Các loại thang đo tức là một phần không thể thiếu và quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu. Thông qua việc gán nhãn các loại thang đo, chúng ta có thể hiểu được tính chất và ý nghĩa của dữ liệu. Trong SPSS, dữ liệu có thể được đ

“Giới thiệu về SPSS phiên bản Ordinal: Phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. Tìm hiểu cách sử dụng công cụ này để phân loại và đo lường các biến có thứ tự trong nghiên cứu của bạn. Tối ưu hóa việc thu thập và xử lý dữ liệu với SPSS Ordinal để đưa ra những kết luận chính xác và đáng tin cậy.”
1.

Dữ liệu định tính

Dữ liệu định tính là loại dữ liệu mô tả các thuộc tính không thể được đo lường bằng con số. Thay vào đó, chúng chỉ cho biết sự hiện diện hoặc không hiện diện của một thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu. Dữ liệu định tính thường được biểu diễn bằng các nhãn, hạng mục hoặc danh sách các giá trị có thể có.

Ví dụ, trong một tập dữ liệu về người dùng mua hàng trực tuyến, thuộc tính “giới tính” có thể được xem là dữ liệu định tính. Giá trị của thuộc tính này có thể là “nam” hoặc “nữ”, và không có khái niệm về thứ tự hay khoảng cách giữa các giá trị này.

Dữ liệu định tính có thể được phân loại thành hai loại: Nominal và Ordinal.

Thang đo định danh Nominal

Thang đo nominal là loại thang đo trong dữ liệu định tính mà các giá trị không có sự thứ tự hay mức độ quan hệ nào với nhau. Các giá trị trong thang đo nominal chỉ phân biệt rõ ràng và không liên quan đến nhau. Ví dụ, trong thuộc tính “màu sắc”, các giá trị “đỏ”, “xanh” và “vàng” là các giá trị nominal.

Thang đo thứ bậc Ordinal

Thang đo ordinal là loại thang đo trong dữ liệu định tính mà các giá trị có một sự thứ tự hoặc mức độ quan hệ với nhau. Tuy nhiên, khoảng cách giữa các giá trị không được xác định rõ ràng. Ví dụ, trong thuộc tính “trình độ học vấn”, các giá trị “tiểu học”, “trung học” và “đại học” có thứ tự từ thấp đến cao, nhưng không biết chính xác khoảng cách giữa chúng là bao nhiêu.

2.

Dữ liệu định lượng

Dữ liệu định lượng là loại dữ liệu mô tả các thuộc tính có thể được đo lường bằng con số. Dữ liệu này cho phép so sánh và tính toán các giá trị khác nhau với nhau. Có hai loại chính của dữ liệu định lượng: Interval và Ratio.

Scale

Scale là khái niệm liên quan tới việc xác định cách đo lường và tính toán giữa các giá trị trong dữ liệu định lượng. Có ba loại scale chính: nominal, ordinal và numerical.

Thang đo khoảng Interval

Thang đo khoảng interval là loại thang đo trong dữ liệu định lượng mà các giá trị có thứ tự và khoảng cách giữa chúng được xác định rõ ràng. Tuy nhiên, không có điểm gốc tuyệt đối hoặc tỉ lệ cho các giá trị này. Ví dụ, trong thuộc tính “nhiệt độ”, các giá trị 0°C, 10°C và 20°C có thứ tự từ thấp đến cao và khoảng cách giữa chúng là bằng nhau (10°C).

Thang đo tỉ lệ Ratio

Thang đo tỉ lệ là loại thang đo trong dữ liệu định lượng mà các giá trị có thứ tự, khoảng cách xác định rõ ràng và có điểm gốc tuyệt đối. Điều này cho phép tính toán các tỷ lệ và quan hệ số học với nhau. Ví dụ, trong thuộc tính “chiều cao”, các giá trị 0cm, 100cm và 200cm có thứ tự từ thấp đến cao, khoảng cách giữa chúng là bằng nhau (100cm) và có điểm gốc tại 0cm.

Thang đo thứ bậc Ordinal

Định nghĩa

Thang đo thứ bậc Ordinal là một loại thang đo trong lĩnh vực thống kê và khoa học dữ liệu. Thang đo này được sử dụng để xếp hạng hoặc phân loại các giá trị dựa trên mức độ tương quan giữa chúng. Các giá trị trong thang đo này không chỉ có thứ tự nhất định mà còn có khoảng cách không xác định.

Ví dụ

Ví dụ về thang đo thứ bậc Ordinal là việc xếp hạng các sản phẩm theo mức độ yêu thích của khách hàng, từ “rất ít” cho tới “rất nhiều”. Trong ví dụ này, chúng ta biết rằng “rất nhiều” được coi là cao nhất và “rất ít” được coi là thấp nhất, nhưng chúng ta không biết được khoảng cách giữa các mức xếp hạng này.

Ưu điểm và hạn chế

– Ưu điểm: Thang đo thứ bậc Ordinal cho phép chúng ta phân loại và so sánh các giá trị theo mức độ tương quan mà không cần biết khoảng cách chính xác giữa chúng.
– Hạn chế: Thang đo này không cho phép tính toán các phép toán số học như trung bình hay tỷ lệ, do không có thông tin về khoảng cách giữa các giá trị.

Dữ liệu định lượng

Định nghĩa

Dữ liệu định lượng là loại dữ liệu trong thống kê và khoa học dữ liệu mà có thể được đo và tính toán bằng các phép toán số học. Dữ liệu này có thể được biểu diễn bằng các con số hoặc số lượng, và cho phép chúng ta thực hiện các phép tính như cộng, trừ, nhân hay chia.

Ví dụ

Ví dụ về dữ liệu định lượng là chiều cao của một nhóm người. Chiều cao của từng người có thể được biểu diễn bằng con số và cho phép chúng ta tính toán trung bình chiều cao của nhóm, tìm người cao nhất hoặc ngắn nhất trong nhóm.

Ưu điểm và hạn chế

– Ưu điểm: Dữ liệu định lượng cho phép chúng ta thực hiện các phép toán số học và tính toán trên dữ liệu, từ đó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ và tương quan giữa các giá trị.
– Hạn chế: Dữ liệu định lượng có thể bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ (outliers) hoặc sai sót trong việc đo lường, làm mất đi tính chính xác của dữ liệu.

Scale (Quy mô)

Quy mô tuyến tính

Trong thống kê, quy mô là một khái niệm quan trọng để đo lường và so sánh các giá trị. Quy mô có thể được chia thành hai loại chính: quy mô tuyến tính và quy mô phi tuyến.

Quy mô tuyến tính là loại quy mô trong đó các giá trị được phân bố theo cách đều nhau và có khoảng cách cố định giữa chúng. Ví dụ, nếu ta xem xét quy mô thang điểm từ 0 đến 100, thì khoảng cách giữa các điểm số liên tiếp là 1. Điều này cho phép ta so sánh và tính toán các giá trị dễ dàng hơn.

Quy mô phi tuyến

Ngược lại với quy mô tuyến tính, quy mô phi tuyến không có khoảng cách cố định giữa các giá trị. Thay vào đó, khoảng cách giữa chúng có thể biến thiên theo ngữ cảnh hoặc yếu tố khác nhau. Ví dụ, trong việc xếp hạng sản phẩm từ “rất kém” đến “rất tốt”, khoảng cách giữa các mức đánh giá không nhất thiết phải là như nhau.

Thang đo khoảng Interval (Interval Scale)

Thang đo khoảng Interval là một loại quy mô trong thống kê, trong đó các giá trị được sắp xếp theo thứ tự và có khoảng cách cố định giữa chúng. Điểm khác biệt quan trọng của thang đo này so với quy mô tuyến tính là không có điểm gốc (zero point). Ví dụ, nhiệt độ Celsius là một ví dụ về thang đo khoảng Interval. Một nhiệt độ 20°C không có nghĩa là gấp hai lần nhiệt độ 10°C, chỉ cho biết rằng nhiệt độ 20°C cao hơn so với 10°C.

Thang đo tỉ lệ Ratio (Ratio Scale)

Thang đo tỉ lệ Ratio là loại quy mô cao nhất trong thống kê. Nó bao gồm tất cả các yếu tố của quy mô tuyến tính và thêm vào điểm gốc (zero point). Các giá trị trên thang này có thể được so sánh và tính toán theo tỷ lệ. Ví dụ, chiều cao của một người, trọng lượng, số tiền trong tài khoản ngân hàng đều là các ví dụ về thang đo tỉ lệ Ratio. Một người cao gấp đôi chiều cao của một người khác có ý nghĩa và có thể được tính toán theo tỷ lệ.

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về phân tích số liệu theo thứ tự trong SPSS. Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách sắp xếp và phân tích dữ liệu theo thứ tự, từ đó giúp nâng cao khả năng phân tích số liệu và đưa ra những kết quả chính xác và đáng tin cậy. Sử dụng công cụ SPSS và các phương pháp phân tích thích hợp, chúng ta có thể thu được cái nhìn toàn diện về các biến số trong một nghiên cứu.