Thang đo trong nghiên cứu khoa học​: Phân loại và ví dụ

Dữ liệu là nguồn tài nguyên giá trị, đóng vai trò quan trọng trong việc định hình các chiến lược nghiên cứu. Tuy nhiên, để tổ chức, phân tích và tối ưu hóa nguồn dữ liệu, người làm nghiên cứu cần biết cách đo lường và lượng hóa chúng. Hay nói cách khác, nhà nghiên cứu phải hiểu và lựa chọn các thang đo trong nghiên cứu khoa học để giúp việc thu thập dữ liệu được chính xác, hiệu quả. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết về khái niệm, phân loại cũng như cách ứng dụng các loại thang đo này.

Thang đo trong nghiên cứu khoa học là gì?

Thang đo là quy tắc hoặc cách thức được sử dụng để xác định, phân loại và đo lường các biến số (variables) trong nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Mục đích chính của thang đo nghiên cứu là chuyển đổi các khái niệm trừu tượng (như mức độ hài lòng, chất lượng dịch vụ…) thành những dữ liệu có thể đo lường và phân tích bằng các công cụ toán học và thống kê. Bốn thuộc tính cơ bản để đánh giá một thang đo bao gồm:

• Đặc tính nhận dạng: Mỗi giá trị mang một ý nghĩa duy nhất.
• Độ lớn: Các giá trị có mối quan hệ được sắp xếp theo một trật tự cụ thể.
• Khoảng cách đều: Khoảng cách giữa các điểm dữ liệu dọc theo thang đo là bằng nhau (ví dụ: chênh lệch giữa điểm 1 và 2 bằng với chênh lệch giữa điểm 5 và 6).
• Giá trị 0 tuyệt đối: Thang đo có một điểm 0 thực sự (Ví dụ: trọng lượng không thể bằng không, nếu một người không có trọng lượng nghĩa là người đó không tồn tại).

Thang đo trong nghiên cứu khoa học là hệ thống dùng để phân loại hoặc định lượng các đặc điểm, thuộc tính của đối tượng

Các loại thang đo trong nghiên cứu khoa học

Trong nghiên cứu và thống kê, có bốn loại thang đo phổ biến được sử dụng để mô tả hoặc định lượng dữ liệu.

1. Thang đo định danh (Nominal Scale)

• Đặc điểm: Thang đo định danh xác định “đặc tính nhận dạng” của điểm dữ liệu và không phải dữ liệu số. Thang đo này chỉ dùng để đặt tên, dán nhãn hoặc phân loại các đối tượng thành các nhóm khác nhau mà không có bất kỳ sự hơn kém, thứ tự hay mức độ nào. Dữ liệu có thể được phân thành các danh mục để gắn nhãn hoặc mô tả, nhưng không thể thực hiện phép cộng, trừ, nhân, chia, cũng như không thể đo lường sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu. Thang đo này có thể chia thành 3 nhóm phụ: có thứ tự (như lạnh, ấm, nóng), không có thứ tự (nam, nữ), và phân đôi (có và không).
• Phép thống kê ứng dụng: Đếm tần suất (frequency counts) – mô tả số lần một biến xuất hiện trong tập dữ liệu.
• Ví dụ: Màu mắt, quốc gia nơi sinh, bằng cấp giáo dục (bằng trung học, đại học, tiến sĩ) hoặc tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, ly hôn).

2. Thang đo thứ bậc (Ordinal Scale)

• Đặc điểm: Ngoài chức năng phân loại như thang đo định danh, thang đo thứ bậc có đặc điểm sắp xếp dữ liệu theo một trật tự hoặc thứ bậc cụ thể. Tuy nhiên, khoảng cách giữa các bậc không xác định hoặc không bằng nhau. Chúng ta biết đối tượng A xếp trên đối tượng B, nhưng không biết chính xác A hơn B bao nhiêu đơn vị. Người dùng không thể thực hiện các phép tính cộng hoặc trừ trên loại dữ liệu này.
• Ví dụ: Dữ liệu thu thập bằng phương pháp khảo sát về mức độ hài lòng (1 = vui vẻ, 2 = bình thường, 3 = không vui) hoặc vị trí về đích trong một cuộc đua (hạng nhất, hạng nhì, hạng ba – biết được thứ tự nhưng không biết khoảng cách giữa người thứ nhất và người thứ hai).

3. Thang đo khoảng (Interval Scale)

• Đặc điểm: Chứa các đặc tính của thang đo định danh và thứ bậc, nhưng có thể định lượng được khoảng cách/sự khác biệt chính xác giữa các điểm dữ liệu. Các điểm trên thang đo có khoảng cách bằng nhau. Với thang đo khoảng, số 0 là một biến có ý nghĩa thực sự (ví dụ: 0 độ C là mức nhiệt độ). Bạn có thể thực hiện phép cộng và trừ trên dữ liệu này, nhưng không thể nhân hoặc chia (ví dụ: 40 độ C không phải 20 độ C nhân lên 2 lần).
• Ví dụ: Nhiệt độ, năm sản xuất của một chiếc ô tô, hoặc các tháng trong năm.

Việc lựa chọn và thiết kế đúng thang đo là nền tảng để tránh sai lệch dữ liệu và đảm bảo tính chính xác khi chạy các mô hình thống kê trên các phần mềm

4. Thang đo tỷ lệ (Ratio Scale)

• Đặc điểm: Thang đo tỷ lệ là cấp độ đo lường cao nhất, hoàn hảo nhất và cung cấp lượng thông tin dữ liệu nhiều nhất. Thang đo tỷ lệ hội tụ đầy đủ thuộc tính của cả ba thang đo trên: Có đặc tính nhận dạng, phân loại theo thứ tự, chứa các khoảng cách đều nhau và có thể chia thành các giá trị chính xác. Điểm khác biệt lớn nhất so với thang đo khoảng là có “số 0 tuyệt đối” – nghĩa là số 0 biểu thị dữ liệu không có giá trị, không thể có số âm. Dữ liệu tỷ lệ có thể thực hiện mọi phép tính: cộng, trừ, nhân, chia.
• Phép thống kê ứng dụng: Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các thống kê xu hướng tập trung để tìm giá trị trung bình (mean). Thang đo tỷ lệ cho phép các nhà khoa học dữ liệu thực hiện được nhiều thao tác phân tích nhất. Khi các câu hỏi nghiên cứu định lượng hướng đến việc so sánh mức trung bình giữa các nhóm, biến cần được đo bằng thang khoảng hoặc thang tỷ lệ để phép tính này có ý nghĩa.
• Ví dụ: Chiều cao, trọng lượng, khoảng cách, tính toán cổ phần, doanh số bán hàng.

Bảng so sánh các loại thang đo trong nghiên cứu khoa học

Những lưu ý khi lựa chọn thang đo trong nghiên cứu khoa học

Khi tiếp cận các thang đo, có một số lưu ý quan trọng như sau:

• Việc thấu hiểu đặc tính và thang đo của dữ liệu giúp các nhà phân tích hoặc nhà khoa học dữ liệu xác định đúng loại kiểm định/phép thử thống kê (statistical test) cần thực hiện.
• Cần phân biệt rõ bản chất dữ liệu từ đầu: Dữ liệu dùng trong nghiên cứu định lượng (dạng số, đếm/đo lường được) bao gồm dữ liệu rời rạc (chỉ đếm được bằng số nguyên) và dữ liệu liên tục (đo lường được và chia nhỏ được thành phân số/số thập phân).
• Tùy vào loại thang đo được chọn, cách biểu diễn dữ liệu trực quan cũng sẽ khác nhau (ví dụ: so sánh các danh mục định danh, xếp hạng thứ bậc bằng biểu đồ thanh, hay xem phân phối tần suất bằng biểu đồ histogram).

Thang đo quyết định cách thu thập dữ liệu và phân tích thống kê. Có bốn loại chính: định danh (phân loại), thứ bậc (xếp hạng), khoảng (đo khoảng cách) và tỷ lệ (có điểm 0 tuyệt đối)

Hy vọng qua bài viết từ Viện Nghiên cứu Tâm Anh, bạn đã hiểu rõ hơn về các thang đo trong nghiên cứu khoa học. Việc ứng dụng chính xác các thang đo và dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp tổ chức thông tin hiệu quả mà còn tạo nền tảng vững chắc để đưa ra các dự đoán và chiến lược kinh doanh tạo ra tác động thực tế.