GreedisGoods » Statistics » มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ สำหรับการวิจัยและการเลือกใช้

มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ สำหรับการวิจัยและการเลือกใช้

by Kris Piroj
มาตรวัดตัวแปร วิจัย มาตรวัด คือ มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ

ทำความรู้จักมาตรวัดตัวแปร 4 ระดับสำหรับการวิจัย และวิธีการเลือกใช้มาตรวัดตัวแปร (Scale) ในแต่ละรูปแบบ ให้เหมาะสมกับข้อมูล

เลือกอ่านหัวข้อที่ต้องการ

มาตรวัดตัวแปร คืออะไร?

มาตรวัดตัวแปร คือ มาตรวัดทางสถิติที่ใช้เป็นเครื่องมือที่ช่วยแปลงตัวแปรที่เป็นนามธรรมไปเป็นข้อมูลในลักษณะของสถิติ เพราะโดยปกติเราจะไม่สามารถทำให้เรื่องที่เป็นนามธรรมกลายเป็นข้อมูลทางสถิติได้

ตัวอย่างเช่น ถ้าตัวแปรที่เป็นนามธรรมคือ ความมั่งคั่ง แต่ถ้าหากเราต้องการเปรียบเทียบ “ความมั่งคั่ง” ของคน 3 คน เราก็ต้องหาอะไรบางอย่างมาเป็นตัวกลางในการวัดว่าใครคือคนที่มั่งคั่งไม่ใช่มองแล้วบอกไปตามความรู้สึกว่าคนนั้นรวยมาก

จากปัญหาดังกล่าว เราอาจจะวัดความมั่งคั่งด้วย สินทรัพย์ทั้งหมดที่มีและรายได้ต่อเดือน และทั้งหมดที่ยกตัวอย่างมาก็คือสิ่งที่เรียกว่า มาตรวัด หรือ มาตรวัดตัวแปร (Scale) ซึ่งมาตรวัดตัวแปรจะถูกแบ่งออกเป็น 4 ระดับมาตรวัดตัวแปร คือ

  1. มาตรวัดนามบัญญัติ (Nominal Scale)
  2. มาตรวัดอันดับ (Ordinal Scale)
  3. มาตรวัดอันตรภาค หรือ มาตรวัดแบบช่วง (Interval Scale)
  4. มาตรวัดอัตราส่วน (Ratio Scale)

สำหรับ มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ เราจะอธิบายโดยเรียงจากมาตรวัดที่แย่ที่สุดไปหามาตรวัดที่ดีที่สุด


มาตรวัดนามบัญญัติ (Nominal Scale)

มาตรวัดนามบัญญัติ คือ มาตรวัดที่หยาบที่สุดและเป็นระดับต่ำที่สุด เป็นแค่การกำหนดสัญลักษณ์หรือตัวเลขขึ้นมาเพื่อจำแนกประเภทสิ่งของหรือคุณลักษณะต่าง ๆ ออกเป็นกลุ่ม

แต่จะไม่ได้แสดงถึงปริมาณ (มากหรือน้อยน้อย) ความสูงต่ำ ไม่สามารถจัดลำดับก่อนหลังได้ และถ้าตั้งชื่อกลุ่มเป็นเลขก็ไม่สามารถนำมาคำนวณได้

มาตรวัดนามบัญญัติ (Nominal Scale) จะเป็นการจำแนกในลักษณะที่ประเภทเดียวกันอยู่กลุ่มเดียวกัน ตัวอย่างเช่น เพศ แบ่งเป็นกลุ่มได้ 2 กลุ่ม คือ เพศชาย และเพศหญิง

สถิติที่ใช้กับมาตรวัดแบบนามบัญญัติ คือ ความถี่ ร้อยละ สัดส่วน และฐานนิยม


มาตรวัดอันดับ (Ordinal Scale)

มาตรวัดอันดับ คือ มาตรวัดที่ที่ละเอียดมากขึ้นมาจากมาตรวัดแบบนามบัญญัติ (Nominal Scale) โดยจะสามารถจัดลำดับก่อนหลังได้ โดยลักษณะของ มาตรวัดอันดับ (Ordinal Scale) คือ การที่ข้อมูลประเภทเดียวกันจะอยู่กลุ่มเดียวกัน และจัดลำดับได้

ตัวอย่างเช่น การแบ่งวุฒิการศึกษาเป็น 3 กลุ่ม คือ ประถม มัธยม และ อุดมศึกษา ซึ่งการที่สามารถจัดอันดับหรือเรียงลำดับได้ จะทำให้เราสามารถรู้ได้ว่า การเรียนมัธยมจะต้องผ่านการเรียนประถมมาก่อน

อย่างไรก็ตาม มาตรวัดอันดับ (Ordinal Scale) จะไม่สามารถนำไปคำนวณ บอกระยะ หรือบอกความสูง/ต่ำได้เหมือนกับมาตรวัดแบบนามบัญญัติ

สถิติที่ใช้กับมาตรวัดอันดับ คือ Median และ Percentile เพื่อหาค่าสูงกว่าหรือต่ำกว่า และ Kendal-tau and Spearman Rank Correlation เพื่อทดสอบความสัมพันธ์


มาตรวัดแบบช่วง (Interval Scale)

มาตรวัดแบบช่วง คือ มาตรวัดที่แบ่งตัวแปรออกเป็นกลุ่มและจัดลำดับได้ แต่สิ่งที่มาตรวัดแบบช่วงแตกต่างออกไปคือ “ช่วงการวัดจะมีระยะห่างที่เท่ากัน” แม้ว่าการเริ่มต้นของ 0 อาจจะไม่เท่ากัน

นอกจากนี้ ค่าของมาตรวัดแบบช่วง (Interval Scale) จะสามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้ แต่ไม่สามารถนำมาคำนวณได้ว่ากลุ่มที่ 1 เป็นกี่เท่าของกลุ่มที่ 2

ตัวอย่างเช่น เกรด A B C D และ F ที่จะแบ่งเป็นช่วงเท่ากัน (ตามคะแนน)

จากตัวอย่างจะเห็นว่าเรารู้ว่าเกรด A สูงกว่าเกรด B และแต่ละเกรดห่างเป็นช่วงเท่ากันคือแต่ละเกรดห่างกัน 10 คะแนน แต่เราไม่สามารถนำเกรด A มาคำนวนได้ว่าเป็นกี่เท่าของเกรด D

สรุป มาตรวัดแบบช่วง (Interval Scale) คือ ข้อมูลประเภทเดียวกันอยู่กลุ่มเดียวกัน นำมาจัดลำดับได้ และมีช่วงห่างเท่ากัน


มาตรวัดอัตราส่วน (Ratio Scale)

มาตรวัดอัดตราส่วน คือ มาตรวัดที่ละเอียดและคุณภาพสูงที่สุดจากมาตรวัดทั้ง 4 แบบ สามารถสื่อความหมายของค่าที่วัดได้อย่างชัดเจน นำมาคำนวณได้ อย่างเช่น หาค่าเฉลี่ย หรือหาสัดส่วน

โดยมาตรวัดอัตราส่วน (Ratio Scale) คือ ทุกอย่างที่วัดเป็นเลขได้ ไม่ว่าจะเป็น น้ำหนัก ระยะทาง ความสูง อายุ และยอดขาย

สรุป มาตรวัดอัตราส่วน (Ratio Scale) คือ ข้อมูลประเภทเดียวกันอยู่กลุ่มเดียวกัน สามารถจัดลำดับได้ มีช่วงห่างเท่ากัน และเป็นค่าที่ไม่ได้สมมติขึ้นมา

บทความที่เกี่ยวข้อง