האם אתה מחפש דרכים לנתח נתונים בקנה מידה Likert אבל לא יודע איך? סולם ליקרט הוא כלי סקר המודד עמדות או רגשות של אנשים כלפי נושא. המשיבים בוחרים מתוך מגוון אפשרויות כמו "מסכים מאוד" ל"לא מסכים מאוד", בדרך כלל עם נקודת אמצע ניטרלית כמו "לא מסכים ולא לא מסכים". זה מאפשר לחוקרים לכמת את הנתונים הסובייקטיביים ולהסיק מסקנות משמעותיות. הומצא על ידי הפסיכולוג רנסיס ליקרט, הסולם כולל בדרך כלל חמש או שבע נקודות.
ניתוח נתונים בקנה מידה Likert כרוך בפענוח התגובות כדי לקבל תובנות חשובות. במאמר מקיף זה, נתעמק בתהליך שלב אחר שלב של "איך לנתח נתונים בקנה מידה Likert" ונסיק מסקנות משמעותיות.
הבנת סולם ליקרט
לפני שנצלול לתוך הניתוח, בואו נסתכל מקרוב על סולם ליקרט ומאפייניו:
- סולם ליקרט מציג שורה של הצהרות או שאלות למשיבים, אשר מציינים לאחר מכן את רמת ההסכמה או אי הסכמה שלהם בסולם מספרי.
- אפשרויות התגובה הנפוצות בסולם Likert כוללות "לא מסכים מאוד", "לא מסכים", "ניטרלי", "מסכים" ו"מסכים מאוד".
- התגובות מקודדות בדרך כלל באופן מספרי, כאשר ערכים גבוהים יותר מייצגים הסכמה גבוהה יותר או עמדות חיוביות.
סולם Likert פופולרי בשל הפשטות, קלות הניהול והיכולת ללכוד דעות ניואנסיות. חוקרים יכולים לקבל תובנות לגבי התפלגות התגובות, כמו גם הנטייה המרכזית והשונות של הנתונים, להבין את עמדות המשתתפים כלפי נושא ספציפי.
תוכל למצוא פרטים נוספים על סולם Likert בעמודים הבאים ויקיפדיה דף.
שלבים לניתוח נתונים בקנה מידה Likert
1. איסוף והכנת נתונים
- עיצוב הסקר: יצירת סקר מובנה היטב היא חיונית להשגת נתונים מהימנים. צור שאלות ברורות ותמציתיות בקנה מידה של Likert המתואמים ליעדי המחקר שלך. שקול את ניסוח ההצהרות כדי למנוע הטיה ואי בהירות.
- הזנת נתונים וניקוי: לאחר השלמת הסקר, הזן את התשובות לגיליון נתונים או לתוכנה סטטיסטית. ודא שהנתונים מנוקים, בדוק אם יש ערכים חסרים או שגויים שעלולים להשפיע על הניתוח.
2. חשב סטטיסטיקה תיאורית
- התפלגות תדרים: כדי להבין את התפלגות התגובות, חשב את התדירות של כל אפשרות בסולם Likert עבור כל שאלה. ארגן את הנתונים בטבלה או בתרשים כדי להמחיש את ההתפלגות בצורה יעילה.
- חשב ממוצע וסטיית תקן: הממוצע (ממוצע) וסטיית התקן מספקים מידע חיוני על הנטייה המרכזית ופיזור התשובות לכל שאלה. הממוצע מייצג את התגובה האופיינית, בעוד שסטיית התקן מודדת את התפשטות התגובות סביב הממוצע. סטיית תקן גבוהה מצביעה על שונות גדולה יותר בדעות.
לדוגמה, שקול שאלת סקר בסולם ליקרט של 5 נקודות לגבי רמת שביעות הרצון ממוצר, עם התשובות המקודדות באופן הבא: 1 - מאוד לא מרוצה, 2 - לא מרוצה, 3 - ניטרלי, 4 - מרוצה ו-5 - מרוצה מאוד . לאחר איסוף הנתונים, חשב את התדירות של כל אפשרות תגובה ואת רמת שביעות הרצון הממוצעת כדי להבין את הסנטימנט הכולל כלפי המוצר.
3. הערכת תקינות הנתונים
- מבחן תקינות: כדי ליישם טכניקות סטטיסטיות מתאימות, בדוק אם הנתונים עוקבים אחר התפלגות נורמלית. מבחני תקינות, כמו מבחן שפירו-וילק או קולמוגורוב-סמירנוב, מעריכים האם הנתונים חורגים משמעותית מהתפלגות נורמלית.
- פרשנות: אם הנתונים מחולקים בצורה נורמלית (p > 0.05), ניתן להשתמש במבחנים סטטיסטיים פרמטריים כמו t-tests ו-ANOVA. אם הנתונים אינם מחולקים בצורה נורמלית (p < 0.05), בדיקות לא פרמטריות כמו מבחן Mann-Whitney U או מבחן Kruskal-Wallis מתאימות יותר.
לדוגמה, אם ננתח את התגובות בסולם Likert עבור שתי קבוצות שונות באמצעות מבחן נורמליות ונגלה שהנתונים אינם מבוזרים נורמלית, אנו עשויים לבחור להשתמש במבחן Mann-Whitney U הלא-פרמטרי כדי להשוות את עמדות הקבוצות.
4. השוואות וניתוח קבוצות
- השוואת קבוצות: אם הסקר שלך כולל מספר קבוצות או משתנים, השווה את התגובות שלהם כדי לזהות הבדלים או דפוסים משמעותיים. עבור נתונים מבוזרים נורמליים, השתמש בטכניקות כמו מבחני t או ניתוח שונות (ANOVA). אמנם ניתן לנתח נתונים שאינם מחולקים בצורה נורמלית באמצעות מבחנים לא פרמטריים כמו מבחן Mann-Whitney U או מבחן Kruskal-Wallis.
לדוגמה, שקול סקר שמעריך את היעילות של שתי שיטות הוראה שונות, עם תגובות שנאספו בסולם ליקרט בן 7 נקודות. השתמש ב-ANOVA כדי לקבוע אם יש הבדלים משמעותיים ביעילות הנתפסת בין שתי שיטות ההוראה.
- ניתוח קורלציה: חקור קשרים בין שאלות או משתנים בסולם Likert באמצעות מקדמי מתאם. ישנם שני סוגים נפוצים ביותר של מקדמי מתאם, מקדם המתאם של פירסון ומקדם המתאם של ספירמן. מקדם המתאם של פירסון מתאים לנתונים בחלוקה נורמלית, בעוד שמקדם המתאם של ספירמן מתאים לנתונים שאינם מחולקים בצורה נורמלית.
לדוגמה, ייתכן שתרצה להעריך אם יש מתאם בין שביעות רצון בעבודה וביצועים בעבודה באמצעות תגובות בסולם Likert של עובדים. חשב את מקדם המתאם כדי לקבוע את החוזק והכיוון של הקשר.
5. פרשנות והדמיה
- נתונים להדמיה: הצג את הממצאים שלך באמצעות תרשימים וגרפים, כגון תרשימי עמודות או תרשימי עמודות מוערמים, כדי לייצג חזותית את התפלגות התגובות עבור כל אפשרות בקנה מידה Likert. הדמיות מסייעות בהבנה טובה יותר של התפלגות העמדות ומקלות על פרשנות הנתונים. לקרוא כיצד להציג נתונים בסולם Likert לפרטים נוספים על הצגת נתוני סולם Likert
- פרשנות: פרש בזהירות את התוצאות והסק מסקנות משמעותיות על סמך ניתוח הנתונים. שימו לב לדפוסים, למגמות ולהבדלים משמעותיים בין הקבוצות. דון בהשלכות של הממצאים וכיצד הם קשורים למטרות המחקר שלך.
כיצד לנתח נתונים בסולם Likert - דוגמה מעשית
הבה נשקול דוגמה מעשית כדי להמחיש את תהליך ניתוח נתוני סולם Likert. תארו לעצמכם לערוך סקר על שביעות רצון העובדים ממתקני מקום העבודה. אתה משתמש בסולם ליקרט בן 5 נקודות (1 - מאוד לא מרוצה, 2 - לא מרוצה, 3 - ניטרלי, 4 - מרוצה, 5 - מאוד מרוצה). לאחר איסוף הנתונים וחישוב רמת שביעות הרצון הממוצעת וסטיית התקן, אתה מגלה שהממוצע הוא 4.2, מה שמעיד על סנטימנט חיובי בדרך כלל בקרב העובדים. עם זאת, סטיית התקן הגבוהה של 0.9 מצביעה על כך שהדעות משתנות באופן משמעותי. זה אומר שחלק מהעובדים מרוצים מאוד בעוד שאחרים פחות.
לאחר מכן, אתה מחליט להשוות את רמות שביעות הרצון בין שתי מחלקות שונות - מחלקת משאבי אנוש ומחלקת השיווק. באמצעות מבחן סטטיסטי מתאים, כמו מבחן t לנתונים מבוזרים נורמלית או מבחן Mann-Whitney U לנתונים שאינם מבוזרים נורמליים, מגלים שיש הבדל משמעותי ברמות שביעות הרצון בין שתי המחלקות. עובדי מחלקת השיווק מדווחים על רמות שביעות רצון גבוהות יותר בהשוואה למחלקת משאבי אנוש.
לבסוף, אתה רוצה לבדוק אם יש מתאם בין שביעות רצון מהעבודה ושיעורי שימור העובדים. באמצעות מקדם המתאם המתאים המבוסס על תקינות הנתונים, אתה מגלה מתאם חיובי חזק בין שביעות רצון בעבודה ושיעורי שימור. זה מצביע על כך שאם שביעות הרצון מהעבודה גבוהה, שיעור שימור העובדים יהיה גבוה גם בתוך הארגון.
סיכום
לסיכום, ניתוח נתונים בקנה מידה Likert כרוך במספר שלבים קריטיים כדי להפיק תובנות משמעותיות מהעמדות והדעות של המשיבים. על ידי הבנת קנה המידה של Likert, החוקרים יכולים לפתוח מידע רב ערך כדי להודיע על קבלת החלטות ומחקר נוסף. ניתוח מדויק של נתונים בקנה מידה Likert חיוני בתחומים שונים, ממדעי החברה וכלה בחקר שוק. זה עוזר לחוקרים להבין התנהגות אנושית, העדפות ותפיסות בצורה כמותית. עם הבנה מעמיקה של ניתוח נתונים בקנה מידה Likert, החוקרים יכולים להסיק מסקנות מהימנות.
