Cum se utilizează scala likert în analiza statistică

The scara Likert este utilizat în mod obișnuit în cercetarea prin sondaj. Este adesea folosit pentru a măsura atitudinile respondenților, întrebându-i în ce măsură sunt de acord sau dezacord cu o anumită întrebare sau afirmație. O scară tipică ar putea fi "puternic de acord, nesigur/nehotărât, dezacord, total dezacord". Date dintr-un sondaj folosind a scara Likert poate părea ușor de analizat, dar există aspecte importante care trebuie luate în considerare de către a analist de date.

1. Obțineți datele din listă pentru analiză prin codificarea răspunsurilor. De exemplu, să presupunem că aveți un sondaj în care respondenții sunt întrebați dacă sunt de acord sau nu cu un set de poziții pe platforma unui partid politic. Fiecare poziție este o întrebare a sondajului, iar scala va folosi următoarele răspunsuri: total dezacord = 1, dezacord = 2, neutru= 3, de acord=4, total de acord =5.

2. Nu uitați să faceți diferența între datele ordinale și cele pe interval, deoarece ambele tipuri necesită abordări analitice diferite. Dacă datele sunt ordinale, putem spune că un scor este mai mare decât altul. Nu putem spune cât de mare putem face cu datele de interval, care vă vor spune distanța dintre două puncte. Iată prinderea scalei Likert: mulți cercetători o vor trata ca pe o scară de interval. Aceasta înseamnă că diferențele dintre fiecare răspuns sunt egale ca distanță. Adevărul este că scala Likert nu ne spune acest lucru. Ne spune doar că oamenii cu mai multe răspunsuri sunt mai în concordanță cu pozițiile partidului decât cei cu un număr mai mic de răspunsuri.

3. Începeți să analizați date de la scara Likert cu statistici descriptive. Deși poate fi tentant, rezistă impulsului de a lua răspunsuri numerice și de a calcula o medie. Adaugă un răspuns "complet de acord" (5) la doi "dezacord" (2) răspunsuri, care ar da o medie de 4 dar, ce înseamnă acest număr? Din fericire, există și alte măsuri de tendință centrală care pot fi folosite în plus față de medie. Folosind datele din scara Likert, cea mai bună măsură de utilizat este modul sau cel mai frecvent răspuns. Acest lucru face ca rezultatele sondajului să fie mult mai ușor de interpretat pentru analist (ca să nu mai vorbim de public, pentru prezentarea sau raportul dvs.). De asemenea, puteți vizualiza distribuția răspunsurilor (procentul de persoane care sunt de acord sau nu, etc.) într-un grafic, un grafic cu bare sau o bară pentru fiecare categorie de răspuns.

4. Continuați cu tehnici de inferență care testează ipotezele propuse de cercetători. Există multe metode disponibile, iar cele mai bune depind de natura studiului și de întrebările la care încearcă să răspundă. O metodă populară este analizarea răspunsurilor folosind tehnici de analiză a varianței, cum ar fi Testul Mann Whitney sau testul Kruskal Wallis. Să presupunem că în exemplul nostru dorim să analizăm răspunsurile la întrebările privind pozițiile de politică externă cu etnia ca variabilă independentă. Să presupunem că datele noastre includ aceste răspunsuri: respondenți anglo-americani, afro-americani și hispanici, astfel încât ar putea analiza răspunsurile dintre cele trei grupuri de respondenți cu varianța Kruskal Wallis.

5. Simplificați datele sondajului combinând cele patru categorii de răspuns (de ex. puternic de acord, de acord, dezacord, total dezacord) în două categorii nominale, cum ar fi de acord/dezacord, accept sau respinge etc.). Aceasta oferă analize suplimentare. Testul chi pătrat este o abordare a analizei datelor în acest fel.

• Amintiți-vă că există multe poziții de analiză. Luați în considerare întrebările dvs. de investigație pentru a determina cea mai bună metodă de analiză pentru studiul dvs.
• Scalele Likert variază în ceea ce privește numărul de puncte de pe scară. Scala de cinci puncte care este folosită aici este cea mai comună, dar unele scale Likert au 4 puncte, unde "nu sunt sigur" categoria este scoasă (categorie indecisă). Unele au chiar scale de până la 7 puncte.