Trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong thống kê, chúng ta thường quan tâm đến việc tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau. Để mô tả mối quan hệ này, chúng ta sử dụng các khái niệm biến độc lập và biến phụ thuộc.
1. Biến độc lập (Independent Variable)
Biến độc lập là yếu tố hoặc biến số mà bạn thay đổi hoặc điều chỉnh trong một thí nghiệm, nghiên cứu hay phân tích để xem nó có tác động gì đến các yếu tố khác. Nó thường được xem như là "nguyên nhân" hoặc yếu tố dự đoán.
Biến độc lập còn có các tên gọi khác như: biến giải thích, biến dự đoán, biến nguyên nhân.
Ví dụ:
- Trong một nghiên cứu về tác động của tiền lương đối với sự hài lòng công việc, tiền lương là biến độc lập.
- Trong một nghiên cứu về lòng trung thành ảnh hưởng thế nào lên hành vi mua hàng, lòng trung thành là biến độc lập.
2. Biến phụ thuộc (Dependent Variable)
Biến phụ thuộc là kết quả hoặc yếu tố mà bạn đo lường, quan sát để xem nó thay đổi như thế nào khi biến độc lập thay đổi. Nó thường được xem là "kết quả" hoặc yếu tố bị tác động bởi biến độc lập.
Biến phụ thuộc còn có các tên gọi khác như: biến đáp ứng, biến kết quả, biến hiệu ứng.
Ví dụ:
- Trong một nghiên cứu về tác động của tiền lương đối với sự hài lòng công việc, sự hài lòng công việc là biến phụ thuộc.
- Trong một nghiên cứu về lòng trung thành ảnh hưởng thế nào lên hành vi mua hàng, hành vi mua hàng là biến phụ thuộc.
Xem thêm: Giáo trình xử lý SPSS có dữ liệu thực hành
3. Biểu diễn biến độc lập, biến phụ thuộc lên mô hình nghiên cứu
Một mô hình nghiên cứu cơ bản sẽ gồm hai loại biến là độc lập và phụ thuộc. Mô hình nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa các nhân tố (biến nghiên cứu) với nhau như thế nào dựa trên các lý thuyết nền tảng…
Lưu ý rằng, vai trò độc lập - phụ thuộc là khác nhau và không có sự hoán đổi qua lại với nhau được, kể cả về mặt ý nghĩa hệ quan hệ nhân quả hay biểu diễn trên mô hình nghiên cứu. A tác động lên B sẽ khác hoàn toàn với B tác động lên A.
Một mô hình nghiên cứu gồm gồm 2 thành phần cơ bản là: (1) các biến nghiên cứu và (2) các mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu. Một mô hình nghiên cứu đơn giản có thể được biểu diễn như sau:
Trong mô hình này, các biến Tiền lương, Đào tạo thăng tiến, Lãnh đạo, Đồng nghiệp, Bản chất công việc, Môi trường làm việc được gọi là biến độc lập. Biến độc lập sẽ hướng mũi tên lên biến khác, biểu thị rằng đây là các biến sẽ tác động, ảnh hưởng lên biến khác.
Còn biến Sự hài lòng gọi là biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc sẽ nhận mũi tên hướng về nó, biểu thị rằng đây là biến sẽ nhận tác động, nhận sự ảnh hưởng từ biến khác.
Xem thêm: Cách xử lý số liệu SPSS toàn tập mới nhất
4. Tại sao phải xác định vai trò biến độc lập, biến phụ thuộc trong nghiên cứu
Việc xác định vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu là rất quan trọng vì nó đảm bảo rằng nghiên cứu được thực hiện một cách khoa học, logic và có ý nghĩa. Dưới đây là những lý do cụ thể:
Lý do 1: Xác định rõ mối quan hệ nhân quả
Mục tiêu chính của nghiên cứu là khám phá hoặc kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố. Việc xác định biến độc lập (nguyên nhân) và biến phụ thuộc (kết quả) giúp làm rõ mối quan hệ nhân quả. Cần lưu ý rằng, việc nghiên cứu A tác động lên B như thế nào sẽ khác với nghiên cứu tác động từ B lên A.
Ví dụ: Nghiên cứu tác động từ môi trường làm việc công ty lên ý định nghỉ việc sẽ cho ra kết quả khác với nghiên cứu tác động từ ý định nghỉ việc lên môi trường làm việc của công ty.
Lý do 2: Thiết kế nghiên cứu hiệu quả
Lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp: Dựa vào đặc điểm của biến độc lập và biến phụ thuộc, chúng ta sẽ lựa chọn được các phương pháp thu thập dữ liệu, thiết kế mẫu và phân tích thống kê phù hợp nhất.
Xây dựng giả thuyết nghiên cứu rõ ràng: Việc xác định rõ biến nào là nguyên nhân (biến độc lập) và biến nào là kết quả (biến phụ thuộc) giúp chúng ta xây dựng các giả thuyết nghiên cứu một cách logic và cụ thể.
Ví dụ: Giữa các biến độc lập chúng ta sẽ xây dựng giả thuyết về quan hệ tương quan, còn giữa biến độc lập với phụ thuộc chúng ta xây dựng giả thuyết về quan hệ tác động.
Lý do 3: Xác định kỹ thuật xử lý số liệu phù hợp
Khi bạn xác định được vai trò độc lập, phụ thuộc của các biến trong mô hình. Bạn sẽ cần đưa ra các kỹ thuật xử lý dữ liệu khác nhau cho mỗi loại biến để phục vụ cho mục đích nghiên cứu.
Mỗi kỹ thuật thống kê đều có những yêu cầu nhất định về loại dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến. Việc xác định đúng vai trò của các biến giúp chúng ta chọn được kỹ thuật phân tích phù hợp nhất, đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác và đáng tin cậy.
Giữa các biến độc lập vai trò của nó sẽ ngang nhau và chúng ta không xét quan hệ nhân quả giữa chúng. Do vậy, khi cần đánh giá quan hệ của các biến độc lập, chúng ta sẽ sử dụng kỹ thuật phân tích tương quan là phù hợp.
Còn với quan hệ giữa độc lập với phụ thuộc là quan hệ nhân quả. Để đánh giá sự tác độc lập từ độc lập lên phụ thuộc chúng ta sẽ phải sử dụng các kỹ thuật về phân tích quan hệ như hồi quy, SEM.