Biến rời rạc là loại biến số trong thống kê chỉ có thể nhận một số lượng giới hạn các giá trị cụ thể, mà mỗi giá trị thường đại diện cho một đặc điểm, sự kiện hoặc phân loại rõ ràng. Các giá trị này không liên tục và không thể chia nhỏ thành các giá trị nhỏ hơn có ý nghĩa. Ví dụ, số lượng sách trong một thư viện là một biến rời rạc vì bạn chỉ có thể có một số sách nguyên, chẳng hạn như 50 sách, 51 sách, v.v., và không thể có 50.5 sách.
Biến rời rạc
Đặc điểm của biến rời rạc
Biến rời rạc là loại biến số trong thống kê mà các giá trị của nó chỉ có thể nhận một số hữu hạn hoặc đếm được các giá trị cụ thể. Điều này khác với biến liên tục, nơi mà giá trị có thể thay đổi một cách liên tục và nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng số.
Dưới đây là một số điểm chính về biến rời rạc:
- Giá trị hữu hạn: Biến rời rạc có thể chỉ nhận một số lượng giới hạn các giá trị. Ví dụ, số lượng người trong một gia đình, số lượng xe đỗ trong bãi đỗ xe, hoặc số lần một sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.
- Không thể chia nhỏ: Không giống như biến liên tục, biến rời rạc không thể được chia thành các giá trị nhỏ hơn một cách có ý nghĩa. Ví dụ, không thể có 2.5 người trong một gia đình.
- Phân bố: Biến rời rạc thường được mô tả bằng phân bố xác suất rời rạc, như phân bố nhị thức cho các sự kiện có hai kết quả có thể (thành công hoặc thất bại) hoặc phân bố Poisson cho số lần xảy ra của một sự kiện trong một khoảng thời gian cố định.
- Biểu đồ và mô tả: Biểu đồ cột và đồ thị tần số là những công cụ phổ biến để mô tả và trực quan hóa dữ liệu rời rạc.
- Các tính toán thống kê: Khi tính toán các đặc điểm thống kê cho biến rời rạc, các chỉ số như trung bình, phương sai, và độ lệch chuẩn vẫn được sử dụng, nhưng phải xem xét rằng mỗi giá trị chỉ nhận một số hữu hạn các giá trị khả dĩ.
Ví dụ điển hình của biến rời rạc bao gồm số lượng xe bán được tại một đại lý xe trong một ngày, số điểm của một học sinh trong bài kiểm tra, hoặc số lần gọi điện thoại đến một trung tâm dịch vụ khách hàng.
Các loại biến rời rạc
Biến rời rạc trong thống kê có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu và cách chúng được đo lường hoặc quan sát. Dưới đây là một số loại biến rời rạc phổ biến:
Biến nhị phân:
- Đây là loại biến rời rạc đơn giản nhất, chỉ có hai giá trị khả dĩ, thường là 0 và 1, đại diện cho hai trạng thái như “có” hoặc “không”, “thành công” hoặc “thất bại”.
- Ví dụ: giới tính (nam/nữ), sự hiện diện của một bệnh lý (có/không).
Biến đếm:
- Biến này đại diện cho số lượng lần xuất hiện của một sự kiện trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định.
- Ví dụ: số lần khách hàng ghé thăm cửa hàng trong một ngày, số lỗi phát hiện trong một lô sản phẩm.
Biến danh mục (Categorical):
- Biến danh mục bao gồm một số lượng hữu hạn các danh mục hoặc nhóm không có thứ tự tự nhiên.
- Ví dụ: loại xe (sedan, SUV, hatchback), loại món ăn (chay, mặn).
Biến thứ tự (Ordinal):
- Các biến này cũng có một số lượng hữu hạn các danh mục, nhưng các danh mục đó có thứ tự hoặc xếp hạng cụ thể.
- Ví dụ: đánh giá dịch vụ (xuất sắc, tốt, trung bình, kém), trình độ học vấn (tiểu học, trung học, cao đẳng, đại học).
Biến nhị thức và đa thức:
- Biến nhị thức: Đại diện cho số lần thành công trong n số thử nghiệm độc lập, mỗi thử nghiệm chỉ có hai kết quả có thể (thành công hoặc thất bại).
- Biến đa thức: Mở rộng của biến nhị thức, nơi mỗi thử nghiệm có thể có nhiều hơn hai kết quả khả dĩ.
- Ví dụ: số câu trả lời đúng trong một bài kiểm tra trắc nghiệm (biến nhị thức), số phiếu bầu cho mỗi ứng cử viên trong một cuộc bầu cử (biến đa thức).
Mỗi loại biến rời rạc này có những đặc điểm và cách sử dụng thống kê khác nhau, và việc hiểu rõ chúng sẽ giúp trong việc phân tích và mô hình hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
Vậy thang đo likert có phải biến rời rạc không?
Thang đo Likert là một công cụ phổ biến để thu thập dữ liệu về thái độ hoặc ý kiến của người phản hồi, và thường được sử dụng trong các khảo sát ý kiến. Thang đo Likert 5 bậc là một biến thể cụ thể, nơi người trả lời chọn một trong năm mức độ để biểu thị mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của họ đối với một tuyên bố cụ thể. Các bậc thường được định nghĩa như sau:
- Hoàn toàn không đồng ý
- Không đồng ý
- Trung lập
- Đồng ý
- Hoàn toàn đồng ý
Phân tích Thang Đo Likert 5 Bậc
1. Thu thập dữ liệu:
Mỗi câu hỏi hoặc phát biểu trong khảo sát được trả lời theo thang đo Likert 5 bậc. Người trả lời chọn một trong năm lựa chọn, tương ứng với mức độ đồng ý của họ.
2. Biểu diễn dữ liệu:
Dữ liệu từ thang đo Likert thường được xem xét như biến định tính thứ bậc (ordinal), vì các lựa chọn có thứ tự nhưng khoảng cách giữa các lựa chọn không nhất thiết bằng nhau.
3. Phân tích mô tả:
- Tần số và Tần suất: Tính tần số và tần suất của mỗi phản hồi để hiểu xu hướng chung của dữ liệu.
- Phương pháp trực quan hóa: Sử dụng biểu đồ cột hoặc biểu đồ tần số để trực quan hóa phân bố của các câu trả lời.
- Giá trị trung bình và Trung vị: Mặc dù giá trị trung bình không phải lúc nào cũng phản ánh chính xác phân bố của dữ liệu thứ bậc, nhưng vẫn có thể tính toán để có cái nhìn tổng quan về xu hướng trung tâm của phản hồi.
4. Phân tích suy diễn:
- Kiểm định giả thuyết: Dùng các kiểm định thống kê như chi-square để xác định sự khác biệt giữa các nhóm.
- Phân tích biến đổi: Chuyển đổi dữ liệu Likert thành dữ liệu số để áp dụng các phương pháp phân tích định lượng như phân tích nhân tố, phân tích cụm, hoặc hồi quy.
5. Ứng dụng thực tiễn:
- Đánh giá sự hài lòng: Thường được dùng trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng hoặc nhân viên.
- Nghiên cứu thái độ: Khám phá thái độ, ý kiến và hành vi của người dân đối với một chủ đề cụ thể.
Việc sử dụng thang đo Likert cần được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo rằng các câu hỏi được đặt ra một cách rõ ràng và không thiên vị, để có thể thu thập dữ liệu chính xác và có ý nghĩa.
Thang đo VS Biến rời rạc
Dữ liệu thu thập từ thang đo Likert thuộc vào loại biến thứ tự (ordinal) trong các loại biến rời rạc mà tôi đã đề cập. Biến thứ tự có các mức đáp ứng có thứ tự nhất định, nhưng khoảng cách giữa các mức không nhất thiết là bằng nhau hoặc có ý nghĩa số học cụ thể.
Trong trường hợp của thang đo Likert 5 bậc, các mức từ “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý” cho thấy một sự tăng dần về mức độ đồng ý, nhưng không thể khẳng định rằng khoảng cách giữa từng bậc liền kề là như nhau. Ví dụ, sự khác biệt giữa “Hoàn toàn không đồng ý” và “Không đồng ý” có thể không tương đương về mặt cảm nhận hoặc ý nghĩa với sự khác biệt giữa “Đồng ý” và “Hoàn toàn đồng ý”. Do đó, khi phân tích dữ liệu này, người ta thường cẩn trọng trong việc sử dụng các phép toán số học trực tiếp trên các giá trị thứ tự này mà thay vào đó, thường xem xét các biện pháp vị trí như trung vị hoặc các phương pháp phi tham số.
Có thể bạn thích bài viết này:
Micom test trong phân tích đa nhóm Multigroup Analysis (MGA)
Micom test trong phân tích đa nhóm của SmartPLS (Partial Least Squares Structural Equation Modeling), [...]
Th9
2 Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học
Lý do chọn đề tài: tính cấp thiết & ý nghĩa khoa học, Viết phần [...]
Th9
Số liệu biến rời rạc Có thể bạn chưa biết
Biến rời rạc là loại biến số trong thống kê chỉ có thể nhận một [...]
Th9
Báo giá Phiếu khảo sát doanh nghiệp: online + trực tiếp
Báo giá, phiếu khảo sát doanh nghiệp. Khảo sát doanh nghiệp, còn gọi là “business [...]
Th9
Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố
Mô hình phân tích tài chính Fama & French 5 yếu tố, sau khi mô [...]
Th9
gấp: Làm đẹp số liệu thứ cấp – Xử lý dữ liệu sơ cấp lấy liền
Chúng tôi https://chaydinhluong.com giới thiệu đến quý khách hàng dịch vụ làm đẹp số liệu [...]
Th9
[Đào tạo] khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio
Khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio [...]
Th5
Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ Đức TpHCM
Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ [...]
Th4