1. Mối quan hệ của biến số
Biến số giúp chỉ ra các chiều cạnh / khía cạnh cần đo lường của sự vật hiện tượng trong tự nhiên và xã hội. Các chiều cạnh này không đứng đơn lẻ một mình mà nằm trong một mạng lưới quan hệ qua lại giữa các biến số.
Mặc dù có những lúc chúng ta tiến hành thống kê mô tả cho từng biến số, (ví dụ như về [Giới tính] thì chỉ mô tả xem có bao nhiêu Nam và Nữ ; về [Học vấn] thì chỉ mô tả xem có bao nhiêu người có trình độ Đại học và sau Đại học ...) - dạng phân tích này được gọi là phân tích đơn biến (single variable analysis)
Tuy nhiên điều đó không có nghĩa là toàn bộ nghiên cứu sẽ chỉ thực hiện một thao thác như vậy. Trên thực tế, thông tin sẽ trở nên hết sức nghèo nàn và phiến diện nếu chúng ta chỉ phân tích các biến số một cách đơn lẻ, rời rạc. Thành ra khi tiến hành đặt câu hỏi - giả thuyết nghiên cứu và phân tích dữ liệu, người ta có xu hướng thông qua các câu hỏi này để chỉ ra được mối quan hệ giữa các biến số này.
---
Ví dụ:
- Câu hỏi: "Có hay không sự khác biệt về [Trình độ học vấn] giữa Nam và Nữ (Nam và Nữ là thuộc tính của biến số [Giới tính] trong cộng đồng X ?" ; hoặc
- Câu hỏi: "Số lượng phụ Nữ có [Trình độ] Sau đại học đảm nhiệm [vị trí Lãnh đạo] có gì khác biệt so với những người đồng nghiệp là Nam giới [Giới tính]?"
---
Đây đều là những câu hỏi mang trong mình từ 2 - 3 biến số. Các biến số này không hề biệt lập với nhau mà giữa chúng có mối quan hệ nhất định với nhau.
Các mối quan hệ này bao gồm: Độc lập; Phụ thuộc; Trung gian; Kiểm soát và Điều tiết. Biến số thể hiện mối quan hệ như trên cũng mang trong mình tên của chính dạng quan hệ đó. Để dễ nhớ, mình tự tạo ra cái tên "M-I-D-O-C" gồm chữ viết tắt bằng tiếng Anh của 5 loại quan hệ kể trên.
Chi tiết cho mỗi loại quan hệ, được mình trình bày trong phần tiếp theo của bài viết này
===
2. Phân loại quan hệ của biến số
Định nghĩa của các biến số này có thể được trình bày như sau:
1 - BIẾN ĐỘC LẬP
Biến độc lập (independent variable - ký hiệu là " I "): là những biến số mà sự hiện diện của nó sẽ tác động đến các biến khác.
---
2 - BIẾN PHỤ THUỘC
Biến phụ thuộc (dependent variable - ký hiệu là " D "): là những biến số mà sự hiện diện, tồn tại hoặc thay đổi của nó là kết quả tác động đến từ biến Độc lập
(*) Bản chất của mối quan hệ Độc lập - Phụ thuộc chính là quan hệ nhân quả, tuy nhiên, ta cần hết sức cẩn trọng khi đưa ra kết luận nhân quả giữa hai biến số này vì rất có thể còn tồn tại các biến số khác thực sự tác động lên kết quả hiện tại mà ta chưa phát hiện ra.
---
3 - BIẾN TRUNG GIAN
Biến trung gian (mediating variable - ký hiệu là " M "): là biến số nằm giữa mối quan hệ giữa biến Độc lập và Phụ thuộc. Biến trung gian đôi khi bị ẩn đi hoặc chưa được phát hiện nhưng lại là biến số trực tiếp tác động đến biến phụ thuộc mà nhà nghiên cứu ban đầu không phát hiện ra.
(*) Biến trung gian có hai kiểu tác động, (1) biến độc lập gián tiếp tác động lên biến phụ thuộc thông qua biến trung gian [I => M => D] và (2) biến độc lập vừa thác động lên biến phụ thuộc vừa tác động vào biến trung gian khiến biến trung gian tác động lên biến phụ thuộc (I => D & I => M => D]
---
4 - BIẾN KIỂM SOÁT
Biến kiểm soát (controled variable - ký hiệu là " C "): là biến số mà về cơ bản là giá trị của chúng không thể / khó có thể thay đổi ngay lập tức được (ví dụ như các điều kiện nhân khẩu). Các nhà nghiên cứu, đặc biệt là giới Kinh tế học, thường có quan niệm thân thuộc "trong điều kiện những thứ khác không thay đổi, thì ...", tuy nhiên trong thực tế xã hội thì giả định (assumption) này lại hiếm khi thực sự xảy ra.
---
5 - BIẾN ĐIỀU TIẾT
Biến điều tiết (moderating variable - ký hiệu là " O "): là biến số tác động trực tiếp vào mối quan hệ giữa biến Độc lập và biến Phụ thuộc. Cũng như biến Trung gian, biến điều tiết thường ấn nên không dễ nhận thức được.
(*) Điểm khác biệt cơ bản giữa biến Trung gian và Điều tiết nằm ở chỗ: biến Trung gian tồn tại như một tác nhân trong mối quan hệ giữa Độc lập và Phụ thuộc [I => M => D]. Ở đó, biến Độc lập tác động vào biến Trung gian rồi biến Trung gian lại tác động vào biến Phụ thuộc. Trong khi đó, biến Điều tiết chỉ tác động lên mối quan hệ giữa Độc lập và Phụ thuộc mà không nhận sự tác động từ biến Độc lập.
===
3. Một số ví dụ phân tích
Dưới đây là một số ví dụ mà mình đúc kết được, mình sẽ trình bày chi tiết nhất trong khả năng, hy vọng là sẽ giúp các bạn hiểu hơn ở phần này
-------------
Ví dụ #1:
Quan sát trong đời sống tự nhiên, ta có thể thấy một cái cây không thể lớn lên và phát triển tốt mà không có các điều kiện dinh dưỡng cần thiết như: nước sạch, nắng ấm, hơi ẩm, không gian tránh gió ... Trong tình huống này, mối quan hệ của các biến số được thể hiện như sau:
---
1 - [Sự phát triển] của cây - là biến Phụ thuộc
2 - Các yếu tố tác động đến sự phát triển của cây bao gồm: [Nước sạch], [Nắng ấm], [Hơi ẩm], và [Không gian tránh gió] ... gọi chung là [Dinh dưỡng] - là biến Độc lập
3 - Nhờ được cung cấp [Dinh dưỡng] đầy đủ, cây tạo nên được lớp [Đề kháng tốt], nhờ đó giảm thiểu được tối đa khả năng cây bị chết do bệnh và phát triển mạnh mẽ. Đây là yếu tố không dễ nhìn ra nhưng chúng làm trung gian trong mối quan hệ giữa [Dinh dưỡng] và [sự phát triển] của cây - đây là biến Trung gian
4 - Biến kiểm soát chính là một thứ không dễ thay đổi ngay lập tức, trong tình huống này chúng chính là diện tích chậu cây. Chậu lớn cung cấp nhiều đất hơn, giữ nước tốt hơn và ủ nhiều dưỡng chất hơn so với chậu nhỏ.
5 - Một yếu tố đi kèm khiến cây của người làm vườn này tốt hơn những người khác chính là những lời yêu thương, kèm theo hành động ân cần và thái độ vui vẻ mà ngươi làm vườn này mang đến khi bổ sung dưỡng chất cho cây, đây là điều mà người làm vườn khác không có. Rõ ràng, chỉ có sự ân cần mà không có dinh dưỡng thì cây cũng không sống nổi, nên sự ân cần này không phải là biến Độc lập. [Sự ân cần] này tác động vào mối quan hệ giữa [Dinh dưỡng] và sự [Phát triển] của cây cho nên nó được gọi là biến Điều tiết.
-------------
Ví dụ #2:
Trong quá trình viết tổng quan tài liệu, nhà nghiên cứu đưa ra được giả thuyết như sau: Mức độ [hạnh phúc] của một người phụ nữ trong gia đình hiện nay được phản ánh thông qua hình ảnh của một người phụ nữ có [vị thế xã hội] ngang bằng với người chồng của mình.
Cụ thể, nếu những người phụ nữ này đặt được:
- (1) Có trình độ học vấn từ đại học trở lên,
- (2) Có công việc riêng,
- (3) Có nguồn thu nhập riêng (không phụ thuộc vào chồng),
- (4) Có kỹ năng sống tốt với gia đình nhà chồng và
- (5) Có thể tự đưa ra quyết định liên quan tới cơ thể của mình ...
Thì họ cũng thường có mức độ hạnh phúc (thể hiện trên thang điểm từ 1 - 10) cao hơn so với những người phụ nữ không sở hữu những điều trên.
---
Tuy nhiên, cũng ở trong nghiên cứu này có một số lượng không nhỏ những người phụ nữ khác, tuy không có nguồn thu nhập cao và ngân quỹ riêng dồi dào như người chồng, nhưng họ vẫn cảm thấy hạnh phúc. Câu hỏi đặt ra là vì sao ?
Để trả lời cho câu hỏi vì sao, các nhà nghiên cứu cần tới phương pháp phỏng vấn sâu, và có cơ hội nghe được "tâm sự mỏng" từ những người phụ nữ. Theo đó, ngay cả khi người vợ không có thu nhập cao - nhưng nếu người chồng thường xuyên thể hiện sự quan tâm, lắng nghe, giúp đỡ, cảm thông, chia sẻ với họ - thì những người phụ nữ này vẫn cảm thấy hạnh phúc như thường.
Hóa ra, có một thông tin quan trọng chưa được các nhà khoa học ở nghiên cứu đưa vào đó là tác động gián tiếp từ [sự quan tâm của người chồng].
---
Điều thú vị là việc chọn được người chồng biết chia sẻ hoàn toàn không đơn giản chỉ là do duyên số hay may mắn, mà nằm ở [năng lực "biết chọn chồng"] của người phụ nữ. Theo đó, những người phụ nữ thể hiện bản thân có [kinh nghiệm sống] dồi dào (biến số mới) - cũng là người đủ sắc sảo để lường trước người đàn ông nào sẽ là sở hữu những đức tính phù hợp để trở thành người chồng tốt của mình trong tương lai.
Mối quan hệ giữa các biến số sẽ được thể hiện như sơ đồ trên, trong đó:
- [Mức độ hạnh phúc] của người vợ là biến Phụ thuộc
- [Vị thế xã hội] ngang bằng với người chồng là biến Độc lập
- [Sự quan tâm của người chồng] là biến Trung gian, trong khi đó,
- [Kinh nghiệm sống] của người phụ nữ là biến Điều tiết, tác động vào mối quan hệ giữa [Vị thế xã hội] và [Mức độ hạnh phúc]
===
Kết luận
Như vậy, biến số có rất nhiều loại khác nhau. Dựa trên (1) đặc tính của biến số, ta có biến Định tính - Định lượng ; dựa trên (2) cấp độ đo lường ta có biến Định danh, Thứ bậc, Khoảng và Tỉ lệ ; dưa vào (3) mối quan hệ logic giữa các biến số, ta lại có Độc lập, Phụ thuộc, Trung gian, Kiểm soát và Điều tiết - gọi tắt là "MIDOC". Tùy vào mục đích sử dụng mà ta có tên gọi khác nhau và cách sử dụng khác nhau cho chúng.
Hy vọng chuỗi bài viết về Thang đo - Biến số trên blog này có thể giúp các bạn phần nào trong việc tìm hiểu về phân tích dữ liệu và nghiên cứu định lượng trong khoa học xã hội nhé.
Hẹn gặp lại các bạn trong bài viết tiếp theo. Thân ái <3
---
Huế, 3:54 PM 10/4/2023
(*) Vui lòng trích nguồn khi sử dụng bài viết. Cám ơn !
---
TÀI LIỆU THAM KHẢO CHÍNH:
- David Borman (2018), "Statistics 101 - A crash course in statistics"
- Earl R. Babbie (2013), "The Practice of Social Research", Wadsworth, Cengage Learning
- W. Lawrence Neuman (2014), "Social Research Methods Qualitative and Quantitative Approaches", Pearson Education Limited
- M. J. Albers (2017), "Introduction to Quantitative Data Analysis in the Behavioral and Social Sciences"
- Gordon Mace & Francois Petry (2013), “Cẩm nang xây dựng dự án nghiên cứu trong khoa học xã hội”, NXB Tri thức
- Michel Beaud (2014), “Nghệ thuật viết luận văn”, NXB Tri thức
- Nguyễn Xuân Nghĩa (2010), “Phương pháp & kĩ thuật trong nghiên cứu xã hội”, NXB Phương Đông
- Nguyễn Văn Tuấn (2018), “Đi vào nghiên cứu khoa học”, NXB Tổng hợp TP. HCM
- Phan Văn Quyết & Nguyễn Quý Thanh (2001), “Phương pháp nghiên cứu Xã hội học”, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội
