Stai cercando modi per analizzare i dati della scala Likert ma non sai come? Una scala Likert è uno strumento di indagine che misura gli atteggiamenti o i sentimenti delle persone nei confronti di un argomento. Gli intervistati scelgono tra una gamma di opzioni come "fortemente d'accordo" a "fortemente in disaccordo", in genere con un punto medio neutro come "né d'accordo né in disaccordo". Ciò consente ai ricercatori di quantificare i dati soggettivi e trarre conclusioni significative. Inventata dallo psicologo Rensis Likert, la scala ha tipicamente cinque o sette punti.
L'analisi dei dati su scala Likert implica l'interpretazione delle risposte per ottenere informazioni preziose. In questo articolo completo, approfondiremo il processo passo dopo passo di "come analizzare i dati su scala Likert" e trarremo conclusioni significative.
Comprensione della scala Likert
Prima di addentrarci nell'analisi, diamo un'occhiata più da vicino alla scala Likert e alle sue caratteristiche:
- La scala Likert presenta una serie di affermazioni o domande agli intervistati, che poi indicano il loro livello di accordo o disaccordo su una scala numerica.
- Le opzioni di risposta della scala Likert comunemente utilizzate includono "Totalmente in disaccordo", "In disaccordo", "Neutro", "Accetto" e "Piena d'accordo".
- Le risposte sono generalmente codificate numericamente, con valori più alti che rappresentano un maggiore accordo o atteggiamenti positivi.
La scala Likert è popolare per la sua semplicità, facilità di amministrazione e capacità di catturare opinioni sfumate. I ricercatori possono ottenere informazioni sulla distribuzione delle risposte, nonché sulla tendenza centrale e sulla variabilità dei dati, per comprendere gli atteggiamenti dei partecipanti verso un argomento specifico.
Puoi trovare maggiori dettagli sulla scala Likert su quanto segue Wikipedia pagina.
Passaggi per analizzare i dati della scala Likert
1. Raccolta e preparazione dei dati
- Progettare il sondaggio: La creazione di un'indagine ben strutturata è fondamentale per ottenere dati affidabili. Crea domande su scala Likert chiare e concise in linea con i tuoi obiettivi di ricerca. Considera la formulazione delle affermazioni per evitare pregiudizi e ambiguità.
- Inserimento dati e pulizia: una volta completato il sondaggio, inserisci le risposte in un foglio di calcolo o in un software statistico. Assicurarsi che i dati siano puliti, controllando eventuali voci mancanti o errate che potrebbero influire sull'analisi.
2. Calcola statistiche descrittive
- Distribuzione di frequenza: Per comprendere la distribuzione delle risposte, calcola la frequenza di ciascuna opzione della scala Likert per ciascuna domanda. Organizza i dati in una tabella o in un grafico per visualizzare la distribuzione in modo efficace.
- Calcola media e deviazione standard: La media (media) e la deviazione standard forniscono informazioni essenziali sulla tendenza centrale e la dispersione delle risposte per ogni domanda. La media rappresenta la risposta tipica, mentre la deviazione standard misura la diffusione delle risposte attorno alla media. Una deviazione standard elevata indica una maggiore variabilità nelle opinioni.
Ad esempio, considera una domanda del sondaggio su una scala Likert a 5 punti sul livello di soddisfazione per un prodotto, con risposte codificate come segue: 1 – Fortemente insoddisfatto, 2 – Insoddisfatto, 3 – Neutrale, 4 – Soddisfatto e 5 – Molto soddisfatto . Dopo aver raccolto i dati, calcola la frequenza di ciascuna opzione di risposta e il livello medio di soddisfazione per comprendere il sentimento generale nei confronti del prodotto.
3. Valutare la normalità dei dati
- Test di normalità: Per applicare tecniche statistiche appropriate, controllare se i dati seguono una distribuzione normale. I test di normalità, come il test Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov, valutano se i dati si discostano significativamente da una distribuzione normale.
- Interpretazione: Se i dati sono distribuiti normalmente (p > 0.05), è possibile utilizzare test statistici parametrici come t-test e ANOVA. Se i dati non sono distribuiti normalmente (p < 0.05), i test non parametrici come il test U di Mann-Whitney o il test di Kruskal-Wallis sono più adatti.
Ad esempio, se analizziamo le risposte della scala Likert per due gruppi diversi utilizzando un test di normalità e scopriamo che i dati non sono distribuiti normalmente, potremmo scegliere di utilizzare il test U di Mann-Whitney non parametrico per confrontare gli atteggiamenti dei gruppi.
4. Confronti e analisi di gruppo
- Gruppi a confronto: se il tuo sondaggio include più gruppi o variabili, confronta le loro risposte per identificare differenze o modelli significativi. Per i dati normalmente distribuiti, utilizzare tecniche come t-test o analisi della varianza (ANOVA). Mentre i dati non distribuiti normalmente possono essere analizzati utilizzando test non parametrici come il test U di Mann-Whitney o il test di Kruskal-Wallis.
Ad esempio, si consideri un sondaggio che valuta l'efficacia di due diversi metodi di insegnamento, con risposte raccolte su una scala Likert a 7 punti. Usa ANOVA per determinare se ci sono differenze significative nell'efficacia percepita tra i due metodi di insegnamento.
- Analisi di correlazione: Esplora le relazioni tra le domande o le variabili della scala Likert utilizzando i coefficienti di correlazione. Esistono due tipi più comuni di coefficienti di correlazione, il coefficiente di correlazione di Pearson e il coefficiente di correlazione di Spearman. Il coefficiente di correlazione di Pearson è adatto per dati distribuiti normalmente, mentre il coefficiente di correlazione di Spearman è appropriato per dati non distribuiti normalmente.
Ad esempio, potresti voler valutare se esiste una correlazione tra la soddisfazione sul lavoro e le prestazioni lavorative utilizzando le risposte su scala Likert dei dipendenti. Calcola il coefficiente di correlazione per determinare la forza e la direzione della relazione.
5. Interpretazione e visualizzazione
- Visualizzazione dati: presenta i tuoi risultati utilizzando diagrammi e grafici, come grafici a barre o grafici a barre in pila, per rappresentare visivamente la distribuzione delle risposte per ciascuna opzione della scala Likert. Le visualizzazioni aiutano a comprendere meglio la distribuzione degli atteggiamenti e facilitano l'interpretazione dei dati. Leggere Come presentare i dati della scala Likert per maggiori dettagli sulla presentazione dei dati della scala Likert
- Interpretazione: Interpretare attentamente i risultati e trarre conclusioni significative basate sull'analisi dei dati. Presta attenzione a modelli, tendenze e differenze significative tra i gruppi. Discuti le implicazioni dei risultati e come si collegano ai tuoi obiettivi di ricerca.
Come analizzare i dati della scala Likert - Esempio pratico
Consideriamo un esempio pratico per illustrare il processo di analisi dei dati in scala Likert. Immagina di condurre un sondaggio sulla soddisfazione dei dipendenti rispetto alle strutture sul posto di lavoro. Stai utilizzando una scala Likert a 5 punti (1 – Fortemente insoddisfatto, 2 – Insoddisfatto, 3 – Neutrale, 4 – Soddisfatto, 5 – Molto soddisfatto). Dopo aver raccolto i dati e calcolato il livello medio di soddisfazione e la deviazione standard, scopri che la media è 4.2, indicando un sentimento generalmente positivo tra i dipendenti. Tuttavia, l'elevata deviazione standard di 0.9 suggerisce che le opinioni variano in modo significativo. Ciò significa che alcuni dipendenti sono estremamente soddisfatti mentre altri lo sono meno.
Successivamente, decidi di confrontare i livelli di soddisfazione tra due diversi reparti: il reparto risorse umane e il reparto marketing. Utilizzando un test statistico appropriato, come il t-test per dati normalmente distribuiti o il test U di Mann-Whitney per dati non normalmente distribuiti, si scopre che c'è una differenza significativa nei livelli di soddisfazione tra i due dipartimenti. I dipendenti del reparto Marketing riportano livelli di soddisfazione più elevati rispetto al reparto Risorse Umane.
Infine, vuoi esplorare se esiste una correlazione tra soddisfazione sul lavoro e tassi di fidelizzazione dei dipendenti. Utilizzando il coefficiente di correlazione appropriato basato sulla normalità dei dati, scopri una forte correlazione positiva tra la soddisfazione sul lavoro e i tassi di conservazione. Ciò suggerisce che, se la soddisfazione sul lavoro è elevata, anche il tasso di fidelizzazione dei dipendenti sarà elevato all'interno dell'organizzazione.
Conclusione
In conclusione, l'analisi dei dati su scala Likert comporta diversi passaggi critici per ricavare intuizioni significative dagli atteggiamenti e dalle opinioni degli intervistati. Comprendendo la scala Likert, i ricercatori possono sbloccare informazioni preziose per informare il processo decisionale e ulteriori ricerche. Un'analisi accurata dei dati su scala Likert è essenziale in vari campi, dalle scienze sociali alle ricerche di mercato. Questo aiuta i ricercatori a comprendere il comportamento umano, le preferenze e le percezioni in modo quantitativo. Con una conoscenza approfondita dell'analisi dei dati su scala Likert, i ricercatori possono trarre conclusioni affidabili.
