Cum se utilizează scala Likert în analiza statistică

Scala Likert este frecvent utilizată în cercetarea anchetelor. Este adesea folosit pentru a măsura atitudinea respondenților, solicitându-i în ce măsură sunt de acord sau dezacord cu o anumită întrebare sau afirmație. O scară tipică ar putea fi "puternic de acord, de acord, de nesigur, de nediferențiat, de dezacord". Datele dintr-un sondaj care utilizează scara Likert pot părea ușor de analizat, însă există probleme importante pe care trebuie să le ia în considerare un analist de date .

1

Obțineți datele de listă pentru analiză prin codarea răspunsurilor. De exemplu, să presupunem că aveți un sondaj care întreabă respondenții dacă sunt de acord sau nu de acord cu un set de poziții pe platforma unui partid politic. Fiecare poziție este o chestiune a sondajului, iar scara utilizează următoarele răspunsuri: total de acord, de acord, de neutru, de dezacord, total dezacord. În acest exemplu, vom codifica răspunsurile în consecință: nu sunt de acord = 1, nu sunt de acord = 2, neutru = 3, sunt de acord = 4, sunt total de acord = 5.

2

Amintiți-vă să faceți diferența între date ordonale și intervale, deoarece cele două tipuri necesită abordări analitice diferite. Dacă datele sunt ordinare, putem spune că un punct este mai mare decât altul. Nu putem spune cât de mult mai mari, cu ajutorul datelor intervalului, care vă vor indica distanța dintre două puncte. Iată capcana cu scara Likert: mulți cercetători o vor trata ca o scală de intervale. Aceasta presupune că diferențele dintre fiecare răspuns sunt egale în distanță. Adevărul este că scara Likert nu ne spune asta . În exemplul nostru, ne spune doar că persoanele cu cel mai mare număr de răspunsuri sunt mai în acord cu pozițiile partidului decât cele cu cel mai mic număr de răspunsuri.

3

Începeți să analizați datele scalei Likert cu statistici descriptive. Deși poate fi tentant, rezistă nevoii de a lua răspunsuri numerice și de a calcula o medie. Adăugarea unui răspuns "puternic de acord" (5) la două dintre răspunsurile "nu sunt de acord" (2) ne-ar da o medie de 4, dar care este sensul acestui număr? Din fericire, există și alte măsuri de tendință centrală pe care le puteți utiliza, pe lângă media. Cu datele scalei Likert, cea mai bună măsură de utilizat este modul sau răspunsul cel mai frecvent. Acest lucru face ca rezultatele sondajului să fie mult mai ușor pentru analist să interpreteze (să nu mai menționăm publicul pentru prezentarea sau raportul său). De asemenea, puteți vedea distribuția răspunsurilor (procentaje care sunt de acord, nu sunt de acord, etc.) pe un grafic, cum ar fi un grafic de bare, cu o bară pentru fiecare categorie de răspuns.

4

Continuați lângă tehnicile de deducere care testează ipoteza prezentată de cercetători. Există multe metode disponibile, iar cele mai bune depind de natura studiului și de întrebările pe care încercați să le răspundeți. O metodă populară este de a analiza răspunsurile utilizând analiza tehnicilor de variație, cum ar fi testul Mann Whitney sau testul Kruskal Wallis . Să presupunem că, în exemplul nostru, am vrut să analizăm răspunsurile la întrebările referitoare la pozițiile de politică externă cu caracter etnic ca variabilă independentă. Să presupunem că datele noastre includ răspunsurile Anglo-ului, afro-americanilor și hispanicii intervievați, astfel încât am putea analiza răspunsurile dintre cele trei grupe de respondenți cu testul Kruskal Wallis de varianță.

5

Simplificați datele din sondaj prin combinarea celor patru categorii de răspuns (de exemplu, cu un puternic acord, de acord, de dezacord, cu dezacord) în două categorii nominale, cum ar fi acordul / dezacordul, acceptarea sau respingerea etc. ). Acest lucru oferă alte posibilități de analiză. Testul chi-pătrat este o abordare a analizei datelor în acest fel.

• Amintiți-vă că există multe abordări pentru analiză. Luați în considerare întrebările dvs. de cercetare pentru a determina cea mai bună metodă de analiză pentru studiul dumneavoastră.
• Likert scales variază în numărul de puncte de pe scară. Scala de cinci puncte folosită aici este cea mai obișnuită, însă unele scale de tip Likert au scări de răspuns în 4 puncte, unde scara nesigură este eliminată (categoria nedeclarată). Unii au chiar scale de răspuns în 7 puncte.