Hiểu các mức đo lường thống kê là rất quan trọng để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu hiệu quả. Mức độ chính xác mà các biến được đo lường và do đó, loại phân tích thống kê có thể được thực hiện, được xác định bởi các mức sau: danh nghĩa, thứ tự, khoảng và tỷ lệ. Trong bài viết blog này, chúng ta sẽ xem xét từng cấp độ đo lường, đánh giá các ứng dụng của nó và mô tả cách chúng ảnh hưởng đến thông tin chuyên sâu về dữ liệu.
Giới thiệu về Cấp độ Đo lường
Mức độ đo lường đề cập đến độ chính xác mà các biến dữ liệu được định lượng và phân loại, điều này ảnh hưởng đến bản chất toán học của các giá trị được gán cho các biến. Ví dụ, khi nghiên cứu mô hình chi tiêu của người dân Berlin, các nhà nghiên cứu có thể thu thập thông tin về các yếu tố như thu nhập, vị trí chính xác, độ tuổi và chi tiêu. Mức độ chính xác mà các biến này có thể được định lượng là khác nhau tùy theo từng người, điều này ảnh hưởng đến loại hình và độ sâu của phân tích thống kê có thể được tiến hành.
1. Mức đo lường danh nghĩa
Định nghĩa và đặc điểm:
Mức đo lường danh nghĩa là loại đo lường cơ bản nhất, trong đó dữ liệu có thể được phân loại mà không cần chỉ định giá trị định lượng. Không có thứ hạng hoặc thứ tự nội tại nào ở cấp độ này; nó chỉ được sử dụng để ghi nhãn các biến. Các biến được đo ở cấp độ danh nghĩa chủ yếu là định tính, với các phương thức và tỷ lệ đóng vai trò là thước đo thống kê chính.
Ví dụ về dữ liệu danh nghĩa:
-
Các loại thú cưng (chó, mèo, chim)
-
Màu tóc (vàng, nâu, xám)
-
Tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, ly hôn)
Phép đo danh nghĩa tập trung nhiều hơn vào việc các danh mục có khác nhau hay không hơn là ở mức độ nào. Điều này ngụ ý rằng việc đếm và nhóm là những phép toán duy nhất có thể thực hiện được. Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể tìm ra có bao nhiêu người thuộc mỗi loại hoặc tỷ lệ nào trong tổng số mỗi loại.
2. Cấp độ đo thứ tự
Định nghĩa và đặc điểm:
Dữ liệu thứ tự giới thiệu thứ hạng hoặc thứ tự giữa các danh mục, được xây dựng dựa trên dữ liệu danh nghĩa. Mặc dù các giá trị có ý nghĩa theo thứ tự nhưng không phải lúc nào cũng có sự nhất quán về sự khác biệt giữa các giá trị. Mức độ đo lường này phổ biến trong các cuộc khảo sát hoặc thăm dò ý kiến cho phép xếp hạng các câu trả lời.
Ví dụ về dữ liệu thứ tự:
-
Mức thu nhập (thấp, trung bình, cao)
-
Trình độ học vấn (trung học phổ thông, thạc sĩ, tiến sĩ)
-
Đánh giá mức độ hài lòng (hài lòng, trung lập, không hài lòng)
So với dữ liệu danh nghĩa, dữ liệu thứ tự tạo điều kiện cho việc phân tích sâu hơn và cải thiện khả năng so sánh trên đó. Các nhà nghiên cứu có thể xác định giá trị trung vị hoặc xây dựng thứ hạng phần trăm, nhưng giá trị trung bình không phù hợp do khoảng cách không nhất quán giữa các nhóm.
3. Mức độ đo khoảng thời gian
Định nghĩa và đặc điểm:
Bằng cách có các khoảng bằng nhau giữa các điểm đo và giá trị cùng với thứ tự có ý nghĩa, dữ liệu khoảng vượt xa dữ liệu thứ tự. Vì mức này thiếu điểm 0 thực sự nên tỷ lệ độ lớn là phi logic mặc dù có thể tính toán được sự chênh lệch giữa các giá trị. Các phép đo xen kẽ là phép đo phổ biến trong các lĩnh vực cần định lượng chính xác, chẳng hạn như nhiệt độ và ngày tháng.
Ví dụ về dữ liệu khoảng thời gian:
-
Nhiệt độ tính bằng độ F (trong đó 0 không có nghĩa là không có nhiệt độ)
-
Ngày tháng (2000, 2001, 2002, v.v.)
-
Điểm IQ
Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nhiều phương pháp thống kê đa dạng hơn với dữ liệu theo khoảng thời gian, chẳng hạn như cộng và trừ các mục (ví dụ: để lấy điểm trung bình). Tuy nhiên, do thiếu số 0 tuyệt đối nên các phép tính liên quan đến phép nhân hoặc phép chia (chẳng hạn như tính tỷ lệ) đều không hợp lệ.
##4. Tỷ lệ Mức độ đo lường
Định nghĩa và đặc điểm:
Mức độ đo lường phức tạp và tiên tiến nhất được thể hiện bằng dữ liệu tỷ lệ, có điểm 0 tuyệt đối, các khoảng bằng nhau và thứ tự có ý nghĩa. Điều này giúp bạn có thể thực hiện tất cả các phép toán, bao gồm cả các phát biểu có ý nghĩa về tỷ lệ.
Ví dụ về dữ liệu tỷ lệ:
-
Trọng lượng (ví dụ: kilôgam, pound)
-
Khoảng cách (ví dụ: mét, dặm)
-
Thời gian dành cho một nhiệm vụ (ví dụ: giờ)
Dữ liệu tỷ lệ hỗ trợ tất cả các thước đo thống kê, bao gồm cả giá trị trung bình hình học và hệ số biến thiên, khiến dữ liệu này phù hợp với nhiều phân tích khoa học.
Tầm quan trọng của mức độ đo lường
Mức độ đo lường ảnh hưởng đến các phương pháp thống kê có thể được sử dụng và có tác động đáng kể đến những hiểu biết sâu sắc thu được từ dữ liệu. Lập kế hoạch là rất quan trọng đối với bất kỳ thiết kế nghiên cứu nào vì nó cho phép người ta tiến hành phân tích hợp lệ và đáng tin cậy bằng cách chọn mức độ đo lường chính xác cho từng biến.
Bốn cấp độ đo—danh nghĩa, thứ tự, khoảng và tỷ lệ—cung cấp các mức độ chính xác và loại dữ liệu khác nhau. Đối với những người tham gia thu thập, đánh giá hoặc giải thích dữ liệu thống kê, việc hiểu rõ các cấp độ này là điều cần thiết. Bằng cách chọn mức chính xác cho từng biến, các nhà nghiên cứu có thể đảm bảo rằng các kiểm tra thống kê và kết luận rút ra từ chúng đều chính xác và có ý nghĩa, mở đường cho các kết quả nghiên cứu sâu sắc và sâu sắc.
