Types of Scale: ประเภทของมาตรวัดข้อมูล

ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ “มาตรวัด” (Scale of Measurement) มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากเป็นตัวกำหนดว่าสามารถใช้สถิติประเภทใดในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ โดยทั่วไป มาตรวัดสามารถแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มใหญ่ ได้แก่

1. Categorical Scales (มาตรวัดเชิงหมวดหมู่)
2. Continuous Scales (มาตรวัดเชิงต่อเนื่อง)

1️⃣ Categorical Scales (มาตรวัดเชิงหมวดหมู่)

เป็นมาตรวัดที่ใช้ในการจัดประเภทหรือจัดกลุ่มข้อมูลโดยไม่มีค่าต่อเนื่องระหว่างหมวดหมู่ ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่

🔹 1.1 Nominal Scale (มาตรานาม)

📌 นิยาม:
Nominal Scale เป็นมาตรวัดที่ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูลโดยไม่มีลำดับความสำคัญระหว่างกลุ่มข้อมูล

✅ ลักษณะสำคัญ:

• ใช้แยกประเภทหรือจัดกลุ่มข้อมูล
• ไม่สามารถเรียงลำดับ หรือคำนวณค่าทางคณิตศาสตร์ได้
• ใช้วิธีการวิเคราะห์เชิงความถี่ เช่น ค่าร้อยละ หรือโหมด (Mode)

📍 ตัวอย่างของ Nominal Scale:

• เพศ: ชาย, หญิง
• สีของเสื้อ: แดง, น้ำเงิน, เขียว
• ประเภทของสัตว์เลี้ยง: หมา, แมว, นก
• หมู่เลือด: A, B, AB, O

🔹 1.2 Ordinal Scale (มาตราลำดับ)

📌 นิยาม:
Ordinal Scale เป็นมาตรวัดที่มีการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล แต่ไม่มีค่าความแตกต่างที่แน่นอนระหว่างลำดับ

✅ ลักษณะสำคัญ:

• มีลำดับของข้อมูล (มากกว่า/น้อยกว่า)
• ไม่สามารถบอกค่าความแตกต่างที่แน่นอนได้
• สามารถใช้สถิติ เช่น มัธยฐาน (Median) และควอไทล์ (Quartile)

📍 ตัวอย่างของ Ordinal Scale:

• อันดับการแข่งขัน: ที่ 1, ที่ 2, ที่ 3
• ระดับความพึงพอใจ: น้อย, ปานกลาง, มาก
• ระดับการศึกษา: มัธยม, ปริญญาตรี, ปริญญาโท
• ระดับความรุนแรงของอาการป่วย: เล็กน้อย, ปานกลาง, รุนแรง

2️⃣ Continuous Scales (มาตรวัดเชิงต่อเนื่อง)

เป็นมาตรวัดที่สามารถวัดค่าทางคณิตศาสตร์ได้อย่างชัดเจน และมีค่าความแตกต่างที่แน่นอนระหว่างตัวเลข แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่

🔹 2.1 Interval Scale (มาตราช่วง)

📌 นิยาม:
Interval Scale เป็นมาตรวัดที่มีลำดับและสามารถวัดค่าความแตกต่างระหว่างตัวเลขได้ แต่ ไม่มีศูนย์แท้ (True Zero)

✅ ลักษณะสำคัญ:

• มีลำดับ (Order) และค่าความแตกต่างที่แน่นอน
• ไม่มีศูนย์แท้ (0 ไม่ได้หมายถึง “ไม่มีค่า”)
• สามารถคำนวณค่าทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย (Mean) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

📍 ตัวอย่างของ Interval Scale:

• อุณหภูมิในองศาเซลเซียสหรือฟาเรนไฮต์ (เช่น 0°C ไม่ได้หมายถึง “ไม่มีอุณหภูมิ”)
• ปีปฏิทิน (เช่น ปี ค.ศ. 2000, 2020)
• คะแนน IQ (เช่น IQ 100 vs. IQ 120)

📌 ข้อจำกัดของ Interval Scale:

• ไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบแบบอัตราส่วนได้ เช่น เราไม่สามารถพูดได้ว่า 40°C ร้อนเป็น 2 เท่าของ 20°C

🔹 2.2 Ratio Scale (มาตราอัตราส่วน)

📌 นิยาม:
Ratio Scale เป็นมาตรวัดที่มีลำดับ ค่าความแตกต่างที่แน่นอน และ มีศูนย์แท้ (True Zero) ซึ่งหมายความว่าสามารถใช้การคำนวณเชิงอัตราส่วน (Ratio) ได้

✅ ลักษณะสำคัญ:

• มีลำดับและค่าความแตกต่างที่แน่นอน
• มีศูนย์แท้ (0 หมายถึงไม่มีค่า)
• สามารถนำไปใช้คำนวณ เช่น หาค่าเฉลี่ย (Mean), ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Geometric Mean) และสัดส่วน (Ratio) ได้

📍 ตัวอย่างของ Ratio Scale:

• น้ำหนัก (0 กิโลกรัม หมายถึง ไม่มีน้ำหนัก)
• ความสูง (0 เซนติเมตร หมายถึง ไม่มีความสูง)
• รายได้ (0 บาท หมายถึง ไม่มีรายได้)
• เวลาที่ใช้ทำงาน (0 ชั่วโมง หมายถึง ไม่ได้ทำงานเลย)

🔥 สรุปความแตกต่างของแต่ละมาตรวัด

🎯 ข้อควรระวังในการเลือกใช้มาตรวัด

1. เลือกมาตรวัดให้เหมาะสมกับประเภทของข้อมูล
   • ข้อมูลเชิงหมวดหมู่ควรใช้ Nominal หรือ Ordinal
   • ข้อมูลเชิงต่อเนื่องควรใช้ Interval หรือ Ratio
2. ระวังการใช้ค่าสถิติที่ไม่เหมาะสม
   • ห้ามใช้ค่าเฉลี่ย (Mean) กับข้อมูล Nominal หรือ Ordinal
   • ห้ามใช้การเปรียบเทียบอัตราส่วนกับข้อมูล Interval
3. การตัดสินใจเลือกมาตรวัดมีผลต่อผลลัพธ์ของงานวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล

✨ บทสรุป

การเข้าใจประเภทของมาตรวัดข้อมูลช่วยให้เราสามารถเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมาตรวัดแบ่งเป็น

• Categorical Scales: Nominal (จำแนกประเภท), Ordinal (เรียงลำดับได้)
• Continuous Scales: Interval (มีค่าความแตกต่างแต่ไม่มีศูนย์แท้), Ratio (มีศูนย์แท้และใช้การเปรียบเทียบอัตราส่วนได้)

การเลือกใช้มาตรวัดที่ถูกต้องจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสื่อความหมายของผลลัพธ์ 🎯✅

บทความที่เกี่ยวข้อง รู้จัก Data Analytics ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูล

บทความที่เกี่ยวข้อง วิจัยตลาด (Market Research) คืออะไร?

หากคุณสนใจบริการวิจัยตลาด วิเคราะห์ข้อมูล สามารถติดต่อเราเพื่อปรึกษาเพิ่มเติมได้ทันที! คลิก LINE https://lin.ee/9OFwHAy