Bent u op zoek naar manieren om Likert-schaalgegevens te analyseren, maar weet u niet hoe? Een Likert-schaal is een enquêtetool die de houding of gevoelens van mensen ten opzichte van een onderwerp meet. De respondenten kiezen uit een reeks opties, zoals 'helemaal mee eens' tot 'helemaal mee oneens', meestal met een neutraal middenpunt als 'noch mee eens, noch mee oneens'. Hierdoor kunnen onderzoekers de subjectieve gegevens kwantificeren en significante conclusies trekken. Uitgevonden door psycholoog Rensis Likert, heeft de schaal meestal vijf of zeven punten.
Het analyseren van gegevens op de Likert-schaal omvat het interpreteren van de antwoorden om waardevolle inzichten te verkrijgen. In dit uitgebreide artikel zullen we ingaan op het stapsgewijze proces van "hoe Likert-schaalgegevens te analyseren" en zinvolle conclusies trekken.
De Likert-schaal begrijpen
Laten we, voordat we in de analyse duiken, de Likert-schaal en de kenmerken ervan eens nader bekijken:
- De Likert-schaal presenteert een reeks uitspraken of vragen aan respondenten, die vervolgens op een numerieke schaal aangeven in hoeverre ze het ermee eens of oneens zijn.
- Veelgebruikte antwoordopties op de Likert-schaal zijn 'Helemaal niet mee eens', 'Niet mee eens', 'Neutraal', 'Mee eens' en 'Helemaal mee eens'.
- De antwoorden zijn meestal numeriek gecodeerd, waarbij hogere waarden staan voor meer overeenstemming of een positieve houding.
De Likert-schaal is populair vanwege de eenvoud, het gebruiksgemak en het vermogen om genuanceerde meningen vast te leggen. Onderzoekers kunnen inzicht krijgen in de verdeling van reacties, evenals in de centrale tendens en variabiliteit van de gegevens, om de houding van deelnemers ten opzichte van een specifiek onderwerp te begrijpen.
Hieronder vindt u meer informatie over de Likert-schaal Wikipedia-pagina.
Stappen om Likert-schaalgegevens te analyseren
1. Gegevensverzameling en voorbereiding
- Ontwerp de enquête: Het opstellen van een goed gestructureerde enquête is cruciaal voor het verkrijgen van betrouwbare gegevens. Stel duidelijke en beknopte Likert-schaalvragen op die zijn afgestemd op uw onderzoeksdoelstellingen. Overweeg de formulering van de verklaringen om vooringenomenheid en dubbelzinnigheid te voorkomen.
- Gegevensinvoer en opschoning: Zodra de enquête is voltooid, voert u de antwoorden in een gegevensspreadsheet of statistische software in. Zorg ervoor dat de gegevens worden opgeschoond en controleer op ontbrekende of onjuiste vermeldingen die van invloed kunnen zijn op de analyse.
2. Bereken beschrijvende statistieken
- Frequentieverdeling: Om de verdeling van antwoorden te begrijpen, berekent u de frequentie van elke Likert-schaaloptie voor elke vraag. Organiseer de gegevens in een tabel of grafiek om de verdeling effectief te visualiseren.
- Bereken gemiddelde en standaarddeviatie: Het gemiddelde (gemiddelde) en de standaarddeviatie geven essentiële informatie over de centrale tendens en spreiding van antwoorden voor elke vraag. Het gemiddelde vertegenwoordigt de typische respons, terwijl de standaarddeviatie de spreiding van responsen rond het gemiddelde meet. Een hoge standaarddeviatie duidt op een grotere variabiliteit in meningen.
Neem bijvoorbeeld een enquêtevraag op een 5-punts Likertschaal over de mate van tevredenheid met een product, waarbij de antwoorden als volgt zijn gecodeerd: 1 – sterk ontevreden, 2 – ontevreden, 3 – neutraal, 4 – tevreden en 5 – zeer tevreden . Bereken na het verzamelen van de gegevens de frequentie van elke antwoordoptie en het gemiddelde tevredenheidsniveau om inzicht te krijgen in het algehele sentiment ten opzichte van het product.
3. Beoordeel gegevensnormaliteit
- Normaliteitstest: Om geschikte statistische technieken toe te passen, controleert u of de gegevens een normale verdeling volgen. Normaliteitstesten, zoals de Shapiro-Wilk- of Kolmogorov-Smirnov-test, beoordelen of de gegevens significant afwijken van een normale verdeling.
- Interpretatie: Als de gegevens normaal verdeeld zijn (p > 0.05), kunnen parametrische statistische tests zoals t-tests en ANOVA worden gebruikt. Als de gegevens niet normaal verdeeld zijn (p < 0.05), zijn niet-parametrische tests zoals de Mann-Whitney U-test of de Kruskal-Wallis-test geschikter.
Als we bijvoorbeeld de reacties op de Likert-schaal voor twee verschillende groepen analyseren met behulp van een normaliteitstest en ontdekken dat de gegevens niet normaal verdeeld zijn, kunnen we ervoor kiezen om de niet-parametrische Mann-Whitney U-test te gebruiken om de attitudes van de groepen te vergelijken.
4. Groepsvergelijkingen en -analyse
- Groepen vergelijken: Als uw enquête meerdere groepen of variabelen bevat, vergelijk dan hun antwoorden om significante verschillen of patronen te identificeren. Gebruik voor normaal verdeelde gegevens technieken zoals t-tests of variantieanalyse (ANOVA). Hoewel niet-normaal verdeelde gegevens kunnen worden geanalyseerd met behulp van niet-parametrische tests zoals de Mann-Whitney U-test of de Kruskal-Wallis-test.
Overweeg bijvoorbeeld een enquête die de effectiviteit van twee verschillende onderwijsmethoden evalueert, met antwoorden verzameld op een 7-punts Likert-schaal. Gebruik ANOVA om te bepalen of er significante verschillen zijn in de waargenomen effectiviteit tussen de twee lesmethoden.
- Correlatie analyse: Verken relaties tussen Likert-schaalvragen of variabelen met behulp van correlatiecoëfficiënten. Er zijn twee meest voorkomende soorten correlatiecoëfficiënten, de Pearson-correlatiecoëfficiënt en de Spearman-correlatiecoëfficiënt. De Pearson-correlatiecoëfficiënt is geschikt voor normaal verdeelde gegevens, terwijl de Spearman-correlatiecoëfficiënt geschikt is voor niet-normaal verdeelde gegevens.
U kunt bijvoorbeeld beoordelen of er een verband bestaat tussen werktevredenheid en werkprestaties met behulp van Likert-schaalreacties van werknemers. Bereken de correlatiecoëfficiënt om de sterkte en richting van de relatie te bepalen.
5. Interpretatie en visualisatie
- Data visualisatie: Presenteer uw bevindingen met behulp van diagrammen en grafieken, zoals staafdiagrammen of gestapelde staafdiagrammen, om de verdeling van de antwoorden voor elke Likert-schaaloptie visueel weer te geven. Visualisaties helpen bij het beter begrijpen van de verdeling van attitudes en vergemakkelijken de interpretatie van gegevens. Lezen Hoe Likert-schaalgegevens te presenteren voor meer informatie over het presenteren van Likert-schaalgegevens
- Interpretatie: Interpreteer de resultaten zorgvuldig en trek zinvolle conclusies op basis van de gegevensanalyse. Besteed aandacht aan patronen, trends en significante verschillen tussen groepen. Bespreek de implicaties van de bevindingen en hoe ze zich verhouden tot uw onderzoeksdoelstellingen.
Hoe Likert-schaalgegevens te analyseren - praktisch voorbeeld
Laten we een praktisch voorbeeld bekijken om het proces van het analyseren van Likert-schaalgegevens te illustreren. Stelt u zich eens voor dat u een enquête houdt over de tevredenheid van medewerkers over de voorzieningen op de werkplek. U gebruikt een 5-punts Likertschaal (1 – sterk ontevreden, 2 – ontevreden, 3 – neutraal, 4 – tevreden, 5 – zeer tevreden). Na het verzamelen van de gegevens en het berekenen van het gemiddelde tevredenheidsniveau en de standaarddeviatie, blijkt dat het gemiddelde 4.2 is, wat wijst op een over het algemeen positief sentiment onder werknemers. De hoge standaarddeviatie van 0.9 suggereert echter dat de meningen sterk uiteenlopen. Dat betekent dat sommige medewerkers zeer tevreden zijn en andere minder.
Vervolgens besluit u de tevredenheid tussen twee verschillende afdelingen te vergelijken: de HR-afdeling en de marketingafdeling. Met behulp van een geschikte statistische toets, zoals de t-toets voor normaal verdeelde gegevens of de Mann-Whitney U-toets voor niet-normaal verdeelde gegevens, ontdekt u dat er een significant verschil is in tevredenheid tussen de twee afdelingen. De medewerkers van de afdeling Marketing rapporteren een hogere tevredenheid dan de afdeling HR.
Ten slotte wilt u onderzoeken of er een verband bestaat tussen werktevredenheid en retentiepercentages van werknemers. Als u de juiste correlatiecoëfficiënt gebruikt op basis van gegevensnormaliteit, ontdekt u een sterke positieve correlatie tussen werktevredenheid en retentiepercentages. Dit suggereert dat, als de werktevredenheid hoog is, de retentiegraad van werknemers ook hoog zal zijn binnen de organisatie.
Conclusie
Concluderend omvat het analyseren van Likert-schaalgegevens verschillende cruciale stappen om zinvolle inzichten te verkrijgen uit de houding en mening van respondenten. Door de Likert-schaal te begrijpen, kunnen onderzoekers waardevolle informatie ontsluiten voor besluitvorming en verder onderzoek. Nauwkeurige analyse van Likert-schaalgegevens is essentieel op verschillende gebieden, van sociale wetenschappen tot marktonderzoek. Dit helpt onderzoekers om menselijk gedrag, voorkeuren en percepties op een kwantitatieve manier te begrijpen. Met een grondig begrip van de analyse van gegevens op de Likert-schaal kunnen onderzoekers betrouwbare conclusies trekken.
