আপনি কি Likert স্কেল ডেটা বিশ্লেষণ করার উপায় খুঁজছেন কিন্তু কিভাবে জানেন না? একটি লাইকার্ট স্কেল একটি জরিপ সরঞ্জাম যা একটি বিষয়ের প্রতি মানুষের মনোভাব বা অনুভূতি পরিমাপ করে। উত্তরদাতারা "দৃঢ়ভাবে সম্মত" থেকে "দৃঢ়ভাবে একমত" এর মতো বিকল্পের একটি পরিসর থেকে বেছে নেন, সাধারণত একটি নিরপেক্ষ মধ্যবিন্দুর সাথে যেমন "একমত বা অসম্মত নয়"। এটি গবেষকদের বিষয়ভিত্তিক ডেটা পরিমাপ করতে এবং গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে দেয়। মনোবিজ্ঞানী রেনসিস লিকার্ট দ্বারা উদ্ভাবিত, স্কেলটিতে সাধারণত পাঁচ বা সাতটি পয়েন্ট থাকে।
লাইকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণের সাথে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য প্রতিক্রিয়াগুলি ব্যাখ্যা করা জড়িত। এই বিস্তৃত নিবন্ধে, আমরা "কীভাবে লিকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণ করতে হয়" এবং অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর ধাপে ধাপে প্রক্রিয়াটি অনুসন্ধান করব।
লিকার্ট স্কেল বোঝা
বিশ্লেষণে ডুব দেওয়ার আগে, আসুন লিকার্ট স্কেল এবং এর বৈশিষ্ট্যগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক:
- লিকার্ট স্কেল উত্তরদাতাদের কাছে বিবৃতি বা প্রশ্নগুলির একটি সিরিজ উপস্থাপন করে, যারা তারপর একটি সংখ্যাগত স্কেলে তাদের চুক্তি বা মতবিরোধের স্তর নির্দেশ করে।
- সাধারণভাবে ব্যবহৃত লাইকার্ট স্কেলের প্রতিক্রিয়া বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে "প্রবলভাবে একমত," "অসম্মতি," "নিরপেক্ষ," "একমত" এবং "জোরালো একমত।"
- প্রতিক্রিয়াগুলি সাধারণত সাংখ্যিকভাবে কোড করা হয়, উচ্চতর মানগুলি উচ্চতর চুক্তি বা ইতিবাচক মনোভাবের প্রতিনিধিত্ব করে।
লিকার্ট স্কেল তার সরলতা, প্রশাসনের সহজতা এবং সূক্ষ্ম মতামত ক্যাপচার করার ক্ষমতার কারণে জনপ্রিয়। গবেষকরা একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের প্রতি অংশগ্রহণকারীদের মনোভাব বোঝার জন্য প্রতিক্রিয়াগুলির বিতরণের পাশাপাশি ডেটার কেন্দ্রীয় প্রবণতা এবং পরিবর্তনশীলতার অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারেন।
আপনি নিম্নলিখিত লাইকার্ট স্কেল সম্পর্কে আরও বিশদ জানতে পারেন উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা.
লাইকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণ করার পদক্ষেপ
1. তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি
- সার্ভে ডিজাইন করুন: একটি সুগঠিত সমীক্ষা তৈরি করা নির্ভরযোগ্য তথ্য পাওয়ার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনার গবেষণার উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধভাবে পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্ত লিকার্ট স্কেল প্রশ্ন তৈরি করুন। পক্ষপাতিত্ব এবং অস্পষ্টতা এড়াতে বিবৃতিগুলির শব্দচয়ন বিবেচনা করুন।
- ডাটা এন্ট্রি এবং ক্লিনিং: একবার জরিপ শেষ হলে, একটি ডেটা স্প্রেডশীট বা পরিসংখ্যানগত সফ্টওয়্যারে প্রতিক্রিয়াগুলি লিখুন৷ বিশ্লেষণকে প্রভাবিত করতে পারে এমন কোনো অনুপস্থিত বা ভুল এন্ট্রির জন্য পরীক্ষা করে ডেটা পরিষ্কার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করুন।
2. বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান গণনা করুন
- কম্পাংক বন্টন: উত্তরের বিতরণ বোঝার জন্য, প্রতিটি প্রশ্নের জন্য প্রতিটি লাইকার্ট স্কেল বিকল্পের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করুন। বিতরণ কার্যকরভাবে কল্পনা করতে একটি টেবিল বা চার্টে ডেটা সংগঠিত করুন।
- গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করুন: গড় (গড়) এবং প্রমিত বিচ্যুতি প্রতিটি প্রশ্নের কেন্দ্রীয় প্রবণতা এবং উত্তরগুলির বিচ্ছুরণ সম্পর্কে প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করে। গড়টি সাধারণ প্রতিক্রিয়ার প্রতিনিধিত্ব করে, যখন আদর্শ বিচ্যুতি গড়ের চারপাশে প্রতিক্রিয়াগুলির বিস্তারকে পরিমাপ করে। একটি উচ্চ মানের বিচ্যুতি মতামতের বৃহত্তর পরিবর্তনশীলতা নির্দেশ করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি পণ্যের সাথে সন্তুষ্টির স্তর সম্পর্কে 5-পয়েন্ট লাইকার্ট স্কেলে একটি সমীক্ষা প্রশ্ন বিবেচনা করুন, যার উত্তরগুলি নিম্নরূপ কোড করা হয়েছে: 1 – দৃঢ়ভাবে অসন্তুষ্ট, 2 – অসন্তুষ্ট, 3 – নিরপেক্ষ, 4 – সন্তুষ্ট, এবং 5 – অত্যন্ত সন্তুষ্ট . ডেটা সংগ্রহ করার পরে, পণ্যটির প্রতি সামগ্রিক অনুভূতি বোঝার জন্য প্রতিটি প্রতিক্রিয়া বিকল্পের ফ্রিকোয়েন্সি এবং গড় সন্তুষ্টি স্তর গণনা করুন।
3. ডেটা স্বাভাবিকতা মূল্যায়ন
- স্বাভাবিকতা পরীক্ষা: উপযুক্ত পরিসংখ্যান কৌশল প্রয়োগ করতে, ডেটা একটি স্বাভাবিক বিতরণ অনুসরণ করে কিনা তা পরীক্ষা করুন। স্বাভাবিকতা পরীক্ষা, যেমন শাপিরো-উইল্ক বা কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা, মূল্যায়ন করে যে ডেটা স্বাভাবিক বিতরণ থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হয়েছে কিনা।
- ব্যাখ্যা: যদি ডেটা সাধারণত বিতরণ করা হয় (p > 0.05), প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা যেমন টি-টেস্ট এবং ANOVA ব্যবহার করা যেতে পারে। যদি ডেটা সাধারণত বিতরণ করা না হয় (p <0.05), নন-প্যারামেট্রিক পরীক্ষা যেমন মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষা বা ক্রুস্কাল-ওয়ালিস পরীক্ষা আরও উপযুক্ত।
উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা একটি স্বাভাবিকতা পরীক্ষা ব্যবহার করে দুটি ভিন্ন গোষ্ঠীর জন্য লাইকার্ট স্কেল প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করি এবং দেখতে পাই যে ডেটা সাধারণত বিতরণ করা হয় না, আমরা গোষ্ঠীর মনোভাবের তুলনা করার জন্য নন-প্যারামেট্রিক মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষা ব্যবহার করতে পারি।
4. গ্রুপ তুলনা এবং বিশ্লেষণ
- গ্রুপ তুলনা: যদি আপনার সমীক্ষায় একাধিক গ্রুপ বা ভেরিয়েবল থাকে, তাহলে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য বা প্যাটার্ন শনাক্ত করতে তাদের প্রতিক্রিয়া তুলনা করুন। সাধারণত বিতরণ করা ডেটার জন্য, টি-পরীক্ষা বা বৈকল্পিক বিশ্লেষণ (ANOVA) এর মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করুন। যদিও অ-সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটা অ-প্যারামেট্রিক পরীক্ষা যেমন মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষা বা ক্রুস্কাল-ওয়ালিস পরীক্ষা ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি সমীক্ষা বিবেচনা করুন যা 7-পয়েন্ট লিকার্ট স্কেলে সংগৃহীত প্রতিক্রিয়া সহ দুটি ভিন্ন শিক্ষার পদ্ধতির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে। দুটি শিক্ষা পদ্ধতির মধ্যে অনুভূত কার্যকারিতার মধ্যে কোনো উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে ANOVA ব্যবহার করুন।
- পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ: পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ব্যবহার করে লিকার্ট স্কেল প্রশ্ন বা ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক অন্বেষণ করুন। পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ দুটি সবচেয়ে সাধারণ ধরনের আছে, পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ এবং স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ। পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ সাধারণত বিতরণ করা ডেটার জন্য উপযুক্ত, যখন স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ অ-সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটার জন্য উপযুক্ত।
উদাহরণস্বরূপ, কর্মচারীদের কাছ থেকে লাইকার্ট স্কেল প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে কাজের সন্তুষ্টি এবং কাজের পারফরম্যান্সের মধ্যে কোনও সম্পর্ক আছে কিনা তা আপনি মূল্যায়ন করতে চাইতে পারেন। সম্পর্কের শক্তি এবং দিক নির্ধারণ করতে পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ গণনা করুন।
5. ব্যাখ্যা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন: চার্ট এবং গ্রাফ ব্যবহার করে আপনার ফলাফলগুলি উপস্থাপন করুন, যেমন বার চার্ট বা স্ট্যাকড বার চার্ট, প্রতিটি লাইকার্ট স্কেল বিকল্পের জন্য প্রতিক্রিয়াগুলির বিতরণকে দৃশ্যতভাবে উপস্থাপন করতে। ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি মনোভাবের বিতরণকে আরও ভালভাবে বুঝতে এবং ডেটা ব্যাখ্যাকে সহজতর করতে সহায়তা করে। পড়ুন লাইকার্ট স্কেল ডেটা কীভাবে উপস্থাপন করবেন লাইকার্ট স্কেল ডেটা উপস্থাপনের বিষয়ে আরও বিশদ বিবরণের জন্য
- ব্যাখ্যা: ফলাফলগুলিকে সাবধানে ব্যাখ্যা করুন এবং ডেটা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্তে আঁকুন৷ নিদর্শন, প্রবণতা এবং গ্রুপগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্যগুলিতে মনোযোগ দিন। ফলাফলের প্রভাব এবং সেগুলি আপনার গবেষণার উদ্দেশ্যগুলির সাথে কীভাবে সম্পর্কিত তা আলোচনা করুন।
লিকার্ট স্কেল ডেটা কীভাবে বিশ্লেষণ করবেন - ব্যবহারিক উদাহরণ
লিকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করার জন্য একটি ব্যবহারিক উদাহরণ বিবেচনা করা যাক। কর্মক্ষেত্রের সুবিধার সাথে কর্মচারীর সন্তুষ্টির উপর একটি জরিপ পরিচালনা করার কল্পনা করুন। আপনি একটি 5-পয়েন্ট লিকার্ট স্কেল ব্যবহার করছেন (1 – প্রবল অসন্তুষ্ট, 2 – অসন্তুষ্ট, 3 – নিরপেক্ষ, 4 – সন্তুষ্ট, 5 – অত্যন্ত সন্তুষ্ট)। ডেটা সংগ্রহ করার পরে এবং গড় সন্তুষ্টি স্তর এবং মান বিচ্যুতি গণনা করার পরে, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে গড় হল 4.2, যা কর্মীদের মধ্যে একটি সাধারণভাবে ইতিবাচক অনুভূতি নির্দেশ করে। যাইহোক, 0.9 এর উচ্চ মানের বিচ্যুতি পরামর্শ দেয় যে মতামত উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়। এর মানে কিছু কর্মচারী অত্যন্ত সন্তুষ্ট যখন অন্যরা কম।
এরপরে, আপনি দুটি ভিন্ন বিভাগের মধ্যে সন্তুষ্টির মাত্রা তুলনা করার সিদ্ধান্ত নেন - HR বিভাগ এবং মার্কেটিং বিভাগ। একটি উপযুক্ত পরিসংখ্যান পরীক্ষা ব্যবহার করে, যেমন সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটার জন্য টি-পরীক্ষা বা অ-সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটার জন্য মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষা, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে দুটি বিভাগের মধ্যে সন্তুষ্টি স্তরের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে। বিপণন বিভাগের কর্মীরা HR বিভাগের তুলনায় উচ্চতর সন্তুষ্টির মাত্রা রিপোর্ট করে।
অবশেষে, আপনি অন্বেষণ করতে চান যদি কাজের সন্তুষ্টি এবং কর্মচারী ধরে রাখার হারের মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে। ডেটা স্বাভাবিকতার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ব্যবহার করে, আপনি কাজের সন্তুষ্টি এবং ধরে রাখার হারের মধ্যে একটি শক্তিশালী ইতিবাচক সম্পর্ক আবিষ্কার করেন। এটি পরামর্শ দেয় যে, যদি চাকরির সন্তুষ্টি বেশি হয়, তাহলে সংস্থার মধ্যে কর্মচারী ধরে রাখার হারও বেশি হবে।
উপসংহার
উপসংহারে, লিকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণে উত্তরদাতাদের মনোভাব এবং মতামত থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ জড়িত। লাইকার্ট স্কেল বোঝার মাধ্যমে, গবেষকরা সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং আরও গবেষণার জন্য মূল্যবান তথ্য আনলক করতে পারেন। সামাজিক বিজ্ঞান থেকে বাজার গবেষণা পর্যন্ত বিভিন্ন ক্ষেত্রে লাইকার্ট স্কেল ডেটার সঠিক বিশ্লেষণ অপরিহার্য। এটি গবেষকদের একটি পরিমাণগত পদ্ধতিতে মানুষের আচরণ, পছন্দ এবং উপলব্ধি বুঝতে সাহায্য করে। লিকার্ট স্কেল ডেটা বিশ্লেষণের পুঙ্খানুপুঙ্খ বোঝার সাথে, গবেষকরা নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্তে আসতে পারেন।
