Ako používať Likertovu stupnicu v štatistickej analýze

Likertova škála sa bežne používa pri prieskume. Často sa používa na meranie postojov respondentov tým, že sa ich pýtajú, do akej miery súhlasia alebo nesúhlasia s konkrétnou otázkou alebo vyhlásením. Typická škála by mohla byť "rozhodne súhlasím, súhlasím, nie som si istá / nerozhodnutá, nesúhlasím, rozhodne nesúhlasím". Údaje z prieskumu pomocou Likertovej škály sa môžu zdať ľahko analyzovateľné, ale analytik údajov ich musí zvážiť.

Kroky, ktoré treba dodržiavať:

1

Získavajte údaje zo zoznamu na analýzu kódovaním odpovedí. Povedzme napríklad, že máte prieskum, ktorý žiada respondentov, či súhlasia alebo nesúhlasia so súborom pozícií na platforme politickej strany. Každá pozícia je otázkou prieskumu a stupnica používa nasledujúce odpovede: úplne súhlasím, súhlasím, neutrálne, nesúhlasím, úplne nesúhlasím. V tomto príklade budeme zodpovedajúcim spôsobom kódovať odpovede: silne nesúhlasím = 1, nesúhlasím = 2, neutrálne = 3, súhlasím = 4, rozhodne súhlasím = 5.

2

Nezabudnite rozlišovať medzi ordinálnymi a intervalovými údajmi, pretože tieto dva typy vyžadujú rôzne analytické prístupy. Ak sú údaje ordinálne, môžeme povedať, že jedno skóre je vyššie ako iné. Nemôžeme povedať, o koľko vyššie, ako môžeme s intervalovými údajmi, ktoré vám povie vzdialenosť medzi dvoma bodmi. Tu je pasca s Likertovou škálou: mnohí výskumníci ju budú považovať za intervalovú škálu. Predpokladá sa, že rozdiely medzi každou odpoveďou sú vo vzdialenosti rovnaké. Pravdou je, že Likertova stupnica nám to nehovorí . V našom príklade nám len hovorí, že ľudia s najväčším počtom odpovedí sú viac v súlade s pozíciami strany ako tí s najmenším počtom odpovedí.

3

Začnite s analýzou údajov Likertovej škály s popisnými štatistikami. Aj keď to môže byť lákavé, odolať nutkanie vziať numerické odpovede a vypočítať priemer. Pridanie „silne súhlasnej“ odpovede (5) k dvom z „nesúhlasných“ odpovedí (2) by nám dalo priemer 4, ale aký je význam tohto čísla? Našťastie existujú aj iné miery centrálnej tendencie, ktoré môžete použiť okrem priemeru. S údajmi Likertovej škály je najlepším meradlom na použitie najčastejší režim alebo odozva. Výsledky prieskumu sú tak pre analytika oveľa jednoduchšie interpretovať (nehovoriac o publiku pre jeho prezentáciu alebo správu). Môžete tiež zobraziť distribúciu odpovedí (percentá, ktoré súhlasia, nesúhlasíte, atď.) Na grafe, napríklad stĺpcový graf, s pruhom pre každú kategóriu odpovedí.

4

Pokračujte v inferenčných technikách, ktoré testujú hypotézu predloženú výskumníkmi. Existuje mnoho metód, ktoré sú k dispozícii a najlepšie závisí od povahy vášho štúdia a otázok, ktoré sa pokúšate odpovedať. Populárna metóda je analyzovať reakcie pomocou analýzy rozptylových techník, ako je Mann Whitneyov test alebo Kruskal Wallisov test . Predpokladajme, že v našom príklade sme chceli analyzovať odpovede na otázky týkajúce sa zahraničnopolitických pozícií s etnicitou ako samostatnou premennou. Predpokladajme, že naše údaje obsahujú odpovede skúmaných Anglosov, afroameričanov a Hispáncov, takže sme mohli analyzovať odpovede medzi tromi skupinami respondentov s Kruskal Wallisovým testom rozptylu.

5

Zjednodušte svoje údaje prieskumu kombináciou štyroch kategórií odpovedí (napríklad, súhlasím, súhlasím, nesúhlasíte, silne nesúhlasíte) do dvoch nominálnych kategórií, ako je dohoda / nesúhlas, prijatie alebo odmietnutie atď. ). To ponúka ďalšie možnosti analýzy. Chí-kvadrát test je prístup k analýze údajov týmto spôsobom.

tipy
  • Pamätajte, že existuje mnoho prístupov k analýze. Zvážte svoje výskumné otázky, aby ste určili najlepší spôsob analýzy pre vašu štúdiu.
  • Likertove stupnice sa líšia počtom bodov na stupnici. Päťbodová stupnica, ktorá sa tu používa, je najbežnejšia, ale niektoré Likertove škály majú štvorbodové stupnice odozvy, kde je nebezpečná škála eliminovaná (nerozhodnutá kategória). Niektorí dokonca majú 7-bodové stupnice odozvy.