Phương pháp nghiên cứu khoa học Tập 1 Phần 2

Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc

CHƯƠNG 10

THU THẬP SỐ LIỆU DÙNG
CÁC THANG ðIỂM THÁI ðỘ
10.1. CÁC CHỨC NĂNG CỦA NHỮNG THANG ðIỂM THÁI ðỘ
Một nhà nghiên cứu dùng một bản câu hỏi hay một bản danh sách
phỏng vấn ñể ñiều tra thái ñộ người trả lời về một vấn ñề nào ñó trong
nghiên cứu môi trường sinh thái nhân văn, có thể dùng một loạt các câu hỏi
hoặc câu phát biểu chọn một. ðể làm vậy, ta phải xây dựng hoặc lựa chọn
các câu hỏi hoặc câu trả lời phản ánh vấn ñề ñang quan tâm. Người trả lời
ñược yêu cầu chỉ ra mức ñộ ñồng ý / không ñồng ý hoặc hài lòng/không hài
lòng bằng cách chọn mục trả lời hoặc một số trong một thang ñiểm bằng số
thích hợp.
Một vấn ñề có nhiều khía cạnh. Ví dụ: thái ñộ của cộng ñồng với việc
cung cấp một dịch vụ cụ thể nào ñó bao gồm thái ñộ của họ với nhu cầu của
dịch vụ, cách phân phối, vị trí của nó, trang thiết bị cung cấp cho người
dùng, cách hành xử, năng lực của nhân viên, tác dụng và hiệu quả của dịch
vụ vv... Các ví dụ khác tương tự như thái ñộ của nhân viên với việc quản lý
trong tổ chức của họ, thái ñộ của nhân viên với việc dôi thừa và ñiều chuyển
công việc, thái ñộ của y tá với cheat và hấp hối, thái ñộ của người tiêu dùng
với một sản phẩm cụ thể, thái ñộ của sinh viên với một giảng viên, thái ñộ
của nhân viên với một kế hoạch chiến lược của tổ chức của họ có thể phân
tích theo cùng một cách.
Người trả lời có thể có các thái ñộ khác nhau ñối với các vấn ñề khác
nhau. Nghiên cứu viên, khi xác ñịnh chắc chắn các thái ñộ theo cách thông
thường, cấu trúc câu hỏi ñược thiết kế ñể tìm hiểu thái ñộ của người trả lời
ñối với tất cả các khía cạnh này một cách riêng biệt trên một thang ñiểm
phân theo loại hoặc theo số. Giới hạn chính của phương pháp này là rất khó
rút ra kế luận về thái ñộ chung của người trả lời từ các phản hồi. Ví dụ, giả

185


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

sử bạn muốn tìm hiểu thái ñộ của các sinh viên về một giảng viên nào ñó.
Có rất nhiều khía cạnh về giảng dạy: nội dung bài giảng; cách tổ chức các
học cụ; khả năng của giảng viên trong các học liệu dùng giao tiếp; bài và
cách trình bày; hiểu biết vấn ñề; trách nhiệm; ñúng giờ; vv. Với các khía
cạnh khác nhau, sinh viên có thể có các ñánh giá khác nhau. ðó là, một
giảng viên có thể ñược sinh viên ñánh giá rất cao về hiểu biết và khả năng
về chuyên môn của cô giáo nhưng lại không cho là người truyền ñạt tốt.
Hơn nữa, sinh viên có thể có những quan ñiểm rất khác nhau về cùng một
khía cạnh trong việc giảng dạy của một giáo viên nào ñó. Một số sinh viên
cho rằng giảng viên là người truyền ñạt tốt và số khác thì lại không cho như
thế. Vấn ñề chính là làm sao ta có thể tìm ra thái ñộ “chung” của sinh viên
về giảng viên? Làm sao ta có thể kết hợp các phản hồi từ những khía cạnh
khác nhau của một vấn ñề ñể ñưa ra một chỉ số phản ảnh một thái ñộ chung
về vấn ñề ñó? Các thang ñánh giá thái ñộ ñóng một vai trò quan trọng ñể
vượt qua khó khăn này.
Các thang ñánh giá thái ñộ ño lường cường ñộ của thái ñộ từ những
người trả lời về các khía cạnh khác nhau của một tình huống hay một vấn ñề
và cung cấp các kỹ thuật ñể kết hợp các thái ñộ về những khía cạnh khác
nhau thành một chỉ số chung. ðiều này giảm rủi ro của một việc người trả
lời bày tỏ quan ñiểm lại bị ảnh hưởng của quan ñiểm từ một hoặc hai khía
cạnh của tình huống hay vấn ñề này.
10.2. CÁC KHÓ KHĂN TRONG VIỆC PHÁT TRIỂN THANG ðÁNH
GIÁ THÁI ðỘ
Có ba khó khăn chính trong việc phát triển thang ñánh giá thái ñộ:
1. Ta phải ñề cập ñến những khía cạnh nào của vấn ñề hay tình huống

khi tìm cách ước lượng một thái ñộ? Ví dụ, trong các ví dụ nêu trên, khía
cạnh nào của việc giảng dạy nên ñược nêu lên trong một thang ñánh giá thái
ñộ sinh viên với giảng viên của họ?
2. Chúng ta phải theo quy trình nào ñể kết hợp các khía cạnh khác
nhau nhằm có một cái nhìn tổng quát?
186


Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc

3. Làm sao ta có thể ñảm bảo rằng một thang ñánh giá nào ñó có thể
thực sự ño lường ñược cái cần ño?
Vấn ñề ñầu tiên và cực kỳ quan trọng vì nó quyết ñịnh vấn ñề thứ ba:
Phạm vi mà một nhận ñịnh phản ánh ñược vấn ñề chính phụ thuộc chủ yếu
vào giá trị của một thang ñánh giá. Bạn có thể giải quyết vấn ñề thứ ba bằng
cách ñảm bảo nhận ñịnh của bạn về các khía cạnh khác nhau có một mối
liên hệ hợp lý với vấn ñề chính ñang nghiên cứu. Liên hệ càng lớn, giá trị
càng cao. Các thang ñánh giá khác nhau (Likert, Thurstone, Guttman) cung
cấp câu trả lời cho khó khăn thứ hai. Nó hướng dẫn bạn quá trình kếp hợp
các thái ñộ ñối với những khía cạnh khác nhau của một vấn ñề thông qua ñộ
khó của từng quy trình, thay ñổi tuỳ từng thang ñánh giá. Ví dụ, thang ñánh
giá Guttman khó làm hơn thang ñáng giá Likert nhiều.
10.3. CÁC LOẠI THANG ðÁNH GIÁ THÁI ðỘ
Có ba loại thang ñánh giá thái ñộ chính:
1. Thang ñánh giá tổng hay còn ñược gọi là thang ñánh giá Likert;
2. Thang ñánh giá các khoảng tương ñương hay còn ñược gọi là thang
ñánh giá Thurstone
3. Thang ñánh giá tích lũy hay còn ñược gọi là thang ñánh giá
Guttman.
10.3.1. Thang ñánh giá tổng (hay thang ñánh giá Likert)

Thang ñánh giá tổng, ñược biết nhiều hơn dưới tên thang ñánh giá
Likert, dễ làm nhất. Thang ñánh giá này dựa trên giả ñịnh mỗi nhận ñịnh /
khoản trong thang ñánh giá có một “giá trị thái ñộ”, “quan trọng” hoặc
“trọng lượng” tương ñương phản ánh thái ñộ về vấn ñề ñang hỏi. Giả ñịnh
này cũng là giới hạn chính của thang ñáng giá này vì các nhận ñịnh trên một
thang ñánh giá hiếm khi có giá trị tương ñương. Ví dụ, trong ví dụ của hình
10.1 và 10.2, “hiểu biết vấn ñề” thì không quan trọng về mặt mức ñộ mà nó
thể hiện thái ñộ của sinh viên với một càn bộ chuyên trách môi trường “ñã
187


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

làm ñược nhiều thứ” hay “một số nhân viên thích, một số không”, nhưng
trong thang ñáng giá Likert, mỗi mức ñược coi như có cùng “trọng lượng”.
Một nhân viên có thể không băn khoăn việc liệu một cán bộ quản lý môi
trường làm ñược nhiều thứ không, mà quan tâm hơn ñến “hiểu biết vấn ñề”,
“ giao tiếp tốt” và “biết cách làm việc”
Rất
ñồng ý

Giảng viên:

ðồng
ý

Sao
cũng
ñược

Không
ñồng ý

1 Hiểu rõ vấn ñề
2. Không hăng hái công tác
3. Quan taâm ñến mọi người
4. ðòi hỏi vô lí
5. Giao tiếp kém
6. Biết cách làm việc
7. Có thể giải thích những ý tưởng
khó bằng từ ngữ ñơn giản
8. Khó tiếp cận
9. ðược một số nhân viên thích, một
số không
10. Khó hòa ñồng

Hình 10.1 Ví dụ về thang ñáng giá theo loại

188

Rất
không
ñồng ý


Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc
Cán bộ quản lý môi trường

7

6

5

4

3

2

1

1. Biết rõ vấn ñề

7

6

5

4

3

2

1

2. Hăng hái công việc

7

6

5

4

3

2

1

3. Không quan tâm nhân viên

7

6

5

4

3

2

1

4. ðòi hỏi quá nhiều

7

6

5

4

3

2

1

5. Giao tiếp tốt

7

6

5

4

3

2

1

6. Biết cách quản lý

7

6

5

4

3

2

1

7. Có thể giải thích những ý tưởng
khó bằng từ ngữ ñơn giản

7

6

5

4

3

2

1

8. Nhân viên khó gặp

7

6

5

4

3

2

1

9. ðược một số nhân viên thích,
một số không

7

6

5

4

3

2

1

10. ðã có nhiều thành tích

7

6

5

4

3

2

1

Hình 10.2. Ví dụ thang ñánh giá bằng số có 7 ñiểm.

Việc ghi nhớ rằng thang ñánh giá Likert không ước lượng bản chất thái
ñộ là rất quan trọng. Nó giúp ñặt những phản hồi khác nhau trong mối liên hệ
lẫn nhau theo cường ñộ của thái ñộ của họ ñối với một vấn ñề: Nó chỉ ra cường
ñộ của một quan ñiểm phản hồi trong mối liên hệ với một cái khác.

10.3.2. Các cân nhắc trong việc xây dựng một thang ñánh giá Likert
Có nhiều vấn ñề cần cân nhắc khi xây dựng thang ñánh giá Likert.
ðầu tiên, hãy quyết ñịnh liệu thái ñộ ñược ta ước lượng ñược xếp vào loại
một, hai hay ba hướng (ñó là, liệu bạn muốn xếp vào các vị trí tích cực, tiêu
cực, trung tính trong dân số nghiên cứu) có chú ý ñến thái ñộ của họ với vấn
ñề ñang nghiên cứu. Kế ñó, liệu bạn muốn dùng cách phân chia theo số thứ
189


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

tự hay theo loại. Nó tùy thuộc vào việc bạn ñoán xem dân số ñang nghiên
cứu tự mình trình bày tốt hơn theo cách phân chia theo số thứ tự hay theo
loại. Quyết ñịnh số ñiểm hay số lượng các loại trong một phân chia theo loại
tùy vào việc bạn muốn ước lượng cường ñộ của thái ñộ ñang hỏi và khả
năng phân biệt của ñối tượng quần chúng ñược hỏi tinh tế ñến mức nào.
Hình 10.1 cho thấy một cách phân chia theo chủ loại có 5 ñiểm và 3 hướng
và Hình 10.2 minh họa cách phân chia theo số thứ tự có 7 ñiểm và một
hướng. ðôi khi, nghiên cứu viên phát triển những nhận ñịnh phản ánh quan
ñiểm về một vấn ñề theo những mức ñộ khác nhau (Hình 10.3). Trong ví dụ
này, một người trả lời ñược yêu cầu chọn lựa nhận ñịnh nào mô tả tốt nhất.
1: Giảng viên
a. Biết vấn ñề rất rõ
b. Biết vấn ñề rõ
c. Có kiến thức tương ñối về vấn ñề này
d. Không biết vấn ñề
e. Có kiến thức rất kém về vấn ñề
Hình 10.3. Ví dụ về thang ñánh giá bằng những nhận ñịnh phản ánh
các thái ñộ khác nhau ñối với vấn ñề

10.3.3. Quy trình thực hiện một thang ñánh giá Likert
a. Tính toán các tỷ lệ ñiểm thái ñộ
Giả sử bạn ñang phát triển một bản câu hỏi / bản danh sách phỏng vấn
ñể ước lượng thái ñộ của một lớp học về giảng viên của họ. Như vậy, giả sử
bạn quyết ñịnh dùng thang ñánh giá thái ñộ theo loại với năm loại (cũng có
thể dùng một số lớn hơn hay một số nhỏ hơn).

190


Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc
Cán bộ quản lý môi trường:

SA

A

U

D

SD

1

Hiểu rõ vấn ñề (+)

5

4

3

2

1

2

Không nhiệt tình công tác (-)

1

2

3

4

5

3

Quan tâm nhân viên (+)

5

4

3

2

1

4

Có yêu cầu vô lý (-)

1

2

3

4

5

5

Giao tiếp kém (-)

6

Biết cách truyền ñạt ý tưởng công việc (+)

7

Có thể giải thích vấn ñề khó bằng từ ñơn giản (+)

8

Khó tiếp cận (-)

9

ðược một số nhân viên thích, một số không (+/-)

10

Khó hòa ñồng (-)

SA: Rất ñồng ý, A; ðồng ý, U: Không chắc, D: Không ñồng ý, SD: Rất
không ñồng ý
Hình 10.4: Cho ñiểm các câu tích cực và tiêu cực.

Trong ví dụ trên, câu số 1 là một nhận ñịnh tích cực, do vậy, nếu một
người trả lời ñánh vào “rất ñồng ý”, ta giả thiết rằng người ñó ta có một thái
ñộ tích cực về vấn ñề này hơn người ñánh dấu vào “ñồng ý”, vv.. Do vậy,
người ñánh dấu vào “rất ñồng ý” có thái ñộ tích cực nhất cho với tất cả
những người có câu trả lời khác. Do ñó, người này có số ñiểm cao nhất, 5,
vì chỉ có 5 loại trả lời. Nếu có bốn loại trả lời, bạn có thể ấn ñịnh ñiểm 4.
Thật sự rằng, ta có thể ấn ñịnh bất kỳ số ñiểm nào miễn là cường ñộ của mô
hình trả lời ñược phản ánh trong ñiểm và ñiểm cao nhất ñược ấn ñịnh cho
trả lời có cường ñộ cao nhất.
b. Lập quy trình
Bước 1

Tạo lập hoặc cấu trúc các nhận ñịnh phản ánh thái ñộ về vấn ñề

chính ñang hỏi. Các nhận ñịnh phải ñược diễn ñạt ñể phản ánh

191


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

thái ñộ tích cực và tiêu cực với vấn ñề, ñó là, chúng ủng hộ, cũng
như chống lại vấn ñề. (Nếu thang ñánh giá một chiều, bạn chỉ cần
các nhận ñịnh tích cực). Chắc chắn rằng các nhận ñịnh phải có
liên kế hợp lý với vấn ñề chính. Bạn cũng cần quyết ñịnh liệu bạn
muốn người ta trả lời theo thang ñáng giá theo số thức tự hay theo
loại
Bước 2

Dùng các nhận ñịnh này với một ít người

Bước 3

Phân tích các phản hồi bằng cách ấn ñịnh trọng số – một giá trị số
– cho các phản hồi. Các giá trị số này ñược ấn ñịnh khác nhau tùy
theo các nhận ñịnh tích cực và tiêu cực. Với một nhận ñịnh tích
cực, phản hồi có thái ñộ thuận lợi nhất có ñiểm cao nhất. Ví dụ:
Trong một thang ñánh giá có 5 ñiểm hay 5 loại, 5 ñược ấn ñịnh
cho thái ñộ thuận lợi nhất và 1 cho phản hồi có thái ñộ ít thuận lợi
nhất. Ngược lại, một người rất ñồng ý với một nhận ñịnh tiêu cực
sẽ ñược cho ñiểm ngược lại, ví dụ 1 ñược ấn ñịnh cho phản hồi
mà người trả lời rất ñồng ý với một nhận ñịnh tiêu cực và 5 cho
trả lời mà cô/anh ta rất phản ñối.

Bước 4

Tính toán ñiểm thái ñộ của từng phản hồi bằng cách thêm vào
những giá trị số học ñược ấn ñịnh ở bước 3 cho các phản hồi do
cô/anh ta ñưa ra cho từng nhận ñịnh

Bước 5

So sánh các ñiểm của tất cả các phản hồi cho mỗi mục ñể nhận ra
những mục không thể tách bạch. Những nhận ñịnh không thể tách
bạch không giúp bạn phân biệt những phản hồi theo thái ñộ vì
phần lớn trả lời chúng giống nhau (xem sách viết chuyên về ước
lượng thái ñộ).

Bước 6

Loại bỏ những mục không thể tách bạch.

Bước 7

Cấu trúc một bản phỏng vấn, bản danh sách trả lời bằng tập hợp
các nhận ñịnh / mục ñược chọn lọc.
Hình 10.5. Quy trình xây dựng thang ñánh giá Likert

192


Phửụng phaựp nghieõn cửựu khoa hoùc

Nhn ủnh s 2 l mt nhn ủnh tiờu cc. Trong trng hp mt

ngi ủỏnh du vo rt khụng ủng ý cú thỏi ủ tớch cc nht vi mc
ny, do ủú, ủc n ủnh ủim cao nht, 5. Mt khỏc, mt ngi tr li ủỏnh
du vo rt ủng ý cú thỏi ủ ớt tớch cc nht vi mc ny v do ủú ủc
n ủnh ủim thp nht, 1. Ta cng theo h thng cho ủim nh th nhng
nhn ủnh khỏc.
Lu ý cõu 9, luụn cú nhng ngi thớch mt ging viờn no ủú v mt
s thỡ khụng, do vy, loi nhn ủnh ny trung tớnh. Khụng cú lý do gỡ ủ
gp chung nú vỡ mi ngi thng tr li ging nhau.
minh ha cỏch tớnh toỏn ủim thỏi ủ cỏ nhõn, chỳng ta ly vớ d
hai phn hi ủỏnh du cỏc nhn ủnh khỏc nhau m ta ủi din trong vớ d
ny bng # v @ (xem hỡnh 10.6).
Cỏn b qun lý mụi trng:

SA

A

U

D

1

Hiu rừ vn ủ (+)

@

2

Khụng nhit tỡnh cụng vic (-)

3

Quan tõm nhõn viờn viờn (+)

4

Cú yờu cu vụ lý (-)

#

@

5

Giao tip kộm (-)

#

@

6

Bit cỏch truyn ủt ý tng (+)

@

7

Cú th gii thớch vn ủ khú bng t ủn gin

(+)

8

Khú tip cn (-)

9

c mt s nhõn viờn thớch, mt s khụng (+/)

10

Khú hũa ủng (-)

#
#

@
@

@

SD

#

#

#
@#

@#
#

@

SA: Rt ủng ý, A: ng ý, U: Khụng chc, D: Khụng ủng ý, SD: Rt
khụng ủng ý
Hỡnh 10.6. Tớnh toỏn ủim thỏi ủ

193


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

Tính toán trên ñiểm thái ñộ
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Phản hồi @ =

5+

5+

4+

5+

4+

5+

5+

2+ 2+

5 + = 42

Phản hồi # =

1+

2+

2+

1+

1+

3+

4+

2+ 2+

1 + = 19

Phân tích cho rằng, nói chung, phản hồi @ có thái ñộ tích cực “hơn”
với giảng viên là phản hồi #. Bạn không thể nói rằng thái ñộ của phản hồi @
tích cực gấp ñôi (42/19 = 2.21) so với phản hồi #. ðiểm thái ñộ chỉ ñặt
những phản hồi vào vị trí tương ñối với một cái khác. Nhớ rằng thang ñánh
giá Likert không ước lượng thực chất thái ñộ mà giúp bạn phân loại một
nhóm các cá nhân từ trên xuống hay từ dưới lên về thái ñộ của họ ñối với
vấn ñề ñang hỏi.
10.3.4. Thang ñánh giá có khoảng tương ñương (hay Thurstone)
ðể vượt qua khó khăn của thang ñánh giá Likert, thang ñánh giá
Thurstone tính toán một “trọng số” hay một “giá trị thái ñộ” cho từng nhận
ñịnh. Trọng số (tương ñương với giá trị median) cho mỗi nhận ñịnh ñược
tính toán dựa trên cơ sở ñánh giá ñược ấn ñịnh bởi một hội ñồng. Từng nhận
ñịnh có câu trả lời ñồng ý (cho trả lời khẳng ñịnh) ñược cho một ñiểm thái
ñộ tương ñương với “giá trị thái ñộ” của nhận ñịnh này. Quá trình cấu trúc
thang ñánh giá Thurstone như sau:

Bước 1

Tạo lập hoặc cấu trúc các nhận ñịnh phản ánh thái ñộ về vấn ñề
ñang hỏi.

Bước 2

Chọn hội ñồng am hiểu lĩnh vực mà ta cần khảo sát thái ñộ.

Bước 3

Gởi những nhận ñịnh cho hội ñồng này, yêu cầu ñánh giá ñộ quan
trọng của nhận ñịnh phản ánh thái ñộ với vấn ñề ñang ñược
nghiên cứu. Yêu cầu họ phân loại từng nhận ñịnh cho một thang
ñánh giá 11 ñiểm.

Bước 4

Dựa trên ñánh giá của hội ñồng, tính toán giá trị median của ñánh
giá cho từng mục.

194


Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc

Bước 5

Nếu ñánh giá của hội ñồng rải ñều trên thang ñánh giá, ñiều này
cho thấy ngay cả giữa các chuyên gia cũng không có sự nhất trí về

mức ñộ mà nhận ñịnh phản ánh thái ñộ với vấn ñề ñang nghi vấn.
Loại bỏ những nhận ñịnh như vậy.

Bước 6

Từ những nhận ñịnh còn lại, chọn những mục phản ánh tốt nhất
thái ñộ với các khía cạnh khác nhau của vấn ñề.

Bước 7

Xây dựng một bản câu hỏi / bản danh sách phỏng vấn bao gồm
những mục ñược chọn lựa.
Hình 10.7. Quy trình xây dựng một thang ñánh giá Thurstone

Ưu ñiểm chính của thang ñánh giá này là, ñộ quan trọng của từng
nhận ñịnh ñược hội ñồng quyết ñịnh, nó phản ánh “tuyệt ñối” hơn là thái ñộ
tương ñối của người trả lời. Do vậy, thang ñánh giá này có khả năng chỉ rõ
cường ñộ của thái ñộ và bất kỳ sự sự thay ñổi nào trong cường ñộ mà nghiên
cứu này tái tạo lại. Mặt khác, khó xây dựng thang ñánh giá này và chỉ trích
chủ yếu là hội ñồng và người trả lời có thể ước ñịnh tầm quan trọng của một
nhận ñịnh cụ thể nào ñó khác nhau, và do vậy sẽ không phản ánh ñược thái
ñộ người trả lời.
10.3.5. Thang ñánh giá tích lũy (hay thang ñánh giá Guttman)
Thang ñánh giá Guttman là một trong những thang ñánh giá khó xây
dựng nhất và do vậy ít dùng nhất. Thang ñánh giá này không mấy liên quan
ñến những người mới nghiên cứu vậy nên, không ñược thảo luận trong
quyển sách này. ðể biết thêm thông tin về thang ñánh giá này, xin tham
khảo những sách chuyên về các thang ñánh giá.
10.3.6. Mối liên hệ giữa thang ñánh giá thái ñộ và thang ñánh giá
ước lượng

Các thang ñánh giá thái ñộ khác nhau sử dụng những thang ñánh giá
ước lượng khác nhau. Việc biết ñược thang ñánh giá thái ñộ nào thuộc về
thang ñánh giá ước lượng nào thì rất quan trọng vì nó giúp cho bạn diễn
195


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

dịch ñược số ñiểm của người trả lời. Bảng 10.1 cho thấy quan hệ của các
thang ñánh giá thái ñộ với các thang ñánh giá ước lượng
Bảng 10.1. Mối liên hệ thang ñánh giá thái ñộ và thang ñánh giá ước lượng
Thang ñánh giá thái ñộ

Thang ñánh giá ước lượng

Thangñ ñaùnh giaù Likert

Thang ñaùnh giaù theo số thứ tự

Thang ñánh giá Thurstone

Thang ñánh giá khoảng cách

Thang ñaùnh giaù Guttman

Thang ñaùnh giaù tỷ lệ

TIỂU KẾT
Thang ñánh giá thái ñộ ñể ước lượng các thái ñộ về một vấn ñề nào
ñó. Ưu ñiểm của nó là tìm khả năng có thể kết hợp các thái ñộ ñối với

những khía cạnh khác nhau của vấn ñề và cung cấp một chỉ số phản ánh
ñược thái ñộ tổng quát. Có những khó khăn khi phát triển một thang ñánh
giá thái ñộ. Các khía cạnh nào nên ñược ñề cập khi ước lượng các thái ñộ về
một vấn ñề nào ñó? Làm sao những phản hồi từ một người trả lời ta có thể
kết hợp ñể xác ñịnh một thái ñộ tổng quát? Làm sao ta có thể chắn chắn phát
triển một thang ñánh giá thực sự ước lượng ñược thái ñộ ñối với vấn ñề
ñang nghi vấn.
Có ba loại thang ñánh giá ñể ước lượng thái ñộ: thang ñánh giá Likert,
Thurstone và Guttman. Thang ñánh giá Likert phổ biến nhất vì nó dễ xây
dựng. Giả ñịnh chủ yếu của thang ñánh giá là mỗi nhận ñịnh ñều “quan
trọng như nhau”. Sự “quan trọng” của từng mục trong thang ñánh giá
Thurstone ñược một hội ñồng xác ñịnh. Sắp xếp các nhận ñịnh theo một
thức tự tích lũy hoàn hảo là khó khăn chủ yếu của việc phát triển thang ñánh
giá Guttman.

196


Phửụng phaựp nghieõn cửựu khoa hoùc

CHNG 11

THIT LP TIN CY V GI TR
CA MT CễNG C
NGHIấN CU QUN TR MễI TRNG
11.1. GII THIU
Sau khi phng vn, cỏc cõu tr li l nn tng cho nhng tỡm kim v
kt lun ca bn. Nhng cõu hi ny to thnh ủu vo cho nhng kt
lun ca bn (ủu ra). u vo ny tri qua mt chui cỏc bc - chn
mu, thu thp thụng tin, x lý s liu, ỏp dng cỏc quy trỡnh thng kờ v vit

bỏo cỏo v cỏch thc hin tt c nhng vic ny cú th nh hng ủn tớnh
chớnh xỏc v cht lng cỏc kt lun ca bn. Vỡ vy khi nghiờn cu viờn
ủnh xỏc minh (v vỡ ngi ủc cú cõu hi) cht lng ca kt qu, ủú l,
tỡm cỏch xỏc minh giỏ tr. Vỡ s thiu chớnh xỏc cú th xy ra trong bt k
giai ủon no ca mt nghiờn cu, khỏi nim giỏ tr cú th ỏp dng cho ton
b hay bt k bc no ca quỏ trỡnh nghiờn cu. Chỳng ta cú th núi v giỏ
tr ca mt ủ cng nghiờn cu, chin lc ly mu ủc dựng, kt lun
rỳt ra, cỏc quy trỡnh thng kờ hay quy trỡnh c lng ủc dựng. Núi rng
ra, cú hai vin cnh cho giỏ tr.
1. iu tra nghiờn cu ny ủang ủc cung cp cõu tr li cho cỏc cõu
hi nghiờn cu cú ủc thc hin khụng?
2. Nu cú, liu nú cú ủang cung cp cho cỏc cõu tr li ny bng cỏch
dựng nhng phng phỏp v quy trỡnh thớch hp khụng?
Trong chng ny, chỳng ta quan tõm ủn khỏi nim ca giỏ tr khi
ủc dựng trong cỏc quy trỡnh c lng.
11.2. KHI NIM GI TR
xem xột khỏi nim giỏ tr, chỳng ta hóy xem mt vớ d rt ủn
gin. Gi s bn xõy dng mt nghiờn cu ủ xỏc ủnh nhu cu v sinh mụi
trng ca mt cng ủng.
197


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

Muốn vậy, bạn phải phát triển một bảng phỏng vấn. Phần lớn các câu
hỏi trong bảng phỏng vấn có liên quan ñến thái ñộ của cộng ñồng nghiên
cứu với các dịch vụ vệ sinh môi trường mà họ ñược cung cấp. Lưu ý rằng
mục tiêu của bạn là tìm hiểu nhu cầu môi trường xanh sạch nhưng bảng
phỏng vấn thì tìm hiểu về thái ñộ của người trả lời về các dịch vụ môi
trường, do ñó, công cụ này không ước lượng cái mà nó ñược thiết kế ra ñể

ước lượng. Tác giả tình cờ bắt gặp vài ví dụ tương tự trong sinh viên và
những nghiên cứu viên có kỹ năng kém.
Vì thế, về mặt quy trình ước lượng, giá trị là khả năng của một công
cụ ñể ước lượng cái mà công cụ ñó ñược thiết kế ra ñể ño. “Giá trị ñược
ñịnh nghĩa là mức ñộ ñể nghiên cứu viên ño lường cái anh ta ñịnh ño”
(Smith, 1991; 106). Theo Kerlinger: “ðịnh nghĩa thông thường nhất của giá
trị ñược cô ñọng lại bằng một câu hỏi: “Có phải chúng ta ñang ño lường cái
mà chúng ta ñịnh ño không?” (1973; 457). Babbie viết “… giá trị phản ánh
mức ñộ mà một sự ño lường bằng kinh nghiệm có thể phản ánh thỏa ñáng ý
nghĩa ñích thực của ý tưởng ñang ñược quan tâm (1990:133). Những ñịnh
nghĩa này làm nảy sinh một vài câu hỏi:
Ai quyết ñịnh công cụ ñang ño lường ñang sử dụng?
Làm sao xác ñịnh ñược công cụ ñang dùng là phù hợp?
Hiển nhiên rằng, trả lời cho cho hỏi ñầu chính là người thiết kế ra
cuộc nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực ñó. Câu hỏi thứ hai cực
kỳ quan trọng. Dựa vào ñâu mà nghiên cứu viên hoặc chuyên gia có thể
phán xét? Trong khoa học quản lý môi trường nói riêng và khoa học xã hội
nói chung, có vẻ như có hai cách tiếp cận việc xác ñịnh giá trị của một công
cụ nghiên cứu: logic và bằng chứng thống kê. Việc xác ñịnh giá trị thông
qua logic ngụ ý rằng, việc chứng minh tính ñúng ñắn của từng câu hỏi có
liên quan ñến mục tiêu của nghiên cứu trong khi các quá trình thống kê cung
cấp các bằng chứng không thể bác bỏ ñược bằng cách tính toán hệ số tương
quan giữa câu hỏi và các biến số kết quả. Việc xác ñịnh mối liên hệ hợp lý
giữa các câu hỏi và mục ñích vừa dễ vừa khó. Nó dễ cảm nhận vì rằng tự
198


Phửụng phaựp nghieõn cửựu khoa hoùc

bn d nhỡn thy mt mi liờn h no ủú, v khú vỡ phỏn xột ca bn cú th

thiu s ng h ca cỏc chuyờn gia v bng chng thng kờ ủ thuyt phc
ngi khỏc. Xỏc ủnh mi liờn h hp lý gia cỏc cõu hi v mc tiờu thỡ d
hn khi cõu hi liờn quan ủn nhng vn ủ rừ rng. Vớ d, tng ủi d xỏc
ủnh giỏ tr ca cỏc cõu hi nu bn mun tỡm hiu v tui, thu nhp, chiu
cao hay cõn nng, nhng vic xỏc ủnh liu mt lot cỏc cõu hi hiu qu
ca mt chng trỡnh, thỏi ủ ca mt nhúm ngi ủi vi mt vn ủ no
ủú, hay mc ủ hi lũng ca mt nhúm ngi tiờu dựng ủi vi dch v do
mt t chc no ủú cung cp thỡ khú hn nhiu. Khi cú nhng khỏi nim ớt
c th hn, nh ủ hu hiu, thỏi ủ, s tha món, bn cn hi vi cõu hi
ủ bao trựm cỏc khớa cnh khỏc nhau vn ủ ca khỏi nim v chng minh
rng cỏc cõu ủc hi tht s ủo lng nú. Trong trng hp ny, giỏ tr
khú xỏc ủnh hn
Xin nh rng, khỏi nim giỏ tr chun xỏc ch thớch hp vi mt cụng
c c th no ủú v nú l mt trng thỏi lý tng m nhng nh nghiờn cu
nhm ủt ti.
11.3. CC LOI GI TR
Cú ba loi giỏ tr:
1. Giỏ tr b mt v ni dung;
2. Giỏ tr d bỏo v ủng quy;
3. Giỏ tr cu trỳc.
11.3.1. Giỏ tr b mt v giỏ tr ni dung
Nhn xột rng mt cụng c ủang ủo lng cỏi m nú ủnh lm, ủu
tiờn, phi da trờn mi liờn h logic gia cỏc cõu hi v cỏc mc tiờu ca
nghiờn cu. Vỡ th, mt trong nhng u ủim chớnh ca loi giỏ tr ny l nú
d dựng. Tng cõu hi hay ủ mc trong thang ủỏnh giỏ phi cú mi liờn h
hp lý vi mt mc tiờu no ủú. Vic xỏc ủnh mi liờn h ny ủc gi l
giỏ tr b mt. Vic cỏc cõu hi hay ủ mc ton b vn ủ hay thỏi ủ ủang
199

GS-TSKH Leõ Huy Baự (Chuỷ bieõn)

c lng cng quan trng tng ủng. Vic ủỏnh giỏ cỏc mc ca cụng
c theo khớa cnh ny ủc gi l giỏ tr ni dung. Thờm na, s bao trựm
ca vn ủ hay thỏi ủ ny phi cõn bng, ủú l, tng khớa cnh nờn cú ủc
trỡnh by ủy ủ v ging nhau trong cỏc cõu hi hay cỏc mc. Giỏ tr ni
dung ủc xột ủoỏn trờn c s phm vi m nhng nhn ủnh hay cõu hi ủi
din vn ủ ủc c lng, khi ủc xột ủoỏn bi nhng nh nghiờn cu
v cỏc chuyờn gia trong lnh vc ny. Dự d ủa ra lý l hp lý ủ xỏc ủnh
giỏ tr, vn cú vi khú khn c th:
1. S suy ủoỏn da trờn logic khỏch quan, do ủú, ta khụng th rỳt ra cỏc
kt lun rừ rng. Nhng ngi khỏc nhau cú nhng quan ủim khỏc nhau v
giỏ tr ni dung v b mt ca mt cụng c.
2. Phm vi m cỏc cõu hi phn ỏnh mc tiờu ca mt nghiờn cu cú
th khỏc nhau. Nu nh nghiờn cu thay th mt cõu hi ny bng mt cõu
hi khỏc, ủ vng chc ca mi liờn h cú th b thay ủi. Do vy, giỏ tr
hay hon cnh ca nú cú th thay ủi theo cỏc cõu hi ủc la chn cho
mt cụng c no ủú.
11.3.2. Giỏ tr d bỏo v giỏ tr ủng quy
Trong trng hp khi mt thang ủỏnh giỏ ủc phỏt trin nh mt
ch s ca mt s tiờu chun quan sỏt, giỏ tr ca thang ủỏnh giỏ cú th ủc
ủiu tra bng cỏch xem xột mt ch s hot ủng tt nh th no (Moser v
Kalton, 1971). Gi s bn ủang phỏt trin mt cụng c ủ xỏc ủnh s thớch
hp ca cỏc ng c viờn cho mt v trớ ngh nghip. Giỏ tr ca cụng c cú
th ủc xỏc ủnh bng cỏch so sỏnh nú vi mt hỡnh thc ủỏnh giỏ khỏc, vớ
d, bng mt nh tõm lý hc, hoc vi mt quan sỏt trong tng lai cỏc ng
c viờn ny lm cụng vic tt nh th no. Nu c hai ủỏnh giỏ tng t
nhau, cụng c ủc dựng ủ ủỏnh giỏ cú th ủc cho rng cú giỏ tr cao
hn. Nhng cỏch ủỏnh giỏ ny xỏc ủnh hai loi giỏ tr: d bỏo v giỏ tr
ủng quy.

Giỏ tr d bỏo ủc quyt ủnh bi mc ủ mt cụng c d bỏo kt
qu no ủú.
200


Phửụng phaựp nghieõn cửựu khoa hoùc

Giỏ tr ủng quy ủc ủỏnh giỏ bi vic cụng c ủú so sỏnh vi mt
hỡnh thc ủỏnh giỏ khỏc ủó ủng thi lm tt nh th no.
Cú th din ủt cú giỏ tr d bỏo di dng h s tng quan gia
tỡnh hung ủc d bỏo v cỏc tiờu chun. Mt h s nh vy ủc gi l
h s giỏ tr (Burns, 1994).
11.3.3. Giỏ tr cu trỳc
Giỏ tr cu trỳc l mt k thut tinh t hn ủ xỏc ủnh giỏ tr ca mt
cụng c. Nú da trờn cỏc quy trỡnh thng kờ. Nú ủc ủnh rừ bng cỏch xỏc
ủnh chc chn ủúng gúp ca tng cu trỳc ủn bin tng quan sỏt ủc ca
mt hin tng.
Gi s rng bn quan tõm ủn vic thc hin mt nghiờn cu ủ tỡm ra
mc ủ tha món cụng vic gia nhõn viờn v cỏc t chc. Bn xem xột tỡnh
trng, bn cht cụng vic, tin cụng nh l ba yu t quan trng nht ch th
s tha món trong cụng vic. T ủú, bn thit lp cỏc cõu hi nhm xỏc ủnh
chc chn, cõn nhc ủn tm quan trng ca tng yu t ủn s tha món
trong cụng vic ủú. Sau khi th trc hoc phõn tớch s liu, bn dựng cỏc
quy trỡnh thng kờ ủ xỏc ủnh ủúng gúp ca tng cu trỳc (hin trng cht
thi, sc chu ti ụ nhim, bn cht thnh phn mụi trng, kh nng t lm
sch...) ủn bin tng (mc ủ tha món chn phng phỏp x lý hay qun
lý cht thi). úng gúp ca tng yu t ủn bin tng l mt ch s v mc
ủ giỏ tr ca cụng c. Bin ny cng nhn ủc nhiu s ủúng gúp ca cỏc
cu trỳc, thỡ giỏ tr ny ca cụng c cng cao.
Mt trong nhng bt li chớnh ca giỏ tr cu trỳc l ngi nghiờn

cu phi bit cỏc quy trỡnh thng kờ toỏn hc phự hp v cn thit (xem
phn sau).
11.4. KHI NIM V TIN CY CA CễNG C NGHIấN CU
Chỳng ta s dng ủ tin cy rt thng xuyờn trong cuc sng. Khi
chỳng ta núi ngi ny ủỏng tin, chỳng ta hm ý gỡ? Chỳng ta hm ý l
201


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

người ñó có thể trông cậy ñược, nhất quán, có thể ñoán trước ñược, không
dễ thay ñổi và trung thực.
Khái niệm ñộ tin cậy có liên quan ñến công cụ nghiên cứu có nghĩa
tương tự: nếu một công cụ nghiên cứu nhất quán và ổn ñịnh, và do vậy, có
thể dự ñoán ñược và chính xác, ta nói nó ñáng tin. Mức ñộ thích hợp và ổn
ñịnh của công cụ càng lớn, nó càng có ñộ tin cậy cao. Do ñó, “một thang
ñánh giá hay một phép thử ñáng tin ñến phạm vi mà việc lặp lại ño lường
ở cùng một ñiều kiện không ñổi, sẽ cho cùng một kết quả” (Moser và
Kalton, 1989: 353).
Khái niệm ñộ tin cậy cùa một công cụ nghiên cứu có thể ñược nhìn từ
hai khía cạnh: ðộ tin cậy ñược ñến ñâu và ñộ không thể tin cậy ñược ñến
ñâu?
Khía cạnh ñầu nhắm tới khả năng của một công cụ ñể thu ñược
những ño lường nhất quán. Khi bạn thu thập cùng một bộ thông tin hơn một
lần, sử dụng cùng công cụ, ra cùng kết quả, dưới cùng ñiều kiện như nhau,
công cụ này ñược coi là ñáng tin cậy. Khía cạnh thứ hai nhắm tới mức ñộ
không nhất quán trong việc ño lường do một công cụ thực hiện, ñó là, mức
ñộ sai biệt trong việc ño lường khi bạn thu thập cùng một tập số liệu hơn
một lần, dùng cùng công cụ trong cùng những ñiều kiện tương tự. Vì thế,
mức ñộ không nhất quán trong các ño lường khác nhau là một chỉ số mức

không chính xác. “Sai lầm” này phản ánh sự không ñáng tin cậy của một
công cụ. Do vậy, khả năng tin cậy là sự ñúng ñắn hay ñộ chính xác trong
việc ño lường do một công cụ nghiên cứu thực hiện. Mức ñộ “sai lầm” trong
việc ño lường càng thấp, khả năng tin cậy càng cao.
Chúng ta hãy lấy một ví dụ, giả sử bạn phát triển một bản câu hỏi ñể
xác ñịnh chắc chắn nạn xả rác trong một cộng ñồng nào ñó. Bạn dùng bản câu
hỏi này và nhận thấy nạn xả rác phổ biến ở mức ñộ, ví dụ, là năm phần trăm
tổng số gia ñình. Nếu bạn làm như vậy với một cuộc ñiều tra khác dùng cùng
một bản câu hỏi, trên cùng một dân số dưới cùng một ñiều kiện, và khám phá
ra mức ñộ xả rác trong cộng ñồng ấy, ví dụ, mười lăm phần trăm, bản câu hỏi
202


Phöông phaùp nghieân cöùu khoa hoïc

ñó không thể ñưa ra một kết quả có thể so sánh ñược, ñiều ñó có nghĩa là nó
không ñáng tin. Sự khác biệt giữa hai tập kết quả càng ít, khả năng tin cậy của
công cụ càng cao. Một số ví dụ khác, bạn phân tích hàm lượng kim loại nặng
trong môi trường nước bằng phương pháp “kích hoạt nơtron, sau 3 lần phân
tích cùng một mẫu nước nhưng sai số lớn hơn 7%, ta nói phương pháp này
không ñáng tin cậy.
11.5. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ðẾN KHẢ NĂNG TIN CẬY CỦA
MỘT CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU
Trong các môn quản lý môi trường cũng như sinh thái nhân văn khó
có thể có một công cụ nghiên cứu có ñộ tin cậy 100 phần trăm, không chỉ do
trên thực tế không có một công cụ ño có ñộ chính xác tuyệt ñối như vậy, mà
còn do nghiên cứu của bạn khó có khả năng khống chế các yếu tố môi
trường ngoại cảnh ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy. Một vài trong các yếu tố
ñó là
Từ ngữ của câu hỏi – chỉ một sự mơ hồ nhỏ trong từ ngữ của các

câu hỏi hoặc nhận ñịnh có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy của một công
cụ nghiên cứu vì người trả lời có thể diễn dịch các câu hỏi khác nhau ở
những thời ñiểm khác nhau, dẫn ñến các phản hồi khác nhau.
Cách bố trí – trong trường hợp một công cụ ñược dùng trong một
cuộc phỏng vấn, bất kỳ thay ñổi nào trong cách bố trí vào thời ñiểm lập lại
phỏng vấn ñều có thể ảnh hưởng ñến phản hồi của người trả lời, mà nó sẽ
tác ñộng ñến khả năng tin cậy.
Tâm trạng người trả lời – một sự thay ñổi trong tâm trạng người trả
lời khi trả lời các câu hỏi có thể ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy của công
cụ ñó.
Bản chất của giao tiếp – trong một tình huống phỏng vấn, giao tiếp
giữa người ñược phỏng vấn và phỏng vấn viên có thể ảnh hưởng rất lớn ñến
phản hồi. Trong suốt quá trình lập lại phỏng vấn, các câu trả lời ñưa ra có

203


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

thể khác nhau do sự thay ñổi trong giao tiếp, mà nó có thể ảnh hưởng ñến
khả năng tin cậy.
Ảnh hưởng hồi quy của một công cụ – khi một công cụ nghiên cứu
ñược dùng ñể ño lường các thái ñộ ñối với một vấn ñề, một số người trả lời,
sau khi bộc lộ quan ñiểm của mình, có thể cảm thấy mình quá tiêu cực hoặc
quá tích cực ñối với vấn ñề ñó. Lần thứ hai, họ có thể biểu ñạt quan ñiểm
của mình khác ñi, làm ảnh hưởng ñến khả năng tin cậy.
11.6. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ðỊNH KHẢ NĂNG TIN CẬY CỦA
MỘT CÔNG CỤ
Có một số cách xác ñịnh khả năng tin cậy của một công cụ. Các quy
trình khác nhau này có thể ñược phân làm hai nhóm:

1. Các quy trình nhất quán bên ngoài
2. Các quy trình nhất quán bên trong
11.6.1 Các quy trình nhất quán bên ngoài
Các quy trình nhất quán bên ngoài so sánh các kết quả thử tích lũy với
nhau như một cách thức xác ñịnh khả năng tin cậy của một ño lường. Hai
phương pháp ñó như sau:
Thử/thử lại – ñây là một phương pháp thường ñược dùng ñể xác
ñịnh khả năng tin cậy của một công cụ nghiên cứu. Trong phép thử / thử lại
(phép thử có thể lập lại), một công cụ ñược dùng một lần, và lần nữa, ở các
ñiều kiện giống nhau hoặc tương tự. Tỷ số giữa các ñiểm số của thử và thử
lại (hoặc tất cả sự phát hiện khác, ví dụ, sự phổ biến của nạn xả rác nơi công
cộng, một bệnh môi trường hoặc một tỷ lệ bệnh do ngộ ñộc môi trường) là
chỉ số của khả năng tin cậy của công cụ ñó. Giá trị của tỷ số càng lớn, khả
năng tin cậy của công cụ càng cao.
Phương trình:

204


Phửụng phaựp nghieõn cửựu khoa hoùc

(im th)/(Th li) = 1
hoc
(im th)/(Th li) = 0
T s l 1 ch ra 100% kh nng tin cy (khụng khỏc bit gia th v
th li) v bt k mt ủ lch no khỏc cho bit kh nng tin cy ca cụng
c kộm hn. Giỏ tr ca t s ny cng thp, kh nng tin cy ca cụng c
cng kộm. Núi cỏch khỏc, khỏc bit gia cỏc ủim s th v th li bng 0 l
mt ch s ca 100% khụng th tin cy. Khỏc bit gia cỏc ủim th / tỡm ra
cng ln, kh nng khụng th tin cy ca cụng c cng ln. u ủim chớnh

ca quy trỡnh th/th li l nú cho phộp cụng c t so sỏnh vi chớnh mỡnh,
do vy, trỏnh cỏc khú khn ny sinh, khi ta dựng cỏc cụng c khỏc.
Nhc ủim chớnh l mt ngi tr li cú th nh li nhng tr li m
ngi phng vn ủó ủa ra ln ủu, m nú cú th nh hng ủn kh nng
tin cy ca cụng c. Khi mt cụng c tỏc ủng tr li bn cht (khi cụng c
ch cho ngi tr li v cỏi ngi nghiờn cu ủang tỡm kim), phng phỏp
ny s khụng cung cp mt s ủỏnh giỏ chớnh xỏc v kh nng tin cy ca
nú. Mt cỏch vt qua tr ngi ny l tng quóng thi gian gia hai ln th,
nhng ủiu ny cú th nh hng ủn kh nng tin cy vỡ nhng lý do khỏc,
nh s chớn chn ca ngi tr li, vic khú cú th cú nhng ủiu kin
tng t nh nhng ủiu khin khi ta thc hin cuc phng vn ủu.
Cỏc dng song song ca cựng phộp th trong quy trỡnh ny, ngi
nghiờn cu xõy dng hai cụng c ủ ủo lng cựng mt hin tng. Hai
cụng c ny ủc ỏp dng cho hai nhúm qun th nghiờn cu tng t. Cỏc
kt qu thu ủc t mt phộp th cú th ủem so sỏnh vi nhng gỡ thu ủc
t cỏi cũn li. Nu chỳng tng t nhau, ta cho rng cỏc cụng c ny ủỏng
tin cy.
u ủim chớnh ca quy trỡnh ny l chỳng ta khụng chu ủng nhng
vn ủ do vic gi nh li ủó thy trong trong quy trỡnh th/th li. Ngoi
ra, ta khụng yờu cu mt quóng thi gian gia hai ln th. Nhc ủim l
205


GS-TSKH Leõ Huy Baự (Chuỷ bieõn)

ngi nghiờn cu cn xõy dng hai cụng c, thay vỡ mt. Hn na, rt khú
xõy dng hai cụng c cú th so sỏnh ủc s ủo lng ca chỳng cựng
mt hin tng. Cng khú tng t ủ cú kh nng so sỏnh ủc hai nhúm
dõn c v hai ủiu kin thc hin phộp th. Vớ d, cựng phõn tớch hm
lng KLN trong ủt ta cú th dựng phng phỏp quang ph hp thu

nguyờn t ủng thi vi phng phỏp Kớch hot ntron. Kt qu 2
phng phỏp phõn tớch cú th ging nhau nhng cú th khỏc nhau. iu ủú
rt khú so sỏnh. Cho nờn khi cú s liu phõn tớch ngi ta luụn luụn ghi chỳ:
theo phng phỏp no!
11.6.2. Cỏc quy trỡnh nht quỏn bờn trong
í tng phớa sau ca cỏc quy trỡnh nht quỏn bờn trong l cỏc mc ủo
lng cựng mt hin tng s cho cỏc kt qu tng t. Phng phỏp sau
thng ủc dựng ủ c lng kh nng tin cy ca mt cụng c.
K thut ct ủụi k thut ny ủc thit k ủ lm tng quan
phõn na ca cỏc mc vi phõn na cũn li v nú thớch hp cho cỏc cụng c
ủo lng thỏi ủ cho mt vn ủ hay hin tng. Cỏc cõu hi hoc nhn
ủnh ủc chia ủụi theo cỏch ủ bt k hai cõu hi hoc nhn ủnh ủ ủo
lng cựng mt khớa cnh thnh hai na khỏc nhau. Cỏc ủim cú ủc bng
cỏch lm hai na ny tng quan vi nhau. Kh nng tin cy ủc tớnh toỏn
bng cỏch dựng tng quan moment sn phm gia s ủim thu ủc t
hai na ny. Vỡ tng quan moment sn phm ủc tớnh toỏn ch da trờn
mt na cụng c, ủ ủỏnh giỏ kh nng tin cy ca ton b, nú cn phi
ủc chnh sa. Nú ủc bit nh kh nng tin cy ủc tng cng. Kh
nng tin cy ủc tng cng cho ton b cụng c ủc tớnh toỏn bng mt
cụng thc ủc gi l cụng thc Spearman-Brown. (S ủc gii thiu k
hn tp 2)
TIU KT
Khỏi nim giỏ tr ủ cp ủn cht lng v cú th ủc ỏp dng cho
bt k khớa cnh no ca quỏ trỡnh nghiờn cu. i vi cỏc quỏ trỡnh c
206


Phương pháp nghiên cứu khoa học

lượng, nó liên quan đến việc liệu cơng cụ nghiên cứu có đo lường cái mà nó

tạo ra để đo. Có hai cách tiếp cận được dùng để xác định giá trị của một
cơng cụ: xác định mối liên hệ logic giữa các mục tiêu của nghiên cứu và các
câu hỏi được dùng trong một cơng cụ, và việc dùng các phân tích thống kê
để chúng minh mối liên hệ này. Có ba loại giá trị: bề mặt và nội dung, đồng
quy và dự đốn, và giá trị cấu trúc.
Khả năng tin cậy của một cơng cụ đề cập đến khả năng tạo ra các đo
lường nhất qn ở những điều kiện giống hoặc tương tự nhau cho cùng đối
tượng quần thể nghiên cứu và thu được các kết quả tương tự, chúng ta nói
rằng cơng cụ này “đáng tin”. Các kết quả càng tương tự nhau, khả năng tin
cậy càng lớn. Chúng ta có thể nhìn khả năng tin cậy từ hai phía: khả năng
tin cậy (mức độ chính xác) và khả năng khơng thể tin cậy (mức độ khơng
chính xác). Trong nghiên cứu đầu trọc quản lý mơi trường, sự mơ hồ trong
từ ngữ của các câu hỏi, thay đổi hồn cảnh thu thập số liệu, tâm trạng người
trả lời khi cung cấp thơng tin, bản chất của giao tiếp giữa phỏng vấn viên và
người được phỏng vấn, và ảnh hưởng thối bộ của một cơng cụ, là những
yếu tố có thể ảnh hưởng đến khả năng tin cậy của một cơng cụ nghiên cứu.
Có những quy trình nhất qn bên ngồi và bên trong để xác định khả
năng tin cậy. Thử/ thử lại và các thể song song của cùng một phép thử là hai
quy trình xác định khả năng tin cậy bên ngồi của mọt cơng cụ, trong khi kỹ
thuật cắt nửa được phân loại về các quy trình nhất qn bên trong.
Câu hỏi:
1. Giả thiết là gì?
2. Các chức năng của một giả thiết là gì?
3. ðặc điểm của một giả thiết là gì?
4. Có bao nhiêu loại giả thiết? nói rõ từng loại giả thiết?
5. Sai sót trong việc kiểm tra một giả thiết là gì?
6. Mối quan hệ giữa giả thiết và khoa học là gì?
7. Cách đặt một giả thiết là gì?
8. Tiêu chuẩn chủ đạo trong một giả thiết nghiên cứu là gì?
9. Phán đốn trong giả thiết nghiên cứu khoa học cần phải đảm bảo u

cầu gì?
207


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

10. Phán ñoán trong giả thiết nghiên cứu khoa học chia làm mấy loại?
Tài liệu tham khảo:
1. VŨ CAO ðÀM, 2003, Phương Pháp Luận Nghiên Cứu Khoa Học,
Nhà xuất bản KH & KT. Hà Nội.
2. NGUYỄN NGỌC KIỂNG, 1996, Thống kê học trong nghiên cứu
khoa học, NXB Giáo Dục.
3. NGUYỄN VĂN LÊ, 2001, Phương pháp luận nghiên cứu khoa học,
NXB Giáo Dục.
4. TRUNG NGUYÊN, 2005, Phương Pháp Luận Nghiên Cứu Khoa
Học (Cẩm nang hướng dẫn từng bước dành cho người bắt ñầu). Nhà
xuất bản Lao ñộng - Xã hội. Hà Nội.
5. NGUYỄN THANH PHƯƠNG, 2000, Bài giảng môn phương pháp
nghiên cứu khoa học, ðại Học Cần Thơ
6. PGS.TS. Nguyễn Bảo Vệ, ThS. Nguyễn Huy Tài, Giáo trình phương
pháp nghiên cứu khoa học – ðại học Cần Thơ
7. DƯƠNG THIỆU TỐNG, 2002, Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa
Học Giáo Dục và Tâm Lý, Nhà xuất bản ðại Học Quốc Gia TP Hồ
Chí Minh. Hồ Chí Minh.

208


GS-TSKH Leâ Huy Baù (Chuû bieân)

CHƯƠNG 12

LẤY MẪU
12.1. KHÁI NIỆM LẤY MẪU
Chúng ta lấy một ví dụ ñơn giản ñể giải thích khái niệm lấy mẫu. Giả
sử bạn muốn ước lượng chiều cao trung bình của một luống ngô. Có hai
cách làm ñiều ñó. Phương pháp thứ nhất là bạn ño tất cả các cây ngô trong
luống ñó cộng lại, rồi chia cho số lượng cây ngô trong luống ñó (ñịnh
nghĩa trung bình). Phương pháp thứ hai là chọn một số cây ñại diện, ño,
cộng lại, rồi chia cho số cây ñã ño, có thể cho phép bạn dự ñoán chiều cao
trung bình của cây ngô trên cả luống. Ví dụ khác: giả sử bạn muốn biết thu
nhập trung bình của các gia ñình trong một thành phố. Bạn có thể theo các
quy trình nêu trên, nhưng hãy tưởng tượng công sức và nguồn lực cần tiết
ñể ñi ñến từng gia ñình trong thành phố tìm hiểu thu nhập của họ! Bạn có
thể theo cách thứ hai, bằng cách chọn vài gia ñình ñể làm nền cho yêu cầu
của mình và sau ñó lập một dự ñoán cho thu nhập trung bình của các gia
ñình trong thành phố. Một ví dụ nữa là kết quả một cuộc bầu cử: kết quả sẽ
ñược quyết ñịnh sau khi bỏ phiếu vào ngày bầu cử, nhưng người ta thường
dự ñoán kết quả dựa trên những cuộc thăm dò ý kiến. Những thăm dò dựa
trên một nhóm người rất nhỏ ñược hỏi về ưu tiên bỏ phiếu của họ. Dựa
trên những kết quả này, người ta ñưa ra dự ñoán về kết quả.
Do vậy, lấy mẫu là một quá trình chọn lựa một (hoặc một vài) mẫu từ
một tập hợp lớn hơn (Dân số lấy mẫu) ñể tạo ra những dự ñoán hay dự báo
về một sự thật, tình trạng hay kết quả của tập hợp lớn hơn ñó. Một mẫu là
một tập hợp con của quần thể nghiên cứu mà bạn quan tâm.

208