Các loại thang đo lường cơ bản trong nghiên cứu marketing

Last updated on 15 August, 2024

Đo lường là một nội dung quan trọng có ý nghĩa quyết định đến chất lượng của các dữ liệu sơ cấp đã thu thập được. Bởi có lượng hóa được mức độ trọng yếu của mỗi vấn đề, mỗi yếu tố thì nhà quản trị mới đưa ra được các quyết định quản lý hiệu quả. Hãy cùng OCD tìm hiểu các loại thang đo lường cơ bản trong nghiên cứu marketing giúp bạn phân biệt và áp dụng loại thang đo phù hợp trong nghiên cứu.

Bản chất của đo lường trong nghiên cứu marketing

Để có thể đưa ra được các quyết định quản trị marketing hiệu quả, các nhà quản lý cần quan tâm đến việc đo lường các đặc tính của sự vật, hiện tượng thị trường và các mặt khác nhau của hệ thống marketing.

Đo lường là sự xác định một lượng hay mức độ của một số đặc tính của các sự vật, hiện tượng mà người nghiên cứu quan tâm. Đo lường được coi như là việc gắn những con số cho những đặc tính của sự vật. Mỗi con số sẽ đại diện cho một sự vật, đặc tính theo một quy luật nhất định. Mục đích của việc đo lường là biến các đặc tính của sự vật hay hiện tượng thành một dạng để nhà nghiên cứu có thể phân tích được.

Đối tượng cần được đo lường trong nghiên cứu marketing

Nhìn chung, người ta có thể phân chia các đối tượng cần được đo lường trong nghiên cứu marketing thành hai loại.

Một là, những đặc tính có thể kiểm tra, kiểm soát một cách trực tiếp. Những đặc tính này thường phản ánh mặt lượng của các sự vật, hiện tượng và được đo lường bằng các đơn vị tự nhiên, có sẵn hoặc dễ thấy như: Lứa tuổi, thu nhập, số lượng mua, số lần mua hàng, giới tính,…

Hai là, những đặc tính không thể quan sát một cách trực tiếp và chịu sự tác động rất lớn bởi khả năng dự đoán hay cảm nhận của con người. Những đặc tính này thường phản ánh mặt chất lượng, định tính của các đối tượng và khó xác định các đơn vị để đo lường chúng như: Mong muốn, động cơ, thái độ, sở thích và nói chung là hành vi của khách hàng…

Như vậy, khi đo lường, người nghiên cứu marketing cần phải đánh giá được cả về mặt định tính cũng như định lượng của sự vật, hiện tượng.

Các loại thang đo lường cơ bản trong nghiên cứu marketing

Các thang đo lường cơ bản trong nghiên cứu marketing

Thang biểu danh

Đây là loại thang dùng để đo lường một cấp độ mà trong đó những con số được ấn định cho từng đối tượng nghiên cứu nhằm mục đích định nghĩa chúng, chỉ tên của chúng một cách cụ thể. Những con số đó chỉ có đặc tính mô tả đối tượng trên nhiều phương diện khác nhau như: Chủng tộc, tôn giáo, giới tính, nơi cư trú, nghề nghiệp, nhãn hiệu, loại hàng mua… Những con số như vậy không thể cho phép thấy được sự khác biệt về mặt chất lượng giữa các đối tượng.

Ví dụ, những sinh viên đại học được ấn định bằng những con số đăng ký nhất định cho phép người nghiên cứu biết được các khía cạnh về thời gian, vị trí hoặc địa điểm; các mã số bưu điện không chỉ xác định các địa hạt của chúng mà còn có thể sử dụng để xác định vị trí địa lý cụ thể; các con số đánh dấu mã vạch trên sản phẩm,… Nói tóm lại, những con số trên thang đo lường biểu danh có giá trị giải thích rất hạn chế ngoài ý nghĩa để xác định một đối tượng nào đó, hay dùng để liệt kê các đối tượng trong mỗi loại. Chúng không thể dùng để tính toán được bất cứ điều gì.

Thang thứ tự

Thang đo lường này cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự giữa các đối tượng về một thuộc tính nào đó. Những con số thuộc thang đo lường thứ tự cho phép biết được đối tượng này “nhiều hơn” hay “ít hơn”, “quan trọng” hay “kém quan trọng”… hơn đối tượng khác nhưng không thể cho biết là nhiều hơn hay ít hơn bao nhiêu. Ví dụ: Thang đo lường thứ tự được sử dụng trong câu hỏi sau:

“Hãy xếp loại các nhãn hiệu xà phòng dưới đây theo ý nghĩ của bạn. Trong đó, số (1) là sự lựa chọn đầu tiên và số (3) là sự lựa chọn cuối cùng”.

1: TIDE     2: OMO      3: VISO

Thang đo lường thứ tự chỉ ra sự khác nhau giữa các đối tượng. Nó vừa bao hàm cả thông tin chỉ danh vừa bao hàm thông tin thứ tự nhưng không diễn tả được sự khác biệt giữa các đối tượng cụ thể là bao nhiêu, tức là không cho phép ước lượng khoảng cách giữa các con số biểu diễn sự xếp hạng. Trong ví dụ nêu trên, giả định rằng một người nào đó xếp TIDE vào số 1, OMO vào số 2 và VISO vào số 3 thì TIDE hơn OMO là bao nhiêu thì không rõ.

Với thang đo lường thứ tự, các con số không thể được sử dụng để thực hiện các phép toán số học thông dụng như: Cộng, trừ, nhân, chia nhưng lại có thể dùng để thực hiện các phép phân tích thống kê dựa trên sự giải thích “lớn hơn”, “nhỏ hơn”.

Thang khoảng cách

Nhà nghiên cứu có thể thăm dò ý kiến của khách hàng bằng cách giới thiệu 3 loại bột giặt nêu trên và sau khi khách hàng xếp loại chúng, tiếp theo là đề nghị họ cho biết họ sẵn sàng trả thêm bao nhiêu tiền nếu mua 1kg bột giặt theo nhãn hiệu mà họ thích. Với ví dụ trên bao gồm nhiều cặp, giả sử ta xét 3 cặp với ý kiến của 30 khách hàng được tổng kết tại bảng dưới đây.

Thang khoảng cách đánh giá của khách hàng đối với bột giặt

Nếu sai số trung bình giữa TIDE so với OMO là 2000đ, còn sai số giữa TIDE với VISO là 4000đ chúng ta có thể dự đoán rằng số lượng khách hàng thích dùng OMO lớn hơn VISO là 50%. Đây là một ví dụ về thang điểm khoảng cách trong đó tất cả các khoảng cách được đo theo thang điểm là 1000đ.

Hạn chế của thang đo khoảng cách

Hạn chế của thang đo lường này là chỉ cho phép xác định được sự khác biệt giữa các đối tượng bằng số tuyệt đối mà không phải là số tương đối. Ví dụ: Hai sinh viên A và B có số điểm thi là A được 60 điểm còn B được 30 điểm. Như vậy khoảng cách điểm giữa hai bạn là 30 điểm. Giả sử giáo viên cho thêm mỗi bạn 10 câu hỏi, cả hai đều trả lời đúng hết và A được 70 điểm còn B được 40 điểm. Khoảng cách vẫn là 30 điểm. Nhưng nếu tính theo số tương đối 60 : 30 = 2 Và 70 : 40 = 1,75 như vậy không thể nói kiến thức của A gấp 1,75 hay 2 lần kiến thức của B được.

Với những ưu việt sẵn có, thang đo lường khoảng cách đạt được mức độ đo lường cao hơn thang thứ tự. Nó bao hàm luôn khả năng biểu danh và khả năng xếp hạng thứ tự, đồng thời nhờ có loại thang này mà nhà nghiên cứu cũng sử dụng được nhiều phép toán hơn, đặc biệt là những phép phân tích thống kê mạnh như là phân tích tương quan. Nhưng khi số lượng các đối tượng cần nghiên cứu quá nhiều thì sử dụng thang khoảng cách sẽ rất phức tạp.

Thang đo lường tỷ lệ

Với thang đo lường tỷ lệ các khách hàng được hỏi sẽ phải trả lời câu hỏi “Bạn sẵn sàng trả bao nhiêu tiền để mua từng nhãn hiệu bột giặt?” Các câu trả lời cho biết kết quả tại bảng dưới đây.

Kết quả đánh giá của khách hàng đối với từng nhãn hiệu bột giặt

Thông qua các con số thống kê, người nghiên cứu biết được sự ưa thích của khách hàng, khoảng cách của sự khác biệt và tỷ lệ (%) giữa các sự khác biệt đó.

Đây là thang điểm mà theo đó những dữ liệu thu thập được đo lường từ số “0” tức là tồn tại một số “0” tuyệt đối. Từ đó, những so sánh tương đối có thể được thực hiện giữa các con số phản ánh các dữ liệu. Tuy nhiên, không phải tất cả các thang điểm đều có điểm “0” cho đặc tính đang đo lường tức là không phải mọi trường hợp đo lường đều có thể sử dụng thang điểm tỷ lệ. Thông thường nó được thiết lập để đo lường lứa tuổi, chi phí, số lượng khách hàng, doanh số bán, trọng lượng, độ dài, tốc độ…

Có thể nói rằng, trong mối quan hệ với các loại thang đo lường đã nêu, thang đo lường tỷ lệ đạt được mức độ đo lường cao nhất. Nó bao hàm cả khả năng phản ánh khoảng cách, thứ tự và biểu danh. Nó cũng được coi là thang điểm dễ xoay xở và chắc chắn nhất để thực hiện các phép toán cũng như các phép phân tích thống kê khác nhau. Bởi vậy, người ta có xu hướng phát triển mạnh loại thang điểm này để đo lường trong những điều kiện có thể.

Những tiêu chuẩn của đo lường

Muốn lượng hóa một vấn đề nào đó, chúng ta cần phải dựa trên một số tiêu chuẩn nhất định. Có rất nhiều các tiêu chuẩn cho một sự đo lường tốt. Dưới đây chúng ta sẽ xem xét một số tiêu chuẩn cơ bản trong số đó.

Thứ nhất là độ tin cậy

Đây là khả năng đem lại những kết quả đo lường giống nhau, khi một phương pháp đo lường nào đó được lặp lại. Nói cách khác, khi mà một kỹ thuật được sử dụng để lấy dữ liệu của cùng một mẫu và thu được kết quả phù hợp hay tương đương với kết quả thí điểm trước đó thì kỹ thuật ấy được coi là có độ tin cậy cao và ngược lại. Nếu kỹ thuật đo lường không có độ tin cậy thì kết quả thu được sẽ không thể tổng quát hóa để làm căn cứ cho việc ra quyết định được.

Thứ hai là giá trị

Giá trị của đo lường là khả năng của một công cụ hay kỹ thuật nào đó có thể đo lường đúng đắn, chính xác những gì mà nhà nghiên cứu cần đo. Trên thực tế, không phải mọi trường hợp đều có thể đạt được độ giá trị, nhất là đối với những đối tượng hay sự vật mà không thể xác định một cách chắc chắn về chúng được. Trong nghiên cứu marketing, thái độ của khách hàng là một ví dụ điển hình. Trong nghiên cứu marketing, nếu dữ liệu không có giá trị thì sẽ không đảm bảo tính khoa học của các quyết định.

Thứ ba là tính đa dạng

Có nghĩa là các nhà nghiên cứu marketing hay các nhà quản trị có thể sử dụng kết quả đo lường cho nhiều mục đích khác nhau. Chẳng hạn kết quả có thể sử dụng để giải thích các sự kiện có liên quan, hỗ trợ cho việc xác định giá trị một kết quả đo lường khác, hoặc dùng để suy đoán những ý nghĩa khác nhau từ kết quả đo lường thu thập được.

Thứ tư là dễ trả lời

Đây là vấn đề cần quan tâm khi phỏng vấn người sẽ cung cấp dữ liệu. Nếu người nghiên cứu sử dụng các câu hỏi khó trả lời hoặc đưa ra những nhận định sai lệch về những thông tin cần thiết thì những người được hỏi thường từ chối trả lời và quá trình nghiên cứu sẽ gặp khó khăn. Những nếu quá dễ trả lời thì họ lại coi thường và ít chịu suy nghĩ khi trả lời. Khi thiết kế các câu hỏi người nghiên cứu cần tránh những câu hỏi thuộc về hai thái cực này.

Thứ năm là độ nhạy

Đó là việc đo lường phải cho biết được những biến động hay sự khác biệt trong các dữ liệu thu thập được. Nếu các dữ liệu thu thập được thiếu độ nhạy thì kết quả nghiên cứu không có giá trị.

——————————