Come utilizzare la scala Likert nell'analisi statistica

La scala Likert è comunemente utilizzata nella ricerca di sondaggi. Viene spesso utilizzato per misurare l'atteggiamento degli intervistati chiedendo loro in che misura sono d'accordo o in disaccordo con una particolare domanda o affermazione. Una scala tipica potrebbe essere "fortemente d'accordo, d'accordo, non sicuro / indeciso, in disaccordo, fortemente in disaccordo". I dati di un sondaggio che utilizza la scala Likert possono sembrare facili da analizzare, ma ci sono questioni importanti da considerare da un analista di dati .

1

Ottenere i dati dell'elenco per l'analisi codificando le risposte. Ad esempio, supponiamo tu abbia un sondaggio che chiede ai rispondenti se sono d'accordo o in disaccordo con un insieme di posizioni sulla piattaforma di un partito politico. Ogni posizione è una domanda del sondaggio e la scala utilizza le seguenti risposte: totalmente d'accordo, d'accordo, neutrale, in disaccordo, totalmente in disaccordo. In questo esempio, codificheremo le risposte di conseguenza: fortemente in disaccordo = 1, in disaccordo = 2, neutro = 3, accordo = 4, fortemente d'accordo = 5.

2

Ricordarsi di distinguere tra dati ordinali e intervalli, poiché i due tipi richiedono approcci analitici diversi. Se i dati sono ordinali, possiamo dire che un punteggio è più alto di un altro. Non possiamo dire quanto più alto, come possiamo con i dati dell'intervallo, che vi dirà la distanza tra due punti. Ecco la trappola con la scala Likert: molti ricercatori la tratteranno come una scala a intervalli. Ciò presuppone che le differenze tra ciascuna risposta siano uguali nella distanza. La verità è che la scala Likert non ce lo dice . Nel nostro esempio, ci dice solo che le persone con il maggior numero di risposte sono più in accordo con le posizioni del partito rispetto a quelle con il minor numero di risposte.

3

Iniziare ad analizzare i dati della scala Likert con statistiche descrittive. Sebbene possa essere allettante, resistere all'impulso di prendere risposte numeriche e calcolare una media. Aggiungere una risposta (5) "fortemente d'accordo" a due delle risposte "in disaccordo" (2) ci darebbe una media di 4, ma qual è il significato di quel numero? Fortunatamente, ci sono altre misure di tendenza centrale che puoi usare, oltre alla media. Con i dati della scala Likert, la misura migliore da utilizzare è la modalità o la risposta più frequente. Ciò rende i risultati del sondaggio molto più facili da interpretare per l'analista (per non parlare del pubblico per la sua presentazione o un rapporto). È inoltre possibile visualizzare la distribuzione delle risposte (percentuali che concordano, non sono d'accordo, ecc.) Su un grafico, ad esempio un grafico a barre, con una barra per ogni categoria di risposta.

4

Procedi accanto alle tecniche di inferenza che testano l'ipotesi avanzata dai ricercatori. Ci sono molti metodi disponibili e il meglio dipende dalla natura del tuo studio e dalle domande a cui stai cercando di rispondere. Un metodo popolare è quello di analizzare le risposte utilizzando l'analisi delle tecniche di varianza, come il test di Mann Whitney o il test di Kruskal Wallis . Supponiamo che nel nostro esempio volessimo analizzare le risposte alle domande sulle posizioni di politica estera con l'etnia come variabile indipendente. Supponiamo che i nostri dati includano le risposte degli anglosassoni, degli afro-americani e degli ispanici intervistati, quindi potremmo analizzare le risposte tra i tre gruppi di intervistati con il test di varianza di Kruskal Wallis.

5

Semplificate i dati del vostro sondaggio combinando le quattro categorie di risposta (ad esempio, siete d'accordo, d'accordo, d'accordo, d'accordo, fortemente in disaccordo) in due categorie nominali, come accordo / disaccordo, accettazione o rifiuto, ecc. ). Questo offre altre possibilità di analisi. Il test del chi quadrato è un approccio all'analisi dei dati in questo modo.

• Ricorda che ci sono molti approcci all'analisi. Considera le tue domande di ricerca per determinare il miglior metodo di analisi per il tuo studio.
• Le scale Likert variano nel numero di punti sulla scala. La scala a cinque punti qui utilizzata è la più comune, ma alcune scale Likert hanno scale di risposta a 4 punti, in cui viene eliminata la scala non sicura (categoria indecisa). Alcuni hanno persino scale di risposta a 7 punti.