Hướng dẫn chạy và xử lý thang đo Likert bằng SPSS và AMOS

Thang đo Likert được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu định lượng, đặc biệt trong bối cảnh phân tích dữ liệu khảo sát bằng các phần mềm thống kê như SPSS và AMOS. Việc nắm vững cách thức xử lý và phân tích thang đo Likert không chỉ bảo đảm dữ liệu thu thập phản ánh trung thực nhận thức và thái độ của đối tượng khảo sát, mà còn đóng vai trò then chốt trong việc thực hiện các bước phân tích tiếp theo, bao gồm kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) trong SPSS và AMOS.

1. Khái niệm thang đo Likert là gì?

a. Định nghĩa

Thang đo Likert là một loại thang đo tâm lý học được Rensis Likert giới thiệu lần đầu vào năm 1932 và hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học xã hội và hành vi. Mục đích của thang đo này là đo lường thái độ, nhận thức hoặc mức độ chấp thuận của đối tượng khảo sát đối với các phát biểu nghiên cứu. Mỗi phát biểu được đánh giá thông qua một tập hợp các mức phản hồi có trật tự, thường được thiết kế dưới dạng thang 5 mức hoặc 7 mức, sắp xếp theo chiều tăng dần từ mức phản đối mạnh đến mức đồng thuận mạnh.

Xét dưới góc độ phương pháp nghiên cứu, cần phân biệt rõ giữa một mục hỏi Likert và một thang đo Likert. Trong đó, mục hỏi Likert là một phát biểu đơn lẻ được đánh giá bằng các mức phản hồi, còn thang đo Likert đúng nghĩa là tập hợp nhiều mục hỏi cùng được sử dụng để đo lường một khái niệm tiềm ẩn thống nhất, thay vì chỉ phản ánh một biến quan sát đơn lẻ.

b. Thang đo Likert phải được cấu thành từ nhiều biến quan sát

Trong nghiên cứu định lượng, một khái niệm lý thuyết chỉ được xem là đo lường một cách hợp lệ khi nó được đại diện bởi nhiều biến quan sát sử dụng thang đo Likert, thông thường tối thiểu là ba biến quan sát. Việc sử dụng nhiều biến quan sát cho cùng một khái niệm cho phép phản ánh đầy đủ các khía cạnh khác nhau của khái niệm đó, đồng thời góp phần làm giảm sai số đo lường và nâng cao độ tin cậy của thang đo.

Trường hợp chỉ sử dụng một biến Likert đơn lẻ cho mỗi khái niệm, nhà nghiên cứu sẽ không có cơ sở để đánh giá độ tin cậy, kiểm định cấu trúc nhân tố hay xác lập giá trị đo lường của thang đo. Do đó, các kết quả phân tích thu được từ cách tiếp cận này sẽ không đáp ứng được các tiêu chuẩn học thuật trong nghiên cứu khoa học.

Về bản chất, một thang đo Likert hợp lệ bao gồm nhiều biến quan sát cùng hướng tới đo lường một khái niệm tiềm ẩn.

Ví dụ:

• Khái niệm nghiên cứu: Sự hài lòng
• Các biến quan sát: HL1, HL2, HL3, HL4
• Thang đo sử dụng: Likert 5 mức (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý)

Những trường hợp không phù hợp về mặt phương pháp luận bao gồm:

• Thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha cho một biến quan sát duy nhất
• Đưa một biến Likert đơn lẻ vào các phân tích EFA, CFA hoặc SEM

2. Câu hỏi có 5 hoặc 7 phương án trả lời không đồng nghĩa với thang đo Likert

Việc một câu hỏi được thiết kế với 5 hoặc 7 lựa chọn trả lời chỉ phản ánh hình thức trình bày, chưa đủ cơ sở phương pháp luận để được xem là thang đo Likert.

Ví dụ 1: Tần suất sử dụng xe điện của bạn là bao nhiêu?

(1) Chưa bao giờ

(2) Hiếm khi

(3) Thỉnh thoảng

(4) Thường xuyên

(5) Rất thường xuyên

→ Câu hỏi này đo lường mức độ tần suất hành vi, do đó thuộc thang đo tần suất, không phải thang đo Likert.

Ví dụ 2: Thu nhập bình quân hàng tháng của bạn?

(1) Dưới 5 triệu

(2) Từ 5–10 triệu

(3) Từ 10–15 triệu

(4) Từ 15–20 triệu

(5) Trên 20 triệu

→ Đây là thang đo phân loại theo thứ bậc, phản ánh mức độ thu nhập, không phải thang đo Likert.

Điều kiện để một câu hỏi được xác định là thang đo Likert

Một câu hỏi chỉ được xem là thang đo Likert khi đồng thời đáp ứng đầy đủ các tiêu chí sau:

• Có dạng phát biểu khẳng định
• Đo lường mức độ đồng ý, cảm nhận hoặc đánh giá
• Các phương án trả lời được xây dựng theo cấu trúc đối xứng và tăng dần
• Mục tiêu đo lường thái độ, nhận thức hoặc đánh giá mang tính chủ quan của người trả lời

Chỉ khi các câu hỏi Likert được xây dựng thành một tập hợp thang đo, nhà nghiên cứu mới có thể áp dụng các kiểm định đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo như Cronbach’s Alpha, EFA hoặc CFA.

Trong trường hợp nhầm lẫn các câu hỏi có 5 phương án trả lời với thang đo Likert, các phần mềm thống kê vẫn có thể cho ra kết quả tính toán, tuy nhiên các kết quả này không mang ý nghĩa khoa học:

• Hệ số Cronbach’s Alpha không phản ánh độ tin cậy thực sự
• Phân tích EFA hoặc CFA sai lệch về bản chất đo lường
• Kết luận nghiên cứu thiếu cơ sở phương pháp luận
• Nghiên cứu dễ bị phản biện hoặc bác bỏ bởi hội đồng và chuyên gia có chuyên môn

3. Cách phân tích thang đo Likert trong SPSS

3.2 Phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha trong SPSS

Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng nhằm đánh giá mức độ tin cậy nội tại của thang đo, tức là xác định mức độ liên kết chặt chẽ giữa các biến quan sát (được đo lường bằng thang Likert) và khả năng cùng phản ánh một khái niệm hay một nhân tố tiềm ẩn thống nhất.

a. Phân biệt giữa thang đo Likert và thang đo trong phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Trong thực tiễn nghiên cứu, thang đo Likert thường bị nhầm lẫn với thang đo dùng để đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha. Đây là hai khái niệm khác nhau và cần được phân biệt rõ ràng như sau:

– Thang đo Likert của biến quan sát: là thang điểm thể hiện mức độ trả lời của người được khảo sát trong bảng câu hỏi, phản ánh mức độ đồng ý hoặc không đồng ý đối với một phát biểu nghiên cứu.

Ví dụ thang Likert 5 mức độ bao gồm:

1: Rất không đồng ý
2: Không đồng ý
3: Bình thường
4: Đồng ý
5: Rất đồng ý

Thang đo Likert chỉ đóng vai trò là phương thức mã hóa dữ liệu đầu vào cho từng biến quan sát riêng lẻ.

– Thang đo trong phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha: là tập hợp nhiều biến quan sát cùng được sử dụng để đo lường một khái niệm hay một nhân tố nghiên cứu cụ thể.

Ví dụ, khái niệm Sự hài lòng được đo lường thông qua 4 biến quan sát HL1, HL2, HL3 và HL4.

=> Khi đó, thang đo Sự hài lòng được cấu thành từ tổng hợp các biến HL1, HL2, HL3 và HL4.

Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo khái niệm này, chứ không nhằm đánh giá thang điểm Likert 1–5 của từng biến quan sát riêng lẻ.

b. Điều kiện áp dụng phân tích Cronbach’s Alpha

Điều kiện bắt buộc để tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha là thang đo phải bao gồm tối thiểu từ hai biến quan sát trở lên.

Cronbach’s Alpha đo lường mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo. Trong trường hợp thang đo chỉ có một biến quan sát, hệ số Alpha không thể được tính toán do không tồn tại mối tương quan giữa các biến để so sánh.

Về mặt kỹ thuật, với hai biến quan sát vẫn có thể tính được Cronbach’s Alpha, tuy nhiên kết quả thường kém ổn định và rất nhạy cảm với sai số đo lường. Khi số lượng biến quan sát từ ba trở lên, hệ số Alpha có độ ổn định cao hơn và mang ý nghĩa thống kê rõ ràng hơn. Do đó, trong nghiên cứu thực nghiệm, các tác giả thường khuyến nghị thang đo nên có ít nhất ba biến quan sát.

c. Thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha đối với thang đo Likert

Việc thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Likert được tiến hành trên toàn bộ tập hợp các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố. Cách thức thực hiện chi tiết có thể tham khảo trong tài liệu hướng dẫn phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS.

Xét một ví dụ về kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trên SPSS như sau:

Các biến quan sát DT1 đến DT5 được đo lường bằng thang Likert 5 mức độ và cùng cấu thành thang đo của nhân tố DT. Phân tích Cronbach’s Alpha được thực hiện đồng thời cho toàn bộ năm biến này nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo DT, chứ không tiến hành kiểm định riêng lẻ cho từng biến DT1, DT2 hay DT3.

Kết quả cho thấy thang đo DT đạt độ tin cậy tốt với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.880, lớn hơn ngưỡng chấp nhận 0.7. Đồng thời, các biến quan sát DT1 đến DT5 đều có giá trị giải thích tốt cho nhân tố DT do hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0.3.