Thang đo trong nghiên cứu khoa học là gì
|
Trong thống kê, có bốn thang đo dữ liệu: danh nghĩa, thứ tự, khoảng và tỷ lệ. Đây chỉ là những cách đơn giản để phân loại các loại dữ liệu khác nhau ( đây là tổng quan về các loại dữ liệu thống kê ). Chủ đề này thường được thảo luận trong bối cảnh giảng dạy hàn lâm và ít thường xuyên hơn trong thế giới thực tế. Nếu bạn đang xem xét khái niệm này để kiểm tra thống kê, cảm ơn một nhà nghiên cứu tâm lý học tên là Stanley Stevens đã đưa ra các thuật ngữ này. Show Bốn thang đo dữ liệu này (danh nghĩa, thứ tự, khoảng, và tỷ lệ) được hiểu rõ nhất với ví dụ, như bạn sẽ thấy dưới đây. Thang đo danh nghĩaHãy bắt đầu với cách dễ hiểu nhất. Thang đo danh nghĩa được sử dụng để ghi nhãn các biến, không có bất kỳ giá trị định lượng . Quy mô danh nghĩa của người Viking có thể được gọi đơn giản là các nhãn của nhãn hiệu. Đây là một số ví dụ dưới đây. Lưu ý rằng tất cả các thang đo này là loại trừ lẫn nhau (không chồng chéo) và không có thang đo nào có ý nghĩa số. Một cách tốt để ghi nhớ tất cả những điều này là âm thanh danh nghĩa của âm thanh rất giống với tên của tên tuổi và quy mô danh nghĩa là giống như tên của tên hay tên. Lưu ý : một loại phụ của thang đo danh nghĩa chỉ có hai loại (ví dụ: nam / nữ) được gọi là nhị phân . Thang đo thứ tựVới thang đo thứ tự, thứ tự của các giá trị là những gì quan trọng và có ý nghĩa, nhưng sự khác biệt giữa mỗi giá trị không thực sự được biết đến. Hãy xem ví dụ dưới đây. Trong mỗi trường hợp, chúng tôi biết rằng số 4 tốt hơn số 3 hoặc số 2, nhưng chúng tôi không biết về chương trình và không thể định lượng được mức độ tốt hơn của nó. Chẳng hạn, có phải sự khác biệt giữa ăn vặt OK và “Unhappy” , hay sự khác biệt giữa của “Very Happy” và “Happy”? Thang đo thứ tự là thước đo của các khái niệm phi số như sự hài lòng, hạnh phúc, sự khó chịu, v.v. Lưu ý nâng cao : Cách tốt nhất để xác định xu hướng trung tâm trên một tập hợp dữ liệu thứ tự là sử dụng mode hoặc trung vị; một người theo chủ nghĩa thuần túy sẽ cho bạn biết rằng giá trị trung bình không thể được định nghĩa từ một tập hợp thứ tự. KhoảngThang đo khoảng là các thang số trong đó chúng ta biết cả thứ tự và sự khác biệt chính xác giữa các giá trị. Ví dụ kinh điển của thang đo khoảng là nhiệt độ Celsius vì sự khác biệt giữa mỗi giá trị là như nhau. Ví dụ, sự khác biệt giữa 60 và 50 độ là 10 độ có thể đo được, cũng như sự khác biệt giữa 80 và 70 độ. Thang đo khoảng là tốt vì lĩnh vực phân tích thống kê trên các bộ dữ liệu này mở ra. Ví dụ, xu hướng trung tâm có thể được đo lường bằng mode, trung vị hoặc trung bình; độ lệch chuẩn cũng có thể được tính toán. Đây là vấn đề với thang đo khoảng cách: họ không có một số 0 đúng. Ví dụ, không có thứ gì như là không có nhiệt độ, ít nhất là không có celsius. Trong trường hợp thang đo khoảng, zero không có nghĩa là không có giá trị, nhưng thực sự là một số khác được sử dụng trên thang đo, như 0 độ c. Số âm cũng có ý nghĩa. Nếu không có số 0 thực sự thì không thể tính được tỷ số. Với dữ liệu khoảng, chúng ta có thể cộng và trừ, nhưng không thể nhân hoặc chia. Bối rối? Ok, xem xét điều này: 10 độ C + 10 độ C = 20 độ C. Không có vấn đề ở đó. Tuy nhiên, 20 độ C không nóng gấp đôi 10 độ C, bởi vì không có thứ gì gọi là không có nhiệt độ, khi nói đến thang đo Celsius. Khi được chuyển đổi thành Fahrenheit, nó rõ ràng: 10C = 50F và 20C = 68F, rõ ràng là không nóng gấp đôi. Tôi hy vọng điều đó đúng. Dòng dưới cùng, thang đo khoảng cách là tuyệt vời, nhưng chúng tôi không thể tính toán tỷ lệ, điều này đưa chúng tôi đến thang đo lường cuối cùng của chúng tôi Tỉ lệThang đo tỷ lệ là phân loại cuối cùng khi nói đến thang đo dữ liệu vì chúng cho chúng ta biết về thứ tự, chúng cho chúng ta biết giá trị chính xác giữa các đơn vị, VÀ chúng cũng có một số 0 tuyệt đối cho phép thống kê cả mô tả và suy luận được áp dụng. Có nguy cơ lặp lại bản thân mình, mọi thứ ở trên về dữ liệu khoảng áp dụng cho tỷ lệ tỷ lệ, cộng với tỷ lệ tỷ lệ có định nghĩa rõ ràng bằng không. Các ví dụ tốt về các biến tỷ lệ bao gồm chiều cao, cân nặng và thời lượng. Tỷ lệ tỷ lệ cung cấp rất nhiều khả năng khi phân tích thống kê. Các biến này có thể được thêm vào một cách có ý nghĩa, trừ, nhân, chia (tỷ lệ). Xu hướng trung tâm có thể được đo lường bằng chế độ, trung vị hoặc trung bình; các biện pháp phân tán, chẳng hạn như độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên cũng có thể được tính từ tỷ lệ tỷ lệ. Tóm lượcTóm lại, các biến danh nghĩa được sử dụng để đặt tên , tên hoặc nhãn một loạt các giá trị. Thang đo thông thường cung cấp thông tin tốt về thứ tự của các lựa chọn, chẳng hạn như trong một cuộc khảo sát sự hài lòng của khách hàng. Thang đo khoảng cho chúng ta thứ tự của các giá trị + khả năng định lượng sự khác biệt giữa mỗi giá trị . Cuối cùng, các tỷ lệ Tỷ lệ cung cấp cho chúng ta thứ tự tối ưu, giá trị khoảng, cộng với khả năng tính toán tỷ lệ vì có thể xác định một số 0 đúng.
Nếu có bất cứ thắc mắc gì, các bạn hãy liên hệ với chúng tôi qua:
CÁC LOẠI THANG ĐO ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG THỐNG KÊ (Scales of Measurement) Đứng trên quan điểm của nhà nghiên cứu, chúng ta cần xác định các phương pháp phân tích thích hợp dựa vào mục đích nghiên cứu và bản chất của dữ liệu thống kê. Do vậy, đầu tiên chúng ta tìm hiểu bản chất của dữ liệu thống kê qua khảo sát các cấp độ đo lường khác nhau vì mỗi cấp độ sẽ chỉ cho phép một số phương pháp nhất định mà thôi. 1. Khái niệm số đo và thang đo Số đo: là việc gán những dữ kiện lượng hóa hay những ký hiệu cho những hiện tượng quan sát. Chẳng hạn như những đặc điểm của khách hàng về sự chấp nhận, thái độ, thị hiếu hoặc những đặc điểm có liên quan khác đối với một sản phẩm mà họ tiêu dùng. Thang đo: là tạo ra một thang điểm để đánh giá đặc điểm của đối tượng nghiên cứu thể hiện qua sự đánh giá, nhận xét. 2. Các loại thang đo: Thang đo danh nghĩa (Nominal scala) Là loại thang đo sử dụng cho dữ liệu thuộc tính mà các biểu hiện của dữ liệu không có sự hơn kém, khác biệt về thứ bậc. Các con số không có mối quan hệ hơn kém, không thực hiện các phép tính đại số. Các con số chỉ mang tính chất mã hóa. Ví dụ: tiêu thức giới tính ta có thể đánh số 1 là nam, số 2 nữ. Thang đo thứ bậc (Ordinal scale) Là loại thang đo dùng cho các dữ liệu thuộc tính. Tuy nhiên, trường hợp này biểu hiện của dữ liệu có sự so sánh. Ví dụ: trình độ thành thạo của công nhân được phân chia ra bậc thợ từ 1 đến 7. Phân loại giảng viên trong các trường đại học: Giáo sư, Phó giáo sư, Giảng viên chính, Giảng viên. Thang đo này cũng không thực hiện được các phép tính đại số. Thang đo khoảng (Interval scale) Là loại thang đo cho các dữ liệu số lượng. Là loại thang đo cũng có thể dùng để xếp hạng các đối tượng nghiên cứu nhưng khoảng cách bằng nhau trên thang đo đại diện cho khoảng cách bằng nhau của đối tượng. Với thang đo này ta có thể thực hiện các phép tính đại số (trừ phép chia không có ý nghĩa). Ví dụ như điểm môn học của sinh viên. Sinh viên A có điểm thi là 8, sinh viên B có đểm là 4 thì không thể nói rằng sinh viên A giỏi gấp hai lần sinh viên B. Thang đo tỷ lệ (Ratio scale) Là loại thang đo cũng có thể dùng dữ liệu số lượng. Trong các loại thang đo thì đây là thang đo cao nhất. Ngoài đặc tính của thang đo khoảng, phép chia có thể thực hiện được. Ví dụ: thu nhập trung bình một tháng của ông A là 2 triệu đồng và thu nhập của bà B là 4 triệu đồng thì ta có thể nói rằng thu nhập trung bình trong một tháng của bà B gấp 2 lần thu nhập của ông A. Tùy theo thang đo mà chúng ta có thể có một số phương pháp phân tích phù hợp, ta có thể tóm tắt như sau: Phương pháp phân tích thống kê thích hợp với các thang đo  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 đo1. 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: Bạn 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 bạn 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: Bạn hãy cho biết khoản chi mua sắm điện thoại mỗi tháng (triệu đồng)? Dữ liệu thu về sẽ giúp bạn 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
IV. Lưu ý khi lựa chọn thang đo thích hợpThang đo bạn 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 bạn 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 Trên đây là bài viết về khái niệm cũng như những điều bạn có thể chưa biết về các loại thang đo của SPSS. Hy vọng thông qua bài viết bạn 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/ |
