Khái niệm, Phạm trù, Biến số là gì?
Mặc dù nghiên cứu khoa học có thể được phân chia thành nghiên cứu thăm dò, mô tả hay giải thích, nhưng hầu hết các nghiên cứu khoa học đều chứa đựng phần nào đó nội dung giải thích, bởi vì chúng tìm kiếm lời giải thích cho các hiện tượng tự nhiên hoặc xã hội được quan sát.
Khái niệm là gì?
Những giải thích này đặt ra yêu cầu phải phát triển các khái niệm (concept) về các thuộc tính khái quát, đặc điểm liên quan tới đối tượng, sự kiện hoặc con người. Trong khi các đối tượng như một người, một công ty hoặc một chiếc xe hơi không phải là các khái niệm, thì các đặc điểm cụ thể hoặc hành vi của chúng, ví dụ như thái độ của một người đối với người nhập cư, năng lực của một công ty để tạo ra sự sáng tạo, trọng lượng của chiếc xe – có thể được xem như là những khái niệm.
Dù nhận thức rõ hay không, chúng ta đã sử dụng các khái niệm khác nhau trong đời sống hàng ngày. Một vài trong số các khái niệm đó đã phát triển qua thời gian, thông qua sự chia sẻ ngôn ngữ. Đôi khi, chúng ta mượn các khái niệm từ những chuyên ngành hoặc ngôn ngữ khác để giải thích một hiện tượng mà mình quan tâm. Ví dụ, ý tưởng về lực hấp dẫn được mượn từ vật lý học có thể được sử dụng trong ngành kinh doanh để mô tả tại sao khách hàng “bị hút” vào những điểm đến mua sắm yêu thích của họ. Tương tự như vậy, khái niệm khoảng cách có thể được sử dụng để giải thích mức độ chia cách xã hội của hai cá nhân ở các địa vị khác nhau. Đôi khi, chính chúng ta sáng tạo ra những khái niệm mới để mô tả một đặc điểm riêng biệt chưa được mô tả trong các nghiên cứu trước đó. Ví dụ, “căng thẳng công nghệ” (technostress) là một khái niệm mới liên quan đến trạng thái tâm lý căng thẳng (stress) của một người khi đối mặt với yêu cầu tiếp nhận một công nghệ mới.
Các khái niệm có thể có những mức độ trừu tượng khác nhau. Một vài khái niệm như trọng lượng của một người là rõ ràng và khách quan; trong khi các khái niệm khác như tính cách của một người lại có thể trừu tượng và khó để hình dung.
Phạm trù là gì?
Phạm trù (construct) là khái niệm trừu tượng được lựa chọn (hoặc được xây dựng) một cách riêng biệt nhằm mục đích diễn đạt một hiện tượng nhất định. Phạm trù có thể là một khái niệm đơn giản như trọng lượng của một người hoặc là sự kết hợp của một hệ thống các khái niệm có liên quan, ví dụ kỹ năng giao tiếp của một người chứa đựng một vài khái niệm cơ sở như vốn từ vựng, cú pháp và khả năng chính tả của một người.
Ví dụ về trọng lượng được gọi là phạm trù đơn (uni-dimensional construct), trong khi ví dụ về kỹ năng giao tiếp được gọi là phạm trù phức (multi-dimensional construct) chứa đựng hàng loạt khái niệm cơ bản khác. Sự khác biệt giữa phạm trù và khái niệm rõ ràng hơn trong các phạm trù đa chiều: khi sự trừu tượng ở mức độ cao hơn được gọi là một phạm trù và sự trừu tượng ở mức độ thấp hơn được gọi là khái niệm. Tuy nhiên, sự phân biệt này có thể không rõ ràng trong trường hợp của các phạm trù đơn.
Phạm trù sử dụng cho nghiên cứu khoa học phải được định nghĩa chính xác và rõ ràng, có như vậy người khác mới có thể hiểu đúng những gì nó bao hàm và những gì không được bao hàm. Ví dụ, phạm trù thu nhập, có vẻ như đơn giản nhưng có thể ám chỉ thu nhập hàng tháng hoặc hàng năm, thu nhập trước thuế hay sau thuế, thu nhập cá nhân hoặc gia đình. Như vậy, dưới góc độ nghiên cứu khoa học thì phạm trù này không chính xác và cũng không rõ ràng. Có hai loại định nghĩa có thể sử dụng để làm rõ phạm trù: định nghĩa theo từ điển (dictionary definition) và định nghĩa theo thao tác (operational definition). Định nghĩa theo từ điển quen thuộc hơn, trong đó phạm trù thường được định nghĩa thông qua hệ thống các từ đồng nghĩa. Ví dụ, thái độ có thể được định nghĩa như một thiên hướng, một cảm giác hoặc một cảm xúc; và đến lượt cảm xúc lại có thể được định nghĩa như một thái độ. Những định nghĩa kiểu vòng tròn như vậy không thật sự hữu ích trong nghiên cứu khoa học nếu muốn chi tiết hóa ý nghĩa và nội dung của phạm trù đó. Nghiên cứu khoa học đòi hỏi định nghĩa theo thao tác – định nghĩa các phạm trù bằng cách đánh giá chúng qua thực tiễn. Ví dụ, định nghĩa theo thao tác về một phạm trù như nhiệt độ, thì phải cụ thể hóa liệu rằng chúng ta có đo được nhiệt độ bằng độ C, độ F hay độ K hay không. Một phạm trù như thu nhập nên được định nghĩa dưới góc độ liệu rằng chúng ta có quan tâm tới thu nhập hàng tháng hoặc hàng năm, trước thuế thu nhập sau thuế, thu nhập cá nhân hoặc gia đình. Có thể hình dung những phạm trù như học tập, nhân cách, trí thông minh – cũng rất khó để định nghĩa thao tác.
Biến số là gì?
Một thuật ngữ thường kết hợp và đôi khi được hoán đổi với phạm trù được gọi là một biến số (variable). Xét về từ gốc, biến số là số lượng có thể thay đổi (ví dụ, từ thấp đến cao, từ tiêu cực sang tích cực, v.v…), ngược với hằng số không thay đổi (bất biến). Tuy nhiên, trong nghiên cứu khoa học, biến số là một đại lượng có thể đo được của một phạm trù trừu tượng. Trong các thực thể trừu tượng, các phạm trù không thể đo lường trực tiếp được. Do đó, chúng ta phải tìm kiếm các đơn vị đo lường thay thế được gọi là các biến số.
Ví dụ, trí thông minh của một người thường được đo lường bằng chỉ số IQ (Intelligence Quotient). Đó là một chỉ số được tạo ra khi phân tích và kiểm tra mẫu dùng cho con người. Trong trường hợp này trí thông minh là một phạm trù và chỉ số IQ là một biến số để đo lường phạm trù trí thông minh. Liệu rằng chỉ số IQ có phản ánh đúng sự thông minh của một người như mọi người vẫn nghĩ và tin tưởng? Tuỳ thuộc vào mức độ chính xác khi đánh giá trí thông minh, chỉ số IQ có thể là một công cụ tốt hoặc không tốt để đánh giá phạm trù trí thông minh. Như trong Hình 2.1, nghiên cứu khoa học phát triển trên 2 mặt phẳng: mặt phẳng lý thuyết và mặt phẳng thực tiễn. Các phạm trù được nhận thức trên mặt phẳng lý thuyết (trừu tượng), trong khi đó các biến số được thao tác và đo lường trên mặt phẳng thực tiễn (quan sát). Tư duy giống như một nhà nghiên cứu là nói tới khả năng tương tác qua lại của tư duy giữa hai mặt phẳng này.
Tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà các biến có thể được phân loại là các biến số độc lập, phụ thuộc, điều hòa, trung gian hoặc kiểm soát. Các biến số được sử dụng để giải thích các biến số khác được gọi là biến độc lập (independent variable), những biến được giải thích bởi các biến số khác là biến phụ thuộc (dependent variable). Những biến được giải thích bởi các biến độc lập trong khi chúng cũng giải thích các biến phụ thuộc được gọi là biến trung gian (mediating variable). Những biến có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc được gọi là biến điều hòa (moderating variable). Ví dụ, nếu cho rằng trong sinh viên trí thông minh cao hơn sẽ tạo ra kết quả học tập tốt hơn, vậy thì trí thông minh là biến độc lập và kết quả học tập là biến phụ thuộc. Có thể có các biến số khác không liên quan và không thích hợp để giải thích một biến phụ thuộc, nhưng có thể có một số tác động đến biến phụ thuộc. Các biến này phải được kiểm soát trong nghiên cứu khoa học và do đó được gọi là các biến kiểm soát (control variable).
Để hiểu được sự khác nhau giữa các loại biến, hãy xem xét ví dụ thể hiện trong Hình 2.2. Nếu chúng ta tin rằng, trí thông minh ảnh hưởng đến thành tích học tập thì việc đo lường trí thông minh chẳng hạn như chỉ số IQ là biến độc lập. Trong khi đó thước đo thành tích học tập như điểm tổng kết là biến phụ thuộc. Nếu chúng ta tin rằng tác động của trí thông minh đối với thành tích học tập cũng phụ thuộc vào những nỗ lực mà sinh viên đầu tư vào quá trình học tập (ví dụ giữa hai sinh viên thông minh như nhau, sinh viên nào nỗ lực nhiều hơn có thể đạt được thành tích học tập cao hơn), vậy thì nỗ lực trở thành biến điều hòa. Một cách ngẫu nhiên, người ta cũng có thể xem nỗ lực là một biến độc lập và thông minh là một biến điều hòa.
Nếu thành tích học tập được xem như là bước trung gian để có thu nhập tiềm năng cao hơn, như vậy thu nhập tiềm năng trở thành biến phụ thuộc vào biến độc lập là thành tích học tập. Do đó, thành tích học tập trở thành các biến trung gian trong mối quan hệ giữa trí thông minh và thu nhập tiềm năng. Do đó, biến số được xem là độc lập, phụ thuộc, kiểm soát hay trung gian dựa vào mối quan hệ giữa chúng. Mạng lưới khái quát của các mối quan hệ giữa một tập hợp của các phạm trù có liên quan được gọi là mạng tương tác (nomological network – xem Hình 2.2). Tư duy của nhà nghiên cứu không chỉ đòi hỏi khả năng hình thành các phạm trù từ những quan sát thực tiễn, mà còn yêu cầu hình dung trong tư duy một mạng tương tác để xâu chuỗi và liên kết các phạm trù trừu tượng.