ການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດຢ່າງມີປະສິດທິພາບແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານຄືກັນ. ໃນບັນດາເຄື່ອງມືຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີຢູ່, Likert Scale ເປັນວິທີການທີ່ນິຍົມແລະນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບການວັດແທກທັດສະນະຄະ, ຄວາມຄິດເຫັນ, ແລະຄວາມຮັບຮູ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບຈາກການສໍາຫຼວດ Likert Scale ໄປສູ່ການສະແດງພາບທີ່ມີຄວາມຫມາຍແລະຄວາມເຂົ້າໃຈສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ.
ບົດຄວາມນີ້ສໍາຫຼວດວິທີການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert, ລວມທັງເຕັກນິກແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສື່ສານການຄົ້ນພົບຂອງທ່ານດ້ວຍຄວາມຊັດເຈນ, ຄວາມຊັດເຈນແລະຜົນກະທົບ. ມາປົດລັອກຄວາມລັບໃນການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ Likert Scale ຄືກັບມືອາຊີບ!
| ☑ຄໍາຕອບດ່ວນ |
| ເພື່ອນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert, ໃຊ້ສະຖິຕິຄໍາອະທິບາຍ - ເຊັ່ນ: ຄະແນນສະເລ່ຍຫຼືອັດຕາສ່ວນ - ສໍາລັບທຸກໆປະເພດຄໍາຕອບເພື່ອສະຫຼຸບຜົນໄດ້ຮັບ. ໃຊ້ແຜນວາດແຖບຊ້ອນກັນ ຫຼືແຜນຜັງແຖບເພື່ອສະແດງພາບການແຈກຢາຍຄຳຕອບ. ນຳສະເໜີຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ສຳຄັນທັງໝົດ ໃນຂະນະທີ່ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນທ່າອ່ຽງ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ສຳຄັນ. |
ຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert
Likert Scale ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງວັດແທກການຈັດອັນດັບທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນການສໍາຫຼວດແລະການຄົ້ນຄວ້າ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວັດແທກຄວາມຄິດເຫັນຂອງບຸກຄົນ, ຄວາມມັກ, ທັດສະນະຄະຕິ, ແລະການຮັບຮູ້. Rensis Likert, ນັກຈິດຕະສາດ, ພັດທະນາ Likert Scale, ແລະນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດແລະວິທະຍາສາດສັງຄົມ.
ຂະຫນາດ Likert ປະກອບດ້ວຍຫຼາຍລາຍການ ຫຼືຊຸດຂອງຄໍາຖະແຫຼງທີ່ຜູ້ຕອບສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງລະດັບຄວາມຂັດແຍ້ງ ຫຼືຂໍ້ຕົກລົງຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງສຸດໃຈໃນຂອບເຂດການຕອບໂຕ້ຕາມໂຄງການ.
ກຳລັງກະກຽມຂໍ້ມູນຂະໜາດ Likert ສຳລັບການນຳສະເໜີ
ການກະກຽມຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert ສໍາລັບການນໍາສະເຫນີປະກອບມີສອງສາມຂັ້ນຕອນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ແລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາ. ຂະບວນການນີ້ແມ່ນແບ່ງອອກເປັນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການຈັດຕັ້ງ
ການຮັບປະກັນການຕອບສະຫນອງທັງຫມົດແມ່ນມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແມ່ນສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert. ນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ພຽງແຕ່ຜ່ານແບບສອບຖາມຫຼືການສໍາຫຼວດທີ່ໄດ້ຮັບການອອກແບບດີ, ຫຼີກເວັ້ນການຄໍາຖາມຫຼືຄໍາຖະແຫຼງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ຈ້າງທາງເລືອກທີ່ຊັດເຈນ, ແລະນໍາໃຊ້ທາງເລືອກໃນການຕອບສະຫນອງທີ່ເຫມາະສົມ.
ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາຕ້ອງມີຄວາມສອດຄ່ອງແລະຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງຖືກວັດແທກໂດຍການຕິດຕາມຢ່າງລະມັດລະວັງໃນເວລາທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ. ຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນຕ້ອງໄດ້ຮັບການສະຫນອງໃຫ້ສໍາລັບການເຮັດສໍາເລັດແບບສອບຖາມ.
- ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແລະການປຸງແຕ່ງກ່ອນ
ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຖອນຄໍາຕອບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ການຈັດການມູນຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ແລະການດໍາເນີນການກັບຄໍາຕອບທັງຫມົດທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັບເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງ.
- ການປ່ຽນຂໍ້ມູນຂະໜາດ Likert ໃຫ້ເປັນຄ່າຕົວເລກ
ຂໍ້ມູນຂະໜາດ Likert ມັກຈະໃຊ້ໝວດໝູ່ຕາມລຳດັບ – ເຊັ່ນ: ເຫັນດີ, ເຫັນດີ, ເປັນກາງ, ບໍ່ເຫັນດີ, ແລະຄັດຄ້ານຢ່າງແຮງ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນການປະຕິບັດທົ່ວໄປທີ່ຈະປ່ຽນການຕອບສະຫນອງ Likert Scale ເຂົ້າໄປໃນຄ່າຕົວເລກສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນ.
ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການກໍາຫນົດຄ່າຫຼືລະຫັດຕົວເລກໃຫ້ກັບທຸກທາງເລືອກໃນການຕອບສະຫນອງ, ພິຈາລະນາຂະຫນາດລະຫວ່າງທາງເລືອກຫຼືໄລຍະຫ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
- ກຳລັງເບິ່ງຂໍ້ມູນຂະໜາດ Likert
Visualizing Likert Scale ຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະການສື່ສານຂອງຄໍາຕອບທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍຜ່ານລະບົບການຈັດອັນດັບທີ່ນິຍົມໃຊ້ນີ້. ການເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນແລະການສະກັດເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫມາຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການເລືອກເຕັກນິກການເບິ່ງເຫັນທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດ.
ບາງສ່ວນຂອງທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດປະກອບມີ:
- ຕາຕະລາງແຖບ
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ບໍ່ສັບສົນໃນການສະແດງຂໍ້ມູນຂະໜາດ Likert. ທຸກໆປະເພດການຕອບສະ ໜອງ ແມ່ນສະແດງດ້ວຍແຖບແຍກຕ່າງຫາກ ຕາຕະລາງ. ຄວາມສູງຂອງທຸກແຖບສະແດງເຖິງອັດຕາສ່ວນ ຫຼືຄວາມຖີ່ຂອງການຕອບສະໜອງໃນໝວດສະເພາະນັ້ນ.
- ການແຍກແຜນວາດແຖບຊ້ອນກັນ
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert ທີ່ປະກອບມີການຕອບສະຫນອງທາງລົບແລະໃນທາງບວກ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຫັນການແຈກຢາຍການຕອບສະຫນອງທັງສອງດ້ານຂອງຂະຫນາດ Likert. ສ່ວນທາງລົບ ແລະທາງບວກ ແຍກອອກຈາກຈຸດສູນກາງ.
- ແຜນວາດແຖບຊ້ອນກັນ
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການປຽບທຽບການແຈກຢາຍຄໍາຕອບໃນທົ່ວລາຍການຂະຫນາດ Likert ຫຼາຍ. ທຸກໆແຖບສະແດງເຖິງຈໍານວນການຕອບໂຕ້ທັງຫມົດສໍາລັບແຕ່ລະລາຍການ. ພາກສ່ວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນແຖບກົງກັບປະເພດການຕອບໂຕ້ຈໍານວນຫລາຍ.
- ຄວາມຖີ່ຢ່າງແທ້ຈິງ
ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຈໍານວນຄໍາຕອບພາຍໃນທຸກໆປະເພດ. ລວມທັງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຂົ້າໃຈການແຈກຢາຍການຕອບສະຫນອງ, ໂດຍສະເພາະໃນແງ່ຂອງການນັບດິບ.
- ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ
ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert ຂະຫນາດໃຫຍ່. ພວກມັນມັກຈະໃຊ້ການໄລ່ສີເພື່ອສະແດງອັດຕາສ່ວນ ຫຼືຄວາມຖີ່ຂອງການຕອບສະໜອງ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການລະບຸແນວໂນ້ມ ແລະຮູບແບບຕ່າງໆໃນທົ່ວຂະໜາດ ຫຼືລາຍການຕ່າງໆ.
ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍ (FAQs)
- ຂະໜາດ Likert ເປັນປະລິມານ ຫຼື ຄຸນນະພາບ?
ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຈາກ Likert Scales ແມ່ນເປັນປະລິມານນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຂົາສົມມຸດໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຈຸດ.
- ມີບັນຫາຫຍັງກັບ Likert Scales?
ບັນຫາທີ່ມີ Likert Scales ປະກອບມີການຕອບສະຫນອງທີ່ບໍ່ເທົ່າທຽມກັນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນທ້າທາຍໃນການຈັດອັນດັບຄໍາຕອບທີ່ໄດ້ຮັບ. ນັ້ນແມ່ນ, ໃນມື້ນີ້, ໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງແຕ່ລະຄໍາຕອບແມ່ນບໍ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ຫຼືໄລຍະຫ່າງເທົ່າທຽມກັນ.
ສະຫຼຸບ
ການຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນຂະຫນາດ Likert ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຖ່າຍທອດຜົນໄດ້ຮັບການສໍາຫຼວດແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ໂດຍປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາທີ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືໃນບົດຄວາມນີ້, ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽງຂໍ້ມູນ, ການເລືອກຮູບພາບທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະໃຫ້ຄໍາອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າແລະນັກວິເຄາະສາມາດເສີມຂະຫຍາຍຜົນກະທົບແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜົນການຄົ້ນພົບຂອງພວກເຂົາ.
