Phiếu khảo sát khoá luận ở Việt Nam gần như luôn theo một bố cục sáu phần: lời chào, cam kết bảo mật, câu gạn lọc, phần chính (các thang đo), thông tin cá nhân và lời cảm ơn. Bài này giải thích mỗi phần cần có gì, vì sao xếp theo thứ tự đó, rồi đưa ra một phiếu hoàn chỉnh cho đề tài ý định tiếp tục dùng ứng dụng giao đồ ăn để bạn sửa lại theo đề tài của mình.
Bố cục 6 phần và lý do của từng phần
| Phần | Mục đích | Độ dài gợi ý |
|---|---|---|
| 1. Lời chào | Cho biết ai hỏi, hỏi để làm gì, mất bao lâu | 3 đến 5 câu |
| 2. Cam kết bảo mật | Nói rõ dữ liệu được dùng thế nào, quyền dừng giữa chừng | 2 đến 4 câu |
| 3. Câu gạn lọc | Giữ đúng đối tượng nghiên cứu | 1 đến 3 câu |
| 4. Phần chính | Đo các khái niệm trong mô hình | Phần lớn phiếu, thường 20 đến 40 phát biểu |
| 5. Thông tin cá nhân | Mô tả mẫu, biến kiểm soát | 4 đến 7 câu |
| 6. Lời cảm ơn | Kết thúc, cho thông tin liên hệ | 1 đến 2 câu |
Thứ tự này không phải thói quen ngẫu nhiên. Dillman, Smyth và Christian (2014) khuyên mở đầu bằng câu hỏi liên quan trực tiếp tới chủ đề và dễ trả lời, để người trả lời thấy khảo sát đúng như lời giới thiệu, còn các câu riêng tư hơn như thu nhập để về cuối, khi họ đã đầu tư thời gian và ít bỏ ngang hơn. Krosnick và Presser (2010) cũng khuyến nghị nhóm các câu cùng chủ đề lại với nhau và để câu nhạy cảm ở sau.
Ngoại lệ: nếu bạn thu mẫu theo hạn ngạch (ví dụ đủ 50% nam, 50% nữ) hoặc đối tượng giới hạn theo tuổi, câu hỏi về giới tính hay độ tuổi phải được đưa lên phần gạn lọc để chặn người ngoài hạn ngạch ngay từ đầu.
Phần 1: Lời chào
Lời chào cần trả lời bốn câu hỏi của người nhận link: ai đang hỏi, hỏi về chuyện gì, mất bao lâu, có liên quan gì đến tôi. Không cần tên đề tài đầy đủ kiểu học thuật.
Đừng tiết lộ giả thuyết ("nhằm chứng minh sự tiện lợi làm tăng ý định sử dụng"), vì người trả lời sẽ đoán ý và trả lời theo. Nêu chủ đề chung là đủ.
Phần 2: Cam kết bảo mật
Ba ý bắt buộc: phiếu ẩn danh (hoặc thông tin định danh được tách riêng), dữ liệu chỉ dùng cho mục đích học thuật và chỉ báo cáo ở dạng tổng hợp, người trả lời có thể dừng bất kỳ lúc nào. Nếu bạn có thu email hoặc số điện thoại để trao thưởng, nói rõ thông tin đó được lưu riêng và xoá sau khi trao thưởng.
Từ ngày 01/01/2026, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 có hiệu lực. Với khoá luận, cách đơn giản nhất để tuân thủ là không thu dữ liệu cá nhân bạn không cần: không hỏi họ tên, số điện thoại, ngày sinh chính xác nếu mô hình không dùng đến. Hỏi nhóm tuổi thay vì năm sinh, hỏi khoảng chi tiêu thay vì con số cụ thể.
Phần 3: Câu gạn lọc
Câu gạn lọc xác định ai thuộc tổng thể nghiên cứu. Viết nó dựa trên định nghĩa đối tượng trong chương 3, càng cụ thể càng tốt:
- Yếu: "Bạn có biết ứng dụng giao đồ ăn không?" (ai cũng chọn Có)
- Tốt: "Trong 3 tháng gần đây, bạn có đặt đồ ăn qua ứng dụng giao đồ ăn ít nhất một lần không?"
Mốc thời gian quan trọng vì thói quen hay giá trị cảm nhận cần trải nghiệm gần đây. Trên Google Forms, câu gạn lọc dùng tuỳ chọn chuyển phần để đưa người trả lời "Không" đến trang cảm ơn, chi tiết ở bài cách tạo phiếu khảo sát Google Forms.
Phần 4: Phần chính
Phần chính gồm các thang đo cho từng khái niệm trong mô hình. Bốn nguyên tắc:
- Thang đo có nguồn. Mỗi khái niệm lấy từ một thang đo đã công bố, dịch và hiệu chỉnh có ghi chép. Quy trình dịch xuôi, dịch ngược của Brislin (1970) là cách hay được chấp nhận. Thư viện thang đo có câu gốc tiếng Anh, bản tiếng Việt tham khảo và trích dẫn.
- Nhóm theo khái niệm, có tiêu đề ngắn. Mỗi khối một khái niệm giúp người trả lời giữ mạch suy nghĩ. Tiêu đề khối dùng ngôn ngữ đời thường ("Về chi phí"), không dùng tên khái niệm học thuật.
- Biến phụ thuộc tách khỏi biến độc lập. Đặt khối biến phụ thuộc ở cuối phần chính, có tiêu đề riêng. Đây là một biện pháp thủ tục giảm sai lệch do phương pháp chung (Podsakoff và cộng sự, 2003).
- Một bộ nhãn thang cho cả phiếu. Cùng số mức, cùng chiều, cùng chữ. Xem bài thang đo Likert 5 mức, 7 mức để chọn.
Chèn một câu kiểm tra chú ý ở nửa sau phần chính. Meade và Craig (2012) cho thấy các câu chỉ dẫn kiểu "vui lòng chọn Không đồng ý ở dòng này" giúp phát hiện người trả lời cẩu thả.
Phần 5: Thông tin cá nhân
Chỉ hỏi những gì bạn sẽ dùng: để mô tả mẫu trong chương 4, hoặc làm biến kiểm soát, biến nhóm cho kiểm định t, ANOVA. Mỗi câu nên có các lựa chọn không chồng lấn ("18 đến 22", "23 đến 27", không phải "18 đến 22", "22 đến 27") và bao trùm mọi trường hợp (có "Khác" hoặc "Trên 35"). Câu về thu nhập, chi tiêu luôn kèm "Không muốn trả lời".
Phần 6: Lời cảm ơn
Một đến hai câu, kèm email liên hệ. Trên Google Forms, đặt vào mục tin nhắn xác nhận.
Ví dụ đầy đủ: phiếu khảo sát ý định tiếp tục dùng ứng dụng giao đồ ăn
Mô hình rút gọn từ UTAUT2 (Venkatesh và cộng sự, 2012): hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, giá trị giá cả và thói quen tác động lên ý định hành vi. Các phát biểu lấy từ bản tiếng Việt trong thang đo UTAUT2, thay "[dịch vụ]" bằng "ứng dụng giao đồ ăn". Bản đầy đủ có thêm động lực hưởng thụ nằm ở mẫu bảng hỏi ứng dụng giao đồ ăn.
PHIẾU KHẢO SÁT VỀ THÓI QUEN SỬ DỤNG ỨNG DỤNG GIAO ĐỒ ĂN
Lời chào. Xin chào anh/chị. Tôi là Nguyễn Văn A, sinh viên năm cuối ngành Quản trị kinh doanh, Trường Đại học X. Tôi đang thực hiện khoá luận tốt nghiệp về cách người dùng lựa chọn và sử dụng các ứng dụng giao đồ ăn. Phiếu khảo sát gồm 27 câu, mất khoảng 6 phút. Không có câu trả lời đúng hay sai, tôi chỉ mong nhận được suy nghĩ thật của anh/chị.
Cam kết bảo mật. Phiếu khảo sát hoàn toàn ẩn danh, không thu họ tên, số điện thoại hay email. Dữ liệu chỉ dùng cho mục đích học thuật và chỉ được trình bày dưới dạng số liệu tổng hợp. Anh/chị có thể dừng bất kỳ lúc nào; phiếu chưa gửi sẽ không được ghi nhận.
PHẦN A. CÂU HỎI GẠN LỌC
A1. Trong 3 tháng gần đây, anh/chị có đặt đồ ăn qua ứng dụng giao đồ ăn (ví dụ GrabFood, ShopeeFood, beFood) ít nhất một lần không?
- Có (tiếp tục phần B)
- Không (kết thúc khảo sát)
PHẦN B. ĐÁNH GIÁ CỦA ANH/CHỊ VỀ ỨNG DỤNG GIAO ĐỒ ĂN
Với mỗi phát biểu, anh/chị vui lòng chọn mức độ đồng ý: 1 = Hoàn toàn không đồng ý, 2 = Không đồng ý, 3 = Trung lập, 4 = Đồng ý, 5 = Hoàn toàn đồng ý. Khi trả lời, anh/chị hãy nghĩ về ứng dụng giao đồ ăn mình dùng nhiều nhất.
| Mã | Phát biểu (chọn 1 đến 5) |
|---|---|
| Về lợi ích khi sử dụng | |
| PE1 | Tôi thấy ứng dụng giao đồ ăn hữu ích trong cuộc sống hằng ngày. |
| PE2 | Sử dụng ứng dụng giao đồ ăn giúp tôi làm mọi việc nhanh hơn. |
| PE3 | Sử dụng ứng dụng giao đồ ăn làm tăng năng suất của tôi. |
| Về sự dễ dùng | |
| EE1 | Tôi thấy học cách sử dụng ứng dụng giao đồ ăn là dễ dàng. |
| EE2 | Việc tương tác với ứng dụng giao đồ ăn rõ ràng và dễ hiểu đối với tôi. |
| EE3 | Tôi thấy ứng dụng giao đồ ăn dễ sử dụng. |
| EE4 | Tôi có thể dễ dàng trở nên thành thạo trong việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
| Về người xung quanh | |
| SI1 | Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
| SI2 | Những người có ảnh hưởng tới hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
| SI3 | Những người mà tôi coi trọng ý kiến muốn tôi sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
| Về chi phí | |
| PV1 | Ứng dụng giao đồ ăn có giá hợp lý. |
| PV2 | Ứng dụng giao đồ ăn xứng đáng với số tiền bỏ ra. |
| AC1 | Để xác nhận anh/chị đang đọc kỹ, vui lòng chọn mức "Không đồng ý" ở dòng này. |
| PV3 | Với mức giá hiện tại, ứng dụng giao đồ ăn mang lại giá trị tốt. |
| Về thói quen | |
| HT1 | Việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn đã trở thành thói quen của tôi. |
| HT2 | Tôi bị nghiện sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
| HT3 | Tôi phải sử dụng ứng dụng giao đồ ăn. |
PHẦN C. DỰ ĐỊNH CỦA ANH/CHỊ
| Mã | Phát biểu (chọn 1 đến 5) |
|---|---|
| BI1 | Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng giao đồ ăn trong tương lai. |
| BI2 | Tôi sẽ luôn cố gắng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn trong cuộc sống hằng ngày. |
| BI3 | Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng giao đồ ăn thường xuyên. |
Ghi chú cho người viết: mã PE1 đến PE3 ở đây là PE1, PE3, PE4 trong bài gốc của Venkatesh và cộng sự (2012) vì PE2 gốc đã bị loại. Ghi rõ sự đánh số lại này trong bảng mã hoá để hội đồng đối chiếu được. Câu AC1 là câu kiểm tra chú ý, không thuộc thang đo nào.
PHẦN D. THÔNG TIN CHUNG
D1. Giới tính: Nam / Nữ / Khác / Không muốn trả lời
D2. Độ tuổi: Dưới 18 / 18 đến 22 / 23 đến 27 / 28 đến 35 / Trên 35
D3. Nghề nghiệp hiện tại: Sinh viên / Nhân viên văn phòng / Lao động tự do / Kinh doanh / Khác
D4. Tần suất đặt đồ ăn qua ứng dụng: Dưới 1 lần mỗi tháng / 1 đến 3 lần mỗi tháng / 1 đến 2 lần mỗi tuần / 3 lần mỗi tuần trở lên
D5. Ứng dụng anh/chị dùng nhiều nhất: GrabFood / ShopeeFood / beFood / Khác
D6. Chi tiêu trung bình mỗi tháng (tất cả các khoản): Dưới 3 triệu đồng / 3 đến dưới 6 triệu / 6 đến dưới 10 triệu / Từ 10 triệu trở lên / Không muốn trả lời
Lời cảm ơn. Cảm ơn anh/chị đã dành thời gian hoàn thành phiếu khảo sát. Nếu có câu hỏi về nghiên cứu, anh/chị có thể liên hệ email: [email sinh viên].
Đếm lại: 1 câu gạn lọc, 16 phát biểu thang đo và 1 câu kiểm tra chú ý ở phần B, 3 phát biểu ở phần C, 6 câu ở phần D, tổng cộng 27 câu, đúng như lời chào. Con số trong lời chào phải khớp với phiếu thật.
Cách sửa mẫu theo đề tài của bạn
- Thay mô hình: chọn các khái niệm của bạn, lấy thang đo gốc tương ứng. Bộ khảo sát làm bước này tự động: chọn khái niệm, nhận bảng hỏi tiếng Việt có trích dẫn, cỡ mẫu tối thiểu, đoạn văn chương 3, và tải về Word, Excel.
- Thay câu gạn lọc theo định nghĩa đối tượng của bạn, luôn có mốc thời gian hoặc điều kiện cụ thể.
- Thay phần D bằng những biến bạn thực sự phân tích. Bỏ câu nào bạn không dùng ở chương 4.
- Chạy thử với 20 đến 30 người, đo thời gian thực, sửa câu khó hiểu, cập nhật con số trong lời chào.
Nếu đề tài của bạn gần với các chủ đề phổ biến như ví điện tử, mua sắm online, ý định nghỉ việc, chất lượng dịch vụ, xem các mẫu bảng hỏi theo đề tài có sẵn mô hình, cỡ mẫu và nguồn thang đo.
Sửa xong phiếu, tính số phiếu cần thu bằng công cụ tính cỡ mẫu; khi có câu trả lời, chuyển dữ liệu Google Form sang SPSS để mã hoá theo đúng mã biến trong phiếu.
Lỗi thường gặp
| Lỗi | Vì sao là vấn đề | Cách sửa |
|---|---|---|
| Lời chào nêu giả thuyết | Người trả lời đoán ý và trả lời theo | Chỉ nêu chủ đề chung |
| Thông tin cá nhân đặt đầu phiếu khi không cần hạn ngạch | Người trả lời dè dặt ngay từ đầu | Chuyển xuống cuối |
| Hỏi họ tên, số điện thoại "cho chắc" | Mâu thuẫn với cam kết ẩn danh, phát sinh nghĩa vụ bảo vệ dữ liệu | Bỏ, hoặc thu ở biểu mẫu riêng nếu cần trao thưởng |
| Khoảng lựa chọn chồng lấn (18 đến 22, 22 đến 25) | Người 22 tuổi không biết chọn ô nào | Dùng khoảng liền kề không trùng |
| Câu gạn lọc mơ hồ | Người ngoài tổng thể lọt vào mẫu | Thêm mốc thời gian, hành vi cụ thể |
| Số câu trong lời chào không khớp phiếu | Mất lòng tin, tăng bỏ ngang | Đếm lại sau mỗi lần sửa |
Câu hỏi thường gặp
Phiếu khảo sát khoá luận nên dài bao nhiêu?
Không có con số chuẩn, nhưng phiếu càng dài thì tỉ lệ bỏ ngang và trả lời đối phó càng tăng. Phần lớn khoá luận dùng 20 đến 40 phát biểu Likert, mất 5 đến 10 phút. Nếu vượt 50 phát biểu, xem lại có khái niệm nào có thể bỏ khỏi mô hình không.
Thông tin cá nhân để đầu hay cuối phiếu?
Mặc định để cuối. Chỉ đưa lên đầu những câu dùng để gạn lọc hoặc kiểm soát hạn ngạch.
Có được sửa câu chữ của thang đo gốc không?
Được điều chỉnh từ ngữ cho phù hợp bối cảnh (thay "[dịch vụ]" bằng tên dịch vụ, dùng từ quen thuộc với người Việt), nhưng giữ nguyên ý. Ghi lại mọi điều chỉnh trong chương 3 và phụ lục.
Phụ lục khoá luận có cần cả mã biến không?
Phiếu phát cho người trả lời không cần mã biến. Bản trong phụ lục có thể giữ mã để hội đồng đối chiếu với bảng mã hoá thang đo ở chương 3.
Tài liệu tham khảo
- Brislin, R. W. (1970). Back-translation for cross-cultural research. Journal of Cross-Cultural Psychology, 1(3), 185–216. https://doi.org/10.1177/135910457000100301
- Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014). Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4th ed.). Wiley.
- Krosnick, J. A., & Presser, S. (2010). Question and questionnaire design. In P. V. Marsden & J. D. Wright (Eds.), Handbook of survey research (2nd ed., pp. 263–313). Emerald.
- Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological Methods, 17(3), 437–455. https://doi.org/10.1037/a0028085
- Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
- Quốc hội. (2025). Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (Luật số 91/2025/QH15).
- Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412