ประเภทของข้อมูล (data type) และ สเกล (scale) ที่นักวิจัย และ ผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลต้องรู้จัก มี 4 ประเภทใหญ่ๆ คือ nomial, ordinal, interval, และ ratio นักศึกษาที่เรียนการวิจัยและการประมวลผลข้อมูลมันจะสับสน จำสลับ หรือจำผิดๆถูกๆ ดังนั้นบทความนี้จึงจะนำเสนอนิยามของประเภทของข้อมูลทั้ง 4 เอาไว้เพื่อให้นักศึกษาใช้เป็นแหล่งอ้างอิง (รู้หรือไม่ว่าคนที่คิดคำทั้ง 4 มาให้พวกเราได้ใช้กันคือ Stanley Stevens)
1. Nominal
ข้อมูลประเภท nominal คือข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข หรือ เชิงปริมาณ (quantitative) ดังนั้นข้อมูลประเภทนี้จึงไม่สามารถนำมาคำนวณ หรือ เปรียบเทียบในทางคณิตศาสตร์ได้ เราอาจจะเรียกข้อมูลชนิดนี้ว่าเป็น “ป้าย” หรือ “ฉลาก” (label) ที่เอาไว้กำกับชื่อของสิ่งใดๆ วิธีจำให้ง่ายก็คือ nominal ก็คือ name มันคือป้ายชื่อดีๆนี่เอง ตัวอย่างของข้อมูลประเภทนี้เช่น เพศชาย เพศหญิง สีดำ สีเขียว ประเทศไทย หรือ รองเท้า เป็นต้น ในบางครั้งเราอาจจะได้ยินคำว่า binominal หรือ dichotomous ซึ่งแปลว่ามีข้อมูลได้แค่ 2 ค่า เช่น ชาย/หญิง ใช่/ไม่ใช่ เป็นต้น
2. Ordinal
Ordinal มาจากคำว่า “order” ซึ่งแปลว่าข้อมูลนั้นสามารถนำมาเรียงลำดับ หรือ ให้ค่าความสำคัญเป็นลำดับได้ แต่ค่าความสำคัญนั้นไม่สามารถตีค่าออกมาเป็นตัวเลขได้ ตัวอย่างที่เห็นชัดเช่นการที่เราแบ่งระดับของ “ความสุข” ออกเป็นลำดับขึ้น (scale) เช่น Very Unhappy, Unhappy, OK, Happy, และ Very Happy เราทราบว่า Happy ต้องมีความสุขมากกว่า OK แต่เราไม่สามารถบอกออกมาเป็นค่าตัวเลขได้ว่า ค่าความสุขของ Happy กับค่าความสุขของ OK นั้นห่างกันเท่าไหร่ นอกจากนี้เรายังไม่สามารถนำค่าความสุขของช่วงต่างๆมาเปรียบเทียบกันในเชิงตัวเลขได้ เช่น เราไม่สามารถบอกได้ว่าค่าความต่างของ Very Happy และ Happy จะมากกว่า/น้อยกว่า/หรือเท่ากับ ค่าความต่างของ Happy และ OK
3. Interval
Interval ก็คือข้อมูลแบบตัวเลข ซึ่งเราสามารถนำค่ามาจัดเรียงลำดับ และสามารถบอกค่าความต่างของแต่ละตัวเลขได้ เช่น 5 มีค่ามากกว่า 3 และ 5 ห่างจาก 3 อยู่ 2 หน่วย (5-3 = 2) คำว่า interval แปลว่า ช่วง หรือ ระยะห่างระหว่างจุดสองจุด (space in between) คุณสมบัติที่สำคัญของข้อมูลแบบ interval อีกอันหนึ่งก็คือข้อมูลประเภทนี้ไม่มี “true zero” ซึ่งหมายถึง ค่า 0 ไม่ได้แปลว่าไม่มีข้อมูล แต่หมายถึงข้อมูลมีค่าเท่ากับ 0 เช่น คำว่าอุณภูมิเท่ากับ 0 องศา ไม่ได้แปลว่าไม่มีค่าของอุณภูมิ แต่แปลว่า อุณภูมิมีเท่ากับ 0 ดังนั้น ถึงแม้ว่าเราจะสามารถบวกและลบข้อมูลประเภทนี้เพื่อหาความแตกต่างระหว่างค่าต่างๆได้ เราจะไม่สามาณคูณและหารข้อมูลประเภทนี้ได้เนื่องจากไม่มี true zero
4. Ratio
ข้อมูลประเภทนี้คือ ‘สุดยอด’ ของประเภทข้อมูลเนื่องเราสามารถใช้งานข้อมูลประเภทนี้ได้อย่างครบถ้วน ตั้งแต่นำมาจัดเรียงลำดับ หาค่าความต่าง และมีสิ่งที่เรียกว่า “true zero” หรือ “absolute zero” (ศูนย์สัมบูรณ์) อยู่ด้วย ดังนั้นข้อมูลประเภทนี้จึงสามารถนำมาคำนวณได้อย่างหลากหลายและถูกนำมาใช้ในสถิติทั้งแบบพรรณา (descriptive) และเพื่อการอนุมาน (inferential) การมี true zero ทำให้เราสามารถทำการคูณและหารข้อมูลประเภทนี้ได้
เนื่องจากข้อมูลทั้ง 4 ประเภทมีลักษณะ และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน ข้อมูลแต่ละประเภทจึงเหมาะแก่การใช้งานและการคำนวณที่ไม่เหมือนกัน ดังจะเห็นจากตารางต่อไปนี้:
