Szukasz sposobów na analizę danych skali Likerta, ale nie wiesz jak? Skala Likerta to narzędzie ankietowe, które mierzy postawy lub uczucia ludzi wobec tematu. Respondenci wybierają spośród szeregu opcji, takich jak „zdecydowanie się zgadzam” lub „zdecydowanie się nie zgadzam”, zazwyczaj z neutralnym punktem środkowym, takim jak „ani się zgadzam, ani się nie zgadzam”. Pozwala to naukowcom na ilościowe określenie subiektywnych danych i wyciągnięcie znaczących wniosków. Wymyślona przez psychologa Rensisa Likerta skala ma zwykle pięć lub siedem punktów.
Analiza danych skali Likerta obejmuje interpretację odpowiedzi w celu uzyskania cennych spostrzeżeń. W tym obszernym artykule zagłębimy się krok po kroku w proces „analizowania danych skali Likerta” i wyciągniemy sensowne wnioski.
Zrozumienie skali Likerta
Zanim przejdziemy do analizy, przyjrzyjmy się bliżej skali Likerta i jej cechom:
- Skala Likerta przedstawia serię stwierdzeń lub pytań respondentom, którzy następnie wskazują swój poziom zgody lub niezgody na skali numerycznej.
- Powszechnie stosowane opcje odpowiedzi na skali Likerta to „Zdecydowanie się nie zgadzam”, „Nie zgadzam się”, „Neutralnie”, „Zgadzam się” i „Zdecydowanie się zgadzam”.
- Odpowiedzi są zwykle kodowane numerycznie, przy czym wyższe wartości oznaczają większą zgodność lub pozytywne nastawienie.
Skala Likerta jest popularna ze względu na swoją prostotę, łatwość administrowania i zdolność do wychwytywania zniuansowanych opinii. Badacze mogą uzyskać wgląd w rozkład odpowiedzi, a także centralną tendencję i zmienność danych, aby zrozumieć postawy uczestników wobec określonego tematu.
Więcej informacji na temat skali Likerta można znaleźć poniżej Wikipedia strona.
Kroki, aby przeanalizować dane skali Likerta
1. Gromadzenie i przygotowywanie danych
- Zaprojektuj ankietę: Stworzenie dobrze ustrukturyzowanej ankiety ma kluczowe znaczenie dla uzyskania wiarygodnych danych. Twórz jasne i zwięzłe pytania w skali Likerta dostosowane do celów badawczych. Rozważ sformułowanie stwierdzeń, aby uniknąć stronniczości i dwuznaczności.
- Wprowadzanie i czyszczenie danych: Po zakończeniu ankiety wprowadź odpowiedzi do arkusza kalkulacyjnego lub oprogramowania statystycznego. Upewnij się, że dane zostały wyczyszczone, sprawdzając brakujące lub nieprawidłowe wpisy, które mogłyby wpłynąć na analizę.
2. Oblicz statystyki opisowe
- Dystrybucja częstotliwości: Aby zrozumieć rozkład odpowiedzi, oblicz częstotliwość każdej opcji skali Likerta dla każdego pytania. Uporządkuj dane w tabeli lub na wykresie, aby skutecznie zwizualizować rozkład.
- Oblicz średnią i odchylenie standardowe: Średnia (średnia) i odchylenie standardowe dostarczają istotnych informacji o centralnej tendencji i rozproszeniu odpowiedzi na każde pytanie. Średnia reprezentuje typową odpowiedź, podczas gdy odchylenie standardowe mierzy rozrzut odpowiedzi wokół średniej. Wysokie odchylenie standardowe wskazuje na większą zmienność opinii.
Weźmy na przykład pytanie ankietowe na 5-stopniowej skali Likerta dotyczące poziomu zadowolenia z produktu, z odpowiedziami zakodowanymi w następujący sposób: 1 – Zdecydowanie niezadowolony, 2 – Niezadowolony, 3 – Neutralny, 4 – Zadowolony i 5 – Bardzo zadowolony . Po zebraniu danych oblicz częstotliwość każdej opcji odpowiedzi i średni poziom zadowolenia, aby zrozumieć ogólny sentyment do produktu.
3. Oceń normalność danych
- Test normalności: Aby zastosować odpowiednie techniki statystyczne, sprawdź, czy dane mają rozkład normalny. Testy normalności, takie jak test Shapiro-Wilka lub test Kołmogorowa-Smirnowa, oceniają, czy dane znacznie odbiegają od rozkładu normalnego.
- Interpretacja: Jeśli dane mają rozkład normalny (p > 0.05), można zastosować parametryczne testy statystyczne, takie jak testy t i ANOVA. Jeśli dane nie mają rozkładu normalnego (p < 0.05), bardziej odpowiednie są testy nieparametryczne, takie jak test U Manna-Whitneya lub test Kruskala-Wallisa.
Na przykład, jeśli przeanalizujemy odpowiedzi na skali Likerta dla dwóch różnych grup za pomocą testu normalności i stwierdzimy, że dane nie mają rozkładu normalnego, możemy zdecydować się na użycie nieparametrycznego testu U Manna-Whitneya do porównania postaw grup.
4. Porównania grupowe i analiza
- Porównywanie grup: jeśli ankieta obejmuje wiele grup lub zmiennych, porównaj ich odpowiedzi, aby zidentyfikować znaczące różnice lub wzorce. W przypadku danych o rozkładzie normalnym użyj technik, takich jak testy t lub analiza wariancji (ANOVA). Podczas gdy dane o rozkładzie nienormalnym można analizować za pomocą testów nieparametrycznych, takich jak test U Manna-Whitneya lub test Kruskala-Wallisa.
Rozważmy na przykład ankietę oceniającą skuteczność dwóch różnych metod nauczania, z odpowiedziami zebranymi na 7-stopniowej skali Likerta. Użyj ANOVA, aby określić, czy istnieją jakieś znaczące różnice w postrzeganej skuteczności między dwiema metodami nauczania.
- Analiza korelacji: Eksploruj relacje między pytaniami na skali Likerta lub zmiennymi za pomocą współczynników korelacji. Istnieją dwa najczęstsze typy współczynników korelacji, współczynnik korelacji Pearsona i współczynnik korelacji Spearmana. Współczynnik korelacji Pearsona jest odpowiedni dla danych o rozkładzie normalnym, podczas gdy współczynnik korelacji Spearmana jest odpowiedni dla danych o rozkładzie innym niż normalny.
Na przykład możesz chcieć ocenić, czy istnieje korelacja między satysfakcją z pracy a wydajnością pracy, korzystając z odpowiedzi pracowników na skali Likerta. Oblicz współczynnik korelacji, aby określić siłę i kierunek zależności.
5. Interpretacja i wizualizacja
- Wizualizacja danych: Przedstaw swoje ustalenia za pomocą wykresów i wykresów, takich jak wykresy słupkowe lub skumulowane wykresy słupkowe, aby wizualnie przedstawić rozkład odpowiedzi dla każdej opcji skali Likerta. Wizualizacje pomagają lepiej zrozumieć rozkład postaw i ułatwiają interpretację danych. Czytać Jak przedstawić dane w skali Likerta aby uzyskać więcej informacji na temat prezentacji danych skali Likerta
- Interpretacja: Uważnie interpretuj wyniki i wyciągaj sensowne wnioski na podstawie analizy danych. Zwróć uwagę na wzorce, trendy i znaczące różnice między grupami. Omów implikacje ustaleń i ich związek z celami badawczymi.
Jak analizować dane ze skali Likerta - praktyczny przykład
Rozważmy praktyczny przykład ilustrujący proces analizy danych w skali Likerta. Wyobraź sobie, że przeprowadzasz ankietę dotyczącą zadowolenia pracowników z wyposażenia miejsca pracy. Używasz 5-stopniowej skali Likerta (1 – zdecydowanie niezadowolony, 2 – niezadowolony, 3 – neutralny, 4 – zadowolony, 5 – bardzo zadowolony). Po zebraniu danych i obliczeniu średniego poziomu satysfakcji i odchylenia standardowego okazuje się, że średnia wynosi 4.2, co wskazuje na ogólnie pozytywne nastroje wśród pracowników. Jednak wysokie odchylenie standardowe wynoszące 0.9 sugeruje, że opinie znacznie się różnią. Oznacza to, że niektórzy pracownicy są bardzo zadowoleni, a inni mniej.
Następnie decydujesz się na porównanie poziomów satysfakcji między dwoma różnymi działami – działem HR i działem marketingu. Stosując odpowiedni test statystyczny, taki jak test t dla danych o rozkładzie normalnym lub test U Manna-Whitneya dla danych o rozkładzie innym niż normalny, stwierdzasz, że istnieje znacząca różnica w poziomie zadowolenia między tymi dwoma działami. Pracownicy działu marketingu zgłaszają wyższy poziom satysfakcji w porównaniu z działem HR.
Na koniec chcesz zbadać, czy istnieje korelacja między satysfakcją z pracy a wskaźnikami utrzymania pracowników. Korzystając z odpowiedniego współczynnika korelacji opartego na normalności danych, odkrywasz silną dodatnią korelację między satysfakcją z pracy a wskaźnikami retencji. Sugeruje to, że jeśli satysfakcja z pracy jest wysoka, wskaźnik retencji pracowników będzie również wysoki w organizacji.
Wnioski
Podsumowując, analiza danych w skali Likerta obejmuje kilka krytycznych kroków w celu uzyskania znaczących spostrzeżeń z postaw i opinii respondentów. Dzięki zrozumieniu skali Likerta badacze mogą uzyskać cenne informacje, które pomogą im w podejmowaniu decyzji i dalszych badaniach. Dokładna analiza danych skali Likerta jest niezbędna w różnych dziedzinach, od nauk społecznych po badania rynku. Pomaga to naukowcom zrozumieć ludzkie zachowanie, preferencje i postrzeganie w sposób ilościowy. Dzięki dogłębnemu zrozumieniu analizy danych w skali Likerta badacze mogą wyciągać wiarygodne wnioski.
