So verwenden Sie die Likert-Skala in der statistischen Analyse

Der Likert-Skala wird häufig in der Umfrageforschung verwendet. Es wird häufig verwendet, um die Einstellungen der Befragten zu messen und sie zu fragen, inwieweit sie einer bestimmten Frage oder Aussage zustimmen oder nicht. Eine typische Skala könnte sein: "stimme voll und ganz zu, unsicher/unentschlossen, stimme nicht zu, stimme überhaupt nicht zu". Daten aus einer Umfrage mit a Likert-Skala mag leicht zu analysieren erscheinen, aber es gibt wichtige Punkte, die von einem Daten Analyst.

1. Holen Sie sich die Daten aus der Liste zur Analyse durch Codieren der Antworten. Angenommen, Sie führen eine Umfrage durch, in der die Befragten gefragt werden, ob sie einer Reihe von Positionen auf der Plattform einer politischen Partei zustimmen oder nicht. Jede Position ist eine Frage der Umfrage, und die Skala verwendet die folgenden Antworten: stimme überhaupt nicht zu = 1, stimme nicht zu = 2, neutral = 3, stimme zu=4, stimme voll und ganz zu =5.

2. Denken Sie daran, zwischen Ordinal- und Intervalldaten zu unterscheiden, da beide Typen unterschiedliche analytische Ansätze erfordern. Wenn die Daten ordinal sind, können wir sagen, dass eine Punktzahl höher ist als eine andere. Wir können nicht sagen, wie hoch die Intervalldaten sind, die Ihnen die Entfernung zwischen zwei Punkten anzeigen. Hier ist der Haken an der Likert-Skala: Viele Forscher behandeln sie wie eine Intervallskala. Dies bedeutet, dass die Unterschiede zwischen den einzelnen Antworten im Abstand gleich sind. Die Wahrheit ist, dass die Likert-Skala uns das nicht sagt. Es sagt uns nur, dass Personen mit mehr Antworten eher mit den Positionen der Partei übereinstimmen als diejenigen mit einer geringeren Anzahl von Antworten.

3. Beginnen Sie mit der Analyse Daten der Likert-Skala mit deskriptiver Statistik. Auch wenn es verlockend sein mag, widerstehen Sie dem Drang, numerische Antworten zu nehmen und einen Durchschnitt zu berechnen. Antwort hinzufügen "stimme voll und ganz zu" (5) zu zwei "verschiedener Meinung sein" (2) Antworten, was einen Durchschnitt von 4 ergeben würde, aber was bedeutet diese Zahl?? Glücklicherweise gibt es neben dem Durchschnitt noch andere Maßzahlen für die zentrale Tendenz, die verwendet werden können. Unter Verwendung von Daten der Likert-Skala ist das beste Maß für die Verwendung der Modus oder die häufigste Antwort. Dies macht die Ergebnisse der Umfrage für den Analysten (ganz zu schweigen vom Publikum, für Ihre Präsentation oder Ihren Bericht) viel einfacher zu interpretieren. Sie können auch die Verteilung der Antworten visualisieren (Prozentsatz der Personen, die zustimmen oder nicht zustimmen usw.).) in einem Diagramm, einem Balkendiagramm oder einem Balken für jede Antwortkategorie.

4. Fahren Sie mit Inferenztechniken fort, die die von den Forschern vorgeschlagenen Hypothesen testen. Es stehen viele Methoden zur Verfügung, und die beste hängt von der Art der Studie und den Fragen ab, die sie beantworten möchten. Eine beliebte Methode ist die Analyse der Antworten unter Verwendung von Varianzanalysetechniken wie z Mann-Whitney-Test oder Kruskal-Wallis-Test. Angenommen, in unserem Beispiel wollten wir die Antworten auf die Fragen zu außenpolitischen Positionen mit Ethnizität als unabhängiger Variable analysieren. Angenommen, unsere Daten enthalten folgende Antworten: Anglo-amerikanische, afroamerikanische und hispanische Befragte, sodass die Antworten zwischen den drei Gruppen von Befragten mit der Kruskal-Wallis-Varianz analysiert werden können.

5. Vereinfachen Sie Ihre Umfragedaten, indem Sie die vier Antwortkategorien (z. B. stimme voll und ganz zu, stimme zu, stimme nicht zu, stimme überhaupt nicht zu) in zwei nominellen Kategorien wie stimme zu / stimme nicht zu, akzeptiere oder lehne ab usw.). Dies bietet weitere Analysen. Der Chi-Quadrat-Test ist ein Ansatz zur Analyse der Daten auf diese Weise.

• Denken Sie daran, dass es viele Analysepositionen gibt. Berücksichtigen Sie Ihre Untersuchungsfragen, um die beste Analysemethode für Ihre Studie zu bestimmen.
• Likert-Skalen variieren in der Anzahl der Punkte auf der Skala. Die hier verwendete 5-Punkte-Skala ist die gebräuchlichste, aber einige Likert-Skalen haben 4 Punkte, wobei die "nicht sicher" Kategorie wird herausgenommen (unentschiedene Kategorie). Einige haben sogar Skalen von bis zu 7 Punkten.