. RECODE ở đây chỉ bảo vệ Q3; nó không tự làm sạch ba biến còn lại. Lưu Q3 gốc để đối chiếu, đặt nhãn cho Q3R và kiểm tra tần suất trước/sau.
Nếu một người chỉ có hai item hợp lệ, SCORE phải thiếu theo quy tắc này. Nếu có ba item hợp lệ, mẫu số là 3. Kiểm tra vài dòng bằng tay và thống kê số item hợp lệ để tránh hiểu nhầm rằng mọi điểm đều dựa trên đủ bốn câu. Đoạn syntax là mẫu hướng dẫn, không phải output SPSS đã chạy trên dữ liệu người dùng.
6. Từ pilot đến báo cáo phép đo
- Nêu khái niệm, đối tượng và thời gian tham chiếu.
- Giữ một nội dung chính trong mỗi item.
- Viết đầy đủ neo trả lời và phân biệt trung lập với không biết.
- Ghi mã gốc, item đảo và chiều điểm cuối cùng.
- Chốt số item hợp lệ và quy tắc missing trước khi xem kết quả.
- Thử cách hiểu trên thiết bị và ở nhóm người dùng đích.
- Đánh giá cấu trúc và giá trị đo lường trước khi tổng hợp hoặc so sánh.
Mẫu báo cáo
Khái niệm [ ] được đo bằng [số item] với định dạng [ ], neo từ [ ] đến [ ]. Item [ ] được đảo chiều sau kiểm tra mã. Điểm [trung bình/tổng/mô hình] yêu cầu [ ] item hợp lệ; [không biết/không áp dụng] được xử lý bằng [ ]. Quy trình pilot và bằng chứng đo lường gồm [ ].
Đọc tiếp: ứng dụng vào SERVQUAL và SERVPERF. Một lựa chọn định dạng tốt phải giúp người trả lời biểu đạt đúng trải nghiệm và giúp người phân tích biết chính xác mỗi con số có nghĩa gì.
Tài liệu tham khảo
- Clow, K. E., & James, K. E. (2014). Essentials of marketing research: Putting research into practice. SAGE https://study.sagepub.com/sites/default/files/essentials-of-marketing-research.pdf
- DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2022). Scale development: Theory and applications (5th ed.). SAGE https://au.sagepub.com/en-gb/anz/scale-development/book269114
- IBM (n.d.). IBM SPSS Statistics documentation. https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/
- Krosnick, J. A., & Presser, S. (2010). Question and questionnaire design. In P. V. Marsden & J. D. Wright (Eds.), Handbook of survey research (2nd ed., pp. 263–313). Emerald. https://web.stanford.edu/dept/communication/faculty/krosnick/docs/2010/2010%20Handbook%20of%20Survey%20Research.pdf
- Li, C.-H. (2016). Confirmatory factor analysis with ordinal data: Comparing robust maximum likelihood and diagonally weighted least squares. Behavior Research Methods, 48, 936–949. https://doi.org/10.3758/s13428-015-0619-7