Trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực thống kê, việc phân tích và làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau là một nội dung trọng tâm. Để biểu diễn và đánh giá các mối quan hệ này, các khái niệm về biến độc lập và biến phụ thuộc thường được sử dụng như những công cụ khái niệm cơ bản.
1. Biến độc lập (Independent Variable)
Biến độc lập là đại lượng hoặc yếu tố được nhà nghiên cứu chủ động lựa chọn, kiểm soát hoặc điều chỉnh trong quá trình nghiên cứu nhằm xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của nó đến các biến khác. Trong các mô hình nghiên cứu khoa học, biến độc lập thường được xem là yếu tố khởi phát, đóng vai trò như nguyên nhân hoặc cơ sở để dự báo sự thay đổi của các biến liên quan.
Trong tài liệu nghiên cứu, biến độc lập còn được gọi bằng nhiều thuật ngữ khác nhau như biến giải thích, biến dự báo hoặc biến nguyên nhân, tùy thuộc vào cách tiếp cận và mục tiêu của nghiên cứu.
Ví dụ:
-
Trong nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của tiền lương đến mức độ hài lòng trong công việc của người lao động, tiền lương được xác định là biến độc lập.
-
Trong nghiên cứu đánh giá tác động của lòng trung thành đối với hành vi mua hàng của khách hàng, lòng trung thành được xem là biến độc lập.
2. Biến phụ thuộc (Dependent Variable)
Biến phụ thuộc là đại lượng nghiên cứu được sử dụng để đo lường và quan sát mức độ thay đổi của hiện tượng khi biến độc lập có sự tác động. Trong nghiên cứu khoa học và phân tích thống kê, biến phụ thuộc thường được xem là kết quả đầu ra, phản ánh hệ quả hoặc mức độ ảnh hưởng do biến độc lập gây ra.
Trong các tài liệu nghiên cứu, biến phụ thuộc còn được gọi bằng những thuật ngữ khác như biến phản hồi, biến kết quả hoặc biến hiệu ứng, tùy theo cách tiếp cận và lĩnh vực nghiên cứu.
Ví dụ:
-
Trong nghiên cứu phân tích tác động của tiền lương đến mức độ hài lòng trong công việc của người lao động, sự hài lòng công việc được xác định là biến phụ thuộc.
-
Trong nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của lòng trung thành đối với hành vi mua sắm của khách hàng, hành vi mua hàng được xem là biến phụ thuộc.
3. Biểu diễn biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu
Một mô hình nghiên cứu cơ bản thường bao gồm hai nhóm biến chính là biến độc lập và biến phụ thuộc. Mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm mô tả và làm rõ mối quan hệ giữa các nhân tố nghiên cứu thông qua các cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu trước đó, từ đó giải thích cơ chế tác động giữa các biến trong mô hình.
Cần lưu ý rằng vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc là hoàn toàn khác biệt và không thể hoán đổi cho nhau, cả về ý nghĩa lý thuyết lẫn quan hệ nhân quả trong mô hình nghiên cứu. Mối quan hệ tác động theo hướng A ảnh hưởng đến B là không tương đương với mối quan hệ B ảnh hưởng đến A, và sự khác biệt này phải được thể hiện rõ ràng trong cấu trúc mô hình.
Một mô hình nghiên cứu thường bao gồm hai thành phần cơ bản: (1) hệ thống các biến nghiên cứu và (2) các mối quan hệ giữa các biến đó. Trong trường hợp mô hình nghiên cứu đơn giản, mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có thể được biểu diễn theo hướng một chiều.
Trong mô hình này, các biến Tiền lương, Thăng tiến, Môi trường làm việc và Tính chất công việc được xác định là các biến độc lập. Các biến này được thể hiện bằng các mũi tên hướng đến biến khác, cho thấy vai trò là những yếu tố tác động và ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Biến Sự hài lòng được xác định là biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc được biểu diễn bằng việc nhận các mũi tên hướng vào, thể hiện rằng đây là biến chịu sự tác động và ảnh hưởng từ các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
4. Tầm quan trọng của việc xác định vai trò biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu
Việc xác định đúng vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc giữ vai trò then chốt trong quá trình nghiên cứu khoa học, nhằm đảm bảo tính logic, chặt chẽ và giá trị học thuật của kết quả nghiên cứu. Cụ thể, việc phân định rõ các loại biến mang lại những ý nghĩa quan trọng sau:
Thứ nhất, làm rõ mối quan hệ nhân quả giữa các biến nghiên cứu
Mục tiêu cốt lõi của hầu hết các nghiên cứu khoa học là khám phá hoặc kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố. Việc xác định biến độc lập với vai trò là yếu tố tác động và biến phụ thuộc với vai trò là kết quả chịu ảnh hưởng giúp nghiên cứu làm rõ bản chất của mối quan hệ nhân quả. Cần nhấn mạnh rằng, việc xem xét chiều tác động từ A đến B sẽ dẫn đến cách tiếp cận và kết luận khác so với việc nghiên cứu chiều tác động từ B đến A.
Ví dụ, nghiên cứu tác động của môi trường làm việc đến ý định nghỉ việc của nhân viên sẽ cho kết quả và hàm ý quản trị khác so với nghiên cứu tác động của ý định nghỉ việc đến môi trường làm việc trong doanh nghiệp.
Thứ hai, hỗ trợ thiết kế nghiên cứu một cách hiệu quả
Việc phân định rõ biến độc lập và biến phụ thuộc là cơ sở để lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp. Dựa trên đặc điểm của từng loại biến, nhà nghiên cứu có thể xác định cách thức thu thập dữ liệu, thiết kế mẫu nghiên cứu cũng như phương pháp phân tích thống kê tối ưu.
Bên cạnh đó, việc xác định rõ vai trò của các biến còn giúp xây dựng hệ thống giả thuyết nghiên cứu một cách logic và cụ thể. Khi các biến được xác định rõ ràng, giả thuyết sẽ phản ánh đúng bản chất của mối quan hệ cần kiểm định. Chẳng hạn, giữa các biến độc lập thường xây dựng giả thuyết về mối quan hệ tương quan, trong khi giữa biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ xây dựng giả thuyết về mối quan hệ tác động.
Thứ ba, lựa chọn kỹ thuật phân tích và xử lý dữ liệu phù hợp
Khi vai trò của các biến trong mô hình nghiên cứu được xác định rõ ràng, nhà nghiên cứu có cơ sở để lựa chọn các kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu phù hợp với từng loại quan hệ. Mỗi phương pháp thống kê đều có những yêu cầu riêng về loại dữ liệu cũng như bản chất mối quan hệ giữa các biến. Việc xác định đúng vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc giúp đảm bảo lựa chọn kỹ thuật phân tích phù hợp, từ đó nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
Trong mô hình nghiên cứu, các biến độc lập có vai trò ngang nhau và không được xem xét dưới góc độ quan hệ nhân quả lẫn nhau. Do đó, khi đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập, các kỹ thuật phân tích tương quan thường được sử dụng. Ngược lại, mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là mối quan hệ nhân quả, vì vậy để đánh giá mức độ và chiều tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, các kỹ thuật phân tích quan hệ như hồi quy hay mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thường được áp dụng.