PPNCKH-NCĐL- khái niệm nghiên cứu và đo lường khái niệm nghiên cứu

Trong phần này chúng ta thảo luận về khái niệm nghiên cứu và đo lường khái niệm nghiên cứu

1. Khái niệm nghiên cứu

2. Thang đo khái niệm nghiên cứu

3. Đo lường khái niệm nghiên cứu

4. Quy trình thực hiện

..................................//..................................

Trong bài nghiên cứu của chúng ta, các khái niệm nghiên cứu thường được trích xuất từ các lý thuyết sẵn có nhằm sử dụng trong chủ đề nghiên cứu của chúng ta. Đồng thời, chúng ta hay tham khảo cách sử dụng khái niệm nghiên cứu của các bài nghiên cứu đi trước và đi kèm là cách đo lường khái niệm nghiên cứu đó, tuy là một nguồn tham khảo hữu ích tuy nhiên cần thận trọng khi sử dụng lại các đo lường đó vì sự khác biệt trong nghiên cứu về chủ đề, không gian - thời gian nghiên cứu,....Chính vì thế, trong nghiên cứu để đo lường các khái niệm nghiên cứu thường có 3 dạng: sử dụng thang đo đã có, điều chỉnh thang đo đã có và cuối cùng là xây dụng thang đo mới khi chúng ta có khái niệm nghiên cứu mới.

Bollen (1989): " khái niệm nghiên cứu được kết nối với một hay nhiều biến tiềm ẩn và các biến tiềm ẩn này được kết nối ( đo lường) với các biến quan sát"  - dẫn theo sách nghiên cứu khoa học trong kinh doanh ( NĐT).

Khái niệm nghiên cứu có thể ở bậc 1 ( được dùng 1 tập biến quan sát để đo lường  - khái niệm đơn hướng).

Khái niệm cũng có thể ở bậc cao hơn như 2,3 khi chúng ta không thể đo lường trực tiếp khái niệm đó được mà phải thông qua các khái niệm  thành phần của nó. Ví dụ khái niệm định hướng thị trường được đo lường thông qua 3 khái niệm thành phần là: khái niệm hướng về khách hàng ( được đo lường bơỉ các biến quan sát x1,x2,x3,..), khái niệm hướng về cạnh tranh, khái niệm phối hợp chức năng. 

Để đo lường khái niệm nghiên cứu chúng ta sử dụng thang đo. Nó là tập hợp các biến quan sát để cùng đo lường khái niệm nghiên cứu. Có 3 tính chất quan trọng để đảm bảo thang đo đo lường được khái niệm nghiên cứu:

- hướng (dimension): thang đo đơn hướng hay đa hướng.

- Độ tin cây

- Giá trị : có 5 giá trị : giá trị nội dung (cóntruct validity) , giá trị  hội tụ (convergent), giá trị phân biệt( discriminant), giá trị liên hệ lý thuyết (nômlogical) và giá trị tiêu chuẩn (criterion)

+ giá trị nội dung của một thang đo được xác định xem thang đo đó có chứa hết nội dung của khái niệm và được làm rõ bằng các khái niệm đơn hướng cuối cùng. Tính đơn hướng của một thang đo chỉ đo lường cho một biến tiềm ẩn mà thôi.

+ giá trị hội tụ và giá trị phân biệt là 2 dạng giá trị quan trọng của thang đo. Giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của thang đo, khi chúng ta thực hiện đo lường một khái niệm qua hai lần thì số đo hai lần đó phải có tương quan chặt với nhau.

+ giá trị phân biệt nói lên 2 thang đo lường 2 khái niệm khác nhau phải khác biệt.

+ Giá trị liên hệ lý thuyết : nói lên mối quan hệ của khái niệm này với các khái niệm khác trong hệ lý thuyết đang nghiên cứu  (monological net).  Giá trị liên hệ lý thuyết xem xét một khái niệm là một thành phần của một lý thuyết rộng hơn ( Bagozzi 1994), vì thế chúng ta kiểm định giá trị liên hệ lý thuyết cùng với kiểm định mô hình lý thuyết - tức xem xét mối quan hệ của nó với các khái niệm khác trong mô hình ( andeson et al 1988,...)

+giá trị tiêu chuẩn thể hiện mức độ liên kết của khái niệm đang nghiên cứu với một khái niệm khác đóng vai trò là biến tiêu chuẩn để đánh giá. Có 2 loại: giá trị tiêu chuẩn đồng hành (concurrent validity) và giá trị tiêu chuẩn dự báo (predictive validity). Tuy nhiên, việc xác định biến tiêu chuẩn là rất khó khăn.

 Quy trình thực hiện : khi thiết lập một khái niệm mới hay chỉnh sửa một khái niệm nghiên cứu lặp - tham khảo quy trình Churchill.

Các mô hình thang đo trong nghiên cứu:

1. Mô hình thang đo kết quả - reflect measure: Là mô hình mà biến tiềm ẩn ( Latent variable) được phản ánh bởi các quan sát ( L1 --> x1,x2,x3) ( L2-->xx4,x5,x6) (L1-->L2). Trong đó yêu cầu các cụm biến quan sát (x1,x2,x3) phải phân biệt, không được tương quan chặt chẽ với nhau, thường giá trị phân biệt phải đạt trên 0.3

Mô hình kết quả được sử dụng rộng rãi trong khoa học hành vi.

Thường sử dụng mô hình CFA để ước lượng.

2. Mô hình nguyên nhân - formative measure: Là mô hình mà latent variable được tạo ra bởi các biến quan sát (L1<--x1,x2,x3) (L2<--x4,x5,x6) (L1-->L2). Trong đó yêu cầu các cụm biến phải có sự hội tụ chặt chẽ với nhau. Trong mô hình nguyên nhân, các biến không có tương quan mạnh sẽ bị hiện tượng đa cộng tuyến (multicolinearity) ( NĐT 2012)

Thường sử dụng mô hình covariance-based SEM hoặc Partial Least Squares để ước lượng.

3. Mô hình thang đo hỗn hợp: kết quả và nguyên nhân

(L1-->x1,x2,x3) ( L2<--x4,x5,x6) (L1-->L2)