Thang đo likert là gì? Khái niệm, ví dụ và cách sử dụng

Thang đo Likert là công cụ đo lường thái độ. Rensis Likert phát triển phương pháp này năm 1932. Bài viết cung cấp 3 biến thể phổ biến, quy trình 6 bước phân tích SPSS và công thức tính khoảng cách giá trị (Distance).

Hướng dẫn toàn diện về cách ứng dụng thang đo Likert trong nghiên cứu học thuật. Nội dung giúp sinh viên chuẩn hóa phiếu khảo sát, tối ưu độ tin cậy Cronbach’s Alpha và trình bày kết quả luận văn chuyên nghiệp.

1. Thang đo Likert là gì?

Thang đo Likert là một phương pháp đo lường tâm lý học được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học xã hội nhằm định lượng hóa các yếu tố chủ quan như thái độ, ý kiến, quan điểm, hoặc cảm xúc của các đối tượng tham gia nghiên cứu. Nhà tâm lý học tổ chức người Mỹ Rensis Likert đã phát triển và giới thiệu phương pháp đo lường này lần đầu tiên vào năm 1932 trong luận án tiến sĩ của ông. Khi sử dụng thang đo Likert, người trả lời phiếu khảo sát sẽ được yêu cầu lựa chọn một mức độ cụ thể trên một dải liên tục gồm nhiều lựa chọn được sắp xếp theo thứ tự từ thấp đến cao, nhằm thể hiện mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của họ đối với một phát biểu, nhận định hoặc câu hỏi được đưa ra.

Trong bối cảnh nghiên cứu học thuật và ứng dụng thực tiễn, thang đo Likert đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa các khái niệm trừu tượng, khó định lượng thành các giá trị số cụ thể, có thể đo lường và so sánh được một cách khách quan. Quá trình chuyển đổi này tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà nghiên cứu có thể thực hiện đầy đủ các phép tính thống kê toán học phức tạp, từ đó rút ra những kết luận có ý nghĩa khoa học về hiện tượng đang được nghiên cứu.

2. 3 biến thể phổ biến của thang đo Likert

Phần nội dung này sẽ phân tích một cách chi tiết 3 loại cấu trúc thang đo Likert được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ cũng như các dự án nghiên cứu thị trường tại Việt Nam, từ đó giúp bạn có thể lựa chọn được công cụ đo lường phù hợp và chính xác nhất cho đề tài nghiên cứu của mình.

2.1. Thang đo Likert 5 mức độ

Đây được xem là biến thể tiêu chuẩn, chuẩn mực và được áp dụng phổ biến rộng rãi nhất trong các nghiên cứu khoa học xã hội. Cấu trúc thang đo 5 điểm này bao gồm 5 lựa chọn được sắp xếp theo thứ tự từ tiêu cực đến tích cực như sau:

1. Rất không đồng ý
2. Không đồng ý
3. Trung lập (Bình thường)
4. Đồng ý
5. Rất đồng ý

Thang đo 5 điểm được đánh giá cao vì khả năng tạo ra sự cân bằng tối ưu giữa hai yếu tố quan trọng: một mặt, nó cung cấp đủ số lượng lựa chọn để người trả lời có thể diễn đạt chính xác quan điểm của mình; mặt khác, nó vẫn giữ cho dữ liệu thu thập được không bị phân tán quá mức, đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng phân tích thống kê.

2.2. Thang đo Likert 7 mức độ

Thang đo 7 điểm có khả năng tăng cường đáng kể độ nhạy và độ chính xác của dữ liệu thu thập được thông qua việc bổ sung thêm hai mức độ trung gian là “Hơi đồng ý” và “Hơi không đồng ý” vào cấu trúc thang đo. Các nghiên cứu thuộc lĩnh vực tâm lý học chuyên sâu, nghiên cứu hành vi người tiêu dùng phức tạp hoặc các đề tài đòi hỏi sự tinh tế cao thường ưu tiên lựa chọn loại thang đo này bởi vì nó có khả năng ghi nhận và phân biệt được những sắc thái rất nhỏ, những khác biệt tinh tế trong quan điểm và thái độ của người trả lời.

2.3. Thang đo chẵn (4 hoặc 6 mức độ)

Loại thang đo chẵn này được thiết kế đặc biệt với mục đích loại bỏ hoàn toàn điểm trung tính (Neutral point) khỏi các lựa chọn mà người trả lời có thể chọn. Phương pháp thiết kế này có tác dụng buộc người trả lời phải đưa ra một lập trường rõ ràng, nghiêng hẳn về phía tích cực hoặc tiêu cực thay vì có thể chọn lựa chọn trung lập để tránh bày tỏ quan điểm. Các chuyên gia nghiên cứu và các nhà phương pháp luận gọi đây là kỹ thuật “ép buộc lựa chọn” (Forced choice), một kỹ thuật hữu ích khi nhà nghiên cứu muốn đảm bảo thu thập được những ý kiến mang tính quyết định từ người tham gia khảo sát.

3. Quy trình 6 bước phân tích dữ liệu Likert trong luận văn

Nội dung chi tiết được trình bày dưới đây sẽ hướng dẫn bạn thực hiện 6 thao tác kỹ thuật cụ thể, từng bước một, bắt đầu từ giai đoạn thu thập các phiếu khảo sát từ đối tượng nghiên cứu cho đến khi xuất ra các kết quả báo cáo cuối cùng trên các phần mềm phân tích thống kê chuyên nghiệp như SPSS và Excel.

Bước 1: Làm sạch và mã hóa dữ liệu

Trong bước này, bạn cần thực hiện việc kiểm tra tỉ mỉ 100% toàn bộ các phiếu khảo sát đã thu thập được nhằm phát hiện và loại bỏ các câu trả lời không hợp lệ, thiếu thông tin hoặc có dấu hiệu trả lời không nghiêm túc. Sau khi đã hoàn tất công việc làm sạch dữ liệu, bạn tiến hành gán các ký hiệu số tương ứng cho từng lựa chọn trong thang đo (Ví dụ cụ thể: lựa chọn “Rất đồng ý” sẽ được mã hóa tương ứng với giá trị số 5, “Đồng ý” tương ứng với 4, và cứ tiếp tục như vậy).

Bước 2: Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Bạn cần chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên phần mềm thống kê để xác định và đánh giá mức độ nhất quán nội tại, độ tin cậy của các câu hỏi trong cùng một nhóm biến quan sát. Một thang đo được đánh giá là đạt chất lượng tốt và đảm bảo độ tin cậy cần thiết khi có chỉ số Cronbach’s Alpha đạt giá trị từ 0.6 trở lên. Trong trường hợp chỉ số Alpha thấp hơn 0.6, bạn có trách nhiệm phải xem xét kỹ lưỡng và loại bỏ những biến quan sát nào có hệ số tương quan biến-tổng thấp, không đạt yêu cầu chuẩn mực để đảm bảo độ tin cậy cho toàn bộ thang đo.

Bước 3: Tính toán giá trị trung bình (Mean)

Giá trị trung bình cộng (Mean) đóng vai trò quan trọng trong việc giúp bạn xác định xu hướng chung, khuynh hướng tập trung của toàn bộ nhóm đối tượng khảo sát đối với từng biến quan sát hoặc nhóm biến trong nghiên cứu. Bạn có thể sử dụng công thức hàm AVERAGE có sẵn trong phần mềm Excel để tính toán giá trị trung bình cho các biến quan sát thuộc cùng một nhóm hoặc cùng đo lường một khái niệm nghiên cứu.

Bước 4: Tính khoảng cách giá trị (Distance)

Để có thể nhận xét, diễn giải và đánh giá kết quả thu được một cách chính xác và có ý nghĩa, bạn cần phải thực hiện việc chia khoảng các mức độ đánh giá thành các khoảng giá trị tương ứng. Công thức chuẩn được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu như sau:

Distance = (Maximum – Minimum) / n = (5 – 1) / 5 = 0.8

• 1.00 – 1.80: Rất thấp
• 1.81 – 2.60: Thấp
• 2.61 – 3.40: Trung bình
• 3.41 – 4.20: Cao
• 4.21 – 5.00: Rất cao

Bước 5: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Bước phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) này có chức năng quan trọng giúp thu gọn, gom nhóm các biến quan sát ban đầu thành các nhóm nhân tố có số lượng ít hơn, đồng thời phát hiện ra cấu trúc tiềm ẩn của các biến. Trong quá trình thực hiện phân tích EFA, bạn cần kiểm tra và đảm bảo chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) đạt giá trị lớn hơn 0.5 để xác nhận dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố, đồng thời giá trị mức ý nghĩa Sig của kiểm định Bartlett cần đạt giá trị nhỏ hơn 0.05 để chứng minh các biến có tương quan với nhau.

Bước 6: Kiểm định giả thuyết và hồi quy

Sau khi đã hoàn tất quá trình phân tích nhân tố và có được các nhóm nhân tố sạch, đáng tin cậy, bạn tiến hành thực hiện phân tích tương quan Pearson để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, sau đó áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính (Linear Regression) hoặc các kỹ thuật hồi quy phù hợp khác để xác định, đo lường và kiểm định mức độ tác động, ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của bạn.

4. Ví dụ thực tế ứng dụng thang đo Likert

Phần nội dung này sẽ trình bày chi tiết 2 ví dụ minh họa cụ thể, sát với thực tế về phương pháp đặt câu hỏi khảo sát và cách thức đo lường các khái niệm liên quan đến khoảng cách địa lý, chất lượng dịch vụ trong bối cảnh môi trường kinh doanh và nghiên cứu tại Việt Nam.

Ví dụ 1: Khảo sát sự hài lòng về dịch vụ giao hàng

• Câu hỏi: “Bạn đánh giá thế nào về thời gian giao hàng?”
• Mức độ: 1 (Rất chậm) đến 5 (Rất nhanh).
• Số liệu thực tế: Khách hàng thường hài lòng hơn khi shipper giao hàng trong bán kính 2 miles (~3.2 km) trong vòng 15 phút.

Ví dụ 2: Khảo sát môi trường làm việc

• Phát biểu: “Công ty cung cấp đầy đủ trang thiết bị làm việc.”
• Lựa chọn: 1 (Hoàn toàn phản đối) đến 5 (Hoàn toàn đồng tình).

5. Ưu điểm và hạn chế của phương pháp

Dưới đây là bảng so sánh tổng hợp, phân tích 4 thuộc tính đặc trưng cốt lõi của thang đo Likert từ nhiều góc độ khác nhau, nhằm giúp bạn có được cái nhìn khách quan, toàn diện và cân bằng về phương pháp đo lường này.

6. Câu hỏi thường gặp (FAQs)

6.1. Thang đo Likert là thang đo quãng hay thứ bậc?

Về lý thuyết, đây là thang đo thứ bậc (Ordinal scale). Tuy nhiên, trong phân tích SPSS cho luận văn, các nhà nghiên cứu thường xử lý dữ liệu Likert như thang đo quãng (Interval scale) để thực hiện các phép tính trung bình.

6.2. Có nên sử dụng thang đo 7 điểm thay vì 5 điểm không?

Bạn nên chọn thang 7 điểm khi mẫu nghiên cứu lớn và đối tượng khảo sát có trình độ chuyên môn cao. Đối với khảo sát đại trà, thang 5 điểm giúp giảm tỷ lệ bỏ dở phiếu khảo sát.

6.3. Làm thế nào để xử lý khi kết quả trung tính quá nhiều?

Bạn có thể sử dụng thang đo chẵn (4 điểm) để ép buộc người trả lời bày tỏ quan điểm rõ ràng.

—-

Xem thêm các bài viết khác cùng chủ đề:

• Định lượng là gì? So sánh nghiên cứu định tính và định lượng
• Định tính là gì? Ví dụ về nghiên cứu định tính và định lượng
• Câu hỏi nghiên cứu là gì? Cách đặt câu hỏi nghiên cứu khoa học

Luận Văn Online hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn giải đáp một phần những băn khoăn về việc tìm một dịch vụ uy tín để nghiên cứu khoa học, hỗ trợ chạy spss.