Thang đo xếp hạng (RANKING SCALES)

Đối với thang đo xếp hạng, người tham gia so sánh trực tiếp hai đối tượng hoặc nhiều horn với nhau và phải chọn lựa giữa chúng với nhau. Thông thường, người tham gia được yêu cầu chọn lấy một đối tượng được coi là “tốt nhất” hoặc “được ưa thích nhất”. Khi chỉ có hai đối tượng được so sánh thì cách tiếp cận này rất dễ thực hiện, nhưng khi có nhiều hon hai đối tượng so sánh thì rất khó có được kết quả chính xác.

1. Thang đo so sánh cặp (Paired-Comparison Scales)

Sử dụng thang đo so sánh cặp, người tham gia có thể bảy tỏ thái độ rõ ràng bằng cách chọn lựa một trong hai đối tượng.

Số lượng   cặp so sánh được tính theo công thức [(n)(n-1)/2], với n là số  lượng  các   đối tượng phải so sánh với nhau.

Sop sánh cặp có rủi ro là người tham gia sẽ quá mệt mỏi và không thể cho trả lời đúng, hoặc từ chối tiếp tục đánh giá. Người ta cho rằng nếu người tham gia còn phải trả lời các câu hỏi khác thì 5 – 6 đối tượng so sánh là quá nhiều rồi. Ngược lại, nếu dữ liệu cần thu thập chỉ bao gồm các so sánh cặp, thì có thể thiết kế câu hỏi với 10 đối tượng so sánh.

Thang đo so sánh cặp cho dữ liệu thứ bậc.

2. Thang đo xếp hạng bắt buộc (Forced-Ranking Scales)

Thang đo xếp hạng bắt buộc liệt kê danh sách các thuộc tính mà chúng có thể được xếp hạng một cách tương đối so với nhau. Phương pháp này cho kết quả nhanh hon, dễ sử dụng hon và khuyến khích người tham gia nhiều hon trong việc đánh giá.

với 5 đối tượng hoặc hạng mục, ta sẽ có đến 10 cặp so sánh, trong khi nếu xếp hạng 5 đối tượng, công việc sẽ dễ dàng hon nhiều.

Tương tự như trên, luôn có câu hỏi là số lượng đối tượng hoặc hạng mục so sánh bao nhiêu là vừa. Nếu xếp hạng 5 đối tượng thì dễ dàng, nhưng nếu có 10 đối tượng trở lên, kết quả có thể không chính xác và người tham gia có thể xếp hạng không cẩn thận.

Ngoài ra, thang đo xếp hạng cho dữ liệu thứ bậc, vì ta không rõ khoảng cách giữa các khác biệt là bao nhiêu, và có bằng nhau hay không.

3. Thang đo so sánh (Comparative Scale)

Sử dụng một điểm, một đối tượng quy ước, thang đo so sánh sẽ là lý tưởng nếu người tham gia đã quen thuộc với một tiêu chuẩn nào đó. Thang do này đòi hỏi người tham gia so sánh một đối tượng hoặc các thuộc tính của đối tượng với một đối tượng được coi là chuẩn mực.

Về dạng dữ liệu, một vài nhà nghiên cứu cho là thang đo so sánh có thể cho dữ liệu khoảng cách khi điểm số phản ảnh sự khác biệt có tính khoảng cách giữa tiêu chuẩn và đối tượng quan sát. Chúng ta cũng có thể coi  dữ  liệu có tính  thứ bậc trừ phi  chứng minh được có sự tuyến tính giữa các biến được hỏi.