Bảng câu hỏi Ph.D cần đo đúng khái niệm, phù hợp với người tham gia và được thử nghiệm trước khi sử dụng trong nghiên cứu chính thức.
Bảng câu hỏi là một trong những công cụ thu thập dữ liệu phổ biến trong nghiên cứu Ph.D, đặc biệt đối với các đề tài định lượng và phương pháp hỗn hợp.
Tuy nhiên, một bảng khảo sát có hình thức chuyên nghiệp chưa chắc đã tạo ra dữ liệu đáng tin cậy. Nếu câu hỏi không đo đúng khái niệm, người tham gia hiểu sai nội dung hoặc cấu trúc khảo sát gây thiên kiến, toàn bộ kết quả phân tích sau đó có thể bị ảnh hưởng.
Vì vậy, xây dựng bảng câu hỏi không chỉ là soạn một danh sách câu hỏi. Đây là quá trình chuyển các khái niệm học thuật thành dữ liệu có thể đo lường và bảo vệ trước hội đồng.
Bảng câu hỏi nghiên cứu là gì?
Bảng câu hỏi là công cụ được thiết kế để thu thập thông tin từ người tham gia theo một cấu trúc thống nhất.
Dữ liệu có thể liên quan đến:
- Đặc điểm cá nhân hoặc nghề nghiệp;
- Nhận thức;
- Thái độ;
- Trải nghiệm;
- Hành vi;
- Mức độ hài lòng;
- Năng lực;
- Kết quả công việc;
- Chất lượng chăm sóc;
- Ý định hoặc xu hướng hành động.
Bảng câu hỏi có thể được triển khai:
- Trực tuyến;
- Trên giấy;
- Qua phỏng vấn có cấu trúc;
- Trên thiết bị điện tử;
- Thông qua hệ thống nội bộ của tổ chức.
Hình thức triển khai phải phù hợp với nhóm người tham gia, yêu cầu bảo mật và điều kiện thực tế của nghiên cứu.
Bắt đầu từ câu hỏi nghiên cứu, không bắt đầu từ biểu mẫu
Nghiên cứu sinh không nên mở một công cụ khảo sát rồi bắt đầu viết câu hỏi ngay.
Trước tiên, cần xác định:
- Câu hỏi nghiên cứu;
- Mục tiêu;
- Khái niệm cần đo;
- Biến độc lập và biến phụ thuộc nếu có;
- Lý thuyết;
- Mô hình dự kiến;
- Loại phân tích;
- Nhóm người tham gia.
Ví dụ, đề tài muốn nghiên cứu ảnh hưởng của lãnh đạo số đến sự sẵn sàng thay đổi.
Bảng câu hỏi có thể cần đo:
- Lãnh đạo số;
- Sự sẵn sàng thay đổi;
- Văn hóa học tập;
- Mức độ chấp nhận công nghệ;
- Một số đặc điểm kiểm soát phù hợp.
Mỗi nhóm câu hỏi phải có vai trò rõ trong mô hình. Không nên thêm nhiều nội dung chỉ vì chúng có vẻ thú vị.
Khái niệm học thuật phải được định nghĩa trước
Trước khi lựa chọn hoặc viết câu hỏi, nghiên cứu sinh cần xác định rõ khái niệm đang đo có nghĩa là gì.
Ví dụ, “sự gắn kết của nhân viên” có thể được hiểu khác với:
- Sự hài lòng;
- Cam kết tổ chức;
- Động lực;
- Ý định ở lại;
- Hiệu suất.
Nếu không phân biệt rõ, bảng câu hỏi có thể trộn nhiều khái niệm vào cùng một thang đo.
Trong Ph.D in Nursing, “chất lượng chăm sóc” cũng có thể liên quan đến:
- An toàn;
- Sự hài lòng của người bệnh;
- Tính liên tục;
- Hiệu quả lâm sàng;
- Chất lượng do điều dưỡng tự đánh giá.
Nghiên cứu sinh phải nêu rõ mình đo khía cạnh nào và bằng nguồn dữ liệu nào.
Biến nghiên cứu được chuyển thành câu hỏi thế nào?
Quá trình chuyển một khái niệm thành những nội dung có thể đo lường thường được gọi là thao tác hóa.
Ví dụ, khái niệm “sự hỗ trợ của lãnh đạo” có thể được phản ánh qua các biểu hiện như:
- Lãnh đạo cung cấp nguồn lực;
- Lãnh đạo phản hồi kịp thời;
- Lãnh đạo ghi nhận đóng góp;
- Lãnh đạo khuyến khích học hỏi;
- Lãnh đạo hỗ trợ khi có khó khăn.
Mỗi nội dung phải đại diện cho một phần phù hợp của khái niệm.
Nghiên cứu sinh không nên xây dựng các câu hỏi chỉ dựa trên cảm nhận cá nhân. Nội dung cần có căn cứ từ:
- Lý thuyết;
- Nghiên cứu trước;
- Thang đo đã được kiểm chứng;
- Ý kiến chuyên gia;
- Giai đoạn nghiên cứu định tính nếu có.
Nên sử dụng thang đo có sẵn hay tự xây dựng?
Trong nhiều trường hợp, sử dụng một thang đo đã có bằng chứng về chất lượng sẽ an toàn hơn việc xây dựng hoàn toàn từ đầu.
Một thang đo có sẵn có thể đã được kiểm tra về:
- Cấu trúc;
- Độ tin cậy;
- Giá trị nội dung;
- Giá trị hội tụ;
- Giá trị phân biệt;
- Khả năng sử dụng trong những nhóm người tham gia nhất định.
Tuy nhiên, nghiên cứu sinh vẫn phải kiểm tra:
- Thang đo có phù hợp với câu hỏi không;
- Đối tượng ban đầu có giống nhóm hiện tại không;
- Bối cảnh văn hóa có khác không;
- Có cần xin quyền sử dụng không;
- Có được phép điều chỉnh không;
- Cách tính điểm là gì;
- Phiên bản nào là chính thức.
Một thang đo đã được sử dụng rộng rãi không tự động phù hợp với mọi nghiên cứu.
Khi nào cần tự xây dựng thang đo?
Nghiên cứu sinh có thể cần xây dựng công cụ mới khi:
- Khái niệm còn mới;
- Chưa có thang đo phù hợp;
- Bối cảnh có đặc điểm riêng;
- Công nghệ hoặc hiện tượng mới xuất hiện;
- Thang đo hiện có không phản ánh đầy đủ vấn đề;
- Nghiên cứu nhằm phát triển công cụ.
Quá trình này có thể yêu cầu:
- Định nghĩa khái niệm;
- Xác định các thành phần;
- Phát triển danh sách câu hỏi;
- Đánh giá chuyên gia;
- Phỏng vấn nhận thức;
- Thử nghiệm;
- Phân tích cấu trúc;
- Kiểm tra độ tin cậy và giá trị;
- Điều chỉnh;
- Kiểm chứng trên mẫu phù hợp.
Tự xây dựng thang đo có thể trở thành một đóng góp của luận án, nhưng đồng thời làm tăng đáng kể yêu cầu về thời gian và phương pháp.
Câu hỏi phải đo một nội dung tại một thời điểm
Một lỗi phổ biến là câu hỏi kép.
Ví dụ:
“Lãnh đạo của tôi giao tiếp rõ ràng và luôn hỗ trợ nhân viên.”
Người tham gia có thể cho rằng lãnh đạo giao tiếp rõ nhưng không hỗ trợ, hoặc ngược lại. Khi đó, họ không biết nên chọn mức nào.
Nên tách thành:
- Lãnh đạo của tôi truyền đạt thông tin rõ ràng.
- Lãnh đạo của tôi hỗ trợ nhân viên khi gặp khó khăn.
Mỗi câu hỏi nên tập trung vào một ý nghĩa chính để kết quả có thể được diễn giải rõ ràng.
Tránh ngôn ngữ dẫn dắt
Câu hỏi không nên khiến người tham gia cảm thấy có một câu trả lời được mong đợi.
Ví dụ:
“Bạn có đồng ý rằng chương trình đào tạo hiện tại rất hiệu quả không?”
Cách diễn đạt này đã giả định chương trình có hiệu quả.
Có thể sử dụng cách trung lập hơn:
“Bạn đánh giá mức độ hiệu quả của chương trình đào tạo hiện tại như thế nào?”
Trong những nghiên cứu được triển khai tại chính tổ chức của nghiên cứu sinh, ngôn ngữ trung lập càng quan trọng vì người tham gia có thể lo ngại ý kiến tiêu cực ảnh hưởng đến quyền lợi của mình.
Tránh câu hỏi quá dài hoặc quá học thuật
Người tham gia không nhất thiết có nền tảng nghiên cứu giống nghiên cứu sinh.
Các thuật ngữ như:
- Năng lực động;
- Sự sẵn sàng chuyển đổi;
- Hành vi công dân tổ chức;
- Chất lượng chăm sóc cảm nhận;
- An toàn tâm lý;
có thể cần được chuyển thành cách diễn đạt dễ hiểu hơn.
Tuy nhiên, việc đơn giản hóa không được làm mất ý nghĩa của khái niệm.
Nghiên cứu sinh nên kiểm tra:
- Người tham gia có hiểu câu hỏi theo cùng một cách không;
- Có thuật ngữ nghề nghiệp nào gây nhầm lẫn không;
- Câu hỏi có phù hợp với trình độ ngôn ngữ không;
- Có cần giải thích ngắn không.
Một câu hỏi tốt phải vừa dễ hiểu, vừa giữ được nội dung cần đo.
Thang Likert là gì?
Thang Likert thường yêu cầu người tham gia lựa chọn mức độ đồng ý, tần suất hoặc mức độ đánh giá đối với một nhận định.
Ví dụ:
- Hoàn toàn không đồng ý;
- Không đồng ý;
- Trung lập;
- Đồng ý;
- Hoàn toàn đồng ý.
Hoặc:
- Không bao giờ;
- Hiếm khi;
- Thỉnh thoảng;
- Thường xuyên;
- Luôn luôn.
Nghiên cứu sinh cần bảo đảm các mức trả lời:
- Có thứ tự rõ;
- Không chồng lấn;
- Phù hợp với câu hỏi;
- Được sử dụng nhất quán;
- Có nhãn dễ hiểu.
Không nên sử dụng thang đồng ý cho một câu hỏi về tần suất hoặc thang tần suất cho một câu hỏi đánh giá chất lượng.
Nên sử dụng bao nhiêu mức trả lời?
Không có một số mức duy nhất phù hợp với mọi nghiên cứu.
Lựa chọn có thể phụ thuộc vào:
- Thang đo gốc;
- Khả năng phân biệt của người tham gia;
- Loại khái niệm;
- Phương pháp phân tích;
- Bối cảnh văn hóa;
- Yêu cầu so sánh với nghiên cứu trước.
Nghiên cứu sinh không nên tùy ý thay đổi thang năm mức thành bảy mức hoặc ngược lại chỉ vì sở thích.
Nếu điều chỉnh thang đo gốc, cần xem xét ảnh hưởng đến:
- Ý nghĩa;
- Độ tin cậy;
- Khả năng so sánh;
- Cách tính điểm;
- Bằng chứng kiểm chứng trước đây.
Có nên sử dụng lựa chọn trung lập?
Lựa chọn trung lập có thể phù hợp khi người tham gia thực sự có quan điểm ở giữa.
Tuy nhiên, người học cần phân biệt giữa:
- Trung lập;
- Không biết;
- Không có trải nghiệm;
- Không áp dụng;
- Không muốn trả lời.
Đây là những trạng thái khác nhau.
Ví dụ, một nhân viên chưa từng sử dụng hệ thống mới không thể đánh giá mức độ dễ sử dụng. Trong trường hợp này, “không áp dụng” có thể chính xác hơn “trung lập”.
Nếu các lựa chọn này bị trộn lẫn, việc diễn giải dữ liệu sẽ thiếu chính xác.
Câu hỏi đảo chiều có nên được sử dụng?
Một số thang đo sử dụng câu hỏi đảo chiều nhằm giảm xu hướng chọn cùng một loại câu trả lời.
Ví dụ:
- Tôi cảm thấy được hỗ trợ tại nơi làm việc.
- Tôi hiếm khi nhận được sự hỗ trợ cần thiết.
Tuy nhiên, câu đảo chiều có thể gây nhầm lẫn, đặc biệt khi:
- Câu hỏi dài;
- Có nhiều từ phủ định;
- Người tham gia đọc nhanh;
- Bảng hỏi được dịch;
- Trình độ ngôn ngữ không đồng đều.
Nếu sử dụng, nghiên cứu sinh phải kiểm tra cách mã hóa điểm và đánh giá xem người tham gia có hiểu đúng hay không.
Không nên thêm câu đảo chiều chỉ để làm bảng hỏi có vẻ phức tạp hơn.
Thông tin nhân khẩu học cần được thu thập có chọn lọc
Thông tin nền có thể gồm:
- Tuổi;
- Giới tính;
- Trình độ;
- Chức danh;
- Thâm niên;
- Phòng ban;
- Loại hình tổ chức;
- Khu vực;
- Kinh nghiệm chuyên môn.
Mỗi thông tin cần có lý do sử dụng.
Nghiên cứu sinh không nên thu thập dữ liệu chỉ vì “có thể cần sau này”.
Việc thu thập quá nhiều đặc điểm có thể:
- Làm bảng hỏi dài;
- Tăng rủi ro nhận diện;
- Khiến người tham gia e ngại;
- Tạo ra nhiều phân tích không có cơ sở;
- Ảnh hưởng đến đạo đức nghiên cứu.
Trong nhóm mẫu nhỏ, kết hợp chức danh, tuổi, khoa và thâm niên có thể đủ để nhận diện một cá nhân dù không hỏi tên.
Bảng câu hỏi nên dài bao nhiêu?
Không có độ dài cố định, nhưng bảng hỏi phải đủ để đo các khái niệm mà không tạo gánh nặng không cần thiết.
Một bảng hỏi quá dài có thể dẫn đến:
- Người tham gia bỏ dở;
- Trả lời nhanh cho xong;
- Chọn cùng một mức liên tục;
- Bỏ qua nội dung;
- Chất lượng dữ liệu giảm.
Một bảng hỏi quá ngắn có thể:
- Không bao phủ đủ khái niệm;
- Làm giảm độ tin cậy;
- Không phản ánh được cấu trúc lý thuyết.
Nghiên cứu sinh cần cân bằng giữa yêu cầu đo lường và khả năng tham gia thực tế.
Thời gian hoàn thành nên được kiểm tra qua thử nghiệm, không chỉ ước tính bằng số câu hỏi.
Thứ tự câu hỏi có ảnh hưởng đến dữ liệu không?
Có.
Những câu hỏi đầu tiên có thể định hướng cách người tham gia suy nghĩ về các câu hỏi sau.
Một cấu trúc phổ biến có thể gồm:
- Thông tin nghiên cứu và đồng thuận;
- Câu hỏi sàng lọc;
- Nội dung chính;
- Các chủ đề nhạy cảm;
- Thông tin nền;
- Lời cảm ơn và thông tin liên hệ.
Tuy nhiên, thứ tự cần được xem xét theo từng đề tài.
Nghiên cứu sinh nên tránh:
- Đặt câu hỏi nhạy cảm quá sớm;
- Trộn nhiều thang trả lời liên tục;
- Chuyển chủ đề đột ngột;
- Đặt câu hỏi khiến người tham gia đoán mục đích và điều chỉnh phản hồi;
- Yêu cầu thông tin nhận dạng không cần thiết.
Dịch bảng câu hỏi sang ngôn ngữ khác
Nếu thang đo được phát triển bằng tiếng Anh nhưng người tham gia sử dụng tiếng Việt hoặc ngôn ngữ khác, dịch thuật phải bảo đảm ý nghĩa học thuật.
Dịch từng từ không phải lúc nào cũng đủ.
Quy trình có thể bao gồm:
- Dịch xuôi;
- Dịch ngược;
- So sánh hai phiên bản;
- Đánh giá chuyên gia;
- Phỏng vấn nhận thức;
- Thử nghiệm với nhóm mục tiêu;
- Điều chỉnh thuật ngữ theo bối cảnh.
Nghiên cứu sinh cần đặc biệt chú ý đến:
- Thành ngữ;
- Khái niệm quản trị;
- Thuật ngữ lâm sàng;
- Mức độ trang trọng;
- Cách xưng hô;
- Những từ có nhiều nghĩa.
Một bản dịch đúng ngữ pháp vẫn có thể làm thay đổi khái niệm cần đo.
Phỏng vấn nhận thức là gì?
Phỏng vấn nhận thức giúp kiểm tra người tham gia hiểu và xử lý từng câu hỏi như thế nào.
Nghiên cứu sinh có thể hỏi:
- Bạn hiểu câu này có nghĩa gì?
- Bạn dựa vào trải nghiệm nào để trả lời?
- Có từ nào khó hiểu không?
- Hai lựa chọn trả lời có khác nhau rõ không?
- Câu hỏi có khiến bạn không thoải mái không?
Phương pháp này giúp phát hiện:
- Cách hiểu ngoài dự kiến;
- Thuật ngữ mơ hồ;
- Câu hỏi kép;
- Thiếu lựa chọn phù hợp;
- Vấn đề trong bản dịch.
Đây là bước đặc biệt hữu ích trước khi triển khai khảo sát trên quy mô lớn.
Đánh giá chuyên gia có vai trò gì?
Chuyên gia có thể đánh giá liệu các câu hỏi:
- Bao phủ đúng khái niệm;
- Phù hợp với lý thuyết;
- Sử dụng ngôn ngữ chính xác;
- Có nội dung trùng lặp không;
- Phù hợp với bối cảnh không;
- Có nguy cơ đạo đức không.
Nhóm chuyên gia có thể gồm:
- Người có chuyên môn ngành;
- Chuyên gia phương pháp;
- Chuyên gia đo lường;
- Người hiểu nhóm đối tượng;
- Chuyên gia ngôn ngữ khi cần.
Tuy nhiên, ý kiến chuyên gia không thay thế hoàn toàn việc thử nghiệm với người tham gia thực tế.
Chuyên gia có thể hiểu thuật ngữ nhưng người tham gia mục tiêu vẫn có thể diễn giải khác.
Pilot study cần kiểm tra những gì?
Nghiên cứu thử nghiệm giúp kiểm tra toàn bộ quy trình trước khi khảo sát chính thức.
Pilot có thể đánh giá:
- Thời gian hoàn thành;
- Mức độ dễ hiểu;
- Tỷ lệ bỏ câu;
- Câu hỏi gây nhầm lẫn;
- Chức năng của nền tảng;
- Cách hiển thị trên điện thoại;
- Quy trình gửi lời mời;
- Cách lưu dữ liệu;
- Phản ứng của người tham gia;
- Độ ổn định ban đầu của thang đo.
Pilot không chỉ nhằm tính một chỉ số độ tin cậy.
Nghiên cứu sinh cần ghi lại các vấn đề phát sinh và giải thích những điều chỉnh đã thực hiện trước nghiên cứu chính.
Dữ liệu pilot có được gộp với dữ liệu chính không?
Điều này phụ thuộc vào thiết kế, quy định và mức độ thay đổi của công cụ.
Nếu bảng câu hỏi được điều chỉnh đáng kể sau pilot, dữ liệu thử nghiệm có thể không còn tương đương với dữ liệu chính.
Nghiên cứu sinh cần xem xét:
- Công cụ có thay đổi không;
- Mẫu pilot có thuộc tổng thể không;
- Đồng thuận có cho phép sử dụng không;
- Phê duyệt đạo đức quy định thế nào;
- Việc gộp dữ liệu có làm tăng thiên kiến không.
Không nên mặc định rằng mọi phản hồi pilot đều có thể được đưa vào mẫu chính chỉ để tăng số lượng.
Độ tin cậy của thang đo là gì?
Độ tin cậy phản ánh mức độ công cụ đo lường ổn định hoặc nhất quán trong những điều kiện phù hợp.
Nghiên cứu sinh có thể xem xét:
- Tính nhất quán nội tại;
- Độ ổn định theo thời gian;
- Sự thống nhất giữa người đánh giá;
- Độ tin cậy của từng thành phần.
Tuy nhiên, một thang đo nhất quán chưa chắc đã đo đúng khái niệm.
Ví dụ, một nhóm câu hỏi có thể cho kết quả rất giống nhau nhưng thực tế chỉ đo một phần nhỏ hoặc một khái niệm khác.
Vì vậy, độ tin cậy phải được đánh giá cùng với giá trị của công cụ.
Giá trị của thang đo là gì?
Giá trị phản ánh mức độ công cụ thực sự đo được khái niệm mà nghiên cứu tuyên bố.
Các khía cạnh có thể gồm:
- Giá trị nội dung;
- Giá trị cấu trúc;
- Giá trị hội tụ;
- Giá trị phân biệt;
- Giá trị tiêu chuẩn khi phù hợp.
Nghiên cứu sinh cần chứng minh:
- Nội dung câu hỏi đại diện cho khái niệm;
- Các câu thuộc cùng thành phần có liên hệ phù hợp;
- Những khái niệm khác nhau không bị trộn lẫn;
- Cấu trúc dữ liệu phù hợp với lý thuyết.
Không nên tuyên bố công cụ “đã được xác nhận” chỉ vì từng được sử dụng trong một bài báo.
Sai lệch do cùng một nguồn dữ liệu
Trong nhiều nghiên cứu, cùng một người trả lời cả biến nguyên nhân và biến kết quả tại cùng một thời điểm.
Ví dụ, nhân viên tự đánh giá:
- Phong cách lãnh đạo;
- Mức độ gắn kết;
- Hiệu suất của chính mình.
Điều này có thể làm các mối quan hệ bị ảnh hưởng bởi:
- Tâm trạng;
- Xu hướng trả lời;
- Mong muốn thể hiện tích cực;
- Cách sắp xếp câu hỏi;
- Nhận thức cá nhân.
Nghiên cứu sinh có thể cân nhắc:
- Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu;
- Tách thời điểm thu thập;
- Bảo đảm ẩn danh;
- Sắp xếp câu hỏi hợp lý;
- Sử dụng công cụ đã kiểm chứng;
- Đánh giá rủi ro trong phân tích.
Không nên xem một kiểm định thống kê duy nhất là đủ để loại bỏ hoàn toàn sai lệch này.
Sai lệch xã hội mong muốn
Người tham gia có thể chọn câu trả lời mà họ cho rằng được xã hội, tổ chức hoặc cấp trên mong đợi.
Rủi ro thường cao khi hỏi về:
- Đạo đức;
- Hiệu suất;
- Tuân thủ;
- Lãnh đạo;
- Sai sót chuyên môn;
- An toàn người bệnh;
- Hành vi không được chấp nhận.
Để giảm rủi ro, nghiên cứu sinh có thể:
- Bảo đảm tính riêng tư;
- Không thu thập danh tính không cần thiết;
- Sử dụng cách diễn đạt trung lập;
- Giải thích rằng không có câu trả lời đúng;
- Tách người quản lý khỏi quá trình thu thập;
- Không gây áp lực tham gia.
Nếu người tham gia không cảm thấy an toàn, dữ liệu có thể phản ánh điều họ nghĩ nên nói thay vì điều thực sự xảy ra.
Khảo sát trực tuyến cần lưu ý gì?
Nghiên cứu sinh cần kiểm tra:
- Nền tảng lưu dữ liệu ở đâu;
- Có thu địa chỉ IP không;
- Có yêu cầu đăng nhập không;
- Người tham gia có thể gửi nhiều lần không;
- Dữ liệu có được mã hóa không;
- Có hiển thị đúng trên điện thoại không;
- Các câu bắt buộc có hợp lý không;
- Có thể rút khỏi khảo sát không;
- Thông tin đồng thuận được trình bày thế nào.
Không nên đặt mọi câu hỏi ở chế độ bắt buộc.
Người tham gia phải có quyền không trả lời những nội dung họ không muốn cung cấp, trừ khi câu hỏi đó là tiêu chí sàng lọc cần thiết và đã được giải thích rõ.
Không nên phát khảo sát trước khi được phê duyệt
Bảng câu hỏi cần được đưa vào hồ sơ đạo đức và quy trình phê duyệt học thuật khi áp dụng.
Nghiên cứu sinh không nên:
- Gửi thử rộng rãi;
- Đăng liên kết công khai;
- Thu thập dữ liệu chính;
- Truy cập danh sách người tham gia;
- Sử dụng dữ liệu nhân sự hoặc bệnh nhân;
trước khi hoàn thành các chấp thuận cần thiết.
Ngay cả pilot cũng có thể cần được phê duyệt nếu có người tham gia và dữ liệu thực tế.
Dữ liệu thu thập sai quy trình có thể không được phép sử dụng trong luận án.
Bảng câu hỏi trong Ph.D in Management
Trong Ph.D in Management, khảo sát có thể đo:
- Phong cách lãnh đạo;
- Văn hóa tổ chức;
- Sự gắn kết;
- Sự sẵn sàng thay đổi;
- Năng lực số;
- Chấp nhận công nghệ;
- Đổi mới;
- Ý định nghỉ việc;
- Hiệu suất;
- Sự hài lòng.
Nghiên cứu sinh cần bảo đảm các thang đo:
- Có nền tảng lý thuyết;
- Phù hợp với cấp độ phân tích;
- Không trùng lặp quá mức;
- Có thể trả lời bởi đúng nhóm đối tượng;
- Không biến nghiên cứu thành khảo sát sự hài lòng chung.
Nếu nghiên cứu về hiệu quả tổ chức, chỉ sử dụng cảm nhận của một nhóm nhân viên có thể chưa đủ để đại diện cho kết quả ở cấp doanh nghiệp.
Bảng câu hỏi trong Ph.D in Nursing
Trong Ph.D in Nursing, khảo sát có thể liên quan đến:
- Môi trường thực hành;
- Khối lượng công việc;
- Kiệt sức;
- Năng lực điều dưỡng;
- Chất lượng chăm sóc;
- An toàn người bệnh;
- Giáo dục điều dưỡng;
- Sự hài lòng nghề nghiệp;
- Ý định nghỉ việc;
- Trải nghiệm người bệnh.
Người học cần chú ý:
- Thuật ngữ lâm sàng;
- Quyền riêng tư;
- Dữ liệu sức khỏe;
- Khả năng tạo áp lực;
- Trạng thái sức khỏe của người tham gia;
- Thời gian khảo sát trong ca làm việc;
- Sự phù hợp với chuyên ngành điều dưỡng.
Nếu người bệnh tham gia, bảng câu hỏi phải phù hợp với khả năng hiểu, tình trạng sức khỏe và quyền tự nguyện của họ.
Có thể sử dụng AI để xây dựng bảng câu hỏi không?
AI có thể hỗ trợ:
- Gợi ý cách diễn đạt;
- Phát hiện câu hỏi quá dài;
- So sánh phiên bản;
- Kiểm tra ngữ pháp;
- Tổ chức bố cục.
Tuy nhiên, AI không thể tự xác nhận:
- Giá trị của thang đo;
- Độ tin cậy;
- Quyền sử dụng;
- Sự phù hợp với lý thuyết;
- Tính chính xác của bản dịch;
- Đạo đức nghiên cứu.
Nghiên cứu sinh không nên yêu cầu AI tạo một bảng hỏi rồi sử dụng trực tiếp mà không có:
- Căn cứ học thuật;
- Đánh giá chuyên gia;
- Thử nghiệm;
- Kiểm tra nguồn;
- Phê duyệt phù hợp.
Người học phải hiểu và chịu trách nhiệm với từng câu hỏi được đưa vào nghiên cứu.
Trình bày bảng câu hỏi trong Proposal Defence
Nghiên cứu sinh cần có khả năng giải thích:
- Những khái niệm nào được đo;
- Mỗi khái niệm được định nghĩa thế nào;
- Thang đo đến từ đâu;
- Có quyền sử dụng không;
- Công cụ đã được điều chỉnh thế nào;
- Quá trình dịch được thực hiện ra sao;
- Chuyên gia đã đánh giá gì;
- Pilot được triển khai thế nào;
- Độ tin cậy và giá trị được kiểm tra ra sao;
- Người tham gia hoàn thành trong bao lâu;
- Dữ liệu được bảo vệ thế nào;
- Sai lệch có thể xuất hiện ở đâu.
Hội đồng không chỉ muốn nhìn thấy một bảng câu hỏi hoàn chỉnh.
Họ cần biết công cụ đó có đủ căn cứ để tạo ra dữ liệu phục vụ câu hỏi nghiên cứu hay không.
Bảng câu hỏi tại Kings University College
Trong chương trình Ph.D in Management và Ph.D in Nursing tại Kings University College, công cụ khảo sát cần phù hợp với:
- Đề tài;
- Câu hỏi;
- Lý thuyết;
- Phương pháp;
- Mẫu nghiên cứu;
- Yêu cầu đạo đức;
- Kế hoạch phân tích.
Giảng viên và hội đồng của Kings University College chịu trách nhiệm xem xét công cụ theo quy trình học thuật của trường.
Hoạt động hỗ trợ phương pháp hoặc ngôn ngữ có thể giúp nghiên cứu sinh cải thiện bảng hỏi, nhưng không thay thế:
- Phê duyệt của trường;
- Proposal Defence;
- Phê duyệt đạo đức;
- Trách nhiệm của nghiên cứu sinh;
- Quyết định đánh giá luận án.
Nghiên cứu sinh chỉ nên triển khai công cụ sau khi hoàn thành các bước phê duyệt cần thiết.
Bảng câu hỏi trong lộ trình Ph.D và DBA
Bên cạnh Ph.D tại Kings University College, nghiên cứu sinh đáp ứng điều kiện có thể được xem xét tham gia chương trình Doctorate in Business Administration do EuroAmerican Institute cấp.
Dữ liệu khảo sát của Ph.D có thể hỗ trợ đánh giá khả năng phát triển kết quả theo hướng quản trị ứng dụng.
Tuy nhiên:
- Ph.D và DBA là hai chương trình riêng;
- Hai văn bằng do hai cơ sở giáo dục khác nhau cấp;
- Công cụ được phê duyệt cho Ph.D không tự động đáp ứng yêu cầu DBA;
- Việc sử dụng lại dữ liệu phải phù hợp với đồng thuận và đạo đức;
- DBA có thể cần thêm dữ liệu hoặc nội dung ứng dụng;
- Việc xét phụ thuộc vào chính sách tại thời điểm thẩm định.
Nghiên cứu sinh không nên mở rộng mục đích sử dụng dữ liệu ngoài phạm vi đã được người tham gia và cơ quan có thẩm quyền chấp thuận.
Danh sách kiểm tra trước khi phát bảng hỏi
Nghiên cứu sinh nên xác nhận:
- Câu hỏi nghiên cứu đã rõ;
- Các khái niệm đã được định nghĩa;
- Mỗi nhóm câu hỏi có căn cứ;
- Quyền sử dụng thang đo đã được kiểm tra;
- Bản dịch đã được đánh giá;
- Câu hỏi không dẫn dắt hoặc chứa hai ý;
- Các lựa chọn trả lời phù hợp;
- Bảng hỏi không dài quá mức;
- Pilot đã được thực hiện;
- Kế hoạch phân tích đã sẵn sàng;
- Bảo mật dữ liệu đã được thiết kế;
- Phê duyệt đạo đức đã có hiệu lực;
- Quy trình mời tham gia bảo đảm tự nguyện;
- Nền tảng khảo sát đã được kiểm tra;
- Tiêu chí xử lý dữ liệu thiếu đã được xác định.
Nếu một nội dung quan trọng chưa rõ, nghiên cứu sinh chưa nên bắt đầu thu thập dữ liệu chính thức.
Bảng câu hỏi tốt không bắt đầu bằng câu chữ
Chất lượng của bảng câu hỏi bắt đầu từ:
- Một vấn đề rõ;
- Một câu hỏi có thể nghiên cứu;
- Khái niệm được định nghĩa;
- Lý thuyết phù hợp;
- Công cụ có căn cứ;
- Người tham gia đúng;
- Quy trình đạo đức;
- Kế hoạch phân tích nhất quán.
Cách trình bày đẹp chỉ giúp người tham gia sử dụng thuận tiện hơn. Nó không thể sửa chữa một công cụ đang đo sai khái niệm.
