Thang Đo Trong Spss: Khái Niệm, 4 Loại Và Ví Dụ

Việc đo lường các biến trong phân tích thống kê được thực hiện bằng cách sử dụng các loại thang đo phù hợp với mục đích và mô hình nghiên cứu. Trong bài viết dưới đây, Tri Thức Cộng Đồng sẽ giới thiệu 4 loại thang đo trong SPSS, các phép toán thực hiện và ví dụ cụ thể áp dụng cho từng trường hợp để bạn có thể lựa chọn đúng loại thang đo phục vụ cho quá trình nghiên cứu của mình.

1. Thang đo là gì?

Thang đo là công cụ dùng để xác định và phân loại các biến thành các nhóm khác nhau. Nó mô tả bản chất của các giá trị được gán cho các biến trong tập dữ liệu cũng như tạo ra một thang điểm để đánh giá đặc điểm của đối tượng nghiên cứu.

Có 4 loại thang đo cơ bản với đặc điểm và chức năng khác nhau:

• Thang đo định danh (Nominal scale)
• Thang đo thứ bậc (Ordinal scale)
• Thang đo khoảng (Interval scale)
• Thang đo tỷ lệ (Ratio scale)

Việc sử dụng linh hoạt và phù hợp các thang đo trong thống kê đo lường giúp người nghiên cứu định hướng phân tích dữ liệu thuận lợi và chính xác hơn. Bạn có thể tìm hiểu chi tiết về từng loại thang đo theo thông tin mà chúng tôi đã tổng hợp bên dưới.

2.Thang đo định danh (Nominal scale) trong SPSS

Chúng ta sẽ bắt đầu với loại thang đo đơn giản nhất từ 4 loại thang đo trong SPSS đó là thang đo định danh. Đây là mức đo lường dữ liệu yếu nhất và chứa ít thông tin nhất.

2.1. Định nghĩa

Thang đo định danh là loại thang đo định nghĩa thuộc tính nhận dạng của dữ liệu thông qua việc gán các con số hoặc ký tự. Trong đó, các con số hoặc ký tự chỉ dùng để phân loại các đối tượng, ngoài ra không mang một ý nghĩa nào khác.

Thang đo danh nghĩa có thể phân chia thành 2 loại:

• Thang đo nhị phân (binary): có 2 thuộc tính giá trị trong một đối tượng.
• Thang đo danh mục (categorical): có nhiều thuộc tính giá trị trong một đối tượng.

2.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong thang đo danh nghĩa, quan hệ giữa các điểm đo là: A ≠ B ≠ C. Nghĩa là các thuộc tính giá trị của dữ liệu trong thang có vai trò tương tương nhau.

Ví dụ:

Cho biết giới tính của anh/chị …

1 – Nam

2 – Nữ

Ta gắn nhãn giới tính nam là “1”, giới tính nữ là “2” để định danh phân loại dữ liệu của biến “Giới tính”.

• Các con số không thể hiện thuộc tính này tốt hơn thuộc tính còn lại.
• Các phép tính đại số cộng, trừ, nhân, chia giữa các con số không có nghĩa.

2.3. Phép toán sử dụng

Một số phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện trong thang đo danh nghĩa:

• Tần suất (frequency): số lần xuất hiện của từng phần tử trong một tập dữ liệu.
• Số trội (mode): giá trị phần tử có số lần xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu.
• Thực hiện các phép kiểm định.

2.4. Ví dụ

Một số trường hợp thường sử dụng thang đo danh nghĩa trong phân tích thống kê:

• Giới tính
• Nghề nghiệp
• Tình trạng hôn nhân
• Dân tộc
• Nơi sống
• Màu mắt/màu tóc/…

2.5. Cách chạy thang đo định danh trong SPSS

Ví dụ ở đây có file dữ liệu thống kê data_rap phim ngày 28-5.

Giả sử ta cần chạy thang đo định danh cho biến “Giới tính”, hãy thực hiện theo 5 bước để tiến hành phân tích thang đo:

Bước 1: Trên thanh menu chính, vào mục Analyze → Descriptive Statistics, chọn Frequencies… để mở hộp thoại Frequencies.

Bước 2: Tại hộp thoại Frequencies, đưa biến Giới tính trong danh mục các biến phía bên trái vào ô Variables(s).

Bước 3: Tiếp tục nhấp vào Statistics phía bên trái hộp thoại để chọn các phép toán thống kê.

Bước 4: Trong hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu vào Mode trong danh mục Central Tendency.

Click Continue để tiếp tục.

Bước 5: Nhấp vào OK để hoàn tất thao tác và nhận kết quả.

3. Thang đo thứ bậc (Ordinal scale) trong SPSS

Trong các loại thang đo SPSS, có thể nói thang đo thứ bậc là bản chất của thang đo danh nghĩa nhưng ở mức độ cao hơn do có sự xếp hạng các thuộc tính của biến.

3.1. Định nghĩa

Thang đo thứ bậc là loại thang đo dùng các con số để định nghĩa thuộc tính dữ liệu và có sự sắp xếp về thứ bậc hay sự hơn kém của các thuộc tính theo một quy ước cụ thể, nhưng không chỉ ra mức độ chênh lệch giữa chúng.

3.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong thang đo thứ bậc, quan hệ giữa các điểm đo là: A > B > C. Nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang có vai trò tương tương nhau nhưng có sự so sánh hơn kém giữa các giá trị.

Ví dụ:

Loại học lực trong năm học vừa qua…

1 – Kém

2 – Yếu

3 – Trung bình

4 – Khá

5 – Giỏi

6 – Xuất sắc

Tương tư như thang đo danh nghĩa, ở đây ta cũng gắn nhãn loại học lực vào các con số để định danh phân loại dữ liệu của biến “Học lực”. Trong đó:

• Có thể xác định thêm thông tin là học lực giỏi cao hơn học lực khá (5 > 4) nhưng không thể đo lường mức độ hơn bao nhiêu.
• Các phép tính đại số cộng, trừ, nhân, chia giữa các con số này đều không có ý nghĩa.

3.3. Phép toán sử dụng

Một số phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện trong thang đo danh nghĩa:

• Tần suất (frequency)
• Số trội (mode)
• Trung vị (median): giá trị thuộc tính nằm giữa trong một tập dữ liệu.
• Tứ phân vị (quartile): giá trị phân chia dãy dữ liệu đã được sắp xếp theo thứ tự thành 4 phần, mỗi phần có số phần tử bằng nhau (hoặc gần bằng nhau).
• Thực hiện các phép kiểm định.

3.4. Ví dụ

Thang đo thứ bậc có thể được sử dụng trong các nghiên cứu khảo sát thị trường, chất lượng sản phẩm/dịch vụ, xếp hạng thi đua như:

• Mức độ hài lòng của khách hàng.
• Mức độ yêu thích/quan tâm của người tiêu dùng về sản phẩm.
• Xếp loại học lực/hạnh kiểm của học sinh.
• Xếp hạng giải thưởng, cấp bậc trong các cuộc thi.

3.5. Cách chạy thang đo thứ bậc trong SPSS

Ví dụ ở đây có file dữ liệu thống kê Group 3.0 – Volunteers.

Mở file dữ liệu trong SPSS

Giả sử ta cần chạy thang đo thứ bậc cho biến “What was your total household income before taxes for 2017”. Bạn sẽ thực hiện 5 bước sau đây để tiến hành phân tích thang đo:

Bước 1: Trên thanh menu chính, vào mục Analyze → Descriptive Statistics, chọn Frequencies… để mở hộp thoại Frequencies.

Bước 2: Tại hộp thoại Frequencies, đưa biến What was your total household income before taxes for 2017 trong danh mục các biến phía bên trái vào ô Variables(s).

Bước 3: Tiếp tục nhấp vào Statistics phía bên trái hộp thoại để chọn các phép toán thống kê.

Bước 4: Trong hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu vào Mode và Median trong danh mục Central Tendency.

Click Continue để tiếp tục.

Bước 5: Nhấp vào OK để hoàn tất thao tác và nhận kết quả.

4. Thang đo khoảng (Interval scale) trong SPSS

Nếu như thang đo thứ bậc cho phép người dùng phân loại và sắp xếp thứ bậc của các thuộc tính dữ liệu thì thang đo khoảng được xem một dạng đặc biệt của thang đo thứ bậc vì nó có thể cho biết thêm khoảng cách giữa các thứ bậc đó.

4.1. Định nghĩa

Thang đó khoảng là loại thang đo định lượng chứa các thuộc tính giá trị của dữ liệu danh nghĩa được sắp xếp theo một thứ tự nhất định với các khoảng cách bằng nhau và cho phép so sánh sự khác biệt giữa các thứ tự đó.

Một đặc trưng của thang đo khoảng là không có điểm gốc 0 tuyệt đối mà tại mốc giá trị 0 vẫn có ý nghĩa trong đo lường.

4.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong thang đo khoảng, quan hệ giữa các điểm đo là: A > B > C và A – B = B – C. Nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang:

• Có vai trò tương tương nhau.
• Có sự so sánh hơn kém giữa các giá trị.
• Biết được quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ.

Ví dụ:

Khi đo nhiệt độ của thời tiết, các giá trị đo sẽ mang ý nghĩa như sau, chẳng hạn:

• Nhiệt độ ở 100C lớn hơn 90C.
• Khoảng cách giữa 100C và 90C bằng với khoảng cách giữa 50C và 40C.
• Có thể cộng, trừ giữa các giá trị nhưng không thể nhân, chia: không thể nói 200C nóng gấp đôi 100C.
• Ở mốc 00C là điểm quy ước, vẫn có giá trị nhiệt độ của nó.

4.3. Phép toán sử dụng

Một số phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện trong thang đo khoảng:

• Trung vị (median)
• Trung bình (mean): giá trị trung bình của một tập hợp các dữ liệu của biến quan sát.
• Khoảng biến thiên (range): khoảng cách giữa giá trị quan sát nhỏ nhất đến giá trị quan sát lớn nhất.
• Độ lệch chuẩn (std. deviation): độ phân tán của một tập các giá trị so với giá trị trung bình của chúng.
• Thực hiện các phép kiểm định.

4.4. Ví dụ

Thang đo khoảng được sử dụng phổ biến trong các trường hợp sau đây:

• Thang đo Likert đánh giá mức độ cảm nhận của một đối tượng về một vấn đề, sản phẩm, dịch vụ cụ thể.
• Tính toán các khoảng thời gian của một quá trình, quy trình, sự kiện diễn ra.
• Nghiên cứu điểm số nhà quảng cáo ròng (NPS) của một doanh nghiệp.
• Tìm hiểu mức độ quan tâm/thói quen mua sắm của người tiêu dùng.

4.5. Cách chạy thang đo khoảng trong SPSS

Ví dụ từ bộ dữ liệu thống kê data_rap phim ngày 28-5, bạn cần chạy thang đo khoảng trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến quan sát “Bạn có thích đi xem phim không?” theo thang Likert 5 điểm, hãy thực hiện theo 5 bước sau đây:

Bước 1: Trong giao diện của phần mềm SPSS, vào mục Analyze → Descriptive Statistics, chọn Frequencies để mở hộp thoại.

Bước 2: Nhấp đúp chuột vào biến “Bạn có thích xem phim không” để đưa vào ô Variable(s).

Bước 3: Chọn Statistics bên trái hộp thoại Frequencies để sử dụng các phép toán cho thang đo.

Bước 4: Tại hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu vào các phép toán cần thống kê.

Chẳng hạn trong ví dụ này, ta sẽ dùng các phép toán như sau:

Tại danh mục Central Tendency, chọn:

• Mean
• Median
• Mode

Tại danh mục Dispersion, chọn:

• Std. deviation
• Minimum
• Maximum

Nhấp vào Continue để tiếp tục.

Bước 5: Nhấp OK để hoàn tất và nhận kết quả.

5.Thang đo tỷ lệ (Ratio scale) trong SPSS

Thang đo tỷ lệ là thang đo mang tính định lượng và có mức độ đo lường cao nhất trong 4 loại thang đo trong SPSS.

5.1. Định nghĩa

Thang đo tỷ lệ là loại thang đo có đầy đủ các đặc tính của thang đo khoảng nhưng cho phép người dùng có thể lấy tỷ lệ để so sánh giá trị giữa các biến số.

Một điểm khác nữa của thang đo tỷ lệ so với thang đo khoảng đó là điểm gốc 0 trong thang đo là một trị số thật tuyệt đối.

5.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong thang đo khoảng, quan hệ giữa các điểm đo là: A > B > C; A – B = B – C và A = axB. Nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang:

• Có vai trò tương tương nhau.
• Có sự so sánh hơn kém giữa các giá trị.
• Biết được quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ.
• Biết được quan hệ giữa hai giá trị đo bất kỳ.

Ví dụ:

Khi đo lường giá trị thu nhập trong 1 tháng của một hộ gia đình/địa phương, các giá trị đo sẽ mang ý nghĩa như sau, chẳng hạn:

• Thu nhập 20 triệu đồng/tháng lớn hơn 10 triệu đồng/tháng.
• Khoảng cách giữa 25 triệu và 20 triệu bằng với khoảng cách giữa 10 triệu và 5 triệu.
• Có thể cộng, trừ, nhân, chia giữa các giá trị: có thể nói thu nhập 20 triệu đồng/tháng cao gấp đôi so với thu nhập 10 triệu đồng/tháng.
• Ở mốc thu nhập 0 triệu đồng là tuyệt đối, nghĩa là không có thu nhập và không còn giá trị nhỏ hơn.

5.3. Phép toán sử dụng

Một số phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện trong thang đo tỷ lệ:

• Trung vị (median)
• Trung bình (mean)
• Khoảng biến thiên (range)
• Độ lệch chuẩn (std. deviation)
• Thực hiện các phép kiểm định.
• Thực hiện tất cả các phép thống kê khác.

5.4. Ví dụ

Một số trường hợp thường sử dụng thang đo tỷ lệ trong phân tích thống kê:

• Tuổi
• Mức thu nhập/chi tiêu
• Số nhân khẩu
• Chiều cao/cân nặng
• Điểm trung bình của lớp

5.5. Cách chạy thang đo tỷ lệ trong SPSS

Tiếp tục với ví dụ từ bộ dữ liệu thống kê data_rap phim ngày 28-5, bạn cần chạy thang đo tỷ lệ trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến quan sát “Chi phí trung bình cho một lần xem phim (1 người)”, hãy thực hiện theo 5 bước sau đây:

Bước 1: Trong giao diện của phần mềm SPSS, mở hộp thoại Frequencies bằng cách chọn mục Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies.

Bước 2: Nhấp đúp chuột vào biến “Bạn có thích xem phim không” để đưa vào ô Variable(s).

Bước 3: Chọn Statistics bên trái hộp thoại Frequencies để sử dụng các phép toán cho thang đo.

Bước 4: Tương tự như thang đo khoảng, tại hộp thoại Frequencies: Statistics, đánh dấu vào các phép toán thống kê cần phân tích theo mục đích nghiên cứu.

Nhấp vào Continue để tiếp tục.

Bước 5: Nhấp OK để hoàn tất và nhận kết quả.

6. Tổng hợp 5 lưu ý khi lựa chọn thang đo

Lựa chọn đúng các loại thang đo sẽ giúp cho quá trình thực hiện nghiên cứu diễn ra thuận lợi cũng như thu được kết quả phân tích thống kê được chính xác và đạt hiệu quả hơn. Dưới đây là tổng hợp 5 lưu ý khi xác định loại thang đo trong SPSS:

– Có 3 cấp độ thang đo trong SPSS trên thực tế: Nominal, Ordinal và Scale. Việc xử lý dữ liệu thống kê thuộc thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ được SPSS gộp chung lại thành thang đo liên tục – Scale.

– Dựa vào đặc điểm dữ liệu thu thập để thiết kế thang đo phù hợp: Nominal và Ordinal thuộc thang đo định tính (không có đơn vị đo), khi chuyển điểm này sang điểm kia thì biến quan sát có sự thay đổi về chất. Scale là loại thang đo định lượng có tiêu chuẩn đo, khi chuyển giá trị này sang giá trị kia thì lượng của đối tượng đo có sự thay đổi, nhưng chất chưa chắc đã thay đổi.

– Phụ thuộc vào công cụ thống kê: mỗi thang đo sử dụng các phép toán khác nhau. Ở mức độ đo lường càng cao, khả năng áp dụng các phép toán càng đa dạng. Với thang đo định lượng, ta có thể thực hiện nhiều phép toán như mean, std. deviation, variance, range… nhưng hạn chế dùng frequency hay mode vì việc phân tích dễ bị rối và khó nhận ra bản chất của vấn đề.

– Có thể chuyển đổi dữ liệu trong thang đo: trong nghiên cứu thực tế, có thể chuyển đổi dữ liệu định tính và định lượng để phù hợp với mục đích đo lường. Chẳng hạn:

• Từ thang đo tỷ lệ về mức thu nhập hàng tháng, ta có thể thiết kế thành thang đo thứ bậc (dưới 5 triệu, từ 5 – 10 triệu, trên 10 triệu,…).
• Từ thang đo thứ bậc không hài lòng/phân vân/hài lòng có thể thiết kế thành thang đo khoảng bằng cách cho điểm trên thang từ 1 (hoàn toàn không hài lòng) đến 7 (hoàn toàn hài lòng).

– Thiết kế bảng hỏi rõ ràng đối với thang đo khoảng: tuy đã được lượng hóa phần nào của đối tượng nghiên cứu bằng thang điểm nhưng vẫn chưa có tiêu chuẩn đo cụ thể cho mỗi bậc điểm. Việc cho điểm phụ thuộc hoàn toàn vào cảm tính của người trả lời. Do đó, cần đặt câu hỏi và câu trả lời cụ thể để hạn chế tối đa khuyết điểm này và nhận về kết quả chính xác nhất.

Trên đây là bài viết chia sẻ về định nghĩa, các phép toán thống kê áp dụng, cách chạy 4 loại thang đo trong SPSS và một số lưu ý khi thiết kế các loại thang đo trong thống kê phân tích. Hy vọng với những thông tin trên, bạn đã có cho mình những kiến thức hay và bổ ích giúp cho quá trình nghiên cứu được thực hiện hiệu quả và dễ dàng hơn.

Tài liệu tham khảo

1. Phan Bảo Trâm (2016). [SPSS] Trường hợp 3: Câu hỏi thuộc thang đo tỷ lệ.
2. Thiên Khiết (2014). Các loại thang đo (Scales of measure) – Góc giáo dục. Google Sites.
3. Chetty, P. (2015). Nominal, ordinal and scale in SPSS. Project Guru.
4. Jennifer Taylor, PhD (2019). Nominal Variable Analysis.
5. Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval and Ratio. (n.d.). Byjus.
6. Stephanie (2021). Scale Variable: Definition. Statistics How To.