Ba dạng thang đo trong SPSS
Trong SPSS dữ liệu được đo lường measure qua 3 dạng thang đo như hình sau:
Đó là Scale, Ordinal, Nominal. Tuy nhiên để quy về bản chất có 4 loại như sau:
Nhóm MBA Bách Khoa sẽ giải thích chi tiết từng loại thang đo nhé.
Tùy theo tính chất của dữ liệu mà ta sẽ gán loại thang đo nào dữ liệu đó. Có hai loại dữ liệu là:
- Dữ liệu định tính .
- Dữ liệu định lượng.
Dữ liệu định tính ví dụ như Địa điểm: TP.HCM, Hà Nội, Lâm Đồng. Dữ liệu định lượng ví dụ như độ tuổi: 18, 19, 20, 30 tuổi.
-Dữ liệu định tính: bao gồm thang đo định danh Nominal, thang đo thứ bậc Ordinal
-Dữ liệu định lượng:gọi chung là Scale, bao gồm thang đo khoảng Interval, thang đo tỉ lệ Ratio
Chi tiết các loại thang đo
–Định danh (Nominal): Là loại thang đo dùng cho các đặc điểm thuộc tính, dùng để phân loại đối tượng. Khi thống kê người ta thường sử dụng các mã số để qui ước, giữa các con số này không có quan hệ hơn kém và không ý nghĩa toán học. Trong thang đo này các con số chỉ dùng để phân loại các đối tượng, chúng không mang ý nghĩa nào khác. Về thực chất thang đo danh nghĩa là sự phân loại và đặt tên cho các biểu hiện và ấn định cho chúng một ký số tương ứng. Ví dụ: Giới tính: 1: nữ; 2: nam.
–Thứ bậc (Ordinal): Là loại thang đo dùng cho các đặc điểm thuộc tính, các giá trị được sắp xếp theo trật tự tăng hoặc giảm dần và có mối quan hệ thứ bậc hơn kém. Thực chất thang đo thứ bậc là thang đo định danh các giá trị được sắp xếp theo thứ bậc. Lúc này các con số ở thang đo danh nghĩa được sắp xếp theo 1 quy ước nào đó về thứ bậc hay sự hơn kém, nhưng ta không biết được khoảng cách giữa chúng. Điều này có nghĩa là bất cứ thang đo thứ bậc nào cũng là thang đo định danh nhưng điều ngược lại thì chưa chắc đúng. Ví dụ: Học lực: 1. Yếu, kém 2. Trung bình 3. Khá 4. Giỏi 5. Xuất sắc
–Khoảng cách (Interval): Là loại thang đo dùng cho các đặc điểm số lượng, là thang đo thứ bậc có các khoảng cách đều nhau và liên tục. Dãy số này có hai cực ở hai đầu dãy số thể hiện hai trạng thái đối nghịch nhau. Dữ liệu tính toán cộng trừ có ý nghĩa. Đây là một dạng đặc biệt của thang đo thứ bậc vì nó cho biết được khoảng cách giữa các thứ bậc. Thông thường thang đo khoảng có dạng là một dãy các chữ số liên tục và đều đặn từ 1 đến 5, từ 1 đến 7 hay từ 1 đến 10. Dãy số này có 2 cực ở 2 đầu thể hiện 2 trạng thái đối nghịch nhau. Ví dụ: 1: hoàn toàn không đồng ý; 2: không đồng ý; 3: bình thường; 4: đồng ý; 5: hoàn toàn đồng ý.
–Tỉ lệ (Ratio): Là loại thang đo dùng cho đặc tính số lượng. Thang đo tỉ lệ có đầy đủ đặc tính của thang đo khoảng cách. Ngoài ra nó cho phép lấy tỉ lệ so sánh giữa hai giá trị của biến số . Dữ liệu tính toán tất cả đều có ý nghĩa. Ví dụ: – Tuổi của anh/chị: tuổi. Anh/chị đã vay ngân hàng bao nhiêu tiền: VNĐ
Chú ý: Sự khác nhau giữa thang đo khoảng và thang đo tỉ lệ:
-Ta có thể thực hiện được phép toán chia để tính tỉ lệ nhằm mục đích so sánh. Ví dụ: 1 người 50 tuổi thì có tuổi lớn gấp đôi người 25 tuổi
-Trong thang đo khoảng sự so sánh về mặt tỉ lệ giữa các giá trị không có ý nghĩa
Trong xử lý SPSS thường gộp chung thang đo khoảng cách và thang đo tỉ lệ thành thang đo định lượng (Scale).
Lưu ý là cho dù các thang đo likert được nhập vào excel, và excel lại đưa vào SPSS thì thường sẽ ra thang đo định tính Nominal, đúng ra ta cần đổi lại là Scale cho chính xác nhất. Nhưng không đổi vẫn không ảnh hưởng đến kết quả các bạn nhé.
Các bạn có thể nhờ nhóm hỗ trợ thêm về các vấn đề trong bài luận văn về mã hóa, xử lý số liệu tốt nhé…
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
- Miễn phí tư vấn mô hình nghiên cứu hoặc review mô hình giúp
- Chỉ số MI Modification Indices là gì và tại sao không nên lạm dụng nó để cải thiện độ phù hợp mô hình.
- Quan hệ giữa Eigenvalues và số lượng nhân tố được tạo thành khi phân tích nhân tố EFA
- Bảng câu hỏi và video hồi quy sự tác động của marketing mix lên hành vi truyền miệng
- Cách xử lý làm sạch số liệu SPSS