4 loại thang đo cơ bản trong SPSS: Thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng, thang đo tỷ lệ

1. Thang đo trong SPSS là gì?

Đánh giá dữ liệu thu thập là một bước quan trọng trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học định lượng. Để đánh giá một cách hiệu quả dữ liệu, việc sử dụng các thước đo phù hợp là điều cần thiết. Thang đo đóng vai trò như một công cụ để đo đếm các đặc tính của đối tượng nghiên cứu, giúp nhà nghiên cứu có thể so sánh, phân tích và đưa ra kết luận một cách chính xác.

Thang đo giống như một kế hoạch, nó cụ thể hóa việc lựa chọn số để chỉ định từng đặc tính của đối tượng hay hiện tượng nào đó. Việc chọn thang đo phù hợp là bước quan trọng nhất trong quá trình phân tích dữ liệu bằng SPSS. Vì vậy, nhà nghiên cứu cần xác định rõ ràng đặc điểm của mỗi loại thang đo để chọn lựa chính xác nhất cho mục tiêu nghiên cứu của họ.

Trong SPSS, có 4 loại thang đo lường cơ bản là: Thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ. Các đặc tính chung của mỗi thang điểm đo lường được khái quát tại bảng sau:

Thang đo lường	Dữ liệu SPSS	Hệ thống số đo	Hiện tượng marketing được áp dụng	Phép toán thống kê được phép sử dụng
Định danh	Nominal	Mỗi con số biểu thị một khát niệm (0,1,2,…9)	Nhãn hiệu, giới tính, loại cửa hàng, khu vực thương mại	Tính số % Tính mode Kiểm nghiệm nhị thức
Thứ bậc	Ordinal	Thứ tự các con số 0<1<2<…<9	Thái độ, nghề nghiệp, sở thích, tầng lớp xã hội	Xếp loại % Xếp hạng (tương quan thứ tự)
Khoảng	Interval	Đẳng thức về hiệu số (2-1) = (8-7)	Thái độ Ý kiến Những con số liệt kê	Tính khoảng (khoảng biến thiên) Tính số trung bình Tính độ lệch
Tỷ lệ	Ratio	Đẳng thức về tỷ lệ	Tuổi, chi phí, số lượng KH, doanh số	Trị số trung bình Trị số trung bình biến thiên

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

2.1. Định nghĩa

Thang đo định danh (Nominal Scale) là loại thang đo lường sử dụng các con số để phân loại dữ liệu theo nhóm, không có thứ tự trước sau. Mỗi con số tương ứng với một danh mục cụ thể, giúp định nghĩa và phân biệt các đối tượng nghiên cứu một cách rõ ràng. Những con số như vậy không thể cho phép thấy được sự khác biệt về mặt chất lượng giữa các đối tượng.

Đặc điểm của thang đo định danh:

• Phân loại dữ liệu: Thang đo định danh phân chia dữ liệu thành các nhóm riêng biệt, không có thứ tự hay mức độ cao thấp.
• Số liệu mô tả: Các con số trong thang đo định danh chỉ mang tính chất mô tả, không thể thực hiện các phép toán so sánh hay tính toán.
• Ví dụ:
  • Chủng tộc: Châu Á, Châu Phi, Châu Mỹ,..
  • Tôn giáo: Phật giáo, Công giáo, Tin lành, Hồi giáo,…
  • Giới tính: Nam, Nữ, Giới tính thứ ba
  • Nơi cư trú: Miền Bắc, Miền Trung, Miền Nam
  • Nghề nghiệp: Giáo viên, Bác sĩ, Kỹ sư, Công nhân,…
  • Nhãn hiệu: Samsung, Apple, Sony, Oppo,…
  • Loại hàng mua: Điện thoại, Máy tính, Quần áo, Thực phẩm,…

2.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong thang đo định danh, quan hệ giữa các điểm đo là A ≠ B ≠ C. Điều này có nghĩa là các thuộc tính giá trị của dữ liệu trong thang có vai trò tương đương nhau, không có sự khác biệt về mức độ hay chất lượng.

Ví dụ:

• Giới tính: Nam (1) ≠ Nữ (2)
• Tôn giáo: Phật giáo (1) ≠ Công giáo (2) ≠ Tin lành (3)
• Nơi cư trú: Miền Bắc (1) ≠ Miền Trung (2) ≠ Miền Nam (3)

Hạn chế:

• Không thể tính toán: Với thang đo lường định danh, người ta không thể dùng để tính toán gì được trên những con số của nó.
• Tác dụng chính: Tác dụng duy nhất của thang đo định danh là để định vị trí tức là liệt kê các cá nhân hay đồ vật thuộc mỗi loại và đếm đúng số lượng các đối tượng trong mỗi nhóm.

2.3. Phép toán sử dụng

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

• Tính số % (Percentage): Xác định tỷ lệ phần trăm của từng giá trị (danh mục) trong biến định danh.
• Tính Mode (Mốt): Xác định giá trị (danh mục) xuất hiện nhiều nhất trong biến định danh.
• Kiểm nghiệm nhị thức (Binomial Test): So sánh tỷ lệ xuất hiện của hai giá trị (danh mục) trong biến định danh.

2.4. Cách chạy thang đo định danh trong SPSS

Ví dụ ở đây có file dữ liệu thống kê “Thang đo định danh – Tutorial.sav” và đã nhập liệu vào trong phần mềm.

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

Bước 6: Kiếm tra kết quả phân tích cho thang đo danh nghĩa

Chán với việc phải tự mình chạy thang đo trong SPSS? Đừng lo, chúng tôi có giải pháp cho bạn! Đơn vị xulysolieu.info cung cấp dịch vụ chạy SPSS chuyên nghiệp, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào phân tích kết quả. Với hơn 3000 dự án chạy SPSS và tư vấn hơn 5000 khách hàng, xulysolieu.info cam đoan sẽ mang lại kết quả tốt nhất với thời gian nhanh chóng nhất.

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

3.1. Định nghĩa

Thang đo thứ bậc (Ordinal Scale) là loại thang đo lường sử dụng các con số để phân loại dữ liệu theo thứ tự, thể hiện mối quan hệ thứ tự giữa các đối tượng về một thuộc tính nào đó. Mỗi con số tương ứng với một vị trí trong thứ tự, giúp nhà nghiên cứu so sánh mức độ hay chất lượng giữa các đối tượng.

Đặc điểm của thang đo thứ bậc:

• Mối quan hệ thứ tự: Các giá trị trong thang đo thứ bậc có thứ tự nhất định, thể hiện mức độ cao thấp, nhiều ít, quan trọng hay kém quan trọng,… của các đối tượng.
• So sánh tương đối: Thang đo thứ bậc cho phép so sánh tương đối giữa các đối tượng, ví dụ như “nhiều hơn”, “ít hơn”, “cao hơn”, “thấp hơn”,…
• Ví dụ:
  • Mức độ hài lòng: Rất hài lòng, Hài lòng, Bình thường, Không hài lòng, Rất không hài lòng
  • Chất lượng sản phẩm: Tốt, Khá, Trung bình, Kém
  • Mức độ quan trọng của vấn đề: Rất quan trọng, Quan trọng, Bình thường, Ít quan trọng, Không quan trọng

3.2. Các quan hệ trên thang đo

Thang đo thứ bậc thể hiện mối quan hệ so sánh giữa các điểm đo, được sắp xếp theo thứ tự từ cao đến thấp (A > B > C). Các điểm đo trong thang đo này có vai trò tương đồng nhau nhưng có giá trị khác biệt, thể hiện mức độ sở hữu thuộc tính cao hơn hoặc thấp hơn.

Ví dụ: Sắp xếp các nhãn hiệu theo ý nghĩa của bạn. Trong đó, số “1” là sự lựa chọn đầu tiên và số “6” là sự lựa chọn cuối cùng.

• Samsung:………………….
• Sony:………………….
• Panasonic:………………….
• JVC:………………….
• Philips:………………….
• Hitachi:………………….

Trong trường hợp này, nếu một người xếp Sony vào số 1, Panasonic vào số 2 và Samsung vào số 3, thì người đó thích Sony hơn cả, nhưng mức độ thích Sony hơn Panasonic là không rõ.

Trong thang đo thứ bậc, các giá trị được sắp xếp theo thứ tự từ cao đến thấp, thể hiện mối quan hệ so sánh giữa các đối tượng. Do bản chất không liên tục của thang đo này, các phép toán số học thông thường như cộng, trừ, nhân, chia không thể áp dụng trực tiếp. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được từ thang đo thứ bậc vẫn có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích thống kê dựa trên thứ tự và mối quan hệ so sánh giữa các giá trị, ví dụ như phân tích tần suất, phân tích so sánh hoặc xác định thứ hạng.

3.3. Phép toán sử dụng

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

• Xếp loại %: Phân chia dữ liệu thành các nhóm (hạng) dựa trên tỷ lệ phần trăm.
• Xếp hạng (tương quan thứ tự): án thứ hạng cho từng đối tượng dựa trên vị trí của nó trong thang đo thứ bậc.

3.4. Cách chạy thang đo thứ bậc trong SPSS

Ví dụ ở đây có file dữ liệu thống kê “Thang đo định danh – Tutorial.sav” và đã nhập liệu vào trong phần mềm.

Giả sử ta cần chạy thang đo thứ bậc cho biến “Thu nhập hàng tháng của bạn là bao nhiêu?”. 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 > Frequencies… để mở hộp thoại Frequencies.

Bước 2: Tại hộp thoại Frequencies, đưa biến “Thu nhập hàng tháng của bạn là bao nhiêu?” 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.

Bước 6: Kiếm tra kết quả phân tích cho thang đo thứ bậc

Thống kê mô tả trong SPSS bao gồm các hệ số tóm tắt dữ liệu như thống kê tần số và thống kê trung bình. Thống kê tần số áp dụng cho các câu định tính như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp để thống kê tỷ lệ cơ cấu đáp viên và vẽ biểu đồ cơ cấu. Trong khi đó, thống kê trung bình áp dụng cho các câu 5 mức độ để đánh giá điểm trả lời của đáp viên trên thang điểm 5. Tham khảo bài viết sau để biết thêm chi tiết về Thống kê mô tả: Thống kê tần số trong SPSS và Thống kê mô tả: Thống kê trung bình trong SPSS.

4. Thang đo khoảng (Interval scale) trong SPSS

4.1. Định nghĩa

Thang đo khoảng (Interval scale) là một loại thang đo lường trong đó các giá trị được gán cho các đối tượng có thể so sánh được với nhau về mặt khoảng cách và thứ tự. Mỗi giá trị trong thang đo khoảng đều có một ý nghĩa cụ thể, và khoảng cách giữa hai giá trị bất kỳ đều bằng nhau. Tuy nhiên, thang đo khoảng không có điểm không tuyệt đối, do đó không thể thực hiện các phép toán như lấy tỷ số hoặc tỷ lệ.

Đặc điểm của thang đo khoảng:

• Giá trị cụ thể: Mỗi đối tượng được gán một giá trị số cụ thể.
• Khoảng cách xác định: Khoảng cách giữa các giá trị kế tiếp nhau được xác định rõ ràng và bằng nhau.
• Đơn vị đo lường: Giá trị được đo bằng một đơn vị đo lường cụ thể.
• Không có điểm 0 tuyệt đối: Thang đo không có điểm 0 tuyệt đối, do đó không thể thực hiện các phép toán như lấy tỷ số hoặc tỷ lệ.

Ví dụ:

• Nhiệt độ được đo bằng thang Celsius hoặc Fahrenheit. Mỗi giá trị nhiệt độ đều có một ý nghĩa cụ thể, và khoảng cách giữa 1°C và 2°C bằng nhau. Tuy nhiên, không có nhiệt độ 0°C tuyệt đối, vì đây là điểm đóng băng của nước, và nước có thể tồn tại ở trạng thái rắn, lỏng hoặc khí ở các nhiệt độ khác nhau.
• Một loại cà phê được xếp loại 3 đã có chất lượng khác với loại cà phê xếp loại 4 một đơn vị đo lường.

4.2. Các quan hệ trên thang đo

Trong một thang đo khoảng cách, quan hệ giữa các điểm đo là A > B > C và A – B = B – C. Điều này có nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang đo:

• Có sự tương đương lẫn nhau.
• Có sự so sánh rõ ràng giữa các giá trị.
• Biết được mối quan hệ giữa hai khoảng bất kỳ.

Thang đo khoảng cách có hạn chế là chỉ cho biết sự khác biệt giữa các đối tượng bằng số tuyệt đối, không phải số tương đối. Nghĩa là việc so sánh giá trị của thang đo khoảng cách bằng số tương đối không có ý nghĩa.

Ví dụ:

Về kết quả thi, Hùng có số điểm 80, Tuấn có số điểm 40. Giáo viên cho thêm 10 câu hỏi nữa, cả hai đều trả lời đúng và được thêm 10 điểm nữa. Như vậy tổng số điểm của Hùng là 90, của Tuấn là 50; chênh lệch vẫn là 40 (90 – 50 = 40).

Tuy nhiên, nếu chia tổng số điểm của họ cho nhau, điểm của Hùng gấp 2 lần trong trường hợp thứ nhất và chỉ gấp 1.8 lần trong trường hợp thứ hai so với điểm của Tuấn. Con số này không thể phản ánh trình độ hơn của Hùng so với Tuấn. Điều này thường xảy ra khi đo lường quan điểm.

Thang đo khoảng cách có khả năng đo lường chính xác hơn so với thang xếp hạng. Nó không chỉ giúp đo lường mà còn cho phép sắp xếp theo thứ tự.

4.3. Phép toán sử dụng

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

• Tính khoảng (khoảng biến thiên): thể hiện khoảng cách giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và giá trị quan sát lớn nhất trong một tập dữ liệu.
• Tính số trung bình (mean): giá trị trung bình của một tập hợp các dữ liệu của biến quan sát.
• Tính độ lệch chuẩn (std. deviation): là thước đo mức độ phân tán của các giá trị trong một tập dữ liệu so với giá trị trung bình của chúng.

4.4. Cách chạy thang đo khoảng trong SPSS

Ví dụ từ bộ dữ liệu thống kê “Thang đo định danh – Tutorial.sav” và đã nhập liệu vào trong phần mềm. Bạn cần chạy thang đo khoảng trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến quan sát “Bạn hiện đang là sinh viên năm mấy” theo thang Likert, hãy thực hiện theo 5 bước sau đây:

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

Bước 2: Nhấp đúp chuột vào biến “Bạn hiện đang là sinh viên năm mấy” 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.

Đối với 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.

Bước 6: Kiếm tra kết quả phân tích cho thang đo khoảng

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

5.1. Định nghĩa

Thang đo tỷ lệ là loại thang đo lường tiên tiến nhất trong các loại thang đo được sử dụng trong nghiên cứu khoa học. Nó sở hữu những ưu điểm vượt trội so với các loại thang đo khác, thể hiện qua các đặc điểm sau:

• Phản ánh khoảng cách, thứ tự và biểu danh: Thang đo tỷ lệ không chỉ đơn thuần sắp xếp các đối tượng theo thứ tự mà còn thể hiện rõ ràng khoảng cách giữa các giá trị. Ví dụ, điểm thi môn Toán được đo bằng thang điểm từ 0 đến 10, điểm 8 cao hơn điểm 6 hai đơn vị và cao gấp đôi điểm 4.
• Dễ dàng thực hiện các phép toán: Do có điểm 0 tuyệt đối, thang đo tỷ lệ cho phép thực hiện các phép toán như cộng, trừ, nhân, chia trên dữ liệu. Điều này giúp nhà nghiên cứu có thể so sánh các đối tượng một cách chính xác và hiệu quả hơn.
• Phù hợp cho nhiều loại phân tích thống kê: Nhờ khả năng thực hiện các phép toán, thang đo tỷ lệ thích hợp cho nhiều loại phân tích thống kê phức tạp, bao gồm phân tích t-test, ANOVA, hồi quy tuyến tính, v.v.

Ưu điểm vượt trội:

• Độ chính xác cao: Thang đo tỷ lệ cung cấp thông tin chi tiết và chính xác nhất về thuộc tính được đo lường, giúp nhà nghiên cứu đưa ra kết luận tin cậy hơn.
• Khả năng so sánh rộng rãi: Thang đo tỷ lệ cho phép so sánh các đối tượng theo nhiều cách khác nhau, bao gồm so sánh về mức độ, tỷ lệ và tốc độ thay đổi.
• Tính linh hoạt: Thang đo tỷ lệ có thể được sử dụng để đo lường nhiều loại thuộc tính khác nhau, từ các thuộc tính vật lý như chiều cao, cân nặng đến các thuộc tính tâm lý như thái độ, niềm tin.

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. Điều này có nghĩa là các thuộc tính của dữ liệu trong thang đo:

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

Ví dụ:

Giả sử ta đo lường chiều cao của một nhóm học sinh bằng thang đo tỷ lệ. Chiều cao của các học sinh được ghi lại bằng cm. Ta có thể:

• So sánh chiều cao của hai học sinh: Học sinh A cao 160 cm, học sinh B cao 155 cm. Vậy học sinh A cao hơn học sinh B 5 cm.
• Tính trung bình chiều cao của nhóm học sinh: Giả sử có 10 học sinh trong nhóm, chiều cao trung bình của nhóm học sinh là (160 + 155 + … + 150) cm / 10 = 155 cm.
• Tính tỷ lệ học sinh cao trên 160 cm: Giả sử có 3 học sinh trong nhóm cao trên 160 cm. Tỷ lệ học sinh cao trên 160 cm là 3/10 = 30%.

Nhìn chung, thang đo tỷ lệ là công cụ đo lường mạnh mẽ và hiệu quả, giúp nhà nghiên cứu thu thập thông tin chính xác và chi tiết về các thuộc tính định lượng. Nhờ những ưu điểm vượt trội, thang đo tỷ lệ ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học và xã hội.

5.3. Phép toán sử dụng

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

• Trị số trung bình
• Trị số trung bình biến thiên
• Độ lệch chuẩn (std. deviation)
• Trung vị (median)

5.4. Cách chạy thang đo tỷ lệ trong SPSS

Tiếp tục với ví dụ từ bộ dữ liệu thống kê data, bạn cần chạy thang đo tỷ lệ trong SPSS để phân tích dữ liệu cho biến quan sát “Số tiền giao dịch qua thẻ tín dụng hàng tháng”, 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 “Số tiền giao dịch qua thẻ tín dụng hàng tháng” 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.

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

Bước 6: Kiếm tra kết quả phân tích

Để thực hiện được tất cả thao tác chạy SPSS, chạy thang đo lường trong SPSS và các phép toán kiểm định, bạn có thể tham khảo Hướng dẫn cài đặt phần mềm SPSS 27 Full Bản Quyền tại đây.

Tài liệu tham khảo

Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

Nguyễn Viết Lâm (2007). Giáo trình nghiên cứu Marketing đại học Kinh tế Quốc Dân