# Thang đo Likert trên Google Form: cách tạo, chọn 5 hay 7 mức độ và mã hóa

> Thang đo Likert 5 và 7 mức độ: chọn số mức, bộ nhãn tiếng Việt, 3 cách tạo trên Google Form, dữ liệu xuất ra, mã hóa câu đảo chiều và kiểm soát chất lượng.

- URL: https://autofillform.com/huong-dan/thang-do-likert-google-form
- Xuất bản: 2026-10-01
- Cập nhật: 2026-10-01
- Tác giả: Đội ngũ AutoFillForm

Mọi điều cần biết để đưa thang đo Likert lên Google Form đúng chuẩn nghiên cứu và mã hóa dữ liệu sạch cho SPSS, từ số mức độ, nhãn đáp án đến câu hỏi đảo chiều.

## Tóm tắt

- Một câu hỏi 5 mức là item kiểu Likert; thang đo Likert thực sự là tổng hoặc trung bình của nhiều item cùng đo một khái niệm (Likert, 1932).
- Thang 2–4 mức cho độ tin cậy và giá trị thấp hơn; khoảng 7–10 mức cho kết quả tốt (Preston & Colman, 2000). Nên giữ số mức của thang đo gốc.
- Phạm vi tuyến tính xuất ra số 1–5; Lưới trắc nghiệm và Trắc nghiệm xuất ra chữ, cần mã hóa lại và không dùng Automatic Recode.
- Câu đảo chiều mã hóa lại bằng 6 − x (thang 5 mức) hoặc 8 − x (thang 7 mức); tương quan biến–tổng âm là dấu hiệu quên mã hóa.
- Nhận diện trả lời kém chất lượng bằng câu kiểm tra chú ý và phát hiện trả lời một đáp án cho mọi câu.

## Thang đo Likert là gì


**Thang đo Likert** do Rensis Likert (1932) đề xuất để đo thái độ: người trả lời cho biết mức độ đồng ý với một loạt phát biểu, điểm của từng phát biểu được cộng lại thành điểm thái độ. Cần phân biệt hai khái niệm:




- **Item kiểu Likert (Likert-type item)**: một câu hỏi đơn lẻ có các mức đáp án có thứ tự, ví dụ "Tôi hài lòng với dịch vụ" từ 1 đến 5.

- **Thang đo Likert (Likert scale)**: tập hợp nhiều item cùng đo một khái niệm, phân tích bằng điểm tổng hoặc điểm trung bình. Đây mới là đối tượng của Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy.


Sự phân biệt này quyết định cách phân tích ở phần sau: điểm tổng của nhiều item khác về bản chất so với một item đơn lẻ.




## Thang đo Likert 5 mức độ hay 7 mức độ


Preston và Colman (2000) so sánh thang từ 2 đến 11 mức và 101 mức: thang 2, 3, 4 mức cho độ tin cậy, độ giá trị và khả năng phân biệt thấp hơn rõ rệt, còn thang khoảng 7 đến 10 mức cho kết quả tốt. Trong khi đó, **thang đo Likert 5 mức độ** phổ biến nhất trong luận văn ở Việt Nam vì dễ hiểu và dễ dịch nhãn.



*Gợi ý chọn số mức (quy ước thực hành, không phải ngưỡng cứng)*

| Số mức | Bằng chứng / ưu điểm | Khi nào dùng |
| --- | --- | --- |
| 2–4 mức | Độ tin cậy và giá trị thấp hơn (Preston & Colman, 2000) | Tránh cho thang đo thái độ |
| 5 mức | Dễ hiểu, dễ gắn nhãn tiếng Việt cho mọi điểm | Thang đo gốc 5 mức, người trả lời đa dạng, làm trên điện thoại |
| 7 mức | Phân biệt tinh hơn (Preston & Colman, 2000) | Thang đo gốc 7 mức, người trả lời quen khảo sát |


Nguyên tắc quan trọng nhất: **giữ đúng số mức của thang đo gốc đã được kiểm định**. Đổi 7 mức thành 5 mức làm thay đổi công cụ đo và khó so sánh với nghiên cứu trước; nếu buộc phải đổi, hãy giải thích trong phần phương pháp.



### Có nên giữ điểm trung lập?


Thang số lẻ có điểm giữa ("Trung lập", "Phân vân"). Ý kiến ủng hộ: người thật sự không có quan điểm không bị ép chọn phe. Ý kiến phản đối: một số người chọn điểm giữa để trả lời nhanh. Không có đáp án đúng tuyệt đối; với luận văn, giữ điểm giữa như thang gốc là lựa chọn an toàn, và nếu cần phân biệt "không biết" với "trung lập", hãy tách "Không biết" thành đáp án riêng ngoài thang.




## Gắn nhãn đáp án: bộ nhãn tiếng Việt chuẩn


Krosnick và Presser (2010) khuyến nghị gắn nhãn bằng lời cho **mọi điểm** của thang thay vì chỉ hai đầu, vì nhãn đầy đủ giúp người trả lời hiểu các mức giống nhau hơn. Bộ nhãn 5 mức thông dụng:



| Loại thang | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Mức độ đồng ý | Hoàn toàn không đồng ý | Không đồng ý | Trung lập | Đồng ý | Hoàn toàn đồng ý |
| Tần suất | Không bao giờ | Hiếm khi | Thỉnh thoảng | Thường xuyên | Luôn luôn |
| Mức độ hài lòng | Rất không hài lòng | Không hài lòng | Bình thường | Hài lòng | Rất hài lòng |
| Mức độ quan trọng | Hoàn toàn không quan trọng | Không quan trọng | Bình thường | Quan trọng | Rất quan trọng |


Dùng một bộ nhãn thống nhất trong cả bảng hỏi và ghi rõ quy ước "1 = Hoàn toàn không đồng ý … 5 = Hoàn toàn đồng ý" ở đầu mỗi phần.




## 3 cách tạo Likert trên Google Form và dữ liệu xuất ra



| Cách | Dữ liệu xuất ra Sheets | Ưu điểm | Hạn chế |
| --- | --- | --- | --- |
| Phạm vi tuyến tính (Linear scale), mỗi item một câu | Số 1–5 hoặc 1–7 | Không cần mã hóa; hiển thị tốt trên điện thoại | Chỉ gắn nhãn được hai đầu; form dài hơn |
| Lưới trắc nghiệm (Multiple choice grid): hàng là item, cột là nhãn | Chữ (nhãn cột), mỗi hàng một cột | Gọn, nhãn đầy đủ mọi điểm | Chật, phải cuộn ngang trên điện thoại; cần mã hóa |
| Trắc nghiệm (Multiple choice) với nhãn chữ | Chữ | Nhãn đầy đủ, dễ đọc trên điện thoại | Rất dài; cần mã hóa |


Với **Phạm vi tuyến tính**, chọn thang 1 đến 5 và điền nhãn cho hai đầu. Để bù cho việc thiếu nhãn ở giữa, ghi quy ước đầy đủ trong phần mô tả của mỗi phần.


Với **Lưới trắc nghiệm**, bật **Yêu cầu một câu trả lời trong mỗi hàng (Require a response in each row)**. Tuyệt đối **không** bật **Giới hạn một câu trả lời cho mỗi cột (Limit to one response per column)**: tùy chọn này dành cho câu xếp hạng, nó ngăn hai item cùng nhận một mức, làm hỏng dữ liệu Likert (Google, n.d.). Dillman và cộng sự (2014) cũng lưu ý câu hỏi dạng lưới dễ khiến người trả lời mệt và chọn qua loa, nên mỗi lưới chỉ nên có ít hàng.


**Khuyến nghị cho nghiên cứu**: dùng Phạm vi tuyến tính cho từng item vì dữ liệu ra số trực tiếp, ít lỗi mã hóa nhất và thân thiện với điện thoại. Nếu cần nhãn đầy đủ (theo Krosnick & Presser, 2010), dùng Lưới trắc nghiệm và lập bảng mã hóa ngay từ đầu. Xem thêm cách dựng toàn bộ bảng hỏi trong bài [cách tạo Google Form khảo sát](https://autofillform.com/huong-dan/tao-google-form-khao-sat).


Nếu bảng hỏi có nhiều nhân tố, có thể để [AI tạo Google Form](https://autofillform.com/tao-google-form-bang-ai) với chế độ Nghiên cứu khoa học: mỗi nhân tố 3–6 câu thang Likert 5 mức kèm mã biến (CL1, CL2…). Bạn vẫn đổi được loại câu (thang đo hay lưới) theo khuyến nghị ở trên trước khi đưa lên Google Form.



### Mã hóa nhãn chữ sang số trong SPSS


Đừng dùng `Transform → Automatic Recode`: lệnh này đánh số theo bảng chữ cái, nên "Đồng ý" và "Trung lập" sẽ không nhận đúng giá trị 4 và 3. Hãy dùng `Transform → Recode into Different Variables` hoặc cú pháp:


`RECODE HL1 HL2 HL3 ('Hoàn toàn không đồng ý'=1) ('Không đồng ý'=2)
  ('Trung lập'=3) ('Đồng ý'=4) ('Hoàn toàn đồng ý'=5) INTO HL1_N HL2_N HL3_N.
EXECUTE.`


Nhãn trong cú pháp phải khớp từng ký tự với nhãn trên form. Quy trình đầy đủ có trong bài [xuất dữ liệu Google Form sang SPSS](https://autofillform.com/huong-dan/xuat-du-lieu-google-form-sang-spss).




## Câu hỏi đảo chiều và cách mã hóa lại


Câu đảo chiều (reverse-coded item) là phát biểu ngược hướng khái niệm, ví dụ "Tôi thường nghi ngờ thông tin trên ứng dụng này" trong thang đo Tin tưởng. Mục đích là giảm xu hướng đồng ý máy móc và phát hiện người trả lời không đọc câu hỏi. Rủi ro: câu phủ định dễ bị hiểu sai, nhất là sau khi dịch sang tiếng Việt, và có thể làm giảm độ tin cậy. Nếu thang gốc có câu đảo chiều, hãy giữ nguyên nhưng kiểm tra kỹ bản dịch khi [pilot test bảng hỏi](https://autofillform.com/huong-dan/pilot-test-bang-hoi).


Trước khi tính điểm hay phân tích, phải mã hóa lại câu đảo chiều:


xmới = (giá trị nhỏ nhất + giá trị lớn nhất) − x → thang 1–5: 6 − x; thang 1–7: 8 − x


`COMPUTE TT4_R = 6 - TT4.
EXECUTE.`


Tạo biến mới (TT4_R) thay vì ghi đè, để còn đối chiếu. Trong thang 5 mức, 1 thành 5, 2 thành 4, 3 giữ nguyên.


Ví dụ minh họa

Số liệu minh họa: thang đo Tin tưởng có 4 item TT1–TT4, trong đó TT4 đảo chiều. Chạy `Analyze → Scale → Reliability Analysis` khi chưa mã hóa lại, cột Corrected Item-Total Correlation của TT4 bằng −0,32 và Alpha chỉ 0,41. Một người trả lời 4, 4, 5 cho TT1–TT3 và 2 cho TT4 thực ra rất nhất quán: sau mã hóa, TT4_R = 6 − 2 = 4. Thay TT4 bằng TT4_R, tương quan biến–tổng thành 0,55 và Alpha tăng lên 0,82. Tương quan biến–tổng âm gần như luôn là dấu hiệu quên mã hóa, không phải lý do để xóa item. Xem thêm cách đọc bảng này trong bài [Cronbach's Alpha trong SPSS](https://autofillform.com/huong-dan/cronbach-alpha).




## Dữ liệu Likert là thứ bậc hay khoảng?


Jamieson (2004) cho rằng dữ liệu Likert là thang thứ bậc: khoảng cách giữa "Đồng ý" và "Hoàn toàn đồng ý" không chắc bằng khoảng cách giữa "Trung lập" và "Đồng ý", nên nên mô tả bằng trung vị, tần suất và dùng kiểm định phi tham số. Norman (2010) phản biện rằng các kiểm định tham số như t-test, ANOVA, hồi quy khá vững với dữ liệu Likert, kể cả khi phân phối không chuẩn.


Cách làm thực tế được nhiều nghiên cứu chấp nhận:




- **Điểm thang đo nhiều item** (trung bình hoặc tổng): thường được phân tích như dữ liệu khoảng bằng hồi quy, SEM.

- **Item đơn lẻ**: báo cáo tần suất, phần trăm và trung vị; thận trọng khi chỉ báo cáo trung bình.




## Kiểm soát chất lượng câu trả lời




- **Xu hướng đồng ý (acquiescence)**: người trả lời có xu hướng đồng ý bất kể nội dung, đặc biệt với câu dạng đồng ý/không đồng ý (Krosnick & Presser, 2010). Câu đảo chiều giúp nhận diện hiện tượng này.

- **Trả lời thẳng hàng (straight-lining)**: chọn cùng một mức cho mọi item. Có thể tính độ lệch chuẩn theo từng người trên một khối item; bằng 0 ở khối có câu đảo chiều là dấu hiệu đáng ngờ.

- **Câu kiểm tra chú ý (attention check)**: chèn một item như "Ở câu này, vui lòng chọn Không đồng ý" vào giữa khối dài.

- **Thời gian hoàn thành**: Google Forms chỉ ghi Dấu thời gian lúc gửi, không ghi lúc bắt đầu, nên không đo được thời gian làm bài nếu không có công cụ khác. Đừng suy diễn từ Dấu thời gian.


Hãy định trước tiêu chí loại phiếu trước khi xem kết quả và báo cáo số phiếu bị loại. Để chạy thử toàn bộ quy trình trước khi có dữ liệu thật, tính năng [điền theo tỷ lệ](https://autofillform.com/tinh-nang/dien-theo-ty-le) của AutoFillForm cho phép đặt phần trăm cho từng mức đáp án khi tạo phản hồi thử, giúp bạn kiểm tra mã hóa và cú pháp SPSS. Đó là dữ liệu giả lập chỉ để diễn tập, phải xóa trước khi thu thật và không bao giờ được dùng làm dữ liệu nghiên cứu.




## Checklist trước khi phát hành thang đo Likert




- Số mức và nhãn giống thang đo gốc; mọi khối dùng cùng một bộ nhãn.

- Quy ước 1 = … 5 = … được ghi ở đầu mỗi phần.

- Item dùng Phạm vi tuyến tính, hoặc đã có bảng mã hóa nếu dùng lưới hay trắc nghiệm.

- Lưới: bật "Yêu cầu một câu trả lời trong mỗi hàng", tắt "Giới hạn một câu trả lời cho mỗi cột".

- Câu đảo chiều được đánh dấu trong codebook và có cú pháp mã hóa lại 6 − x hoặc 8 − x.

- Có câu kiểm tra chú ý và tiêu chí loại phiếu định trước.

- Đã kiểm tra bản xem trước trên điện thoại.

- Đã chạy thử Reliability Analysis trên dữ liệu thử và xóa toàn bộ dữ liệu thử.

## Câu hỏi thường gặp

### Thang đo Likert 5 mức độ gồm những mức nào?

Bộ nhãn phổ biến nhất cho mức độ đồng ý là: 1 Hoàn toàn không đồng ý, 2 Không đồng ý, 3 Trung lập, 4 Đồng ý, 5 Hoàn toàn đồng ý. Với tần suất có thể dùng Không bao giờ, Hiếm khi, Thỉnh thoảng, Thường xuyên, Luôn luôn. Quan trọng là dùng thống nhất một bộ nhãn trong cả bảng hỏi và ghi rõ quy ước.

### Có được đổi thang đo gốc 7 mức thành 5 mức không?

Có thể, nhưng không nên nếu không có lý do rõ ràng. Thang đo đã kiểm định gắn với số mức gốc, đổi số mức làm thay đổi công cụ đo và khó so sánh với nghiên cứu trước. Nếu đổi vì người trả lời khó phân biệt 7 mức, hãy nêu lý do trong phần phương pháp và kiểm tra lại độ tin cậy, độ giá trị.

### Vì sao dùng Automatic Recode cho dữ liệu Likert dạng chữ bị sai?

Automatic Recode gán số theo thứ tự bảng chữ cái của nhãn, không theo thứ tự ý nghĩa. Vì vậy các nhãn như Bình thường, Đồng ý, Hoàn toàn đồng ý sẽ nhận số không phản ánh mức độ. Hãy dùng Recode into Different Variables hoặc cú pháp RECODE với từng nhãn được gán đúng giá trị 1 đến 5.

### Không mã hóa lại câu đảo chiều thì điều gì xảy ra?

Câu đảo chiều sẽ tương quan âm với các câu còn lại, cột Corrected Item-Total Correlation hiện giá trị âm và Cronbach's Alpha giảm mạnh. Điểm trung bình của khái niệm cũng bị sai. Cách xử lý là tạo biến mới bằng 6 trừ giá trị gốc với thang 5 mức hoặc 8 trừ giá trị gốc với thang 7 mức, rồi chạy lại phân tích.

### Dữ liệu Likert có được chạy hồi quy không?

Điểm trung bình hoặc tổng của nhiều item trong một thang đo thường được xem như dữ liệu khoảng và phân tích bằng hồi quy hoặc SEM; Norman (2010) cho rằng các kiểm định tham số khá vững với loại dữ liệu này. Với một item đơn lẻ, nên báo cáo tần suất và trung vị như Jamieson (2004) đề xuất.

## Nguồn tham khảo

- Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
- Preston, C. C., & Colman, A. M. (2000). Optimal number of response categories in rating scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, 104(1), 1–15.
- 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.
- Jamieson, S. (2004). Likert scales: How to (ab)use them. Medical Education, 38(12), 1217–1218.
- Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the "laws" of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632.
- Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014). Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4th ed.). Wiley.
- Google. (n.d.). Docs Editors Help: Google Forms. https://support.google.com/docs