PPNC phi thao túng thiết kế cắt ngang và cắt dọc

PPNC phi thao túng: thiết kế cắt ngang cắt dọc Trình bày: MSc Vũ Bích Phượng, Radboud University (the Netherlands) Faculty of Psychology, USSH phuongvu@hcmussh.edu.vn Nội dung buổi học PPNC phi thao túng Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design) Thiết kế cắt dọc a.k.a thiết kế dài hạn (longitudinal design) Các phân tích thống kê cho NC phi thao túng PPNC phi thao túng (non-manpulation) • NC phi thực nghiệm cịn gọi (also known as – aka.) nghiên cứu phi thao túng (non-manipulation studies) • Những NC khơng giống NC thực nghiệm khơng bao gồm việc thao túng biến số cách có chủ ý • Những thuật ngữ giống nhau: nghiên cứu tương quan (correlational), nghiên cứu quan sát (observational), nghiên cứu phi thao túng (nonexperimental)  Không thao túng can thiệp vào môi trường sống khách thể https://www.doi.org/10.1097/P RS.0b013e3181f44abc longitudinal PPNC phi thao túng (non-manpulation) • Có nhiều lý nghiên cứu phịng thí nghiệm (aka thực nghiệm) đáp ứng tất nhu cầu nghiên cứu tâm lý học • Các trường hợp học: 1) rào cản đạo đức, 2) thao túng biến quan tâm • Một lý nữa: thực nghiệm nắm bắt lượng nhỏ biến số thời điểm (1 biến ĐL, vài biến PT), điều gây khó khăn cho việc so sánh ảnh hưởng biến số lên Ta sử dụng thực nghiệm để NC mối quan hệ lượng lớn biến số lúc PPNC phi thao túng (non-manpulation) • Ngược lại, NC phi thực nghiệm khơng có thao túng biến nên khó thiết lập mơ hình test mối quan hệ nhân-quả Do đó, NC phi thực nghiệm xem hình thức quan sát nhiều biến số lúc tìm mối liên hệ (tương quan, dự báo) có chúng  Tất phát từ NC phi thực nghiệm thường mang tính chất tương quan, có tính chất giải thích ngun nhân-kết (có số trường hợp ngoại lệ tùy thuộc vào chất NC đó) Tương quan ≠ nhân (correlation ≠ causation)! Các cách khác để mô tả quan hệ nhân (hàm ý chiều tác động): • Tác động • Dẫn tới • Gây • Mang tới/lại • Có ảnh hưởng đến • Kết • Ảnh hưởng tới  Cẩn thận ngôn từ nhắc đến nghiên cứu phi thao túng Howitt & Cramer (2011), p 32 Các cách để mô tả MQH tương quan: • Tương quan (correlate with) • Liên quan (associate with) • Mối quan hệ (the relationship between, the association between) • Hai chiều (bidirectional) Thiết kế nghiên cứu phụ thuộc vào câu hỏi nghiên cứu • Giả sử ta muốn điều tra mối quan hệ việc hàng ngày mức cholesterol thể Một điều phải xác định loại nghiên cứu cho biết nhiều thơng tin mối quan hệ • Chúng ta có muốn so sánh mức độ cholesterol quần thể khác người có không thời điểm đo lường? • Hay muốn theo dõi mức độ cholesterol nhóm người hàng ngày khoảng thời gian dài?  Lựa chọn thiết kế cho phù hợp! Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design) TK cắt ngang gì? Khơng thao túng biến Lấy data từ nhóm mẫu đa dang thời điểm, khơng theo dõi thêm (no follow-up), không can thiệp thêm (no intervention) Đo nhiều biến (đặc điểm) lúc Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design) • “NC phi thao túng với TK cắt ngang dễ thực NC thực nghiệm có thao túng?” Khơng hề! • NC phi thao túng loại trừ yếu tố gây nhiễu kỹ thuật thống kê, NC thực nghiệm sử dụng kỹ thuật mang tính quy trình cho mục đích tương tự (ơn lại KT loại bỏ nhiễu NC thực nghiệm) • Ngồi ra, NC phi thao túng đòi hỏi lượng mẫu cao NC thực nghiệm, hiệu ứng tượng (nếu có) rõ ràng so với mơi trường phịng lab thực nghiệm • Trong thực nghiệm, ta có nhiều quy trình loại bỏ nhiễu để ảnh hưởng biến ĐL rõ • Với mối tương quan biến có r = 3, mơi trường thực nghiệm số yếu Cịn mơi trường phi thực nghiệm có nhiều yếu tố khác, mối tương quan có tiềm Nội hiệu lực ngoại hiệu lực thiết kế cắt dọc • “Vì NC có thiết kế cắt dọc lại gặp nhiều thử thách nội hiệu lực ngoại hiệu lực?” • Để đảm bảo nội HL cao TK cắt dọc, ta cần đảm bảo quy trình thu thập liệu thời điểm khác hồn tồn đồng • Vd Việc đo lường tính cách người lúc họ 15 tuổi lúc họ 55 tuổi cần thực y hệt • Tuy nhiên, thời gian NC kéo dài nhiều năm, có nhiều thay đổi mà nhà NC khơng thể lường trước • Tỉ lệ rút lui cao làm N ngày nhỏ (vd Chuyển chỗ ở, tai nạn, v.v.); • Hậu cần thay đổi (vd Thiết bị hư hỏng theo thời gian); • Bối cảnh XH thay đổi (vd COVID-19); v.v  Đây mối đe dọa đến nội HL, TK cắt dọc trải dài theo thời gian đặc biệt dễ bị ảnh hưởng Mối đe dọa đến nội hiệu lực • Những yếu tố làm giảm khả kết luận xác liệu ta có theo dõi phác đồ thay đổi qua thời gian nhóm mẫu ta hay khơng • Các mối đe dọa đến nội hiệu lực giải thích thay sử dụng để giải thích cho kết tìm thấy • Nếu có nhiều mối đe dọa đến nội hiệu lực, ta tin tưởng kết tìm thấy phản ánh biến thiên nhóm mẫu Mối đe dọa đến nội hiệu lực Mối đe dọa Hiệu ứng lịch sử Thang đo/cách đo Hiệu ứng trưởng thành Bỏ tham gia Howitt & Cramer (2011), p.222 Giải thích vài kiện XH diễn ngồi tầm kiểm sốt q trình NC có ảnh hưởng đáng kể đến biến mà ta đo lường Độ tin cậy thang đo bị thay đổi trình NC Nghiệm thể phát triển theo cách tự nhiên (vd Lớn lên, thêm kinh nghiệm, trở bệnh v.v.) ảnh hưởng mong đợi đến biến đo lường Khi khách thể bỏ tham gia NC, có MQH có hệ thống việc rút lui đặc điểm NC đó, nghĩa khơng phải ngẫu nhiên mà xảy Hồi quy Xảy nghiệm thể có điểm dị biệt (rất cao thấp) lúc đầu điểm TB qua thời gian trở lại bình thường người khác Việc làm test Bản thân việc làm test ảnh hưởng đến kết làm test Mối đe dọa Hiệu ứng lịch sử Ví dụ NC tác động dài hạn việc tập thể dục chất lượng giấc ngủ: khu KTX nơi số khách thể SV có cháy vào rạng sáng trước họ đo T1 Howitt & Cramer Công cụ đo lường dần bị (vd Hư hỏng, hết hạn), thang(2011), đo p.222 bị thay đổi ý muốn, nghiệm viên trở nên thục qua thời gian Vd Trở bệnh, tai nạn, v.v Mối đe dọa đến nội hiệu lực: ví dụ Thang đo/cách đo Hiệu ứng trưởng thành Bỏ tham gia Hồi quy điểm TB Việc làm test Khi nghiệm thể bỏ tham gia nhiều dẫn đến T1 (khi có đủ nghiệm thể) T2 (khi số nghiệm thể ngừng cung cấp liệu) bị chênh lệch lớn NC thị giác giúp làm giảm tỉ lệ tai nạn nơi làm việc: người có tỉ lệ tai nạn cao T1 có nhiều khả có T2 trở trung bình, làm cho khoảng cách T1 T2 lớn so với người từ đầu có tỉ lệ tai nạn thấp a.k.a Hiệu ứng chuyển tiếp (hiệu ứng luyện tập mệt mỏi) Các cách thu thập liệu phi thực nghiệm • Khảo sát cách thu thập liệu phổ biến Ưu: - Thu thập nhiều liệu thời gian ngắn dễ dàng (online) Nhược: - Vấn đề với mẫu: self-selection bias - Không trung thực (hiệu ứng xã hội) số cân nhắc: • Khơng nhập ý vào thành câu khảo sát (vd: đồng ý/khơng đồng ý với “Tơi thích cơng việc có quan hệ tốt với đồng nghiệp”) • Tránh dùng từ nhạy cảm, nhiều cảm xúc thiên vị (vd: “Tôi ngu dại tình yêu”) Ưu tiên sử dụng bảng hỏi phát triển đánh giá tâm trắc (psychometrics) thay tự xây dựng bảng hỏi • Những câu hỏi quan trọng nên để trước, thông tin nhân học nên để cuối (tránh mệt mỏi, nhàm chán) Những câu hỏi nhạy cảm nên để cuối (sau thiết lập tin tưởng) • Tránh dài dịng • Khơng thích làm khảo sát miễn phí Giới thiệu biến trung gian (mediator) biến điều tiết (moderator) Biến trung gian (mediator) • Là biến làm giảm độ lớn mối tương quan biến khác lại đóng vai trị liên kết mang tính giải thích cho MQH biến https://doi.org/10.1186/s12874-021 -01426-3 Path diagram of a single mediator model Giới thiệu biến trung gian (mediator) biến điều tiết (moderator) Biến điều tiết (moderator) • Độ lớn chiều hướng MQH hai biến thay đổi phụ thuộc vào giá trị biến thứ ba Khi đó, biến thứ ba gọi biến điều tiết [Ơn lại hiệu ứng tương tác] • Vd Tương quan stress-depression nhóm có social support cao nhóm có social support thấp 7, nghĩa social support điều tiết MQH stress depression Bức tranh trở nên phức tạp hơn… Biến điều tiết Biến dự đoán/ Biến ĐL Biến trung gian Biến kết quả/ Biến PT Phân biệt biến điều tiết biến trung gian: • Biến trung gian kết MQH nhân với biến ĐL, nguyên nhân MQH nhân với biến PT • Biến điều tiết kết biến ĐL Các NC phi thao túng bổ trợ cho NC thực nghiệm, tiết lộ mảng tranh tổng thể Phân tích thống kê nghiên cứu phí thao túng • Tính phức tạp TK dẫn đến việc sử dụng kỹ thuật thống kê phức tạp hồi quy đa biến (multiple regression) – kiểm tra MQH điều tiết; phân tích đường dẫn (path analysis) – kiểm tra MQH trung gian Hồi quy đa biến (multiple regression analysis) • Hồi quy đa biến có hai dạng: • Tuyến tính (khi biến kết biến liên tục) • Logit (khi biến kết khơng phải biến liên tục) • Kiểm tra nhiều biến số, (những) biến dự đốn đáng kể kết xảy Phân tích đường dẫn (path analysis) • Sử dụng để phân tích MQH tập hợp nhiều biến lúc  cấu trúc phức tạp có nhiều đường dẫn quan hệ (structure of paths) • Kỹ thuật thống kê phổ biến để phân tích mạng lưới đường dẫn phức tạp Structural Equation Modelling (SEM, mơ hình phương trình cấu trúc) Howitt & Cramer (2011), p.230 Phân tích đường dẫn (path analysis) Take-home messages • PPNC phi thao túng có nhiều dạng thiết kế khác nhau, thiết kế cắt ngang cắt dọc dạng phổ biến sử dụng để NC tập hợp nhiều biến số MQH chúng lúc, từ tiết lộ tranh phức tạp bao quát tổng thể để giải thích tượng tâm lý • Khái niệm biến điều tiết biến trung gian thường gặp phải TK • Vì phức tạp cách TK, bước phân tích thống kê đòi hỏi kiến thức kỹ nâng cao nhà NC phân tích thống kê sử dụng phổ biến multiple regresison path analysis (SEM) ... học PPNC phi thao túng Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design) Thiết kế cắt dọc a.k.a thiết kế dài hạn (longitudinal design) Các phân tích thống kê cho NC phi thao túng PPNC phi thao túng. .. OAN_HE.pdf Kết hợp cắt ngang cắt dọc Nội hiệu lực ngoại hiệu lực thiết kế cắt dọc • “Vì NC có thiết kế cắt dọc lại gặp nhiều thử thách nội hiệu lực ngoại hiệu lực?” • Để đảm bảo nội HL cao TK cắt dọc, ... nhiều biến (đặc điểm) lúc Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design) • “NC phi thao túng với TK cắt ngang dễ thực NC thực nghiệm có thao túng? ” Khơng hề! • NC phi thao túng loại trừ yếu tố gây