Thao tác hóa (Operationalization) là gì?
Sau khi một phạm trù được định nghĩa, câu hỏi đặt ra là làm thể nào để đánh giá một cách chính xác nó. Thao tác hóa (operationalization) nói đến quá trình phát triển các chỉ số (indicator) để đánh giá, đo lường các phạm trù này.
Ví dụ, một phạm trù trừu tượng không thể quan sát được như phạm trù “thực trạng kinh tế – xã hội” được định nghĩa là mức thu nhập của hộ gia đình, thì quá trình thao tác hóa được thực hiện bằng cách sử dụng chỉ số “thu nhập hộ gia đình” và hỏi người tham gia: thu nhập hàng năm của gia đình bạn là những khoản gỉ? Bởi vì tính chủ quan và thiếu rõ ràng của các phạm trù trong khoa học xã hội (trừ một số phạm trù nhân khẩu học như tuổi, giới tính, bằng cấp, thu nhập), thường đòi hỏi phải dùng nhiều chỉ số khác nhau để đánh giá một phạm trù. Quá trình này cho phép kiểm tra sự chặt chẽ của các chỉ số và coi đó như là một tiêu chí để đánh giá tính xác thực của chúng (độ tin tưởng).
Nếu như các phạm thù được định nghĩa về mặt lý thuyết thì các chỉ số lại được áp dụng trên thực tế. Sự kết hợp các chỉ số ở cấp độ thực nghiệm được gọi là một biến số. Như đã đề cập trong chương trước, biến số có thể độc lập, phụ thuộc, điều hòa hay trung gian phụ thuộc vào cách chúng ta sử dụng chúng trong một nghiên cứu cụ thể. Bên cạnh đó, mỗi chỉ số có thể có một hoặc nhiều lượng biến (attribute) và mỗi lượng biến đại diện cho một trị số (value). Ví dụ, biến số “giới tính” có hai lượng biến là nam hoặc nữ. Tương tự, mức độ hài lòng của khách hàng có thể được phân chia thành năm lượng biến “rất không hài lòng”, “không hài lòng”, “không rõ”, “hài lòng” và “rất hài lòng”. Trị số của các lượng biến có thể là định lượng (bằng số) hay định tính (không bằng con số).
Dữ liệu định lượng có thể được phân tích bằng các kỹ thuật phân tích định lượng như hồi quy hay mô hình phương trình cấu trúc, trong khi đó dữ liệu định tính đòi hỏi các kỹ thuật định tính ví dụ như mã hóa (coding). Cần chú ý, nhiều biến trong khoa học xã hội là định tính, dù cho chúng được trình bày dưới hình thức định lượng. Ví dụ, chúng ta có thể tạo ra một chỉ số hài lòng của khách hàng với năm mức độ nêu trên và đánh số lần lượt từ 1 – 5 cho các mức độ đó. Vì vậy, có thể sự dụng các công cụ thống kê hiện đại để phân tích dữ liệu định lượng. Tuy nhiên, các con số này chỉ là những mác giúp người trả lời đánh giá mức độ hài lòng của họ và biến số “sự hài lòng” vẫn là định tính cho dù chúng được trình bày theo cách định lượng.
Có hai loại chỉ số là chỉ số phản ánh và chỉ số thành phần. Chỉ số phản ánh (reflective indicator) được dùng để diễn đạt bản chất của phạm trù. Ví dụ, nếu “mộ đạo” được định nghĩa là một phạm trù để đánh giá mức độ sùng đạo của một người thì việc tham dự các nghi lễ tôn giáo có thể là một chỉ số phản ánh của phạm trù mộ đạo. Chỉ số thành phần (formative indicatior) dùng để hình thành hay góp phần hình thành nên phạm trù. Chỉ số này có thể đại diện cho các khía cạnh khác nhau của phạm trù. Ví dụ, nếu “mộ đạo” được định nghĩa là sự cấu thành bởi các góc độ: niềm tin, sùng bái và lễ nghĩa tôn giáo thì các chỉ số được chọn để đo lường các góc độ khác nhau này được coi là chỉ số thành phần. Phạm trù đơn được đánh giá bằng các chỉ số phản ánh, trong khi đó các phạm trù phức được đo lường bởi sự kết hợp các chỉ số thành phần và mỗi góc độ có thể được đo bằng cách sử dụng một hay nhiều chỉ số phản ánh.