Bài giảng chương 6 - Kỹ thuật đo (MEASUREMENT SCALE) - Phương pháp nghiên cứu khoa học

KỸ THUẬT ĐO VÀ
THU THẬP DỮ LIỆU

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:
Nhân khẩu/
kinh tế -
xã hội
•
Tuổi
•
Giới
tính
•
Nghề
nghiệp
•
Thu nhập
•
Học vấn

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:
Tâm lý/
lối sống
•

Cá
tính
•
Giá trị
•
Sở thích
•
Phong
cách

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:
Thái độ
•
Ưa
thích
•
Quan
điểm
•
Cảm
tưởng
•
Xu hướng

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:

MUA
KHÔNG
MUA
?

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:
Nhu c uầ S ph n khíchự ấ
Mong
mu nố

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:
What
How
much
Who
When
How
Where

Các loại dữ liệu sơ cấp cần đo:
Thông thường nhà NC cần đo các thuộc tính sau:

Các thuộc tính trên cũng có thể xem xét khi khảo
sát các tổ chức hay doanh nghiệp
Đo đạc trong Business Research:
bao gồm việc gán các con số cho các
mức độ khác nhau của các thuộc tính
của đối tượng hay sự kiện, sao cho

chúng tuân theo một quy luật định
trước.

Đo đạc có ý nghĩa khi các mức độ của thuộc tính nghiên
cứu tương thích với quy luật hệ thống số sử dụng.

Hệ thống số sử dụng hiểu như là các ký hiệu. Các quan
hệ của chúng được quy định bởi bản chất các mối quan
hệ của biến khảo sát.

Lĩnh vực quản lý liên quan đến thái độ, hành vi nên việc
đo đạc trong BR phức tạp hơn trong các nghiên cứu
khoa học tự nhiên.

Nhiều khi sử dụng các thang đo thấp hơn thang đo số
học thông thường.
Chế độ
đãi ngộ
Tỉ lệ bỏ việc,
nghỉ…
Sản phẩm/ giờ
Thành quả công
tác của nhân
viên
Lương
Thưởng
Giấy khen
LÝ
THUYẾT

THỰC
TIỄN
Tác động
tích cực
Tương
quan
tuyến tính
•
Đơn giản nhất, các giá trị chỉ tượng trưng cho một
nhãn/tên/lọai của đối tượng đo.

•
Yêu cầu sử dụng: phải tuân theo ánh xạ 1 –1, không
cùng 1 giá trị số biểu hiện 2 tên/đối tượng khác nhau.
•
Thí dụ…
•
Thể hiện quan hệ thứ tự giữa các đối tượng. Xác định
được sự nhiều/ ít hơn của một thuộc tính.
•
Không xác định được mức độ khác biệt.
•
Kết quả nghiên cứu không thay đổi khi sử dụng các
dãy giá trị khác nhau để thể hiện các mức thứ tự.
•
Giá trị mean không có nghĩa đối với thang thứ tự.
•

Thí dụ…
•
Đo mức độ/ xếp hạng đối tượng với khoảng cách giữa
các giá trị đo tương ứng với khoảng cách khác biệt của
đối tượng.
•
Không có giá trị gốc (0 là giá trị gán ghép chủ quan)
•
Thang khoảng cách = Thang thứ tự + điều kiện về
“khoảng cách bằng nhau”.
•
Thí dụ…
•
Giống như thang đo khoảng, nhưng giá trị gốc là giá
trị 0 tuyệt đối.
•
Giá trị 0 không phải là giá trị gán ghép chủ quan, mà
chỉ trạng thái “không tồn tại” của thuộc tính đang đo.
•
Thí dụ…
Thang đo Đặc điểm
Đối tượng
có thể đo
Chỉ danh
Định nghĩa duy nhất
cho mỗi số: 0, 1, 2…
Nhãn hiệu, giới tính, loại
cửa hàng…
Thứ tự
Thứ tự các con số

0<1<2<3…
Thái độ, tầng lớp, mức
ưa thích…
Khoảng cách
Khoảng cách bằng
nhau (7-6) = (3-2)
Thái độ, ý kiến, các chỉ
số…
Tỉ lệ
Sự tương đương của
các tỉ số 4/2 = 10/5
Tuổi, chí phí, doanh thu,
thị phần…