통계 분석에서 리 커트 척도 사용 방법

Likert 척도 는 조사 연구에서 일반적으로 사용됩니다. 응답자의 태도를 측정하기 위해 종종 특정 질문이나 진술에 어느 정도 동의하는지 또는 동의하지 않는지 묻는 것으로 사용됩니다. 일반적인 척도는 "강력하게 동의 함, 동의 함, 확실하지 않음 / 미확인, 동의하지 않음, 강하게 동의하지 않음"일 수 있습니다. 리 커트 척도를 사용한 설문 조사의 데이터는 분석하기 쉽지만 데이터 분석가 가 고려해야 할 중요한 문제가 있습니다.

따라야 할 단계 :

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응답을 코딩하여 분석 할 목록 데이터를 얻습니다 . 예를 들어 응답자에게 정당 플랫폼에서 직책에 동의하는지 또는 동의하지 않는지 묻는 설문 조사가 있다고 가정 해 보겠습니다. 각 직책은 설문 조사의 질문이며, 척도는 다음과 같은 대답을 사용합니다. 완전히 동의하고, 동의하며, 중립이고, 동의하지 않으며, 완전히 동의하지 않습니다. 이 예에서는 강력하게 동의하지 않음 = 1, 동의하지 않음 = 2, 중립 = 3, 동의 = 4, 강력 동의 = 5로 그에 따라 인코딩합니다.

2

서수 데이터와 간격 데이터를 구별하는 것을 잊지 마십시오. 두 가지 유형이 서로 다른 분석 방법을 필요로하기 때문입니다. 데이터가 서수라면 한 점수가 다른 점수보다 높다고 말할 수 있습니다. 우리는 간격 데이터와 함께 할 수있는 것보다 훨씬 더 높게 말할 수는 없으며 두 점 사이의 거리를 알려줄 것입니다. 리 커트 (Likert) 척도가있는 함정이 있습니다. 많은 연구자들이 그것을 간격 척도로 취급 할 것입니다. 이것은 각 대답의 차이가 거리에서 같다고 가정합니다. 진실은 리 커트 척도가 우리에게 그렇게 말하지 않는다는 것입니다 . 이 예에서는 응답 수가 가장 많은 사람이 응답 수가 가장 적은 사람보다 당사자의 위치와 더 일치 함을 알 수 있습니다.

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설명적인 통계로 리 커트 척도 데이터 를 분석 하기 시작하십시오. 유혹을 불러 일으킬 수도 있지만, 수치적인 답을하고 평균을 계산하라는 충고에 저항하십시오. 두 가지 "동의하지 않는"답변 (2)에 "강력하게 동의하는"대답 (5)을 추가하면 평균 4 점이되지만 그 숫자의 의미는 무엇입니까? 다행스럽게도 평균 이외에 사용할 수있는 중심 경향에 대한 다른 측정 방법이 있습니다. 리 커트 척도 데이터를 사용하는 가장 좋은 방법은 가장 빈번한 모드 또는 응답입니다. 이것은 분석가가 그의 프리젠 테이션이나 보고서에 대한 청중을 언급하지 않고도 해석하기가 훨씬 쉽도록 설문 조사 결과를 쉽게 만듭니다. 막대 그래프와 같은 그래프에서 각 응답 범주에 대한 막대와 함께 응답 분포 (동의하는 비율, 일치하지 않는 비율 등)를 볼 수도 있습니다.

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연구자가 제시 한 가설을 테스트하는 추론 기술 옆에서 진행하십시오. 가능한 많은 방법들이 있으며, 가장 좋은 것은 당신의 연구의 성격과 당신이 대답하려고하는 질문들에 달려 있습니다. 널리 사용되는 방법은 Mann Whitney 테스트 또는 Kruskal Wallis 테스트 와 같은 분산 기법 분석을 사용하여 응답을 분석하는 것입니다. 이 예에서 민족성을 지닌 외교 정책 포지션에 대한 질문에 대한 해답을 독립 변수로 분석하려고한다고 가정 해 보겠습니다. 우리의 데이터에 Anglos, African-Americans 및 Hispanics의 응답이 포함되어 있다고 가정 해 봅시다. 따라서 Kruskal Wallis 분산 테스트를 사용하여 응답자 세 그룹 간의 답변을 분석 할 수있었습니다.

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동의 / 의견 불일치, 수락 또는 거절 등과 같은 네 가지 응답 범주를 결합하여 설문 조사 데이터를 간소화하십시오 (예 : 강력하게 동의, 동의, 반대, 강력히 동의하지 않음). ). 이것은 분석을위한 다른 가능성을 제공합니다. 카이 제곱 테스트 는 이러한 방식으로 데이터를 분석하는 접근법입니다.

팁
  • 분석에는 많은 접근법이 있음을 기억하십시오. 연구에 대한 최상의 분석 방법을 결정하기 위해 연구 질문을 고려하십시오.
  • 리 커트 척도는 척도의 점 수에 따라 다릅니다. 여기에 사용 된 5 점 척도가 가장 일반적이지만, 일부 Likert 척도에는 불안한 척도가 제거 된 4 점 응 답 척도가 있습니다 (미결 범주). 심지어 일부는 7 점의 응답 척도를 가지고 있습니다.