Trong SPSS thang đo Ordinal đo được Máy loại dữ liệu

- Thang đo định danh  (nominal scale): Là thang đo dùng để phân chia (hay đặt tên) nhóm được khảo sát thành các lớp phân loại  (category) khác nhau. Ví dụ: nam/nữ, nông thôn/thành thị, kinh/hoa/khmer,...Quan hệ giữa các điểm đo trên thang chỉ là A≠B ≠C . Trong đo lường, người ta gán các lớp bằng một con số nhưng cũng chỉ là để phân loại chứ không có ý nghĩa nào khác. Ví dụ: thành thị = 1, nông thôn = 2. Ở đây ta không thể nói :"nông thôn lớn hơn thành thị" và ngược lại. Các phép tính trên những con số này đều không có ý nghĩa.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện:  

+ Số trội (Mode): là giá trị của phần tử có số lần xuất hiện lớn nhất trong danh sách. Ví dụ, mode của {nữ, nữ, nam, nam, nam, nam} là nam

+ Tỷ lệ (%): phân bố của tổng thể cho từng biểu hiện: Ví dụ: Tỷ lệ người ở nông thôn là 60%, thành thị là 40%

  - Thang đo định hạng hay thứ bậc (Ordinal scale): Bản chất là thang định danh nhưng các lớp (category) khác nhau được sắp xếp theo một thứ hạng giảm dần hoặc tăng dần. Ví dụ: Hạng nhất/hạng nhì/hạng ba, yếu/trung bình/khá/tốt, tăng lên/như cũ/giảm đi, hài lòng/phân vân/không hài lòng....Trong thang đo này, quan hệ giữa các điểm đo trên thang chỉ là A>B>C, chênh lệch hay khoảng cách giữa các điểm đo không chắc đã đều nhau; hiệu số A-B không có ý nghĩa. Các con số được gán vào chỉ cho biết vị trí của đối tượng trong dãy số đó (hạng của đối tượng). Ví dụ: Tăng lên = 1, Như cũ = 2, giảm đi = 3. Ở đây, ta có thêm thông tin là "tăng lên" thì hơn "như cũ" như không biết là hơn bao nhiêu lần. Các phép tính trên những con số này đều không có ý nghĩa.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện thêm:

+ Số trung vị (median): là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của quần thể. Số này chia quần thể thành 2 nhóm bằng nhau, nửa nhóm dưới có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, nửa nhóm trên sẽ có các giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị. Để tìm số trung vị, ta xếp tăng dần tất cả các quan sát, rồi lấy giá trị nằm giữa danh sách. Nếu số quan sát là số chẵn, người ta thường lấy trung bình của hai giá trị nằm giữa.Có thể có nhiều hơn một số trung vị, nếu số các trường hợp là một số chẵn thì không có một số trung vị duy nhất. Lưu ý rằng một nửa số các số trong danh sách có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng một trong hai giá trị giữa, và một nửa lớn hơn hay bằng một trong hai giá trị đó, đối với bất cứ số nào nằm nữa hai giá trị đó cũng vậy. Do vậy, trong trường hợp đó, cả hai số nằm giữa và mọi giá trị nằm giữa chúng đều là số trung vị.

+ Hệ số tương quan cặp và riêng phần:

 - Thang đo định khoảng (Interval scale): Bản chất là thang thứ bậc có các khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc 0 tuyệt đối. Quan hệ giữa các điểm đo trên thang  là A>B>C>D và A - B = B - C. Ví dụ: Trong thang đo độ C, khoảng cách giữa hai vạch đứng liền nhau là 1oC chính là đơn vị đo. Nhờ đó, có thể thực hiện được các phép tính cộng, trừ, tính được các tham số đặc trưng như trung bình, phương sai, tỷ lệ và gọi nó là thang đo định lượng. Một đặc điểm quan trọng của thang định khoảng là thang này không có điểm 0 tuyệt đối, nghĩa là điểm 0 không có thật, chỉ là quy ước (như 0 độ C không phải là "không có nhiệt độ" mà là "tại nhiệt độ đó nước từ thể rắn chuyển sang thể lỏng" và còn có thể xuống thấp hơn mức 0 độ). Điều này dẫn đến việc so sánh tỷ lệ  giữa các trị số đo là không có ý nghĩa (phép chia). Ta không thể nói: 40 độ C là nóng gấp 4lần 10 độ C

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện thêm:  

+ Cộng, trừ

+Trung bình, phương sai

+ Tỷ lệ, các hệ số và tỷ số tương quan 

  -  Thang đo tỷ lệ (Ratio scale): Là thang đo khoảng với điểm 0 tuyệt đối. Ví dụ: thang đo với các thông số vật lý: dài, rộng, cao, cân nặng; thu nhập, chi tiêu... Nhờ điểm gốc và một tiêu chuẩn đo cụ thể, ta có thể sử dụng được mọi công cụ toán - thống kê để phân tích dữ liệu, so sánh được tỷ lệ giữa các trị số đo. Ta có thể nói: người có thu nhập 10 triệu đồng/tháng là gấp đôi người có thu nhập 5 triệu đồng/tháng.

Phép toán thống kê phân tích có thể thực hiện:  tất cả 

* Lưu ý khi lựa chọn thang đo:

- Tùy theo đặc điểm của đối tượng mà thiết kế thang đo phù hợp. Hai loại đầu chưa có tiêu chuẩn đo (đơn vị đo), thuộc loại thang định tính. Đó là loại thang đo mà khi thay đổi từ giá trị này sang giá trị khác thì đối tượng đo đã có sự thay đổi về chất. Hai loại sau  (SPSS gộp chung thành Scale measure) đã có tiêu chuẩn đo, khi chuyển từ một điểm này sang điểm khác trên thang thì có sự thay đổi về lượng, nhưng chưa chắc đã có sự thay đổi về chất. Đây là loại thang đo định lượng.

- Mỗi loại thang đo có các công cụ phân tích thống kê khác nhau. Ở mức độ đo lường càng cao, khả năng áp dụng các công cụ thống kê - toán càng nhiều. Với thang định danh, ta chỉ có thể tính được tỷ lệ (%) và tính được số trội. Với thang định lượng, có thể tính được nhiều phép toán hơn nhưng ngược lại việc dùng tỷ lệ % phân bố của tổng thể cho từng biểu hiện có thể làm cho phân tích bị rối, khó tìm ra bản chất của vấn đề do thang này có thể có nhiều lượng biến.

- Trong thực tế nghiên cứu xã hội, có thể thiết kế lại các thang đo cho phù hợp với mục đích đo lường. Như nhiều thang đo thứ bậc có thể được thiết kế lại thành thang đo khoảng. Ví dụ: từ thang đo thứ bậc hài lòng/phân vân/không hài lòng có thể được thiết kế thành thang đo khoảng về mức độ hài lòng bằng cách cho điểm trên thang từ 0 (hoàn toàn không hài lòng) đến 10 (hoàn toàn hài lòng); ở đây mặc dù đã lượng hoá được phần nào mức độ hài lòng nhưng chưa có tiêu chuẩn cụ thể cho mỗi bậc của thang đo. Việc cho mấy điểm hoàn toàn do cảm tính của người, chưa có chuẩn chính thức buộc mọi người phải tuân theo. Nó chưa phải là một thang đo khoảng thực sự. Thang điểm trong nhà trường hiện nay cũng được xây dựng theo cách thức này.

Tham khảo: 

- http://vi.wikipedia.org/

- http://vienthongke.vn/