Trong SPSS - phần mềm thống kê phổ biến nhất hiện nay, các thang đo như Nominal (định danh), Ordinal (thứ bậc) và Scale (khoảng) thường xuyên được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. Vậy sự khác biệt cụ thể giữa các loại thang đo này như thế nào? Hãy cùng với Marketing Du Ký tìm hiểu chi tiết hơn về các loại thang đo trong SPSS nhé.
Trên thực tế, mỗi loại thang đo đều sẽ thể hiện một cách thức đo lường khác nhau và có sự ảnh hưởng trực tiếp đến lựa chọn phương pháp thống kê phù hợp. Hãy cùng với Marketing Du Ký tìm hiểu chi tiết hơn về các loại thang đo này nhé.
1. Thang đo khoảng (Scale)
1.1. Định nghĩa
Thang đo khoảng (Scale) là loại thang đo định lượng, trong đó khoảng cách giữa các giá trị là bằng nhau, nhưng không có điểm 0 tuyệt đối. Một ví dụ điển hình là nhiệt độ theo độ C: khoảng cách giữa 20°C và 30°C bằng với khoảng cách giữa 30°C và 40°C, nhưng 0°C không có nghĩa là "không có nhiệt độ".
Theo Field (2013), thang đo này rất phù hợp với các phương pháp phân tích thống kê như hồi quy, T-Test, ANOVA, vì nó cung cấp dữ liệu số chính xác và có thể tính toán được trung bình, độ lệch chuẩn,...
1.2. Ứng dụng thực tế
Trong SPSS, thang đo khoảng thường được sử dụng trong các nghiên cứu cần dữ liệu định lượng chi tiết. Nhờ tính chính xác cao, thang đo này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:
Marketing: đo mức độ hài lòng
Giáo dục: điểm số bài kiểm tra
Y tế: huyết áp, nhịp tim
Tài chính: lãi suất, thu nhập
Môi trường: nồng độ bụi mịn, chỉ số ô nhiễm
1.3. Ví dụ cụ thể
Trong thực tế, các biến thuộc thang đo Scale thường xuất hiện trong các nghiên cứu cần dữ liệu số cụ thể, dễ đo lường và có thể áp dụng các phép toán thống kê. Một số ví dụ phổ biến bao gồm:
Mức độ hài lòng (1 = rất không hài lòng, 5 = rất hài lòng)
Điểm số bài thi (0 - 100)
Huyết áp (mmHg)
Thời gian lưu trú (số ngày)
Lãi suất vay ngân hàng (%)
Nồng độ PM2.5 (µg/m³)
Lưu ý: Trong thực tế, các câu hỏi sử dụng thang đo Likert (ví dụ: "Tôi hài lòng với sản phẩm này" - mức độ từ 1 đến 5) thường được thiết kế để đo lường mức độ cảm nhận hoặc thái độ nên bản chất là thang đo khoảng (Scale). Tuy nhiên, khi nhập dữ liệu từ Excel vào SPSS, phần mềm mặc định sẽ gán những biến này là Nominal - tức định tính.
Bạn nên chủ động chuyển lại sang “Scale” trong SPSS để phản ánh đúng bản chất dữ liệu, đặc biệt nếu có thực hiện các phân tích thống kê như tính trung bình, độ lệch chuẩn, hồi quy,...
Thế nhưng, nếu lỡ không đổi thì kết quả phân tích vẫn không bị ảnh hưởng, vì SPSS vẫn xử lý được các phép tính dựa trên bản chất dữ liệu số, miễn là bạn hiểu đúng ý nghĩa của từng biến trong mô hình nghiên cứu.
2. Thang đo thứ bậc (Ordinal)
2.1. Định nghĩa
Thang đo Ordinal biểu thị các giá trị có thứ tự tăng hoặc giảm, nhưng không xác định rõ khoảng cách giữa các mức. Ví dụ: mức độ đau (thấp → cao). Mặc dù có sự sắp xếp, thế nhưng không thể chắc chắn rằng khoảng cách giữa từng mức là bằng nhau.
Field (2013) lưu ý rằng thang đo này phù hợp với các biến định tính có thứ tự, thường được sử dụng trong khảo sát hành vi và thái độ.
2.2. Ứng dụng thực tế
Thang đo thứ bậc (Ordinal) thường thấy trong bảng hỏi, đặc biệt khi nghiên cứu sự cảm nhận hoặc mức độ đồng ý. Một số lĩnh vực ứng dụng bao gồm:
Marketing: mức độ tiềm năng của khách hàng
Giáo dục: xếp hạng học sinh
Y tế: đánh giá cơn đau
Du lịch: mức độ yêu thích điểm đến
Tài chính: mức độ rủi ro đầu tư
Môi trường: mức độ ô nhiễm
2.3. Ví dụ cụ thể
Thang đo Ordinal được sử dụng nhiều trong các bảng hỏi đánh giá mức độ cảm nhận, hành vi hoặc mức độ ưu tiên. Mặc dù có thứ tự rõ ràng, thế nhưng khoảng cách giữa các mức thường không được xác định chính xác. Ví dụ:
Mức độ tiềm năng (thấp, trung bình, cao)
Học lực (giỏi, khá, trung bình)
Mức độ đau (nhẹ, trung bình, nặng)
Mức độ yêu thích điểm đến (1 → 5)
Rủi ro đầu tư (thấp, trung bình, cao)
Mức độ ô nhiễm (nhẹ, trung bình, nghiêm trọng)
3. Thang đo định danh (Nominal)
3.1. Định nghĩa
Thang đo Nominal là loại thang đo đơn giản nhất dùng để phân loại các đối tượng vào từng nhóm khác nhau mà không có thứ tự hoặc khoảng cách giữa các nhóm. Ví dụ: giới tính (nam, nữ), loại sản phẩm (điện thoại, laptop).
Theo Field (2013), thang đo định danh phù hợp với các biến phân loại, không dùng để tính toán số học mà chỉ phục vụ cho mục đích thống kê tần suất hoặc kiểm định mối quan hệ giữa các nhóm.
3.2. Ứng dụng thực tế
Thang đo Nominal thường xuất hiện trong các nghiên cứu có mục tiêu phân loại đối tượng. Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của loại thang đo này:
Marketing: phân loại nhóm khách hàng
Y tế: phân loại nhóm máu
Giáo dục: loại hình trường học
Du lịch: điểm đến du lịch
Tài chính: loại tài khoản ngân hàng
Môi trường: phân loại rác thải
3.3. Ví dụ cụ thể
Các biến thuộc thang đo Nominal chủ yếu mang tính chất phân loại nhằm giúp nhóm các đối tượng nghiên cứu thành các danh mục khác nhau, không có thứ tự và không thể thực hiện phép tính toán học. Một số ví dụ phổ biến như:
Giới tính (nam, nữ)
Nhóm máu (A, B, AB, O)
Loại sản phẩm (thời trang, công nghệ, ẩm thực)
Loại tài khoản (tiết kiệm, thanh toán)
Điểm đến (Đà Lạt, Đà Nẵng, Sapa)
Loại rác thải (hữu cơ, vô cơ, tái chế)
4. Sự khác nhau giữa các loại thang đo trong SPSS
Về bản chất, các thang đo trong SPSS cũng tương tự như các thang đo trong nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, có một sự khác biệt lớn là thang đo khoảng (interval scale) và thang đo tỷ lệ (ratio scale) đã được hợp nhất thành thang đo Scale trong SPSS.
Dưới đây là sự khác biệt chính giữa thang đo khoảng (Scale), tỷ lệ (Ordinal) và định danh (Nominal) trong SPSS.
4.1. Đặc điểm cơ bản
Trong SPSS, mỗi loại thang đo đều đại diện cho một cấp độ đo lường khác nhau.
Thang đo khoảng (Scale): Dữ liệu dạng số, có khoảng cách bằng nhau giữa các giá trị nhưng không có điểm 0 tuyệt đối. Phù hợp cho các phép phân tích thống kê định lượng có độ chính xác cao.
Thang đo thứ bậc (Ordinal): Biểu thị thứ tự giữa các giá trị, nhưng không xác định được khoảng cách chính xác giữa chúng.
Thang đo định danh (Nominal): Dữ liệu phân loại không có thứ tự, không có giá trị định lượng nên chỉ dùng để gán nhãn các nhóm đối tượng.
Theo Field (2013), việc xác định đúng loại thang đo là bước đầu tiên và quan trọng để đảm bảo quá trình phân tích dữ liệu phù hợp với bản chất của biến.
4.2. Phương pháp phân tích trong SPSS
Mỗi loại thang đo tương ứng với một nhóm phương pháp phân tích riêng biệt:
Thang đo khoảng (Scale): Thích hợp cho các phân tích tham số như: T-test, ANOVA và hồi quy tuyến tính bởi dữ liệu dạng liên tục và có khả năng tính toán chính xác.
Thang đo thứ bậc (Ordinal): Sử dụng các phân tích phi tham số như: Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, hệ số tương quan Spearman, phù hợp khi dữ liệu có thứ tự nhưng không đảm bảo tính liên tục.
Thang đo định danh (Nominal): Áp dụng phân tích tần suất, kiểm định Chi-square để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm phân loại.
Tóm lại, mỗi thang đo sẽ có những vai trò cũng như cách thức phân tích khác nhau. Do đó, Marketing Du Ký mong rằng bạn đã có thể phân biệt được sự khác nhau giữa các loại thang đo trong SPSS để phân tích dữ liệu một cách chính xác hơn.
