يعد تقديم بيانات المسح بشكل فعال أمرًا بالغ الأهمية للباحثين والمهنيين على حد سواء. من بين العديد من الأدوات المتاحة ، يعتبر مقياس ليكرت طريقة شائعة ومستخدمة على نطاق واسع لقياس المواقف والآراء والتصورات. ومع ذلك ، فإن تحويل البيانات الأولية من استطلاع مقياس ليكرت إلى تمثيلات بصرية هادفة وثاقبة يمكن أن يكون أمرًا صعبًا.
تستكشف هذه المقالة كيفية تقديم بيانات مقياس ليكرت ، بما في ذلك التقنيات وأفضل الممارسات لمساعدتك على توصيل نتائجك بوضوح ودقة وتأثير. دعونا نكشف أسرار تقديم بيانات مقياس ليكرت مثل المحترفين!
| ☑جواب سريع |
| لتقديم بيانات مقياس ليكرت ، استخدم الإحصائيات الوصفية - مثل متوسط الدرجات أو النسب المئوية - لكل فئة استجابة لتلخيص النتائج. استخدم المخططات الشريطية المكدسة أو المخططات الشريطية لتصور توزيع الاستجابات. قدم جميع النتائج الحاسمة مع تسليط الضوء على الاتجاهات أو الأنماط الهامة التي لوحظت. |
فهم بيانات مقياس ليكرت
مقياس ليكرت هو أحد أكثر مقاييس التصنيف استخدامًا في الاستطلاعات والبحوث. يتم استخدامه لقياس آراء الأفراد وتفضيلاتهم ومواقفهم وتصوراتهم. رينسيس ليكرت، عالم نفس ، طور مقياس ليكرت ، ومنذ ذلك الحين ، تم استخدامه على نطاق واسع في أبحاث السوق والعلوم الاجتماعية.
يتكون مقياس ليكرت من عدة عناصر أو سلسلة من العبارات التي يعرض عليها المستجيبون بحماس مستوى الخلاف أو الاتفاق على مقياس استجابة مبرمج.
تحضير بيانات مقياس ليكرت للعرض التقديمي
يتضمن إعداد بيانات مقياس ليكرت للعرض التقديمي بضع خطوات لضمان دقة وموثوقية واتساق البيانات التي تم جمعها. تنقسم هذه العملية إلى ما يلي:
- جمع البيانات وتنظيمها
يعد ضمان موثوقية جميع الردود أمرًا بالغ الأهمية عند جمع بيانات مقياس ليكرت. لا يمكن تحقيق ذلك إلا من خلال الاستبيانات أو الدراسات الاستقصائية المصممة جيدًا ، وتجنب الأسئلة أو البيانات الغامضة ، واستخدام خيارات واضحة ، واستخدام خيارات الاستجابة المناسبة.
يجب أن تكون البيانات المجمعة متسقة ودقيقة ، والتي يتم قياسها من خلال المراقبة الدقيقة عند جمع البيانات لتقليل الأخطاء. يجب تقديم تعليمات واضحة لاستكمال الاستبيان.
- تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة
يتضمن ذلك إزالة الردود غير الصالحة أو غير المكتملة ، والتعامل مع القيم المفقودة ، والتخلص من جميع الردود التي تفشل في تلبية معايير الصلاحية المحددة مسبقًا.
- تحويل بيانات مقياس ليكرت إلى قيم عددية
عادةً ما تستخدم بيانات مقياس ليكرت الفئات الترتيبية - مثل موافق بشدة ، موافق ، محايد ، غير موافق ، وغير موافق بشدة. لذلك ، من الشائع تحويل استجابات مقياس ليكرت إلى قيم عددية للتصور.
يتم ذلك عن طريق تعيين قيم أو رموز رقمية لكل خيار استجابة ، مع مراعاة المقدار بين الخيارات أو المسافة النسبية.
- تصور بيانات مقياس ليكرت
يعد تصور بيانات مقياس ليكرت أمرًا بالغ الأهمية للفهم والتواصل الفعال للاستجابات التي تم الحصول عليها عبر نظام التصنيف المستخدم بشكل شائع. يتضمن تمثيل البيانات واستخراج رؤى ذات مغزى اختيار تقنية التصور الأنسب.
تشمل بعض أشهرها ما يلي:
- شريط الرسوم البيانية
هذه طريقة غير معقدة لعرض بيانات مقياس ليكرت. يتم تمثيل كل فئة استجابة بشريط منفصل المخطط . يشير ارتفاع كل شريط إلى النسبة المئوية أو تكرار الردود في تلك الفئة المحددة.
- المخططات الشريطية المكدسة المتشعبة
هذه مثالية لتصور بيانات مقياس ليكرت التي تتضمن ردودًا سلبية وإيجابية. يسمح للقراء برؤية توزيع الردود على جانبي مقياس ليكرت. تتفرع الأجزاء السلبية والإيجابية من نقطة مركزية.
- مخططات شريطية مكدسة
هذه مفيدة لمقارنة توزيع الردود عبر عدة عناصر مقياس ليكرت. يمثل كل شريط إجمالي عدد الردود لكل عنصر. تتطابق الأقسام المختلفة في الشريط مع العديد من فئات الاستجابة.
- الترددات المطلقة
تشير هذه إلى عدد الردود داخل كل فئة. يساعد تضمين هذه المعلومات الحيوية القراء على فهم توزيع الردود ، لا سيما من حيث الأعداد الأولية.
- المخططات الحرارية
تعد خرائط الحرارة ضرورية لتقديم كميات كبيرة من بيانات مقياس ليكرت. غالبًا ما يستخدمون تدرجات لونية لتمثيل النسب المئوية أو ترددات الاستجابة. هذا يجعل من السهل تحديد الاتجاهات والأنماط عبر عدة أبعاد أو عناصر.
أكثر أسئلة متكررة
- هل مقياس ليكرت كمي أم نوعي؟
تعتبر البيانات التي تم الحصول عليها من مقاييس ليكرت كمية لأنها تفترض فترات متساوية بين النقاط.
- ما هي مشاكل موازين ليكرت؟
تتضمن مشاكل موازين ليكرت ردودًا غير متكافئة. هذا يجعل من الصعب ترتيب الإجابات التي تم الحصول عليها. أي ، اليوم ، المسافة بين كل استجابة ليست قابلة للقياس أو مسافة متساوية.
وفي الختام
يعد تعلم كيفية تقديم بيانات مقياس ليكرت أمرًا بالغ الأهمية لنقل نتائج الاستطلاع والرؤى بدقة. باتباع الإرشادات التي تمت مناقشتها في هذه المقالة ، مثل تنظيم البيانات واختيار التصورات المناسبة وتقديم تفسيرات واضحة ، يمكن للباحثين والمحللين تعزيز تأثير وفهم نتائجهم.
