SPSS chỉ cho chọn ba mức Nominal, Ordinal và Scale ở cột Measure, trong khi giáo trình phương pháp nghiên cứu dạy bốn loại thang đo, vì phần mềm gộp thang đo khoảng (interval) và thang đo tỷ lệ (ratio) vào chung một mục Scale. Bài viết này giúp bạn khai báo đúng thang đo cho từng biến trong bộ dữ liệu luận văn, hiểu vì sao cách gọi trong SPSS lệch với cách gọi trong chương phương pháp, và tránh những lỗi khai báo khiến bạn chọn nhầm kiểm định ngay từ bước đầu.
Tác giả: Ban Biên tập MAAS
Cập nhật lần cuối: 2026-09-21
Chuyên mục: research-methods
SPSS có mấy loại thang đo, và vì sao con số này khác với sách giáo trình?
Trả lời thẳng: Cột Measure trong Variable View của SPSS chỉ có ba lựa chọn là Nominal, Ordinal và Scale, còn giáo trình phương pháp nghiên cứu dạy bốn loại thang đo là định danh (nominal), thứ bậc (ordinal), khoảng (interval) và tỷ lệ (ratio). Hai con số lệch nhau vì SPSS gộp interval và ratio vào một mục Scale, thay vì cho khai báo riêng từng loại như lý thuyết đo lường gốc.
Bằng chứng: Khung bốn thang đo bắt nguồn từ Stevens (1946), người đề xuất cách phân loại nominal, ordinal, interval và ratio trong bài báo "On the Theory of Scales of Measurement" đăng trên tạp chí Science, tập 103, số 2684, trang 677-680. Bài báo mở đầu bằng định nghĩa "measurement... is defined as the assignment of numerals to objects or events according to rules" (Stevens, 1946, tr. 677), tức đo lường là việc gán con số cho sự vật hay sự kiện theo những quy tắc nhất định. Chetty (2015), trên trang Project Guru, xác nhận SPSS chỉ cho khai báo mức đo theo ba lựa chọn, trong đó Scale gồm cả dữ liệu interval lẫn ratio. Trang Statistics How To (n.d.) cũng ghi nhận đúng ba lựa chọn Nominal, Ordinal và Scale ở cột Measure, không có mục Interval hay Ratio riêng. UCLA Office of Advanced Research Computing (n.d.) mô tả cột Measure nằm trong tab Variable View, là cột thường bị bỏ sót, và cho phép chọn Scale, Ordinal hoặc Nominal cho từng biến.
Ví dụ: Giả sử đề cương của một học viên ghi "biến thu nhập đo bằng thang đo tỷ lệ" theo đúng cách gọi của giáo trình. Khi nhập dữ liệu vào SPSS, học viên đó vẫn chỉ chọn Scale ở cột Measure, vì phần mềm không tách interval với ratio. SPSS gộp hai mục này chỉ để giao diện khai báo gọn hơn, còn bản chất thang đo của biến không vì thế mà sai đi, nên chương phương pháp vẫn có thể gọi đúng tên thang đo tỷ lệ.
Thang đo định danh (Nominal) trong SPSS dùng khi nào?
Trả lời thẳng: Thang đo định danh dùng cho biến phân loại không có thứ tự nội tại, chẳng hạn giới tính, dân tộc hay ngành học. Ở thang đo Nominal, con số chỉ đóng vai trò nhãn hoặc mã, có thể đổi sang chữ hay ký hiệu khác mà không mất thông tin, nên bạn không nên tính trung bình cộng cho một biến khai báo theo kiểu này, dù SPSS vẫn cho phép bấm lệnh.
Bằng chứng: Stevens (1946) mô tả thang đo nominal là loại mà con số chỉ dùng làm nhãn phân loại, và với thang đo này ông xếp phép đếm số trường hợp trong từng nhóm cùng với mode, tức giá trị xuất hiện nhiều nhất, vào nhóm phép toán thống kê hợp lệ. UCLA Office of Advanced Research Computing (n.d.) nêu ví dụ cụ thể cho biến Nominal trong SPSS là giới tính và dân tộc, tức những biến không có thứ hạng nội tại. Statistics How To (n.d.) lưu ý rằng một biến Scale liên tục như chiều cao có thể được hạ xuống thành các nhóm Nominal như thấp, trung bình và cao, nhưng chiều ngược lại thì không hợp lệ, vì giữa các phạm trù như ô tô, máy bay và xe đạp không tồn tại khoảng cách toán học nào có nghĩa.
Ví dụ: Biến "phương tiện di chuyển đến trường" với các giá trị xe máy, xe buýt và đi bộ nên được khai báo Nominal. Nếu người nhập liệu gán số 1, 2, 3 cho ba giá trị này chỉ để nhập cho nhanh, những con số đó không mang nghĩa thứ tự hay khoảng cách, và SPSS chỉ biết được điều đó khi biến được khai báo đúng ở cột Measure.
Thang đo thứ bậc (Ordinal) trong SPSS khác thang đo định danh ở điểm nào?
Trả lời thẳng: Thang đo thứ bậc có thứ tự giữa các nhóm, nhưng khoảng cách giữa các nhóm không đều nhau hoặc không đo được. Ordinal khác Nominal ở chỗ các giá trị xếp hạng được, còn khác Scale ở chỗ khoảng cách giữa các hạng không có ý nghĩa số học cố định, nên trung bình cộng tính trên biến thứ bậc thường không mang nhiều ý nghĩa.
Bằng chứng: Stevens (1946) ghi nhận thang đo ordinal phát sinh từ thao tác xếp hạng, và trên thực tế phần lớn thang đo trong tâm lý học như trí tuệ hay đặc điểm tính cách vốn là ordinal, dù thường bị xử lý như thể chúng là thang đo khoảng. UCLA Office of Advanced Research Computing (n.d.) nêu ví dụ điển hình cho Ordinal trong SPSS là thang đo Likert và huy chương Olympic, tức những biến có phạm trù mang thứ tự nội tại. Williams (2021) chỉ ra rằng những quan ngại về lý thuyết đo lường của Stevens khác với các giả định thống kê thực tế của một phép phân tích, và phần lớn phép phân tích thống kê không nhất thiết đòi đúng cấp độ đo lường như Stevens từng cho là bắt buộc. Vì vậy có thể hiểu quy tắc phân loại này là một hướng dẫn thực hành hơn là một luật cứng.
Ví dụ: Biến "mức độ hài lòng" với các giá trị rất không hài lòng, không hài lòng, bình thường, hài lòng và rất hài lòng là biến Ordinal. Khoảng cách từ "rất không hài lòng" đến "không hài lòng" chưa chắc bằng khoảng cách từ "hài lòng" đến "rất hài lòng", nên khai báo Scale cho biến này là sai theo lý thuyết đo lường, dù SPSS vẫn cho chọn.
Thang đo Scale trong SPSS gồm những gì, và vì sao SPSS gộp Interval với Ratio?
Trả lời thẳng: Scale trong SPSS gồm cả thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ. Thang đo khoảng có điểm 0 do quy ước chứ không phải điểm 0 tuyệt đối, còn thang đo tỷ lệ có điểm 0 tuyệt đối thật sự nên cho phép so sánh bằng phép chia. SPSS không tách hai loại này trên giao diện vì cả hai dùng chung phần lớn phép toán thống kê mà người phân tích thường cần tới.
Bằng chứng: Stevens (1946) minh hoạ thang đo khoảng bằng nhiệt độ Celsius và Fahrenheit, nơi 0 độ C không có nghĩa là "không có nhiệt độ", và phép biến đổi giữa hai thang này có dạng tuyến tính. Cùng bài báo mô tả thang đo tỷ lệ là loại phổ biến nhất trong vật lý, có điểm 0 tuyệt đối, và chấp nhận mọi phép toán hợp lệ ở ba thang đo còn lại cộng thêm phép chia tỷ lệ, tức mỗi thang đo cao hơn kế thừa toàn bộ phép toán của thang đo thấp hơn. Chetty (2015) xác nhận SPSS gộp cả hai loại vào một lựa chọn Scale duy nhất trên giao diện thay vì tách riêng như sách giáo trình. UCLA Office of Advanced Research Computing (n.d.) nêu ví dụ Scale trong SPSS là huyết áp và thu nhập, tức những biến liên tục có thứ tự nội tại và có đơn vị đo mang nghĩa.
Ví dụ: Bảng dưới đối chiếu ba mức đo trên giao diện SPSS với thang đo lý thuyết tương ứng, để bạn biết khi viết chương phương pháp thì gọi tên thang đo nào và khi nhập liệu thì chọn mục nào.
| Mức đo (Measure) trong SPSS | Thang đo lý thuyết tương ứng | Ví dụ | Phép toán thống kê hợp lệ cơ bản |
|---|---|---|---|
| Nominal | Nominal | Giới tính, khu vực | Đếm tần suất, mode |
| Ordinal | Ordinal | Mức hài lòng, huy chương Olympic | Trung vị, xếp hạng |
| Scale | Interval và Ratio gộp chung | Huyết áp, thu nhập, tuổi | Trung bình, độ lệch chuẩn cho cả hai, riêng phép chia tỷ lệ chỉ hợp lệ khi biến có điểm 0 tuyệt đối |
Nếu cần đi sâu vào cách tính độ lệch chuẩn trên từng thủ tục của SPSS, bài về độ lệch chuẩn trong SPSS trình bày chi tiết ba lệnh Descriptives, Frequencies và Explore.
Khai báo sai mức đo trong SPSS ở cột Measure thì hậu quả là gì?
Trả lời thẳng: Các phép toán thống kê hợp lệ phụ thuộc vào cấp độ đo lường của biến, nên khai sai Measure có thể khiến bạn chọn nhầm loại kiểm định hoặc loại biểu đồ mà SPSS gợi ý cho biến đó. Lỗi này thường bị bỏ qua vì SPSS vẫn chạy lệnh bình thường khi Measure khai sai, không báo lỗi nào, nên người nhập liệu khó tự nhận ra.
Bằng chứng: Kent State University Libraries (n.d.) xác nhận cột Measure nằm cùng hàng với các cột Name, Type, Width, Decimals, Label và Values trong tab Variable View, và bạn đổi mức đo bằng cách bấm vào đúng ô Measure của biến rồi chọn trong danh sách thả xuống. Chetty (2015) và Statistics How To (n.d.) đều ghi nhận SPSS mặc định gán mức đo Scale cho mọi biến dạng số khi nhập dữ liệu mới, bất kể bản chất thật của biến, nên người dùng phải tự sửa lại nếu biến đó thực chất là biến phân loại. Điểm này cần đọc thận trọng, vì chưa có tài liệu chính thức từ IBM cho biết chính xác hộp thoại nào trong SPSS bị giới hạn theo Measure, nên phần mô tả hậu quả trên từng kiểm định ở đây chỉ dừng ở mức khái quát.
Ví dụ: Giả sử một sinh viên nhập một biến khảo sát dạng thứ bậc nhưng để nguyên Measure ở mặc định Scale. Khi đó một số biểu đồ và kiểm định mà SPSS gợi ý trong menu có thể không phù hợp với bản chất thứ bậc của dữ liệu, và sinh viên đó dễ chọn nhầm phép phân tích ngay từ bước đầu, tới lúc GVHD đọc chương kết quả mới phát hiện ra.
Có được đổi qua lại giữa các mức đo trong SPSS không?
Trả lời thẳng: Bạn luôn có thể hạ một biến Scale xuống Ordinal hoặc Nominal, nhưng không nên nâng một biến Nominal lên Scale. Quy tắc này chỉ đi một chiều vì khoảng cách giữa các phạm trù Nominal không có ý nghĩa toán học để tính trung bình hay độ lệch chuẩn, dù trên giao diện SPSS vẫn cho đổi Measure qua lại tự do.
Bằng chứng: Statistics How To (n.d.) gọi đây là nguyên tắc phân cấp và nói rõ luôn có thể chuyển dữ liệu Scale sang Nominal, còn chiều ngược lại thì không nên vì không hợp lý về mặt toán học. Cách Stevens (1946) sắp xếp bốn thang đo làm nền cho quy tắc này, vì như đã nêu ở trên, mỗi thang đo cao hơn kế thừa toàn bộ phép toán của thang đo thấp hơn. Hạ cấp vì vậy không làm phép toán nào mất tính hợp lệ, còn nâng cấp thì tạo ra những phép toán mà dữ liệu không đỡ được.
Ví dụ: Gộp biến "chiều cao" liên tục (Scale) thành ba nhóm thấp, trung bình và cao để vẽ biểu đồ cột là việc hợp lệ. Ngược lại, với biến "phương tiện di chuyển" (Nominal) gồm ô tô, xe máy và xe đạp, đổi Measure của biến này thành Scale không làm cho các con số 1, 2, 3 bỗng dưng có ý nghĩa khoảng cách hay tỷ lệ.
Câu hỏi thường gặp
SPSS có phân biệt Interval và Ratio riêng không?
Không. Cột Measure trong SPSS chỉ có ba lựa chọn Nominal, Ordinal và Scale, trong đó Scale gộp chung cả interval lẫn ratio vì hai loại này dùng chung hầu hết phép toán thống kê cơ bản.
Dữ liệu Likert nên khai báo là Nominal, Ordinal hay Scale trong SPSS?
Phần lớn tài liệu xếp từng câu hỏi Likert (Likert item) vào Ordinal, vì các phương án trả lời có thứ tự nhưng khoảng cách giữa chúng không đều nhau. Cuộc tranh luận xem dữ liệu Likert là thứ bậc hay gần với thang đo khoảng được trình bày kỹ hơn ở bài về thang đo Likert 5 mức độ, nên bài này không lặp lại toàn bộ lập luận đó.
Khai sai Measure có làm sai kết quả phân tích không, hay chỉ ảnh hưởng giao diện?
Khai sai Measure không tự động làm sai con số SPSS đã tính ra, nhưng có thể ảnh hưởng tới loại biểu đồ và loại kiểm định SPSS gợi ý trong menu cho biến đó. Hộp thoại nào bị giới hạn theo Measure thì chưa có tài liệu chính thức của IBM để xác nhận đầy đủ, nên bạn vẫn nên tự kiểm tra xem kiểm định mình chọn có phù hợp với bản chất dữ liệu hay không, thay vì chỉ dựa vào gợi ý mặc định của phần mềm.
Có thể đổi một biến Nominal đã nhập thành Scale không?
Về kỹ thuật thì SPSS cho đổi, nhưng về logic đo lường thì không nên, vì các giá trị số gán cho một biến Nominal không mang khoảng cách hay tỷ lệ nào có nghĩa.
SPSS mặc định gán mức đo nào khi tôi nhập một cột số mới?
SPSS mặc định gán Scale cho mọi biến dạng số khi nhập dữ liệu mới, bất kể bản chất thật của biến là gì. Vì vậy bạn cần tự kiểm tra và sửa lại Measure nếu biến thực chất là Nominal hoặc Ordinal.
Khung phân loại bốn thang đo này do ai đề xuất, và từ khi nào?
Nhà tâm lý học Stanley Smith Stevens đề xuất khung nominal, ordinal, interval và ratio trong bài báo "On the Theory of Scales of Measurement" đăng trên tạp chí Science năm 1946.
Nên làm gì tiếp theo
Khai đúng Measure ngay từ bước nhập liệu là điều kiện để SPSS gợi ý đúng loại kiểm định và đúng loại biểu đồ cho từng biến, và cũng giúp chương phương pháp trong luận văn gọi tên thang đo khớp với cách bạn xử lý dữ liệu. Nếu bạn còn phân vân biến nào nên khai Nominal, Ordinal hay Scale, trước hết hãy mang bảng hỏi và danh sách biến tới hỏi GVHD. Khi cần thêm một người kèm riêng phần số liệu, dịch vụ Hỗ trợ xử lý số liệu luận văn của MAAS có chuyên gia đúng chuyên ngành cùng bạn làm sạch dữ liệu, chọn kiểm định và chạy phân tích trên dữ liệu của bạn, giải thích từng bước và góp ý phần diễn giải, còn phần trình bày và diễn giải kết quả trong luận văn vẫn do bạn viết để bạn tự bảo vệ trước hội đồng. Bạn có thể đặt buổi tư vấn miễn phí 15 phút qua trang dịch vụ đó để trao đổi về cách khai báo biến trong bộ dữ liệu của mình.
References
Chetty, P. (2015). Nominal, ordinal and scale in SPSS. Project Guru. https://www.projectguru.in/nominal-ordinal-and-scale-in-spss/
Kent State University Libraries. (n.d.). Defining variables: SPSS tutorials. https://libguides.library.kent.edu/SPSS/DefineVariables
Statistics How To. (n.d.). SPSS nominal ordinal scale. https://www.statisticshowto.com/spss-nominal-ordinal-scale/
Stevens, S. S. (1946). On the theory of scales of measurement. Science, 103(2684), 677-680. https://doi.org/10.1126/science.103.2684.677
UCLA Office of Advanced Research Computing. (n.d.). Introduction to regression with SPSS, Lesson 1. https://stats.oarc.ucla.edu/spss/seminars/introduction-to-regression-with-spss/introreg-lesson1/
Williams, M. N. (2021). Levels of measurement and statistical analyses. Meta-Psychology, 5. https://doi.org/10.15626/mp.2019.1916