Căutați modalități de a analiza datele la scară Likert, dar nu știți cum? O scară Likert este un instrument de sondaj care măsoară atitudinile sau sentimentele oamenilor față de un subiect. Respondenții aleg dintr-o gamă de opțiuni precum „total de acord” până la „total dezacord”, de obicei cu un punct de mijloc neutru precum „nici de acord sau dezacord”. Acest lucru le permite cercetătorilor să cuantifice datele subiective și să tragă concluzii semnificative. Inventată de psihologul Rensis Likert, scara are de obicei cinci sau șapte puncte.
Analiza datelor la scară Likert implică interpretarea răspunsurilor pentru a obține informații valoroase. În acest articol cuprinzător, vom aprofunda în procesul pas cu pas al „cum se analizează datele la scară Likert” și vom face concluzii semnificative.
Înțelegerea Scalei Likert
Înainte de a ne arunca în analiză, să aruncăm o privire mai atentă la scara Likert și la caracteristicile acesteia:
- Scala Likert prezintă respondenților o serie de afirmații sau întrebări, care apoi indică nivelul lor de acord sau dezacord pe o scară numerică.
- Opțiunile de răspuns la scara Likert utilizate în mod obișnuit includ „Sunt de acord”, „Nu sunt de acord”, „Neutral”, „De acord” și „Sunt de acord”.
- Răspunsurile sunt de obicei codificate numeric, valorile mai mari reprezentând un acord mai mare sau atitudini pozitive.
Scala Likert este populară datorită simplității, ușurinței de administrare și capacității de a capta opinii nuanțate. Cercetătorii pot obține informații despre distribuția răspunsurilor, precum și tendința centrală și variabilitatea datelor, pentru a înțelege atitudinile participanților față de un anumit subiect.
Puteți găsi mai multe detalii despre scala Likert în cele ce urmează Wikipedia pagina.
Pași pentru a analiza datele la scara Likert
1. Colectarea și pregătirea datelor
- Proiectați sondajul: Crearea unui sondaj bine structurat este crucială pentru obținerea de date fiabile. Creați întrebări clare și concise pe scară Likert, aliniate cu obiectivele dvs. de cercetare. Luați în considerare formularea afirmațiilor pentru a evita părtinirea și ambiguitatea.
- Introducerea datelor și curățarea: Odată ce sondajul este finalizat, introduceți răspunsurile într-o foaie de calcul de date sau într-un software statistic. Asigurați-vă că datele sunt curățate, verificând orice intrări lipsă sau incorecte care ar putea afecta analiza.
2. Calculați Statistica Descriptivă
- Distribuția de frecvență: Pentru a înțelege distribuția răspunsurilor, calculați frecvența fiecărei opțiuni de scală Likert pentru fiecare întrebare. Organizați datele într-un tabel sau diagramă pentru a vizualiza distribuția în mod eficient.
- Calculați media și abaterea standard: Media (media) și abaterea standard oferă informații esențiale despre tendința centrală și dispersia răspunsurilor pentru fiecare întrebare. Media reprezintă răspunsul tipic, în timp ce abaterea standard măsoară răspândirea răspunsurilor în jurul mediei. O abatere standard ridicată indică o mai mare variabilitate a opiniilor.
De exemplu, luați în considerare o întrebare de sondaj pe o scară Likert de 5 puncte despre nivelul de satisfacție cu un produs, cu răspunsurile codificate după cum urmează: 1 – Extrem de nemulțumit, 2 – Nemulțumit, 3 – Neutru, 4 – Satisfăcut și 5 – Foarte mulțumit . După colectarea datelor, calculați frecvența fiecărei opțiuni de răspuns și nivelul mediu de satisfacție pentru a înțelege sentimentul general față de produs.
3. Evaluați normalitatea datelor
- Test de normalitate: Pentru a aplica tehnici statistice adecvate, verificați dacă datele urmează o distribuție normală. Testele de normalitate, cum ar fi testul Shapiro-Wilk sau Kolmogorov-Smirnov, evaluează dacă datele se abate semnificativ de la o distribuție normală.
- Interpretare: Dacă datele sunt distribuite în mod normal (p > 0.05), pot fi utilizate teste statistice parametrice precum testele t și ANOVA. Dacă datele nu sunt distribuite în mod normal (p < 0.05), testele neparametrice precum testul Mann-Whitney U sau testul Kruskal-Wallis sunt mai potrivite.
De exemplu, dacă analizăm răspunsurile la scara Likert pentru două grupuri diferite utilizând un test de normalitate și descoperim că datele nu sunt distribuite în mod normal, putem alege să folosim testul non-parametric Mann-Whitney U pentru a compara atitudinile grupurilor.
4. Comparații și analize de grup
- Grupuri de comparare: dacă sondajul dvs. include mai multe grupuri sau variabile, comparați răspunsurile acestora pentru a identifica diferențele sau modelele semnificative. Pentru date distribuite în mod normal, utilizați tehnici precum testele t sau analiza varianței (ANOVA). În timp ce datele nedistribuite în mod normal pot fi analizate utilizând teste neparametrice precum testul Mann-Whitney U sau testul Kruskal-Wallis.
De exemplu, luați în considerare un sondaj care evaluează eficacitatea a două metode de predare diferite, cu răspunsuri colectate pe o scară Likert de 7 puncte. Utilizați ANOVA pentru a determina dacă există diferențe semnificative în eficacitatea percepută între cele două metode de predare.
- Analiza de corelație: Explorați relațiile dintre întrebările sau variabilele scalei Likert folosind coeficienți de corelație. Există două tipuri cele mai comune de coeficienți de corelație, coeficientul de corelație Pearson și coeficientul de corelație Spearman. Coeficientul de corelație Pearson este potrivit pentru datele distribuite normal, în timp ce coeficientul de corelație Spearman este adecvat pentru datele nedistribuite normal.
De exemplu, este posibil să doriți să evaluați dacă există o corelație între satisfacția în muncă și performanța în muncă folosind răspunsurile la scara Likert de la angajați. Calculați coeficientul de corelație pentru a determina puterea și direcția relației.
5. Interpretare și vizualizare
- Vizualizarea datelor: Prezentați-vă rezultatele utilizând diagrame și grafice, cum ar fi diagrame cu bare sau diagrame cu bare stivuite, pentru a reprezenta vizual distribuția răspunsurilor pentru fiecare opțiune de scară Likert. Vizualizările ajută la o mai bună înțelegere a distribuției atitudinilor și facilitează interpretarea datelor. Citit Cum să prezentați datele la scară Likert pentru mai multe detalii despre prezentarea datelor la scara Likert
- Interpretare: Interpretați cu atenție rezultatele și trageți concluzii semnificative pe baza analizei datelor. Acordați atenție tiparelor, tendințelor și diferențelor semnificative dintre grupuri. Discutați implicațiile rezultatelor și modul în care acestea se leagă de obiectivele dvs. de cercetare.
Cum se analizează datele scalei Likert – Exemplu practic
Să luăm în considerare un exemplu practic pentru a ilustra procesul de analiză a datelor la scară Likert. Imaginați-vă că efectuați un sondaj privind satisfacția angajaților față de facilitățile de la locul de muncă. Utilizați o scară Likert cu 5 puncte (1 – Extrem de nemulțumit, 2 – Nemulțumit, 3 – Neutru, 4 – Satisfăcut, 5 – Foarte mulțumit). După colectarea datelor și calcularea nivelului mediu de satisfacție și a abaterii standard, descoperiți că media este 4.2, indicând un sentiment general pozitiv în rândul angajaților. Cu toate acestea, abaterea standard ridicată de 0.9 sugerează că opiniile variază semnificativ. Asta înseamnă că unii angajați sunt extrem de mulțumiți, în timp ce alții sunt mai puțin mulțumiți.
Apoi, decideți să comparați nivelurile de satisfacție între două departamente diferite – departamentul de HR și departamentul de marketing. Folosind un test statistic adecvat, cum ar fi testul t pentru date distribuite normal sau testul Mann-Whitney U pentru date nedistribuite normal, descoperiți că există o diferență semnificativă în nivelurile de satisfacție între cele două departamente. Angajații departamentului de Marketing raportează niveluri de satisfacție mai ridicate comparativ cu departamentul de HR.
În cele din urmă, doriți să explorați dacă există o corelație între satisfacția în muncă și ratele de retenție a angajaților. Folosind coeficientul de corelație adecvat bazat pe normalitatea datelor, descoperiți o corelație pozitivă puternică între satisfacția în muncă și ratele de retenție. Acest lucru sugerează că, dacă satisfacția în muncă este ridicată, rata de retenție a angajaților va fi, de asemenea, ridicată în cadrul organizației.
Concluzie
În concluzie, analiza datelor la scara Likert implică câțiva pași critici pentru a obține perspective semnificative din atitudinile și opiniile respondenților. Înțelegând scara Likert, cercetătorii pot debloca informații valoroase pentru a informa luarea deciziilor și cercetările ulterioare. Analiza precisă a datelor la scară Likert este esențială în diverse domenii, de la științe sociale până la cercetarea pieței. Acest lucru îi ajută pe cercetători să înțeleagă comportamentul uman, preferințele și percepțiile într-o manieră cantitativă. Cu o înțelegere aprofundată a analizei datelor la scară Likert, cercetătorii pot trage concluzii de încredere.
