La présentation efficace des données d'enquête est cruciale pour les chercheurs comme pour les professionnels. Parmi les nombreux outils disponibles, l'échelle de Likert est une méthode populaire et largement utilisée pour mesurer les attitudes, les opinions et les perceptions. Cependant, transformer les données brutes d'une enquête à l'échelle de Likert en représentations visuelles significatives et perspicaces peut être difficile.
Cet article explique comment présenter les données de l'échelle de Likert, y compris les techniques et les meilleures pratiques pour vous aider à communiquer vos résultats avec clarté, précision et impact. Découvrons les secrets pour présenter les données de Likert Scale comme un pro !
| ☑Réponse rapide |
| Pour présenter les données de l'échelle de Likert, utilisez des statistiques descriptives, telles que des scores moyens ou des pourcentages, pour chaque catégorie de réponse afin de résumer les résultats. Utilisez des graphiques à barres empilées ou des graphiques à barres pour visualiser la distribution des réponses. Présentez toutes les conclusions cruciales tout en soulignant les tendances ou les modèles significatifs observés. |
Comprendre les données de l'échelle de Likert
L'échelle de Likert est l'une des échelles d'évaluation les plus utilisées dans les enquêtes et la recherche. Il est utilisé pour mesurer les opinions, les préférences, les attitudes et les perceptions des individus. Rensis Likert, un psychologue, a développé l'échelle de Likert, et depuis lors, elle a été largement utilisée dans les études de marché et les sciences sociales.
L'échelle de Likert se compose de plusieurs éléments ou séries d'énoncés auxquels les répondants présentent chaleureusement leur niveau de désaccord ou d'accord sur une échelle de réponse programmée.
Préparation des données de l'échelle de Likert pour la présentation
La préparation des données de l'échelle de Likert pour la présentation implique quelques étapes pour garantir l'exactitude, la fiabilité et la cohérence des données collectées. Ce processus est divisé en ce qui suit :
- Collecte et organisation des données
Il est essentiel de s'assurer que toutes les réponses sont fiables lors de la collecte de données à l'échelle de Likert. Cela ne peut être réalisé qu'au moyen de questionnaires ou d'enquêtes bien conçus, en évitant les questions ou déclarations ambiguës, en employant des options claires et en utilisant des options de réponse appropriées.
Les données collectées doivent être cohérentes et précises, ce qui est mesuré par une surveillance attentive lors de la collecte des données afin de minimiser les erreurs. Des instructions claires doivent être fournies pour remplir le questionnaire.
- Nettoyage et prétraitement des données
Cela implique de supprimer les réponses invalides ou incomplètes, de gérer les valeurs manquantes et de supprimer toutes les réponses qui ne répondent pas aux critères de validité prédéfinis.
- Transformer les données de l'échelle de Likert en valeurs numériques
Les données de l'échelle de Likert utilisent généralement des catégories ordinales - telles que fortement d'accord, d'accord, neutre, en désaccord et fortement en désaccord. Par conséquent, il est courant de convertir les réponses de l'échelle de Likert en valeurs numériques pour la visualisation.
Cela se fait en attribuant des valeurs ou des codes numériques à chaque option de réponse, en tenant compte de l'ampleur entre les options ou de la distance relative.
- Visualisation des données de l'échelle de Likert
La visualisation des données de l'échelle de Likert est cruciale pour une compréhension et une communication efficaces des réponses obtenues via ce système de notation couramment utilisé. Représenter des données et extraire des informations significatives implique de choisir la technique de visualisation la plus appropriée.
Certains des plus populaires incluent:
- Diagramme à barres
Il s'agit d'une manière simple d'afficher les données de l'échelle de Likert. Chaque catégorie de réponse est représentée par une barre distincte tracer. La hauteur de chaque barre indique le pourcentage ou la fréquence des réponses dans cette catégorie spécifique.
- Graphiques à barres empilées divergentes
Ceux-ci sont parfaits pour visualiser les données de l'échelle de Likert qui incluent des réponses négatives et positives. Il permet aux lecteurs de voir la distribution des réponses des deux côtés de l'échelle de Likert. Les segments négatifs et positifs partent d'un point central.
- Graphiques à barres empilées
Celles-ci sont utiles pour comparer la distribution des réponses sur plusieurs éléments de l'échelle de Likert. Chaque barre représente le nombre total de réponses pour chaque élément. Différents segments de la barre correspondent aux nombreuses catégories de réponses.
- Fréquences absolues
Ceux-ci indiquent le nombre de réponses dans chaque catégorie. L'inclusion de ces informations vitales aide les lecteurs à comprendre la distribution des réponses, en particulier en termes de nombre brut.
- Heatmaps
Les cartes thermiques sont essentielles pour présenter de grandes quantités de données à l'échelle de Likert. Ils utilisent souvent des dégradés de couleurs pour représenter des pourcentages ou des fréquences de réponse. Cela facilite l'identification des tendances et des modèles à travers plusieurs dimensions ou éléments.
Foire aux questions (FAQ)
- Une échelle de Likert est-elle quantitative ou qualitative ?
Les données obtenues à partir des échelles de Likert sont quantitatives car elles supposent des intervalles égaux entre les points.
- Quels sont les problèmes avec les échelles de Likert ?
Les problèmes avec les échelles de Likert incluent des réponses inégales. Il est donc difficile de classer les réponses obtenues. Autrement dit, aujourd'hui, la distance entre chaque réponse n'est pas mesurable ou à distance égale.
Conclusion
Apprendre à présenter les données de l'échelle de Likert est crucial pour transmettre avec précision les résultats et les informations de l'enquête. En suivant les directives décrites dans cet article, telles que l'organisation des données, le choix des visualisations appropriées et la fourniture d'explications claires, les chercheurs et les analystes peuvent améliorer l'impact et la compréhension de leurs résultats.
