Biến đo lường trong nghiên cứu là gì?

Vì vậy, hiểu biến đo lường không nên dừng ở cách nói “một đặc điểm có thể thay đổi”. Cách hiểu hữu ích hơn là xem biến như một biểu diễn có quy tắc của thuộc tính cần nghiên cứu. Cách nhìn này giải thích vì sao cùng một khái niệm có thể được đo theo những cách khác nhau, vì sao một construct trừu tượng đôi khi cần nhiều chỉ báo, và vì sao tên biến không thể thay thế cho định nghĩa vận hành.

Bản chất của biến đo lường trong nghiên cứu

Biến đo lường trong nghiên cứu là một biểu diễn có quy tắc của thuộc tính hoặc đặc trưng mà nhà nghiên cứu muốn quan sát trên các đơn vị nghiên cứu. Biến có thể nhận các giá trị hoặc mức khác nhau theo cách đã được xác định trước. Chính các giá trị này tạo thành dữ liệu dùng để mô tả, so sánh hoặc phân tích thuộc tính đang quan tâm.

Ba yếu tố cần được nhìn cùng lúc là thuộc tính, đơn vị quan sát và giá trị của biến. Chẳng hạn, nếu nghiên cứu sinh viên đại học, “tuổi” là thuộc tính, mỗi sinh viên là một đơn vị quan sát, còn 19, 20 hay 21 là các giá trị được ghi cho biến tuổi. Biến không phải con số 20; 20 chỉ là một giá trị mà biến có thể nhận ở một đơn vị cụ thể.

Trong lý thuyết đo lường và tài liệu phương pháp nghiên cứu, cách hiểu này quan trọng vì nó tách đối tượng cần biết khỏi dữ liệu dùng để biểu diễn đối tượng đó. Một thuộc tính có thể tồn tại về mặt khái niệm nhưng nếu chưa có quy tắc ghi nhận, nhà nghiên cứu chưa có một biến đủ rõ để tạo dữ liệu nhất quán. Ngược lại, một cột dữ liệu có nhiều con số nhưng không gắn với thuộc tính và quy tắc xác định thì cũng không cho biết chính xác nó đang đo điều gì.

“Biến” cũng không đòi hỏi dữ liệu quan sát được trong một mẫu cụ thể phải luôn có biến thiên. Ví dụ, một biến được định nghĩa là “loại hình trường” có thể chỉ xuất hiện một giá trị nếu toàn bộ mẫu vô tình thuộc cùng một loại trường. Về mặt thiết kế, biến vẫn được xác định như một đại lượng hoặc thuộc tính có tập giá trị/mức có thể nhận; việc mẫu thực tế có đủ nhiều mức hay không là vấn đề của dữ liệu quan sát.

Ý nghĩa thực hành là: khi gặp một tên biến, cần hỏi ngay nó đại diện cho thuộc tính nào, được ghi trên ai hoặc cái gì, và mỗi đơn vị có thể nhận những giá trị nào. Nếu ba câu hỏi này chưa rõ, tên biến mới chỉ là nhãn chứ chưa phải mô tả đo lường đầy đủ.

Biến biểu diễn thuộc tính cần quan sát như thế nào?

Cơ chế của biến có thể hiểu như một chuỗi chuyển đổi từ khái niệm sang dữ liệu. Trước hết, nhà nghiên cứu xác định thuộc tính cần biết. Sau đó xác định đơn vị quan sát mang thuộc tính đó. Tiếp theo là quy tắc ghi nhận: dùng giá trị số, nhóm phân loại, mức phản hồi hay một chỉ báo cụ thể. Cuối cùng, mỗi đơn vị được gán hoặc ghi nhận một giá trị của biến theo quy tắc đã chọn.

Ví dụ, với thuộc tính “tuổi tại thời điểm khảo sát”, đơn vị quan sát là từng người tham gia. Nhà nghiên cứu có thể định nghĩa biến tuoi là số năm tròn tính đến ngày khảo sát. Một người 24 tuổi nhận giá trị 24, người khác 31 tuổi nhận giá trị 31. Khi lặp việc ghi nhận trên toàn bộ mẫu, cột tuoi trong bộ dữ liệu chính là tập hợp các giá trị của cùng một biến trên nhiều đơn vị quan sát.

Điểm quan trọng ở đây là giá trị không tự nói lên ý nghĩa của nó. Con số 24 chỉ có ý nghĩa nghiên cứu khi biết đó là giá trị của biến nào, trên đơn vị nào và được xác định theo quy tắc gì. Nếu thay quy tắc — chẳng hạn ghi tuổi theo nhóm thay vì số năm — cách biểu diễn thuộc tính cũng thay đổi, dù thuộc tính quan tâm vẫn là tuổi.

Cơ chế này giải thích tại sao biến là cầu nối giữa ý tưởng nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Phân tích không tác động trực tiếp lên “thuộc tính” theo nghĩa trừu tượng; nó tác động lên các giá trị đã được ghi nhận. Vì thế, sự rõ ràng của biến nằm ở cách thuộc tính được chuyển thành giá trị có thể quan sát, không chỉ ở tên gọi của biến.

Giới hạn của phần này là nó mô tả cơ chế tạo giá trị biến, không đánh giá một cách đo có tốt hay không. Các vấn đề như độ tin cậy, độ giá trị hay lựa chọn kỹ thuật phân tích là những câu hỏi khác và chỉ có thể đặt ra sau khi biến đã được xác định rõ.

Một biến nghiên cứu cần được xác định bằng những thành phần nào?

Một biến có thể được mô tả gọn nhưng vẫn phải đủ thông tin để người khác hiểu cách nó tạo ra dữ liệu. Ít nhất, mô tả cần làm rõ bốn thành phần: thuộc tính cần đo, đơn vị quan sát, tập giá trị hoặc mức có thể nhận, và quy tắc ghi nhận các giá trị đó.

Tên biến trả lời “gọi nó là gì”, nhưng chưa chắc trả lời “đo cái gì”. Chẳng hạn, tên “kinh nghiệm” còn mơ hồ nếu không biết đó là số năm làm việc, số dự án đã tham gia hay mức tự đánh giá về kinh nghiệm. Định nghĩa vận hành làm rõ thuộc tính bằng cách quy định chính xác nội dung sẽ được ghi nhận.

Đơn vị quan sát trả lời “giá trị này thuộc về ai hoặc cái gì”. Cùng một tên biến có thể mang nghĩa khác nếu đơn vị thay đổi. “Số nhân viên” có thể là biến của doanh nghiệp nếu mỗi dòng dữ liệu là một doanh nghiệp; nhưng nếu mỗi dòng là một cá nhân, “số nhân viên” không còn là thuộc tính tự nhiên của đơn vị đó.

Tập giá trị hoặc mức cho biết biến có thể biểu diễn thuộc tính theo những trạng thái nào. Quy tắc ghi nhận lại xác định khi nào một đơn vị nhận một giá trị cụ thể. Hai thành phần này giúp tránh tình trạng cùng một trường hợp nhưng những người thu thập dữ liệu khác nhau lại mã hóa khác nhau chỉ vì cách hiểu không thống nhất.

Bởi vậy, một mô tả như “mức độ hài lòng” chưa đủ nếu không nói hài lòng với điều gì, ai là người được quan sát và phản hồi được ghi như thế nào. Càng rõ bốn thành phần trên, mối liên hệ giữa thuộc tính cần nghiên cứu và dữ liệu thu được càng dễ kiểm tra. Tuy nhiên, mục tiêu không phải làm mô tả dài; mục tiêu là loại bỏ những mơ hồ có thể khiến cùng một tên biến bị hiểu theo nhiều cách.

Khi thuộc tính không thể quan sát trực tiếp, biến được hình thành ra sao?

Không phải thuộc tính nào cũng có thể ghi nhận trực tiếp bằng một giá trị đơn giản. Với những construct trừu tượng như mức độ hài lòng, niềm tin hay cảm nhận, nhà nghiên cứu thường phải thao tác hóa khái niệm: xác định nó được biểu hiện bằng những dấu hiệu quan sát được nào, rồi dùng các dấu hiệu đó làm chỉ báo để tạo dữ liệu.

Thuộc tính có thể quan sát trực tiếp

Với một thuộc tính tương đối trực tiếp như số năm kinh nghiệm làm việc, quy tắc đo có thể ngắn: xác định đối tượng là từng người, quy định cách tính số năm và ghi một giá trị cho mỗi người. Ở đây, khoảng cách giữa thuộc tính và biến quan sát khá nhỏ; biến có thể đại diện trực tiếp cho nội dung cần biết nếu định nghĩa vận hành đủ rõ.

Điều này không có nghĩa mọi thuộc tính “dễ thấy” đều tự động được đo giống nhau. Cách tính, thời điểm ghi nhận và đơn vị vẫn phải được quy định. Thuộc tính trực tiếp chỉ làm quá trình thao tác hóa đơn giản hơn, chứ không loại bỏ nhu cầu về quy tắc.

Construct cần đo gián tiếp qua chỉ báo

Với một construct trừu tượng, một giá trị đơn lẻ có thể không biểu diễn đủ nội dung. Chẳng hạn, “mức độ hài lòng với dịch vụ” có thể được biểu hiện qua phản hồi về tốc độ phục vụ, sự rõ ràng của thông tin và mức đáp ứng kỳ vọng. Mỗi phản hồi cụ thể là một chỉ báo quan sát được; khi được ghi cho từng người tham gia, chỉ báo đó đồng thời xuất hiện trong dữ liệu như một biến quan sát.

Cơ chế là: construct được xác định về nội dung, sau đó chuyển thành các chỉ báo có thể quan sát, rồi mỗi chỉ báo được ghi nhận theo một quy tắc. Nếu nghiên cứu sử dụng một điểm tổng hợp, điểm đó chỉ có ý nghĩa khi quy tắc kết hợp các chỉ báo đã được quy định. Phần cốt lõi ở đây không phải số lượng chỉ báo, mà là việc biến quan sát phải có quan hệ hợp lý với thuộc tính trừu tượng mà nó được dùng để biểu diễn.

Ranh giới cần giữ là thao tác hóa không đồng nghĩa với việc một construct chắc chắn được đo tốt. Chất lượng của hệ chỉ báo là vấn đề riêng. Trong phạm vi định nghĩa biến đo lường, điều cần nắm là: khi thuộc tính không thể quan sát trực tiếp, dữ liệu thường được tạo thông qua một hoặc nhiều chỉ báo thay vì giả định rằng một tên khái niệm tự nó đã là một biến quan sát hoàn chỉnh.

Biến, chỉ báo và thang đo khác nhau ở điểm nào?

Ba khái niệm này nằm gần nhau trong quá trình đo lường nên thường bị dùng lẫn. Cách phân biệt hữu ích nhất là nhìn vào chức năng của từng khái niệm.

Ranh giới không phải lúc nào cũng tách rời về mặt dữ liệu. Một chỉ báo, sau khi được ghi cho từng đơn vị quan sát, thường được lưu dưới dạng một biến quan sát. Vì vậy, cùng một trường dữ liệu có thể được gọi là “biến” khi nói về cấu trúc dữ liệu và là “chỉ báo” khi nhấn mạnh vai trò của nó trong việc biểu diễn một construct. Hai cách gọi mô tả hai vai trò khác nhau, không phải hai vật thể hoàn toàn tách biệt.

“Thang đo” cũng không nên được dùng như từ đồng nghĩa với “biến”. Thang đo nói về quy tắc hoặc hệ thống dùng để gán và diễn giải giá trị, còn biến là đại lượng/thuộc tính được ghi trên các đơn vị. Trong một số lĩnh vực, “thang đo” còn được dùng để chỉ một nhóm chỉ báo kèm quy tắc chấm điểm; dù cách dùng thuật ngữ có thể khác nhau, nguyên tắc phân biệt vẫn là nhìn xem thuật ngữ đang mô tả đối tượng dữ liệu, dấu hiệu đại diện hay quy tắc ghi nhận.

Phân biệt như vậy giúp phần phương pháp rõ hơn: nhà nghiên cứu có thể nói construct nào đang được nghiên cứu, các chỉ báo nào đại diện cho construct, những biến quan sát nào được lưu trong dữ liệu và giá trị được ghi theo quy tắc nào. Không cần đồng nhất các thuật ngữ để mô tả cùng một quá trình.

Cách mô tả một biến đo lường để có thể quan sát và phân tích

Khi áp dụng vào nghiên cứu thực tế, có thể kiểm tra một biến bằng một chuỗi câu hỏi ngắn. Chuỗi này không thay thế quy trình xây dựng công cụ đo lường, nhưng đủ để xác định biến có được mô tả rõ ở mức khái niệm và dữ liệu hay chưa.

1.    Xác định thuộc tính hoặc construct cần biết

2.    Xác định đơn vị quan sát mang thuộc tính đó

3.    Xác định biến hoặc chỉ báo dùng để biểu diễn thuộc tính

4.    Xác định các giá trị hoặc mức có thể được ghi nhận

5.    Xác định quy tắc để một đơn vị nhận một giá trị cụ thể

Ví dụ với thuộc tính quan sát trực tiếp

Giả sử nghiên cứu muốn ghi nhận số năm kinh nghiệm của nhân viên. Thuộc tính là kinh nghiệm làm việc, đơn vị quan sát là từng nhân viên, biến có thể đặt là so_nam_kinh_nghiem, giá trị là số năm và quy tắc phải nói rõ cách tính khoảng thời gian làm việc. Khi đó, dữ liệu 3, 5 hay 8 không còn là các con số rời rạc; chúng là giá trị của cùng một biến được ghi theo cùng một quy tắc trên các đơn vị khác nhau.

Ví dụ này cho thấy một biến rõ không cần mô tả phức tạp. Điều cốt yếu là người đọc biết dữ liệu đại diện cho thuộc tính nào và được tạo ra như thế nào.

Ví dụ với construct cần nhiều chỉ báo

Nếu nghiên cứu quan tâm đến mức độ hài lòng với dịch vụ, construct này có thể được thao tác hóa bằng nhiều chỉ báo cụ thể. Mỗi chỉ báo được ghi cho từng người tham gia theo một hệ giá trị đã quy định, vì vậy từng chỉ báo xuất hiện trong bộ dữ liệu như một biến quan sát. Nếu sau đó tạo một điểm tổng hợp, quy tắc tổng hợp phải được xác định để biết điểm đó đại diện cho điều gì.

So với ví dụ số năm kinh nghiệm, khác biệt chính không nằm ở việc có hay không có biến, mà ở khoảng cách giữa thuộc tính cần biết và thứ có thể quan sát trực tiếp. Khi khoảng cách lớn, cần bước thao tác hóa thông qua chỉ báo; khi khoảng cách nhỏ, một biến quan sát có thể biểu diễn thuộc tính trực tiếp hơn.

Một mô tả biến tốt vì thế không được đánh giá bằng độ dài mà bằng khả năng trả lời nhất quán năm câu hỏi trên. Nếu người khác có thể nhận diện đúng thuộc tính, đơn vị quan sát, biến/chỉ báo, tập giá trị và quy tắc ghi nhận, thì mối liên hệ từ khái niệm đến dữ liệu đã được trình bày đủ rõ cho bước phân tích tiếp theo.

Biến đo lường trong nghiên cứu là cách biểu diễn một thuộc tính của đơn vị quan sát bằng những giá trị hoặc mức được ghi nhận theo quy tắc. Bản chất của biến nằm ở mối liên hệ giữa thuộc tính cần biết, đơn vị được quan sát và cách tạo ra giá trị dữ liệu, chứ không chỉ ở tên gọi của một cột dữ liệu.

Với thuộc tính có thể quan sát tương đối trực tiếp, một biến có thể đủ để ghi nhận thông tin. Với construct trừu tượng, nhà nghiên cứu thường phải thao tác hóa qua một hoặc nhiều chỉ báo. Phân biệt biến, chỉ báo và thang đo theo chức năng giúp mô tả quá trình đo chính xác hơn và tránh nhầm giữa khái niệm cần nghiên cứu với công cụ hoặc quy tắc dùng để biểu diễn nó.