PPNC phi thao túng thiết kế cắt ngang và cắt dọc

• Các trường hợp đã học: 1 rào cản đạo đức, 2 không thể thao túng biến đang quan tâm • Một lý do nữa: các thực nghiệm chỉ có thể nắm bắt một lượng nhỏ các biến số tại một thời điểm 1 h

PPNC phi thao túng:

thiết kế cắt ngang và cắt dọc

Trình bày: MSc Vũ Bích Phượng, Radboud University (the Netherlands)

Faculty of Psychology, USSH

phuongvu@hcmussh.edu.vn

Nội dung buổi học

1 PPNC phi thao túng là gì

2 Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design)

3 Thiết kế cắt dọc a.k.a thiết kế dài

hạn (longitudinal design)

4 Các phân tích thống kê cho NC phi thao túng

PPNC phi thao túng (non-manpulation)

• NC phi thực nghiệm còn được gọi là (also known as – aka.) các

nghiên cứu phi thao túng (non-manipulation studies)

• Những NC này không giống như các NC thực nghiệm vì không bao gồm việc thao túng các biến số 1 cách có chủ ý

• Những thuật ngữ giống nhau: nghiên cứu tương quan(correlational), nghiên cứu quan sát (observational), nghiên cứu phi

thao túng (non-experimental)

 Không thao túng hoặc can thiệp vào môi trường sống của khách thể.

RS.0b013e3181f44abc

longitudinal

PPNC phi thao túng (non-manpulation)

• Có nhiều lý do tại sao nghiên cứu trong phòng thí nghiệm (aka

thực nghiệm) không thể đáp ứng tất cả các nhu cầu nghiên cứu của tâm lý học.

• Các trường hợp đã học: 1) rào cản đạo đức, 2) không thể thao túng biến

đang quan tâm

• Một lý do nữa: các thực nghiệm chỉ có thể nắm bắt một lượng nhỏ

các biến số tại một thời điểm (1 hoặc 3 biến ĐL, 1 vài biến PT), điều này gây khó khăn cho việc so sánh sự ảnh hưởng của các biến số lên nhau Ta không thể sử dụng thực nghiệm để NC các mối quan hệ giữa một lượng lớn các biến số cùng 1 lúc.

PPNC phi thao túng (non-manpulation)

• Ngược lại, NC phi thực nghiệm vì không có sự thao túng biến nên khó có thể thiết lập mô hình test 1 mối quan hệ nhân-quả Do đó, NCphi thực nghiệm được xem như là 1 hình thức quan sát nhiều biến sốcùng 1 lúc và tìm ra những mối liên hệ (tương quan, dự báo) nếu có giữa chúng

 Tất cả những phát hiện từ các NC phi thực nghiệm thường chỉ mang tính chất tương quan, rất ít khi có tính chất giải thích nguyên nhân-kết quả (có 1 số trường hợp ngoại lệ tùy thuộc vào bản chất NC đó)

Tương quan ≠ nhân quả (correlation ≠ causation)!

Các cách khác nhau để mô tả quan hệ

nhân quả (hàm ý 1 chiều tác động):

 Cẩn thận trong ngôn từ khi nhắc đến

các 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

Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design)

TK cắt ngang là gì?

Không thao túng biến

Lấy data từ 1 nhóm mẫu

đa dang tại 1 thời điểm,

không theo dõi thêm

(no follow-up), không

can thiệp thêm (no

intervention)

Đo nhiều biến (đặc điểm)

1 lúc

Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design)

• “NC phi thao túng với TK cắt ngang dễ thực hiện hơn NC thực nghiệm có thao túng?”

Không hề!

• NC phi thao túng loại trừ các yếu tố gây nhiễu bằng kỹ thuật thống kê , trong khi các NC thực nghiệm sử dụng các kỹ thuật mang tính quy trình cho một mục đích tương tự (ôn lại các KT loại

bỏ nhiễu trong NC thực nghiệm).

• Ngoài ra, các NC phi thao túng đòi hỏi 1 lượng mẫu cao hơn các NC thực nghiệm, vì hiệu

ứng của 1 hiện tượng nào đó (nếu có) sẽ ít rõ ràng hơn so với trong môi trường phòng lab

thực nghiệm.

• Trong thực nghiệm, ta có nhiều quy trình loại bỏ nhiễu để ảnh hưởng của biến ĐL được hiện ra rõ hơn.

• Với 1 mối tương quan giữa 2 biến có r = 3, trong môi trường thực nghiệm là 1 chỉ số

yếu Còn trong môi trường phi thực nghiệm có rất nhiều những yếu tố khác, đây là 1 mối tương quan có tiềm năng.

Thiết kế cắt ngang (cross-sectional design)

luận thêm trong buổi tiếp theo Tuy nhiên 1 cỡ mẫu chung được

khuyến nghị cho các NC phi thao túng là N=60 tối thiểu.

quan tâm trong TK cắt ngang cũng nhưng trong các NC phi thực

năng khác nhau!  So sánh dễ-khó là khập khiễng.

Howitt & Cramer (2011), p.210

10 Xem xét chiều hướng ảnh hưởng tạm thời của 1 MQH (giả định biến ĐL và biến PT)

TK cắt ngang vs TK dài hạn

https://www.scribbr.com/methodology/longitudinal-study/

Thiết kế dài hạn aka cắt dọc

(longitudinal design)

Lấy data về 1 (vài) đặc điểm tại nhiều thời điểm khác nhau.

Lý tưởng nhất là đo lường các biến được chính xác như nhau tại tất cả các thời điểm, tuy nhiên điều này thường không dễ được thực hiện triệt để.

Có thể được sử dụng để khám phá thứ tự thời gian hoặc trình tự xảy ra của các biến Điều này rất hữu ích trong việc xác định 1 MQH giữa 2 biến là hai chiều (chứ không phải một chiều nếu chỉ đo tại 1 thời điểm).

Các khái niệm về nội hiệu lực và ngoại hiệu lực áp dụng đặc biệt và rất thử thách trong các nghiên cứu cắt dọc.

 Tương quan trễ (lagged correlation) là mối tương quan giữa biến X được đo tại thời điểm 1 và biến X được đo tại thời điểm 2 Tương quan trễ chéo (cross-lagged

correlation) là mối tương quan giữa biến X và biến Y khi các biến này được đo tại các thời điểm khác nhau.

Thiết kế dài hạn aka cắt dọc (longitudinal

design)

• Sử dụng để NC về 1 tiến trình phát triển (hoặc thoái lui) của 1

hiện tượng tâm lý qua 1 thời gian dài (vd tội phạm, trí nhớ, v.v.)

• Nhắc lại rằng để xác minh 1 MQH nhân quả, ta cần biết rõ được

rằng biến nguyên nhân cần phải xảy ra trước biến kết quả Bằng TK dài hạn theo thời gian, câu hỏi về MQH nhân quả có thể được tiết lộ

nếu:

• Được thực hiện trên cùng 1 nhóm người: cohort study (NC đàon hệ) & case-control study (NC bệnh chứng) là các pp phổ biến trong y học để truy tìm các yếu tố rủi ro dẫn đến bệnh qua thời gian.

• NC theo chiều dọc về tương lai (prospective) thay vì hồi cứu (restropective)

• Longitudinal-experiment: thực nghiệmtrước-sau có follow-up.

• Như tên gọi của nó, TK dài hạn thường kéo dài nhiều năm, thậm chí

dài bằng cả 1 sự nghiệp của 1 nhà NC

• Vd NC về trẻ vị thành niên có xu hướng phạm pháp và quá trình trở

thành tội phạm khi trưởng thành và về già.

• Ta có thể hình dung có rất nhiều rủi ro và rào cản hậu cần để thực hiện lấy số liệu trong nhiều năm ròng.

• 1 cách để rút ngắn thời gian đó là kết hợp NC về tương lai và hồi cứu

• Vd Thay vì bắt đầu NC hành vi chống đối ở thời điểm trẻ vị thành niên và theo dõi tiến trình phát triển của chúng (1 số có thể trở thành tội phạm còn

1 số thì không), ta có thể bắt đầu NC những người đã phạm tội ở thời điểm trưởng thành và đo lường đặc điểm của họ bằng cách hỏi về quá khứ Sau

đó tiếp tục NC họ khi về già Khi đó thời gian NC có thể được rút ngắn còn 1 nửa.

• Tuy nhiên, 1 nhược điểm của hồi cứu là khách thể có thể không báo cáo được chính xác do lỗi trí nhớ.

Tham khảo:

content/uploads/2013/0 1/k2_attachments_NC_D OAN_HE.pdf

https://bvag.com.vn/wp-Kết hợp cắt

ngang và cắt dọc

Nội hiệu lực và ngoại hiệu lực trong thiết kế

• Tuy nhiên, vì thời gian NC kéo dài nhiều năm, có rất nhiều sự thay đổi mà nhà NC không

thể lường trước được.

• Tỉ lệ rút lui cao làm N ngày càng 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 là những mối đe dọa đến nội HL, và TK cắt dọc trải dài theo thời gian đặc biệt dễ bị ảnh hưởng

Mối đe dọa đến nội hiệu lực

dõi và phác đồ đúng sự thay đổi qua thời gian trong nhóm mẫu của tahay không

sử dụng để giải thích cho kết quả được tìm thấy

tưởng được rằng kết quả tìm thấy phản ánh đúng sự biến thiên

trong nhóm mẫu

Mối đe dọa đến nội hiệu lực

đo/cách đo

việc rút lui và đặc điểm của NC đó, nghĩa là có thể không phải ngẫu nhiên mà nó xảy ra

Mối đe dọa Ví dụ

sáng ngay trước khi họ được đo T1

Thang đo/cách Công cụ đo lường dần bị kém đi (vd Hư hỏng, hết hạn), thang đo

qua thời gian

trưởng thành

nghiệm thể) và T2 (khi 1 số nghiệm thể ngừng cung cấp dữ liệu)

bị chênh lệch lớn

về trung bình, làm cho khoảng cách giữa T1 và T2 lớn hơn so với những người từ đầu có tỉ lệ tai nạn thấp.

Các cách thu thập dữ liệu phi thực nghiệm

• Khảo sát là cách thu thập dữ liệu phổ biến nhất

Ưu:

- Thu thập được nhiều dữ liệu trong thời gian ngắn và dễ dàng (online)

Nhược:

- Vấn đề với mẫu: self-selection bias

- Không trung thực (hiệu ứng xã hội)

Ưu tiên sử dụng các bảng hỏi đã được phát triển và đánh giá tâm trắc

(psychometrics) thay vì tự xây dựng bảng hỏi.

• Những câu hỏi quan trọng nên để trước, thông tin nhân khẩu học nên để cuối cùng (tránh mệt mỏi, nhàm chán) Những câu hỏi nhạy cảm cũng nên để cuối (sau khi đã thiết lập được sự tin tưởng)

• Tránh dài dòng

• Không ai thích làm khảo sát miễn phí

Giới thiệu về biến trung gian (mediator) và biến điều tiết (moderator)

Biến trung gian (mediator)

• Là biến làm giảm độ lớn của 1 mối tương quan giữa 2 biến khác

nhưng lại có thể đóng vai trò là một liên kết mang tính giải thích

cho MQH giữa 2 biến kia

https://doi.org/10.1186/s12874-021 -01426-3

Path diagram of a single mediator model.

Giới thiệu về biến trung gian (mediator) và biến điều tiết (moderator)

Biến điều tiết (moderator)

• Độ lớn hoặc chiều hướng của 1 MQH giữa hai biến có thể thay đổi phụ thuộc vào giá trị của 1 biến thứ ba Khi đó, biến thứ ba này

được gọi là biến điều tiết

[Ôn lại hiệu ứng tương tác]

stress-depression của nhóm có social support

cao là 3 và của nhóm có social support

thấp là 7, nghĩa là social support điều

tiết MQH giữa stress và depression

• Biến trung gian là

kết quả trong MQH nhân quả với biến

ĐL, và là nguyên nhân trong MQH nhân quả với biến PT.

không phải là kết quả của biến ĐL.

Các NC phi thao túng

bổ trợ cho các NC

thực nghiệm, cùng nhau tiết lộ từng mảng của 1 bức tranh tổng thể.

Phân tích thống kê trong các nghiên cứu phí thao túng

• Tính phức tạp của các TK này dẫn đến việc sử dụng các kỹ thuật

thống kê phức tạp như hồi quy đa biến (multiple regression) – có thể kiểm tra MQH điều tiết; và phân tích đường dẫn (path analysis) – có thể kiểm tra MQH trung gian

Hồi quy đa biến (multiple regression

analysis)

• Hồi quy đa biến có hai dạng:

• Tuyến tính (khi biến kết quả là biến liên tục)

• Logit (khi biến kết quả không phải là biến liên tục)

• Kiểm tra trong nhiều biến số, (những) biến nào có thể dự đoán đáng kể được kết quả đã xảy ra

Phân tích đường dẫn (path analysis)

cấu trúc phức tạp có nhiều đường dẫn quan hệ (structure of paths)

• Kỹ thuật thống kê phổ biến để phân tích 1 mạng lưới các đường

dẫn phức tạp là Structural Equation Modelling (SEM, mô hình

phương trình cấu trúc)

Howitt & Cramer (2011), p.230

Phân tích

đường dẫn

(path analysis)

Take-home messages

cắt ngang và cắt dọc là 2 dạng phổ biến và được sử dụng để NC về 1 tập hợp nhiều biến số và những MQH của chúng cùng 1 lúc, từ đó tiết lộ 1 bức tranh phức tạp nhưng bao quát và tổng thể hơn để giải thích các hiện tượng tâm lý.

TK này.

thức và kỹ năng nâng cao của nhà NC 2 phân tích thống kê được sử dụng phổ biến là multiple regresison và path analysis (SEM).