TÌM HIỂU CÁC LOẠI THANG ĐO TRONG SMARTPLS 4: METRIC, ORDINAL, CATEGORICAL

Trong phần mềm SmartPLS 4, có ba loại thang đo được sử dụng: Metric, Ordinal, và Categorical. Đây là các kiểu dữ liệu thường được sử dụng trong phân tích mô hình cấu trúc và các phương pháp PLS (Partial Least Squares). Ý nghĩa của từng loại thang đo như sau:

1.     Metric (Thang đo định lượng): Đây là loại thang đo mà các giá trị có ý nghĩa định lượng và khoảng cách giữa các giá trị có thể so sánh được. Các giá trị thường là số liệu liên tục hoặc rời rạc (như tuổi, doanh thu, chi phí). Trong SmartPLS, kiểu dữ liệu này được sử dụng khi bạn có các chỉ số được đo lường trên thang đo khoảng (interval) hoặc tỷ lệ (ratio). Metric data cho phép bạn thực hiện các tính toán phức tạp, như phép cộng, trừ, nhân, chia.

2.     Ordinal (Thang đo thứ bậc): Thang đo này xếp hạng các giá trị theo thứ tự, nhưng không xác định được chính xác khoảng cách giữa các giá trị. Ví dụ, khi bạn có các mức độ đánh giá như "Tốt", "Khá", "Trung bình", "Kém", thì đây là thang đo thứ bậc. Trong SmartPLS, dữ liệu Ordinal thường được sử dụng cho các biến thứ bậc mà không thể tính toán chính xác khoảng cách giữa các hạng mục, nhưng có thể xác định thứ tự.

3.     Categorical (Thang đo danh mục): Đây là loại thang đo chỉ định danh cho các giá trị mà không có bất kỳ mối quan hệ thứ tự hay định lượng nào. Ví dụ, các biến như "Giới tính" (Nam/Nữ), "Nhóm nghề nghiệp" là các biến danh mục. Categorical data thường được sử dụng khi bạn có các biến không có ý nghĩa định lượng, chỉ phân loại đối tượng vào các nhóm hoặc danh mục khác nhau.

Trong quá trình sử dụng SmartPLS, việc chọn đúng loại thang đo là quan trọng vì nó ảnh hưởng đến các phương pháp tính toán và kết quả phân tích mô hình của bạn.

Tài liệu tham khảo

Chua, Y. P. (2022). A step-by-step guide PLS-SEM data analysis using SmartPLS 4.

Chua, Y. P. (2024). A step-by-step guide to SMARTPLS 4: Data analysis using PLS-SEM. CB-SEM, Process and Regression.