มาตรวัด ระดับการวัดตัวแปรการวิจัย 4 ระดับ มีอะไรบ้าง

ระดับการวัดตัวแปร คืออะไร?

ระดับการวัดตัวแปร คือ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยกลุ่มประชากรของ มนุษย์ สัตว์ และสิ่งของ และอื่น ๆ ที่ทางนักวิจัยได้ทำการคัดเลือกขอบเขตพื้นที่การศึกษาเอาไว้ ถูกนำไปเป็นข้อมูลดิบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ , ศึกษาความสัมพันธ์ หรือกำหนดกลุ่มตัวอย่างประเภท โดยใช้ตัวเลขเป็นตัวกำหนดกฎเกณฑ์ระดับการวัดค่าตัวข้อมูลที่มีความตอบสนองกับตัวแปรเป็นหลัก การนำกลุ่มตัวเลขจำนวนนี้ สามารถถูกนำใช้ในการออกแบบแบบสอบถามที่ใช้ในงานวิจัย เพื่อค้นหาคำตอบสิ่งที่นักวิจัยทำการสมมุติฐาน ที่มีความสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่ได้รับการจัดตั้งเอาไว้  เพราะสิ่งสำคัญของการใช้มาตรวัดตัวแปรวิจัยคือ ผู้ออกแบบต้องเข้าใจลักษณะข้อมูล และการนำตัวแปรประเภทต่าง ๆ ก่อนนำไปใช้วิธีมาตรวัดทางสถิติที่เหมาะสม การวัดโดยใช้ตัวแปรเหล่านี้ มีระดับการวัดของข้อมูลที่แตกต่างและให้ค่าผลลัพธ์ที่ไม่เหมือนกัน เนื่องจากมาตรวัดทางสถิติสามารถจำแนกอย่างเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณมนรูปแบบข้อมูลวงกว้าง  จึงทำให้มีตัวอย่างระดับการวัดตัวแปร 4 ระดับ ดังนี้

Nominal Scale

Nominal Scale (มาตรวัดนามบัญญัติ) คือ ระดับการวัดข้อมูลที่กำหนดตัวเลข แปลงค่าเป็นคุณลักษณะต่าง ๆ ในหมวดหมู่ของกลุ่มตัวแปรที่ได้รับการจัดจำแนกไว้เรียบร้อย โดยตัวเลขที่ถูกกำหนดจากกลุ่มแต่ละตัวแปรที่มีคุณสมบัติที่ไม่เหมือนกันกันนั้น มีความหมายที่แตกต่างแต่มีหน่วยที่มีค่าเท่ากัน ไม่สามารถคำนวณ บวก ลบ คูณ และหาร ให้เกิดผลลัพธ์รูปแบบอื่น และไม่สามารถจัดเรียงลำดับข้อมูลมากไปน้อยได้ เนื่องจากมาตรวัดนามบัญญัติถูกเป็นเครื่องมือใช้ในการวิจัยสำหรับกำหนดตัวเลขแทนสัญลักษณ์ของการคัดแยกของกลุ่มตัวแปรแต่ละคำตอบของการทำแบบสอบถามแต่ละโจทย์ให้ทราบถึงความแตกต่างได้ชัดเจน เข้าใจง่าย และทำให้นักวิจัยสามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์ในระดับผิวเผินนี้ ทำการแบ่งกลุ่มตัวอย่างได้อย่างถูกต้อง

ยกตัวอย่างการแบ่งกลุ่มย่อยของมาตรวัดนามบัญญัติ เช่น 

• หากทำการออกแบบสอบถามแล้วต้องการทราบข้อมูลเพศสภาพของผู้ทำ

 จึงกำหนดให้; เพศชาย = 1 , เพศหญิง = 2   

• ประเภทเครื่องดื่มที่กลุ่มเป้าหมายนิยมดื่มมากที่สุด

 จึงกำหนดให้; น้ำเปล่า = 1 , กาแฟ = 2 , น้ำผลไม้ = 3 , น้ำอัดลม = 4  , เกลือแร่ = 5 

• เมื่อต้องการเก็บข้อมูลวิจัยจากผู้ทำในพื้นที่โรงพยาบาล และอยากทราบอาชีพบุคคลที่มีความเกี่ยวข้องในสถานที่นั้น

จึงกำหนดให้; หมอ = 1 , พยาบาล = 2 , จิตอาสา = 3 , นักกิจกรรมบำบัด = 4

Ratio Scale

Ratio Scale (มาตรวัดอัตราส่วน) คือ ระดับการวัดข้อมูลที่มีลักษณะเช่นเดียวกับมาตรวัดนามบัญญัติ ที่ใช้ตัวเลขเป็นตัวแทนกำหนดตัวแปรแต่ละหมวดหมู่ และไม่สามารถคำนวณ บวก ลบ คูณ และหาร ให้เกิดผลลัพธ์รูปแบบอื่นได้ แต่สิ่งที่แตกต่างจากมาตรวัดที่กล่าวไปก่อนหน้านั้น มีคุณสมบัติที่เห็นได้เด่นชัดคือ สามารถจัดเรียงลำดับกลุ่มตัวแปรในการชี้นำคำตอบก่อนและหลังของผู้ทำแบบสอบถามได้ตามระเบียบ ซึ่งมาตรวัดอัตราส่วนเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยสำหรับการออกแบบสอบภามประเภทสเกลการวัดระดับความชอบนิยมของกลุ่มเป้าหมายตั้งแต่มากจนไปถึงน้อยที่สุด หรือเป็นระดับการวัดตัวแปรประเภทที่ใช้ตัวเลขแทนค่าลำดับ 1 , 2 หรือ 3 ในการให้คำตอบได้อีกหนึ่งรูปแบบของการให้คะแนน   

ยกตัวอย่างการแบ่งกลุ่มย่อยของมาตรวัดอัตราส่วน เช่น 

-ผลการสอบ Admission ประจำปี 2565 ให้ผู้สมัครสามารถเลือก เลือกคณะ/สาขา/สถาบัน ได้สูงสุด 10 อันดับ

จึงกำหนดให้; ผู้ทำเขียน

• อันดับที่ 1 ม.จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คณะ ศิลปศาตร์ สาขา ภาษาญี่ปุ่น
• อันดับที่ 2 ม. อัสสัมชัญ คณะ Liberal Arts Major Japanese 
• อันดับที่ 3 ม. ธรรมศาตร์ คณะ ศิลปศาตร์ สาขา ภาษาญี่ปุ่น
• อันดับที่ 4 ม. เกษตรศาตร์ คณะ สังคมศาตร์ สาขา จิตวิทยา
• และอันดับอื่น ๆ จนไปถึงอันดับสุดท้าย 

-ต้องการทราบระดับความพอใจ(likert scale)ของลูกค้าที่ใช้บริการร้านอาหาร Macdonald โดยภาพรวม

จึงกำหนดให้; พึงพอใจมาก = 5 , ดีมาก = 4 , ดี = 3 = , พอใช้ = 2 , ไม่พอใจ = 1 , 0 = ปรับปรุง

Interval Scale 

Interval Scale (มาตรวัดอันตรภาค) คือ ระดับการวัดข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพที่จัดตามลำดับตัวแปรที่มีระยะห่างของช่วงการวัดหาผลลัพธ์ที่มากกว่าหรือน้อยกว่ากันแค่ไหน ภายใต้ขอบเขตการศึกษาที่ทางนักวิจัยได้สังเขปช่วงระยะการวัดค่าหาผลที่เท่ากัน โดยมาตรวัดประเภทนี้ หน่วยค่าตัวเลขตัว 0 เป็นศูนย์ไม่แท้จริง (Absolute Zero) เนื่องจากเลข 0 ของระดับการวัดตัวแปรนี้หมายถึง ตัวเลขไม่ได้ถูกทำให้ไม่มีความหมาย แต่ถูกทำการสมมุติฐานขึ้นมา สำหรับเป็นแบบวัดผลแบบทดสอบโดยทางนักวิจัยคิดค้นขึ้นมา

• ยกตัวอย่างการสเกลการวัดของมาตรวัดอันตรภาค เช่นการวัดผลแบบทดสอบวิชาคณิตศาตร์ด้านความรู้ ความน่าจะเป็น ที่มีคะแนนเต็ม 20 คะแนน

A ทำคะแนน 15 คะแนน

B ทำคะแนน 13.5 คะแนน

C ทำคะแนน 20 คะแนน

D ทำคะแนน 0 คะแนน

จากการยกตัวอย่างคะแนนนักเรียนทั้ง 4 คน ทำให้ได้ข้อสรุปคือ นักเรียน D ทำคะแนนได้ 0 คะแนน ซึ่งมีความหมายว่า D ไม่ได้ไม่มีความรู้ทางด้านคณิตศาตร์ แต่หากวิชาการสอบทางด้านความน่าจะเป็น ไม่ตรงกับความรู้สิ่งที่นักเรียน D รู้ หากการออกแบบด้านความน่าจะเป็นให้ง่ายมากกว่านี้ นักเรียน D อาจได้คะแนนมากกว่า 0 ได้

Ordinal Scale

Ordinal Scale (มาตรวัดเรียงลำดับ) คือ ระดับการวัดข้อมูลที่มีความสมบูรณ์ในการหาผลลัพธ์มากที่สุดในบรรดาระดับการวัดตัวแปรทั้งหมด เป็นมาตรวัดสำหรับการใช้เทคนิควิเคราะห์ข้อมูลเชิงอนุมานและเชิงพรรณนากับจำนวนตัวแปรได้หลากหลาย รวมถึงการจัดลำดับ และช่วงเวลาของตัวแปรที่ถูกกำหนดแต่ละหน่วยได้เท่ากัน อีกทั้งมาตรวัดนี้สามารถกำหนดค่าของศูนย์สมบูรณ์ได้อีกด้วย มาตราวัดเรียงลำดับนิยมใช้เป็นเครื่องมือในการวิจัยในการคำนวณส่วนแบ่งการตลาด(Market Research) ยอดขายประจำปี ราคาของผลิตภัณฑ์ที่จะเกิดขึ้น และจำนวนผู้บริโภค เพื่อทราบยอดขายได้อย่างเที่ยงตรง จึงเป็นหนึ่งในอุปกรณ์ยอดนิยมที่ทางนักการตลาดขาดไม่ได้ในการหาผลลัพธ์

ยกตัวอย่างการสเกลการวัดของมาตรวัดเรียงลำดับ เช่น

• การตรวจสอบจำนวนเงินในบัญชีออนไลน์ของนาย A ค้นพบว่าเงินในบัญชีนั้นมีเท่ากับ 0 

จึงทำให้ทราบคำตอบว่านาย A ไม่มีเงินในบัญชีเลย

• การชั่งน้ำหนักของเนื้อ ซึ่งได้ผลลัพธ์ น้ำหนัก = 0 และ ส่วนสูง = 0 จึงทำให้เนื้อก้อนนั้นไม่มีน้ำหนัก และไม่มีส่วนสูง