GreedisGoods » Statistics » มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ สำหรับการวิจัยและการเลือกใช้

มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ สำหรับการวิจัยและการเลือกใช้

by K. Pair
มาตรวัดตัวแปร วิจัย มาตรวัด คือ มาตรวัดตัวแปร 4 ระดับ

ทำความรู้จัก มาตรวัดตัวแปร ทััง 4 ระดับสำหรับการวิจัย และวิธีการเลือกใช้ มาตรวัดตัวแปร (Scale) ในแต่ละรูปแบบ

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 เป็นแค่การกำหนดสัญลักษณ์หรือตัวเลขขึ้นมาเพื่อจำแนกประเภทสิ่งของหรือคุณลักษณะต่างๆ ออกเป็นกลุ่ม แต่จะไม่ได้แสดงถึงปริมาณ (มากหรือน้อยน้อย) ความสูงต่ำ ไม่สามารถจัดลำดับก่อนหลังได้ และถ้าตั้งชื่อกลุ่มเป็นเลขก็ไม่สามารถนำมาคำนวณได้

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

สถิติที่ใช้กับมาตรวัดแบบนามบัญญัติ คือ ความถี่ ร้อยละ สัดส่วน และ ฐานนิยม


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 มาตรวัดที่คุณภาพสูงที่สุดจากมาตรวัดทั้ง 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

GreedisGoods มีการเก็บ Cookies สำหรับสถิติการเข้าชมและโฆษณา เพื่อมอบประสบการณ์ใช้งานที่ดียิ่งขึ้น หากท่านใช้เว็บไซต์ต่อไปโดยไม่ปรับตั้งค่าปฏิเสธ Cookies เราเข้าใจว่าท่านยินยอมที่จะรับคุกกี้ ยินยอม ดูรายละเอียด