Cuukiem3d.vn chia sẽ tin tức chuyên sâu về bài viết Phân biệt các loại thang đo trong phân tích dữ liệu SPSS hy vọng bài viết dưới đây sẽ bổ ích đến với ban. Xin Cảm Ơn
Từ lâu, SPSS được biết như một phần mềm phân tích và thống kê dữ liệu sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới. Vậy SPSS có những loại thang đo nào? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết sau đây nhé!
Phân biệt các loại thang đo trong phân tích dữ liệu SPSS
I. Thang đo là gì?
Trong các lĩnh vực nghiên cứu, việc đo lường các dữ liệu thường được thực hiện với các thang đo. Nhờ có các thang đo trong SPSS, các phân tích trở nên dễ dàng, khoa học và việc trình bày các câu hỏi cũng rõ ràng hơn. Hiện nay, SPSS có 4 loại thang đo với đặc điểm và chức năng riêng biệt.
Thang đo là gì?
II. Phân loại thang đo
1. Thang đo danh nghĩa (Nominal scale)
Thang đo danh nghĩa là loại thang đo dựa trên sự phân loại và đặt tên cho các đối tượng. Các đối tượng trong bảng dữ liệu sau khi được đặt tên sẽ mang một ký số và từ đó dễ dàng để phân loại hơn. Ví dụ, thang đo danh nghĩa được sử dụng trong trường hợp sau đây:
game thủ là học sinh hay sinh viên?
1. Học sinh
2. Sinh viên
Trong trường hợp này, thang đo danh nghĩa đã quy ước biến “nghề nghiệp” thành các giá trị Học sinh = 1, Sinh viên = 2. Những con số ở đây không có giá trị về mặt tính toán mà chỉ mang ý nghĩa định danh.
Thang đo danh nghĩa thường được sử dụng để tính tần suất, đếm, thực hiện các phép kiểm định, …
Thang đo danh nghĩa (Nominal scale)
2. Thang đo thứ bậc (Ordinal scale)
Có thể nói, đây là mức độ nâng cao của thang đo danh nghĩa. Thang đo thứ bậc cũng dùng các con số danh nghĩa nhưng chúng được sắp xếp theo các thứ bậc hơi kém. Thang đo thứ bậc là thang đo danh nghĩa nhưng không phải thang đo danh nghĩa nào cũng là thang đo thứ bậc.
Một ví dụ về thang đo thứ bậc:
Năm vừa rồi game thủ xếp hạng gì?
1. Xuất sắc
2. Giỏi
3. Khá
4. Trung bình
Ở mỗi câu trả lời được mã hóa, chúng ta có thể xác định được mức độ cao thấp của xếp hạng với mỗi người cho dữ liệu. Điểm đặc biệt của phương pháp này là khuynh hướng trung tâm được xem xét bằng số trung vị và số mode, độ phân tán đo bằng khoảng biến thiên và khoảng tứ phân vị.
Thang đo thứ bậc (Ordinal scale)
3. Thang đo khoảng (Interval scale)
Đây là dạng thang đo có thể tính được khoảng cách giữa các thứ bậc. Để biểu hiện cho thang đo khoảng, người tạo ra một dãy số từ bé đến lớn, với hai đầu là hai mức độ hoàn toàn trái ngược. Ví dụ: Để hỏi mức độ hài lòng với sản phẩm mới, khách hàng có thể chọn các giá trị từ 1 đến 7 với 1 = không hài lòng và 7 = cực kỳ hài lòng
Thang đo khoảng (Interval scale)
4. Thang đo tỷ lệ (Ratio scale)
Đúng như tên gọi của mình, thang đo tỷ lệ cho phép người dùng chia dữ liệu theo tỉ lệ để dễ dàng so sánh. Thang đo tỷ lệ có đầy đủ các đặc tính về khoảng cách và thứ tự của thang đo khoảng, giúp tính toán phân tích thống kê.
Ví dụ: gamer hãy cho biết khoản chi mua sắm điện thoại mỗi tháng (triệu đồng)? Dữ liệu thu về sẽ giúp game thủ tính mức độ chi tiêu ở mức này gấp bao nhiêu lần mức độ khác.
Thang đo tỷ lệ (Ratio scale)
III. So sánh các thang đo
| Loại thang đo | Miêu tả thang đo | Các quan hệ trên thang | Phép toán | Ví dụ |
| Thang đo danh nghĩa | Phân loại bằng các con số hoặc phạm trù | Tương đương |
– Tần suất – Số trội (Mode) |
Nghề nghiệp, giới tính, tình trạng hôn nhân, … |
| Thang đo thứ bậc | Thể hiện sự hơn kém của lớp phân loại này và lớp phân loại khác | Tương đương hoặc lớn hơn |
– Tần suất – Số trội (Mode) – Trung vị, tứ phân vị |
Mức độ đồng ý, hài lòng; Xếp loại học lực |
| Thang đo khoảng |
– Tính được khoảng cách của hai điểm trên thang – Điểm 0 quy ước |
Tương đương, lớn hơn và biết được quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ |
– Độ lệch chuẩn – Trung bình, trung vị (nếu như phân bố lệch) – Các phép thống kê khác (ngoài phép chia) |
Có dạng một chuỗi các chữ số chạy liên tục, có hai đầu thể hiện hai trạng thái đối lập |
| Thang đo tỉ lệ | Điểm 0 thật | Tương đương, lớn hơn, biết được quan hệ giữa các khoảng và các giá trị đo |
– Trung bình, trung vị (trong trường hợp phân bố lệch) – Độ lệch chuẩn – Tất cả các phép thống kê khác |
Tuổi, thu nhập, số nhân khẩu, … |
IV. Lưu ý khi lựa chọn thang đo thích hợp
Thang đo gamer lựa chọn sẽ ảnh hưởng đến tính chất của dữ liệu thu thập. Với thang đo định danh và thang đo thứ bậc, ta thu về dữ liệu dưới dạng định tính. Tuy nhiên, thang đo khoảng và tỷ lệ lại co ra dữ liệu định lượng. Đôi khi, thang đo định tính có thể áp dụng với đặc điểm về số lượng và ngược lại.
Ngoài ra, tùy vào lại thang đo sử dụng mà người chơi có thể chọn các phép toán thống kê khác nhau. Với thang đo định danh hay thứ bậc, ta sẽ tính tỷ lệ % và số trội (mode). Và với thang đo định lượng như thang đo khoảng và tỷ lệ, ta sẽ áp dụng nhiều phép toán khác như trung bình cộng, phương sai, độ lệch chuẩn, phân tích hồi quy,…
Bên cạnh đó, trong khi nghiên cứu, ta còn có khả năng chuyển đổi từ dữ liệu định lượng về định tính. Tuy nhiên quá trình chuyển đổi này không thể thực hiện ở chiều còn lại vì dữ liệu ở bậc thấp hơn không thể chuyển lên bậc cao hơn.
Và cuối cùng, các mức độ trong thang đo khoảng hoàn toàn chưa được lập theo tiêu chuẩn cụ thể nào mà chủ yếu dựa vào cảm tính của người trả lời. Vì thế, người đặt câu hỏi nên làm cho câu hỏi của mình rõ ràng và chi tiết nhất có thể.
Lưu ý khi lựa chọn thang đo thích hợp
Xem thêm:
- SPSS là gì? Ứng dụng SPSS cho nghiên cứu học thuật
- NVIDIA là gì? Dòng sản phẩm NVIDIA có mặt trên thị trường
- Retouch là gì? Cần làm gì để Retouch chỉnh chu nhất
- Power BI là gì? Tại sao các doanh nghiệp nên sử dụng
Trên đây là bài viết về khái niệm cũng như những điều người chơi có thể chưa biết về các loại thang đo của SPSS. Hy vọng thông qua bài viết người chơi đã có cho mình những kiến thức bổ ích. Đừng quên chia sẻ bài viết lí thú này với mọi người nữa nhé!
Nguồn tham khảo
https://vi.wikipedia.org/
http://vienthongke.vn/
