Ordinal data là gì

Thang đo trong phân tích dữ liệu

Ordinal data là gì

1. Giới thiệu các loại thang đo

Để đo lường đúng các biến rất cần thiết phải xác định đúng thang đo. Các kiểu biến khác nhau đòi hỏi phải được đo lường theo những cách khác nhau. Có 4 loại thang đo thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu là thang đo danh nghĩa (nominal), thang đo thứ bậc (ordinal), thang đo khoảng (Interval) và thang đo tỉ lệ (Ratio). Sử dụng linh hoạt các thang đo trong việc đo lường biến sẽ giúp người nghiên cứu tiếp cận và phân tích đối tượng tốt hơn. Các loại thang đo trên lần lượt được trình bày ở bên dưới.

2. Sử dụng các loại thang đo1.

Thang đo danh nghĩa (còn gọi là định danh hoặc phân loại)  nominal scale: có ý nghĩa phân biệt các đối tượng, chứ không mang ý nghĩa đo lường nào khác.

Có hai loại thang đo danh nghĩa thường được sử dụng:
(i) thang đo nhị phân (binary) với hai giá trị, chẳng hạn 1  nam; 2  nữ hoặc 1  nghèo; 0  không nghèo;
(ii) thang đo danh mục (categorical) với nhiều thuộc tính giá trị chẳng hạn như các vùng trên cả nước (1  ĐB Sông Hồng; 2  Tây Bắc & Bắc Trung bộ; 3  Nam Trung bộ & Duyên Hải miền Trung; 4  Tây Nguyên; 5  Đông Nam bộ; 6  ĐB Sông Cửu Long).2.

Thang đo thứ bậc (thang chia hạng)  ordinal scale: có mối quan hệ hơn kém giữa các đối tượng, tuy nhiên sự sai khác giữa các đối tượng phải đều nhau. Điều này cho thấy bất kì thang đo thứ bậc nào cũng là thang đo danh nghĩa nhưng không phải thang đo danh nghĩa nào cũng là thang đo thứ bậc. Thang đo Likert được xem là một ví dụ về thang đo này.

Ví dụ: để đo lường mức độ hài lòng của người đọc tại trang kinhteluong.com, tác giả lập bảng khảo sát để đo lường biến mức độ hài lòng.

Giả sử 1 trong số các câu hỏi đại diện đó là Hãy cho biết cảm nhận của bạn về nội dungcác bài viết tại trang vietlod.com?
(1) Rất tệ
(2) Tệ
(3) Bình thường (tạm được)
(4) Hữu ích
(5) Rất hữu ích.3.

Thang đo khoảng  interval scale: là một dạng đặc biệt của thang đo thứ bậc vì nó cho biết được khoảng cách giữa các thứ bậc. Các giá trị của thang đo khoảng có thể cộng hoặc trừ lẫn nhau (nhưng không thể nhân/chia) và không chứa giá trị 0 tuyệt đối (năm 0 trước công nguyên, 0oF). Ví dụ khoảng thời gian giữa năm 1981 và 1982 là bằng nhau với khoảng thời gian giữa năm 1983 và 1984 (đều có 365 ngày) .4.

Thang đo tỉ lệ  ratio scale: thang đo tỉ lệ có tất cả các đặc tính khoảng cách và thứ tự của thang đo khoảng, ngoài ra điểm 0 trong thang đo tỉ lệ là một số thật nên 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.

Các đặc tính của thang đo được tổng hợp ở bảng sau: Tính chất Định danh Thứ tự Khoảng Tỷ lệ Sự phân biệt Có Có Có Có Thứ tự độ lớn Không Có Có Có Điểm trung vị, phân vị Không Có Có Có Trung bình, độ lệch chuẩn, sai số chuẩn Không Không Có Có Thực hiện cộng/trừ Không Không Có Có Khoảng bằng nhau Không Không Có Có Tỷ lệ, hệ số của phương sai Không Không Không Có Điểm 0 tuyệt đối; có thể nhân/chia Không Không Không Có

Cả thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ thông thường được gộp chung vào một nhóm gọi là thang đo liên tục. Chúng ta có thể đếm, sắp xếp thứ tự, tính toán các dữ liệu liên tục này. Các trường hợp thường sử dụng dữ liệu liên tục này như đo lường chiều cao, cân nặng, nhiệt độ, hàm lượng, thời gian

Ngoài ra, tùy thuộc vào kiểu dữ liệu mà ta lựa chọn thang đo phù hợp. Mối quan hệ giữa thang đo và kiểu dữ liệu được thể hiện ở bảng bên dưới:

Ordinal data là gì

Tham khảo từ bis.net.vn

Ordinal data là gì

About the author

  • Tính tình: Vui vẻ, chịu khó, ham học hỏi, thích sáng tạo,
  • Quan tâm: Dành hơn 4000 giờ để tìm hiểu Kinh tế lượng,
  • Phương châm: Tích tiểu thành đại  Kiên trì thực hiện.

Video liên quan