Thang đo thứ bậc là gì? Đặc điểm, ví dụ và ứng dụng thực tế

Last updated on 12 May, 2025

Hãy tưởng tượng bạn đang theo dõi một cuộc thi chạy 100 mét. Khi cuộc đua kết thúc, bạn có thể dễ dàng biết được ai về nhất, nhì, ba,… qua bảng xếp hạng. Tuy nhiên, bảng này chỉ cho thấy thứ hạng, chứ không cho biết khoảng cách cụ thể giữa các vận động viên (Ví dụ, người về nhất nhanh hơn người về nhì bao nhiêu giây, hay người về tư kém người thứ ba bao nhiêu mét). Đây chính là đặc điểm nổi bật của thang đo thứ bậc (ordinal scale) – một loại thang đo dùng để chuyển đổi dữ liệu định tính thành dạng có thứ tự, từ đó giúp bạn xếp hạng hoặc sắp xếp các phản hồi trong khảo sát một cách hợp lý.

Trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường và khảo sát khách hàng, việc gán giá trị số cho các phản hồi như “Hài lòng”, “Bình thường”, “Không hài lòng” giúp phân tích dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn và mang lại những insight có giá trị cho doanh nghiệp.

Thang đo thứ bậc là gì?

Khái niệm thang đo thứ bậc

Thang đo thứ bậc (tiếng Anh: Ordinal Scale) là một loại thang đo dùng để phân loại các đối tượng hoặc phản hồi theo một thứ tự nhất định, thể hiện mức độ cao – thấp, nhiều – ít hoặc tốt – kém giữa các nhóm. Khác với thang đo định danh chỉ dùng để đặt tên cho các nhóm, thang đo thứ bậc có tính trật tự, nhưng không đo lường được khoảng cách cụ thể giữa các mức độ.

Ví dụ, trong một bảng khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng với 5 mức từ “Rất không hài lòng” đến “Rất hài lòng”, ta có thể biết người chọn “Hài lòng” có đánh giá tích cực hơn người chọn “Bình thường”, nhưng không biết họ hài lòng hơn bao nhiêu.

Thang đo này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như:

• Khảo sát khách hàng
• Đánh giá hiệu suất
• Nghiên cứu thị trường
• Giáo dục và đào tạo

Nó là công cụ hữu ích để giúp thu thập, phân loại và phân tích dữ liệu định tính theo thứ tự rõ ràng.

Đặc điểm của thang đo thứ bậc

Thang đo thứ bậc trong thống kê được sử dụng hiệu quả trong các khảo sát, thăm dò ý kiến và bảng câu hỏi nhờ vào khả năng phân tích và phân loại dữ liệu dễ dàng. Dưới đây là những đặc điểm chính của thang đo thứ bậc:

• Xác định giá trị: Thang đo thứ bậc có thể được sử dụng trong nghiên cứu và khảo sát để xác định dữ liệu có giá trị cao hơn hoặc thấp hơn. Bảng xếp hạng sẽ thể hiện độ lớn của các biến số.
• Trật tự tự nhiên: Dữ liệu thứ bậc có trật tự tự nhiên. Ví dụ, trong việc phân loại mức độ đau theo cường độ: dữ dội, nghiêm trọng, vừa phải, và tối thiểu.
• Xếp hạng các biến số: Thang đo thứ bậc cung cấp các thứ hạng của các biến số ngoài thông tin do thang đo định danh cung cấp.
• Xác định đặc điểm phi số: Thang đo thứ bậc hữu ích trong việc đo lường các đặc điểm phi số, bao gồm sự hài lòng, tần suất, và hạnh phúc.
• Sắp xếp các biến số: Mức độ đồng thuận của các người trả lời về thứ tự đã xác định của các biến số có thể được đánh giá bởi người tạo khảo sát sử dụng thang đo này.
• Đánh giá các giá trị: Thang đo thứ bậc có thể đánh giá tần suất, mức độ quan trọng, chất lượng, xác suất, sự hài lòng và trải nghiệm, ví dụ như thang đo Likert.
• Tính toán thống kê tổng hợp: Các thống kê tổng hợp, như phân phối tần suất, trung vị và mode, có thể được tính toán sử dụng dữ liệu thứ bậc.

Ví dụ về thang đo thứ bậc

• Xếp hạng học sinh trung học – thứ 1, thứ 2, thứ 3,… Một học sinh có điểm số 98/100 sẽ xếp hạng 1, học sinh khác có điểm 95/100 sẽ xếp hạng 2, và cứ tiếp tục như vậy.
• Khảo sát đánh giá nhà hàng – Khi một người phục vụ nhận được bảng khảo sát giấy hoặc trực tuyến với câu hỏi: “Bạn hài lòng thế nào với trải nghiệm ăn uống?” với các lựa chọn từ 0-10, trong đó 0 là cực kỳ không hài lòng và 10 là cực kỳ hài lòng.
• Thang đo Likert – Thang đo Likert là một biến thể của thang đo thứ bậc được sử dụng để tính toán sự hài lòng của khách hàng hoặc nhân viên.

Ví dụ về thang đo Likert:

• Hiểu về nền tảng kinh tế xã hội của đối tượng mục tiêu – Giàu, trung lưu, nghèo,…, đều thuộc loại dữ liệu thứ bậc.
• Tần suất xuất hiện – Các câu hỏi như “Bạn thường xuyên phải sửa điện thoại không?”
  • Rất thường xuyên
  • Thường xuyên
  • Không thường xuyên
  • Không bao giờ
• Đánh giá mức độ đồng thuận – Hãy cho biết mức độ đồng tình của bạn với các chính sách công ty:
  • Hoàn toàn đồng ý
  • Đồng ý
  • Trung lập
  • Không đồng ý
  • Hoàn toàn không đồng ý
• Hiểu sở thích – Nếu một nhà tiếp thị thực hiện khảo sát để hiểu sở thích của người trả lời về thương hiệu laptop, họ có thể sử dụng thang đo thứ bậc. Trong số 5 thương hiệu laptop được liệt kê, xếp hạng thứ tự sở thích:
  • HP
  • Apple
  • Lenovo
  • Dell
  • Acer

Ứng dụng của thang đo thứ bậc trong thực tế

Thang đo thứ bậc (Ordinal scale) là công cụ mạnh mẽ trong việc phân loại và xếp hạng các đối tượng hoặc hiện tượng theo một trật tự nhất định. Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của thang đo thứ bậc:

Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng

Trong các cuộc khảo sát, khách hàng thường được yêu cầu đánh giá mức độ hài lòng với sản phẩm hoặc dịch vụ theo thang điểm từ “rất không hài lòng” đến “rất hài lòng”. Mặc dù khoảng cách giữa các mức độ không được xác định rõ ràng, nhưng thang đo thứ bậc vẫn cho phép doanh nghiệp hiểu được mức độ hài lòng chung của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Xếp hạng học sinh, sinh viên

Trong giáo dục, thang đo thứ bậc được sử dụng để xếp hạng học sinh hoặc sinh viên dựa trên điểm số hoặc thành tích học tập. Ví dụ, học sinh có điểm cao nhất được xếp hạng 1, người có điểm thấp hơn xếp hạng 2, và cứ thế tiếp tục. Điều này giúp nhà trường đánh giá được mức độ học tập của học sinh và có các biện pháp hỗ trợ phù hợp.

Phân loại trình độ ngôn ngữ

Trong các kỳ thi đánh giá trình độ ngôn ngữ như TOEFL hoặc IELTS, thí sinh thường được phân loại theo các mức độ như “sơ cấp”, “trung cấp” và “nâng cao”. Mặc dù khoảng cách giữa các mức độ này không được xác định rõ ràng, nhưng thang đo thứ bậc giúp đánh giá khả năng ngôn ngữ của thí sinh một cách tương đối.

Đánh giá mức độ đồng ý trong khảo sát

Thang đo thứ bậc thường được sử dụng trong các câu hỏi khảo sát để đo lường mức độ đồng ý của người tham gia với một tuyên bố nào đó. Ví dụ, câu hỏi có thể là “Bạn đồng ý như thế nào với chính sách của công ty?” với các lựa chọn từ “hoàn toàn đồng ý” đến “hoàn toàn không đồng ý”. Điều này giúp nhà nghiên cứu hiểu được thái độ và quan điểm của người tham gia.

Phân loại mức độ đau trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, thang đo thứ bậc được sử dụng để đánh giá mức độ đau của bệnh nhân. Bệnh nhân có thể được yêu cầu mô tả cơn đau của mình theo các mức độ như “đau nhẹ”, “đau vừa” và “đau nặng”. Mặc dù khoảng cách giữa các mức độ này không được xác định rõ ràng, nhưng thang đo thứ bậc giúp bác sĩ hiểu được mức độ nghiêm trọng của cơn đau và đưa ra phương pháp điều trị phù hợp.

Phân loại tình trạng kinh tế – xã hội

Trong nghiên cứu xã hội học, thang đo thứ bậc được sử dụng để phân loại tình trạng kinh tế – xã hội của cá nhân hoặc hộ gia đình. Ví dụ, người tham gia có thể được yêu cầu xác định tình trạng kinh tế của mình là “nghèo”, “trung lưu” hoặc “giàu có”. Điều này giúp các nhà nghiên cứu hiểu được phân bố thu nhập và điều kiện sống trong cộng đồng.

Như vậy, thang đo thứ bậc đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại và xếp hạng các đối tượng hoặc hiện tượng theo một trật tự nhất định, giúp thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Ưu điểm và hạn chế của thang đo thứ bậc

Ưu điểm

• Thể hiện được thứ tự giữa các biến số: Thang đo cho phép xác định mức độ “hơn – kém” giữa các giá trị (ví dụ: Hài lòng > Trung lập > Không hài lòng).
• Dễ sử dụng và trực quan: Người tham gia khảo sát dễ hiểu và dễ chọn lựa, vì chỉ cần đưa ra đánh giá theo mức độ hoặc thứ tự.
• Áp dụng linh hoạt: Phù hợp với nhiều loại khảo sát như mức độ hài lòng, tần suất sử dụng, đánh giá chất lượng dịch vụ, mức độ đồng ý,…
• Hỗ trợ phân nhóm và phân tích cơ bản: Dữ liệu từ thang đo thứ bậc có thể phân nhóm đối tượng (ví dụ: khách hàng hài lòng, trung lập, không hài lòng) và dùng để mô tả, báo cáo thống kê như trung vị, mode, hoặc phân phối tần suất.
• Thích hợp cho cả nghiên cứu định lượng và định tính: Dùng tốt trong việc đo lường cảm nhận, thái độ, ý kiến không mang tính số lượng cụ thể.

Hạn chế

• Không đo lường được khoảng cách cụ thể giữa các mức: Dù biết thứ tự, nhưng không thể xác định chính xác mức độ chênh lệch giữa các giá trị (ví dụ: mức độ hài lòng 4 có hơn mức 3 bao nhiêu?).
• Hạn chế trong phân tích thống kê nâng cao: Không thể sử dụng phép tính cộng, trừ, trung bình cộng,… vì dữ liệu không có khoảng cách rõ ràng.
• Có thể gây hiểu nhầm nếu không xác định rõ mức độ: Người trả lời có thể diễn giải khác nhau về mức “hài lòng”, “thường xuyên”, “nghiêm trọng”,… dẫn đến sai lệch trong kết quả.
• Dễ thiên lệch trong phản hồi: Ví dụ: thiên lệch trung tâm (người tham gia thường chọn mức trung lập) hoặc thiên lệch xã hội (chọn mức được cho là “đúng đắn”).

Cách phân tích dữ liệu thứ bậc (Ordinal data)

Loại phân tích bạn có thể thực hiện trên dữ liệu thứ bậc phụ thuộc vào mức độ đo lường mà bạn chọn. Cả thống kê mô tả (descriptive statistics) và thống kê suy diễn (inferential statistics) đều có thể được sử dụng để đánh giá dữ liệu thứ bậc.

Thống kê mô tả giúp tóm tắt các đặc điểm của một tập dữ liệu, trong khi thống kê diễn giúp đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu hiện tại. Với dữ liệu thứ bậc, bạn có thể áp dụng các phân tích thống kê mô tả sau:

Phân phối tần suất (Frequency Distribution)

Phân phối tần suất thể hiện cách dữ liệu thứ bậc được phân bố theo số lượng hoặc phần trăm. Bạn có thể quan sát cách các giá trị được phân bố trong một bảng, ví dụ như bao nhiêu người chọn mức “hài lòng”, “rất hài lòng”,…

Trực quan hóa dữ liệu (Visualizing the data)

Biểu đồ cột (bar chart) là công cụ trực quan hóa phổ biến để hiển thị phân phối tần suất của dữ liệu thứ bậc. Khi trình bày dữ liệu thứ bậc, việc giữ đúng thứ tự của các danh mục là rất quan trọng (ví dụ: “kém” < “trung bình” < “tốt” < “xuất sắc”).

Xu hướng trung tâm (Central Tendency)

Các giá trị phổ biến nhất trong tập dữ liệu được thể hiện qua mode (giá trị xuất hiện nhiều nhất) hoặc median (trung vị). Trong khi mean (trung bình cộng) là chỉ số phổ biến trong dữ liệu định lượng, dữ liệu thứ bậc không thể tính mean do không có giá trị bằng số cụ thể.

Đo lường độ biến thiên (Measures of Variability)

Bạn có thể đánh giá độ biến thiên của tập dữ liệu thông qua giá trị nhỏ nhất, lớn nhất và khoảng giá trị (range). Để làm điều này, bạn cần mã hóa dữ liệu thứ bậc thành các con số. Khoảng giá trị sẽ giúp bạn hiểu sự phân bố dữ liệu có đồng đều hay không.

Kết luận

Thang đo thứ bậc là công cụ quan trọng trong nghiên cứu định lượng, giúp xác định và so sánh mức độ của các biến số theo thứ tự nhất định. Mặc dù không đo lường được khoảng cách cụ thể giữa các giá trị, thang đo này vẫn cho phép nhà nghiên cứu phân tích xu hướng, mức độ hài lòng, và cảm nhận của đối tượng khảo sát một cách rõ ràng và linh hoạt. Việc hiểu và sử dụng đúng thang đo thứ bậc sẽ góp phần nâng cao chất lượng và độ chính xác của các nghiên cứu và khảo sát thực tiễn.

Tham khảo dịch vụ Nghiên cứu thị trường của OCD

Dịch vụ nghiên cứu thị trường của OCD được thiết kế linh hoạt, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng thuộc nhiều lĩnh vực, với quy mô và yêu cầu nghiên cứu khác nhau. Trải qua 20 năm kinh nghiệm, OCD tự hào đồng hành cùng 52 khách hàng trong hơn 110 dự án nghiên cứu thị trường, bao phủ 63 tỉnh thành trên cả nước với quy mô lên đến 511.800 bảng hỏi và 3.600 khảo sát viên tham gia. OCD đã thực hiện hoạt động nghiên cứu cho các doanh nghiệp lớn trên cả nước như: EVN, Clickable Việt nam, VIPIC1,Vinphaco, Kinh Đô, SOHACO,..

Với mục tiêu trở thành công ty Nghiên cứu thị trường hàng đầu Việt Nam, OCD sẽ tiếp tục phát huy nền tảng kinh nghiệm tư vấn dày dặn cùng đội ngũ chuyên gia chuyên nghiệp, tận tâm. OCD cam kết mang đến cho khách hàng Việt Nam và quốc tế giải pháp nghiên cứu thị trường tối ưu, hiệu quả, góp phần hoạch định chiến lược kinh doanh thành công.

Liên hệ ngay với OCD để được tư vấn và nhận giải pháp nghiên cứu thị trường phù hợp nhất!

——————————-