هل تبحث عن طرق لتحليل بيانات مقياس ليكرت ولكنك لا تعرف كيف؟ مقياس ليكرت هو أداة مسح تقيس مواقف الناس أو مشاعرهم تجاه موضوع ما. يختار المستجيبون من بين مجموعة من الخيارات مثل "أوافق بشدة" إلى "لا أوافق بشدة" ، عادةً بنقطة وسط محايدة مثل "لا أوافق ولا أعارض". يسمح هذا للباحثين بتحديد البيانات الشخصية واستخلاص استنتاجات مهمة. اخترع عالم النفس رينسيس ليكرت المقياس ، وعادةً ما يتكون من خمس أو سبع نقاط.
يتضمن تحليل بيانات مقياس ليكرت تفسير الردود للحصول على رؤى قيمة. في هذه المقالة الشاملة ، سوف نتعمق في العملية خطوة بخطوة "كيفية تحليل بيانات مقياس ليكرت" والتوصل إلى استنتاجات ذات مغزى.
فهم مقياس ليكرت
قبل الخوض في التحليل ، دعنا نلقي نظرة فاحصة على مقياس ليكرت وخصائصه:
- يقدم مقياس ليكرت سلسلة من العبارات أو الأسئلة إلى المستجيبين ، الذين يشيرون بعد ذلك إلى مستوى موافقتهم أو عدم موافقتهم على مقياس عددي.
- تتضمن خيارات استجابة مقياس ليكرت الشائعة الاستخدام "لا أوافق بشدة" و "لا أوافق" و "محايد" و "أوافق" و "أوافق بشدة".
- عادةً ما يتم ترميز الردود رقميًا ، مع وجود قيم أعلى تمثل توافقًا أعلى أو مواقف إيجابية.
مقياس ليكرت شائع بسبب بساطته وسهولة إدارته وقدرته على التقاط الآراء الدقيقة. يمكن للباحثين اكتساب رؤى حول توزيع الاستجابات ، وكذلك الاتجاه المركزي وتنوع البيانات ، لفهم مواقف المشاركين تجاه موضوع معين.
يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل حول مقياس ليكرت فيما يلي ويكيبيديا الصفحة.
خطوات لتحليل بيانات مقياس ليكرت
1. جمع البيانات وإعدادها
- تصميم المسح: يعد إنشاء مسح جيد التنظيم أمرًا بالغ الأهمية للحصول على بيانات موثوقة. قم بصياغة أسئلة واضحة وموجزة حول مقياس ليكرت تتماشى مع أهدافك البحثية. ضع في اعتبارك صياغة العبارات لتجنب التحيز والغموض.
- إدخال البيانات وتنظيفها: بمجرد اكتمال الاستبيان ، أدخل الردود في جدول بيانات أو برنامج إحصائي. تأكد من تنظيف البيانات ، والتحقق من أي إدخالات مفقودة أو غير صحيحة يمكن أن تؤثر على التحليل.
2. حساب الإحصاء الوصفي
- التوزيع بتكرار: لفهم توزيع الردود ، احسب تكرار كل خيار مقياس ليكرت لكل سؤال. تنظيم البيانات في جدول أو مخطط لتصور التوزيع بشكل فعال.
- حساب المتوسط والانحراف المعياري: يوفر المتوسط (المتوسط) والانحراف المعياري معلومات أساسية حول الاتجاه المركزي وتشتت الردود لكل سؤال. يمثل المتوسط الاستجابة النموذجية ، بينما يقيس الانحراف المعياري انتشار الاستجابات حول المتوسط. يشير الانحراف المعياري العالي إلى تباين أكبر في الآراء.
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك سؤال استطلاع على مقياس ليكرت مكون من 5 نقاط حول مستوى الرضا عن منتج ، مع استجابات مشفرة على النحو التالي: 1 - غير راضٍ بشدة ، 2 - غير راضٍ ، 3 - محايد ، 4 - راضٍ ، و 5 - راضٍ للغاية . بعد جمع البيانات ، احسب تكرار كل خيار استجابة ومتوسط مستوى الرضا لفهم الشعور العام تجاه المنتج.
3. تقييم طبيعية البيانات
- اختبار الوضع الطبيعي: لتطبيق الأساليب الإحصائية المناسبة ، تحقق مما إذا كانت البيانات تتبع التوزيع الطبيعي. تُقيِّم اختبارات الحالة الطبيعية ، مثل اختبار شابيرو-ويلك أو كولموغوروف-سميرنوف ، ما إذا كانت البيانات تنحرف بشكل كبير عن التوزيع الطبيعي.
- ترجمة: إذا تم توزيع البيانات بشكل طبيعي (p> 0.05) ، فيمكن استخدام الاختبارات الإحصائية البارامترية مثل اختبارات t و ANOVA. إذا لم يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي (p <0.05) ، فإن الاختبارات غير المعلمية مثل اختبار Mann-Whitney U أو اختبار Kruskal-Wallis تكون أكثر ملاءمة.
على سبيل المثال ، إذا قمنا بتحليل استجابات مقياس ليكرت لمجموعتين مختلفتين باستخدام اختبار الحالة الطبيعية ووجدنا أن البيانات لا يتم توزيعها بشكل طبيعي ، فقد نختار استخدام اختبار Mann-Whitney U غير المعياري لمقارنة مواقف المجموعات.
4. مجموعة المقارنات والتحليل
- مقارنة المجموعات: إذا كان الاستطلاع الخاص بك يتضمن مجموعات أو متغيرات متعددة ، قارن إجاباتهم لتحديد الاختلافات أو الأنماط المهمة. بالنسبة للبيانات الموزعة بشكل طبيعي ، استخدم تقنيات مثل اختبارات t أو تحليل التباين (ANOVA). بينما يمكن تحليل البيانات غير الموزعة بشكل طبيعي باستخدام اختبارات غير بارامترية مثل اختبار Mann-Whitney U أو اختبار Kruskal-Wallis.
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك استطلاعًا يقيم فعالية طريقتين مختلفتين للتدريس ، مع الردود التي تم جمعها على مقياس ليكرت المكون من 7 نقاط. استخدم ANOVA لتحديد ما إذا كان هناك أي اختلافات كبيرة في الفعالية المدركة بين طريقتين التدريس.
- تحليل الارتباط: استكشف العلاقات بين أسئلة أو متغيرات مقياس ليكرت باستخدام معاملات الارتباط. هناك نوعان شائعان من معاملات الارتباط ، معامل ارتباط بيرسون ومعامل ارتباط سبيرمان. معامل ارتباط بيرسون مناسب للبيانات الموزعة بشكل طبيعي ، بينما معامل ارتباط سبيرمان مناسب للبيانات غير الموزعة بشكل طبيعي.
على سبيل المثال ، قد ترغب في تقييم ما إذا كان هناك ارتباط بين الرضا الوظيفي وأداء العمل باستخدام استجابات مقياس ليكرت من الموظفين. احسب معامل الارتباط لتحديد قوة واتجاه العلاقة.
5. التفسير والتصور
- عرض مرئي للمعلومات: قدم نتائجك باستخدام المخططات والرسوم البيانية ، مثل المخططات الشريطية أو المخططات الشريطية المكدسة ، لتمثيل توزيع الاستجابات بشكل مرئي لكل خيار من خيارات مقياس ليكرت. تساعد التصورات في فهم توزيع المواقف وتسهيل تفسير البيانات بشكل أفضل. يقرأ كيفية تقديم بيانات مقياس ليكرت لمزيد من التفاصيل حول تقديم بيانات مقياس ليكرت
- ترجمة: تفسير النتائج بعناية واستخلاص استنتاجات ذات مغزى بناءً على تحليل البيانات. انتبه إلى الأنماط والاتجاهات والاختلافات المهمة بين المجموعات. ناقش الآثار المترتبة على النتائج وكيفية ارتباطها بأهداف بحثك.
كيفية تحليل بيانات مقياس ليكرت - مثال عملي
دعنا نفكر في مثال عملي لتوضيح عملية تحليل بيانات مقياس ليكرت. تخيل إجراء مسح حول رضا الموظفين عن مرافق مكان العمل. أنت تستخدم مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط (1 - غير راضٍ بشدة ، 2 - غير راضٍ ، 3 - حيادي ، 4 - راضٍ ، 5 - راضٍ للغاية). بعد جمع البيانات وحساب متوسط مستوى الرضا والانحراف المعياري ، تجد أن المتوسط هو 4.2 ، مما يشير إلى شعور إيجابي بشكل عام بين الموظفين. ومع ذلك ، يشير الانحراف المعياري العالي البالغ 0.9 إلى أن الآراء تختلف بشكل كبير. هذا يعني أن بعض الموظفين راضون للغاية بينما البعض الآخر أقل رضا.
بعد ذلك ، قررت مقارنة مستويات الرضا بين قسمين مختلفين - قسم الموارد البشرية وقسم التسويق. باستخدام اختبار إحصائي مناسب ، مثل اختبار t للبيانات الموزعة بشكل طبيعي أو اختبار Mann-Whitney U للبيانات غير الموزعة بشكل طبيعي ، تجد أن هناك فرقًا كبيرًا في مستويات الرضا بين القسمين. أبلغ موظفو قسم التسويق عن مستويات رضا أعلى مقارنة بإدارة الموارد البشرية.
أخيرًا ، تريد استكشاف ما إذا كان هناك ارتباط بين الرضا الوظيفي ومعدلات الاحتفاظ بالموظفين. باستخدام معامل الارتباط المناسب بناءً على الحالة الطبيعية للبيانات ، تكتشف ارتباطًا إيجابيًا قويًا بين الرضا الوظيفي ومعدلات الاحتفاظ. يشير هذا إلى أنه إذا كان الرضا الوظيفي مرتفعًا ، فسيكون معدل الاحتفاظ بالموظفين مرتفعًا أيضًا داخل المنظمة.
وفي الختام
في الختام ، يتضمن تحليل بيانات مقياس ليكرت عدة خطوات حاسمة لاستخلاص رؤى ذات مغزى من مواقف وآراء المستجيبين. من خلال فهم مقياس ليكرت ، يمكن للباحثين فتح معلومات قيمة لإبلاغ عملية صنع القرار والمزيد من البحث. يعد التحليل الدقيق لبيانات مقياس ليكرت أمرًا ضروريًا في مختلف المجالات ، من العلوم الاجتماعية إلى أبحاث السوق. يساعد هذا الباحثين على فهم السلوك البشري والتفضيلات والتصورات بطريقة كمية. من خلال الفهم الشامل لتحليل بيانات مقياس ليكرت ، يمكن للباحثين استخلاص استنتاجات موثوقة.
