Thang đo định danh là gì? Đặc điểm và ví dụ (Nominal Scale)

Trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu, thang đo định danh (Nominal Scale) được sử dụng để phân loại đối tượng thành các nhóm dựa trên những đặc điểm chung. Đây là cấp độ đo lường cơ bản nhất, chỉ giúp nhận diện và phân nhóm dữ liệu mà không thể hiện thứ tự hay mức độ cao thấp giữa các nhóm. Vậy thang đo này có những đặc điểm nào và được sử dụng ra sao trong thực tế? Cùng VietGuru tìm hiểu nhé!

1. Đặc điểm thang đo định danh

Thang đo định danh (Nominal Scale) được sử dụng để phân loại dữ liệu thành các nhóm riêng biệt dựa trên một đặc điểm nhất định. Các giá trị trong thang đo chỉ có ý nghĩa nhận diện, không phản ánh thứ tự, khoảng cách hay mức độ khác nhau giữa các nhóm. Một số đặc điểm nổi bật của thang đo định danh gồm:

Chỉ đượcdùng để phân loại, nhận diện

Dữ liệu định danh được chia thành các danh mục riêng biệt, trong đó mỗi danh mục đại diện cho một nhóm đối tượng có cùng đặc điểm. Các nhóm này không nhất thiết phải có mối quan hệ với nhau.

Ví dụ: Một khảo sát phân loại khách hàng theo phương thức thanh toán gồm tiền mặt, chuyển khoản, thẻ ngân hàng và ví điện tử. Mỗi phương thức là một danh mục riêng trong thang đo định danh.

Các danh mục không có thứ tự

Thang đo định danh không thể hiện sự cao hơn, thấp hơn, tốt hơn hay kém hơn giữa các nhóm. Vì vậy, không thể sắp xếp các danh mục theo một thứ bậc nhất định.

Ví dụ: Với dữ liệu về loại phương tiện đi làm gồm xe máy, ô tô, xe buýt và xe đạp, không thể kết luận xe máy có thứ hạng cao hơn xe buýt hay ô tô tốt hơn xe đạp. Đây chỉ là những loại phương tiện khác nhau.

Có thể mã hóa bằng số nhưng số chỉ mang tính ký hiệu

Các danh mục có thể được gán bằng những con số để thuận tiện cho việc nhập và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, những con số này không mang ý nghĩa định lượng và không thể dùng để thực hiện các phép tính số học.

Ví dụ: Khi khảo sát kênh mua hàng, nhà nghiên cứu có thể quy ước 1 = cửa hàng trực tiếp, 2 = website, 3 = sàn thương mại điện tử, 4 = mạng xã hội. Số 4 không có nghĩa là mạng xã hội “cao hơn” hay có giá trị gấp đôi cửa hàng trực tiếp.

Đặc điểm thang đo định danh

Chỉ xác định được giá trị xuất hiện phổ biến nhất

Đối với dữ liệu định danh, mode (mốt) là chỉ số thống kê phù hợp để xác định danh mục xuất hiện nhiều nhất. Ngược lại, trung bình (mean) và trung vị (median) không phù hợp vì các danh mục không có thứ tự hoặc giá trị số thực sự.

Ví dụ: Một khảo sát 200 khách hàng về kênh mua sắm cho kết quả: 50 người mua tại cửa hàng, 80 người mua qua website, 45 người mua trên sàn thương mại điện tử và 25 người mua qua mạng xã hội. Khi đó, website là giá trị mode vì đây là danh mục được lựa chọn nhiều nhất.

2. Ví dụ về thang đo định danh trong nghiên cứu

Trong nghiên cứu, thang đo định danh thường được sử dụng để phân loại đối tượng thành các nhóm dựa trên một đặc điểm cụ thể. Mỗi đối tượng có thể được xếp vào một danh mục phù hợp, nhưng các danh mục này không có thứ tự cao thấp và không thể dùng để thực hiện các phép tính số học.

Một số ví dụ phổ biến về thang đo định danh trong nghiên cứu gồm:

Nhóm ngành học của sinh viên

Khi khảo sát sinh viên, nhà nghiên cứu có thể phân loại ngành học thành:

• Kinh tế
• Công nghệ thông tin
• Ngôn ngữ
• Luật
• Marketing

Nghề nghiệp người tham gia

Nghề nghiệp cũng là một biến định danh, chẳng hạn:

• Nhân viên văn phòng
• Giáo viên
• Kỹ sư
• Kinh doanh tự do
• Công nhân

Tình trạng hôn nhân

Một nghiên cứu về đặc điểm nhân khẩu học có thể phân loại tình trạng hôn nhân của người tham gia thành:

• Độc thân
• Đã kết hôn
• Ly hôn
• Góa

Khu vực sinh sống

Trong nghiên cứu hành vi khách hàng, khu vực sinh sống có thể được chia thành:

• Miền Bắc
• Miền Trung
• Miền Nam

Ví dụ về thang đo định danh trong nghiên cứu

Kênh khách hàng biết đến doanh nghiệp

Khi nghiên cứu hiệu quả marketing, doanh nghiệp có thể hỏi khách hàng biết đến thương hiệu qua kênh nào:

• Facebook
• TikTok
• Google
• Bạn bè giới thiệu
• Website
• Quảng cáo trực tuyến

Loại sản phẩm

Một khảo sát về hành vi mua sắm có thể phân loại sản phẩm khách hàng thường mua thành:

• Thời trang
• Mỹ phẩm
• Điện tử
• Đồ gia dụng
• Thực phẩm

3. Cách đặt câu hỏi thang đo định danh trong bảng khảo sát

Trong bảng khảo sát, thang đo định danh được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn thu thập thông tin nhằm nhận diện và phân loại đối tượng thành các nhóm khác nhau. Vì các nhóm không có thứ tự hay mức độ, câu hỏi cần được thiết kế sao cho người trả lời dễ lựa chọn và dữ liệu thu được có thể phân loại rõ ràng.

Bước 1: Xác định thông tin cần phân loại

Trước tiên, nhà nghiên cứu cần xác định biến nào chỉ có mục đích nhận diện hoặc phân nhóm đối tượng khảo sát. Những biến thường phù hợp với thang đo định danh gồm: nghề nghiệp, ngành học, phương thức mua hàng, loại hình doanh nghiệp, khu vực sinh sống,…

Ví dụ: Nếu nghiên cứu hành vi mua sắm trực tuyến, nhà nghiên cứu có thể cần xác định thiết bị khách hàng thường sử dụng để mua hàng.

Bước 2: Đặt câu hỏi trực tiếp, dễ hiểu

Câu hỏi nên tập trung vào một đặc điểm cụ thể và tránh sử dụng cách diễn đạt khiến người trả lời hiểu rằng các phương án có thứ tự cao thấp.

Ví dụ: Bạn thường sử dụng thiết bị nào để mua sắm trực tuyến?

• Điện thoại thông minh
• Máy tính xách tay
• Máy tính bảng
• Máy tính để bàn
• Thiết bị khác

Bước 3: Xây dựng các phương án trả lời rõ ràng

Các danh mục cần được phân biệt rõ ràng để người tham gia có thể lựa chọn chính xác. Với câu hỏi chỉ cho phép một đáp án, các phương án nên hạn chế tình trạng chồng chéo.

Bước 4: Có thể sử dụng mã số cho từng phương án

Để thuận tiện khi nhập và xử lý dữ liệu trên SPSS hoặc các phần mềm thống kê khác, nhà nghiên cứu có thể mã hóa từng danh mục bằng số.

Ví dụ:

• Điện thoại thông minh = 1
• Máy tính xách tay = 2
• Máy tính bảng = 3
• Máy tính để bàn = 4
• Thiết bị khác = 5

Cách đặt câu hỏi thang đo định danh trong bảng khảo sát

Bước 5: Bổ sung phương án phù hợp khi cần thiết

Nếu các lựa chọn có thể chưa bao quát toàn bộ đối tượng khảo sát, nên thêm phương án “Khác” để tránh buộc người trả lời chọn một đáp án không phù hợp.

Ví dụ: Bạn thường sử dụng phương thức nào để thanh toán khi mua hàng?

• Tiền mặt
• Chuyển khoản ngân hàng
• Thẻ ngân hàng
• Ví điện tử
• Thanh toán khi nhận hàng (COD)
• Khác

Lưu ý

Để sử dụng thang đo định danh chính xác trong bảng khảo sát, cần lưu ý:

• Không sắp xếp phương án theo thứ tự cao – thấp, vì thang đo định danh không phản ánh thứ bậc.
• Các phương án nên rõ ràng, dễ phân biệt và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
• Không sử dụng mã số như một giá trị để tính trung bình hoặc trung vị.
• Nếu một đối tượng có thể thuộc nhiều nhóm, cần xác định rõ câu hỏi cho phép chọn một hay nhiều đáp án.
• Có thể thêm “Khác” hoặc “Không muốn trả lời” khi phù hợp với nội dung khảo sát.

4. Phân biệt thang đo định danh với những loại thang đo khác

Trong nghiên cứu, việc phân biệt thang đo định danh với các thang đo khác có ý nghĩa quan trọng khi lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu. Mỗi loại thang đo có khả năng cung cấp thông tin khác nhau, từ đơn giản là phân nhóm đối tượng đến xác định thứ tự, khoảng cách và tỷ lệ giữa các giá trị. Nắm rõ sự khác biệt này giúp nhà nghiên cứu tránh sử dụng sai phép thống kê và đảm bảo kết quả phân tích chính xác hơn.

4.1. Thang đo định danh và thang đo thứ bậc

Thang đo định danh và thang đo thứ bậc đều được sử dụng để phân loại đối tượng thành các nhóm. Tuy nhiên, điểm khác biệt quan trọng nằm ở thứ tự giữa các nhóm.

• Thang đo định danh: Chỉ dùng để nhận diện hoặc phân loại, không có thứ tự cao – thấp giữa các danh mục.
• Thang đo thứ bậc: Ngoài phân loại, còn thể hiện thứ tự hoặc mức độ hơn – kém giữa các nhóm, nhưng không xác định được khoảng cách chính xác giữa chúng.

Ví dụ: 

• Với biến loại phương tiện thường sử dụng, các lựa chọn xe máy, ô tô, xe buýt, xe đạp thuộc thang đo định danh vì không có cơ sở để xếp hạng các phương tiện này.
• Trong khi đó, nếu khảo sát mức độ hài lòng với các mức Không hài lòng – Bình thường – Hài lòng – Rất hài lòng, đây là thang đo thứ bậc. Các mức có thể sắp xếp từ thấp đến cao, nhưng chưa thể khẳng định khoảng cách giữa “Không hài lòng” và “Bình thường” bằng khoảng cách giữa “Hài lòng” và “Rất hài lòng”.

4.2. Thang đo định danh và thang đo khoảng, tỉ lệ

So với thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ, thang đo định danh có mức độ thông tin đơn giản hơn đáng kể. Thang đo định danh chỉ cho biết đối tượng thuộc danh mục nào, trong khi hai loại thang đo này còn cho phép so sánh khoảng cách giữa các giá trị.

Thang đo định danh và thang đo khoảng, tỉ lệ

Theo bảng trên:

• Thang đo định danh chỉ phân loại dữ liệu. Chẳng hạn, loại hình doanh nghiệp gồm doanh nghiệp tư nhân, công ty TNHH và công ty cổ phần. Không thể xác định doanh nghiệp nào “cao hơn” hay khoảng cách giữa các nhóm là bao nhiêu.
• Thang đo khoảng có thêm thứ tự và khoảng cách giữa các giá trị được xem là bằng nhau. Ví dụ, nhiệt độ 10°C, 20°C và 30°C có thể so sánh mức chênh lệch; tuy nhiên, 0°C không phải là điểm 0 tuyệt đối nên không thể nói 20°C “gấp đôi” 10°C.
• Thang đo tỷ lệ có đầy đủ đặc điểm của thang đo khoảng và thêm điểm 0 tuyệt đối, nhờ đó có thể thực hiện so sánh tỷ lệ. Ví dụ, một người cao 180 cm có chiều cao gấp 1,2 lần người cao 150 cm. Tương tự, thu nhập, cân nặng, tuổi và khoảng cách thường được đo bằng thang đo tỷ lệ.

5. Ứng dụng thang đo định danh khi xử lý số liệu SPSS

Trong SPSS, thang đo định danh được sử dụng chủ yếu để phân loại, thống kê và mô tả dữ liệu theo từng nhóm. Do các giá trị chỉ mang ý nghĩa nhận diện, người nghiên cứu cần khai báo đúng loại biến và lựa chọn phép phân tích phù hợp. Dưới đây là những ứng dụng của thang đo định danh khi xử lý SPSS:

Phân loại và mã hóa dữ liệu

Trước khi phân tích, các nhóm dữ liệu định danh thường được mã hóa bằng số để thuận tiện nhập liệu.

Ví dụ: Với biến phương thức thanh toán, có thể quy ước:

• 1 = Tiền mặt
• 2 = Chuyển khoản
• 3 = Thẻ ngân hàng
• 4 = Ví điện tử

Trong Variable View, biến này được thiết lập Measure = Nominal. Việc khai báo đúng giúp SPSS hiểu rằng các con số chỉ là mã phân loại.

Thống kê tần số và tỷ lệ phần trăm

Đây là ứng dụng phổ biến nhất của thang đo định danh trong SPSS. Nhà nghiên cứu có thể xác định số lượng (Frequency) và tỷ lệ phần trăm (Percent) của từng nhóm.

Ví dụ: Khảo sát 200 khách hàng về phương thức thanh toán cho kết quả:

Kết quả trên cho thấy chuyển khoản là phương thức được sử dụng nhiều nhất.

Xác định giá trị xuất hiện nhiều nhất (Mode)

SPSS có thể xác định Mode để tìm danh mục xuất hiện với tần suất cao nhất. Đây là chỉ số phù hợp với dữ liệu định danh vì không yêu cầu các nhóm phải có thứ tự.

Ví dụ: Nếu biến loại hình doanh nghiệp có Mode = Công ty TNHH, điều này có nghĩa đây là loại hình xuất hiện nhiều nhất trong mẫu khảo sát.

Ứng dụng thang đo định danh khi xử lý số liệu SPSS

Trình bày dữ liệu bằng bảng và biểu đồ

Dữ liệu định danh có thể được trình bày bằng bảng tần số, biểu đồ cột hoặc biểu đồ tròn để giúp kết quả trực quan và dễ theo dõi hơn.

Ví dụ: Khi nghiên cứu nguồn khách hàng biết đến một thương hiệu, SPSS có thể thống kê tỷ lệ khách hàng đến từ Facebook, TikTok, Google, website hoặc giới thiệu từ người quen. Kết quả có thể được biểu diễn bằng biểu đồ để dễ dàng nhận biết kênh phổ biến nhất.

Sử dụng trong các phân tích thống kê phù hợp

Ngoài thống kê mô tả, biến định danh còn có thể được sử dụng trong một số phân tích khác tùy mục tiêu nghiên cứu, chẳng hạn Crosstabs và Chi-Square để xem xét mối liên hệ giữa các biến phân loại.

Ví dụ: Nhà nghiên cứu có thể sử dụng SPSS để kiểm định xem giới tính có mối liên hệ với việc lựa chọn phương thức thanh toán hay không.

6. Lời kết

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu, xây dựng bảng khảo sát hoặc xử lý dữ liệu, VietGuru cung cấp dịch vụ viết thuê nghiên cứu khoa học với đội ngũ có kinh nghiệm. Hỗ trợ bạn xây dựng đề cương, thiết kế thang đo, phân tích số liệu và hoàn thiện nội dung nghiên cứu. Đây là giải pháp phù hợp khi bạn cần một bài nghiên cứu đúng phương pháp, trình bày rõ ràng và đảm bảo tiến độ.

Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ thang đo định danh là gì, những đặc điểm cơ bản, cách đặt câu hỏi khảo sát và ứng dụng trong xử lý số liệu SPSS. Khi sử dụng đúng loại thang đo, bạn sẽ dễ dàng phân loại dữ liệu, lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp và nâng cao độ chính xác cho kết quả nghiên cứu của mình. Chúc bạn thành công!