Verwendung der Likert-Skala für statistische Analysen

Die Likert-Skala wird häufig in der Umfrageforschung verwendet. Es wird häufig verwendet, um die Einstellungen der Befragten zu messen, indem sie gefragt werden, inwieweit sie einer bestimmten Frage oder Aussage zustimmen oder nicht zustimmen. Eine typische Skala könnte "stimme voll und ganz zu, stimme zu, nicht sicher / unentschlossen, stimme nicht zu, stimme überhaupt nicht zu" sein. Daten aus einer Umfrage auf der Likert-Skala scheinen leicht zu analysieren, doch ein Datenanalyst muss einige wichtige Punkte berücksichtigen.

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Erhalten Sie die Listendaten für die Analyse, indem Sie die Antworten codieren. Angenommen, Sie haben eine Umfrage, in der die Befragten gefragt werden, ob sie einer Reihe von Positionen auf der Plattform einer politischen Partei zustimmen oder nicht zustimmen. Jede Position ist eine Frage der Umfrage, und die Skala verwendet die folgenden Antworten: vollständig zustimmen, zustimmen, neutral, nicht zustimmen, überhaupt nicht zustimmen. In diesem Beispiel werden die Antworten entsprechend codiert: stimme überhaupt nicht zu = 1, stimme nicht zu = 2, neutral = 3, stimme zu = 4, stimme voll zu = 5.

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Denken Sie daran, zwischen Ordnungs- und Intervalldaten zu unterscheiden, da für beide Typen unterschiedliche Analyseansätze erforderlich sind. Wenn die Daten ordinal sind, können wir sagen, dass eine Punktzahl höher als eine andere ist. Wir können nicht sagen, wie viel höher wir können mit den Intervalldaten, die Ihnen den Abstand zwischen zwei Punkten sagen. Hier ist die Falle mit der Likert-Skala: Viele Forscher werden sie als Intervallskala behandeln. Dies setzt voraus, dass die Unterschiede zwischen den einzelnen Antworten in der Entfernung gleich sind. Die Wahrheit ist, dass die Likert-Skala uns das nicht sagt . In unserem Beispiel zeigt es nur, dass Personen mit der größten Anzahl von Antworten eher mit den Positionen der Partei übereinstimmen als Personen mit der geringsten Anzahl von Antworten.

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Beginnen Sie mit der Analyse der Likert-Skalendaten mit beschreibenden Statistiken. Obwohl es verlockend sein mag, widerstehen Sie dem Drang, numerische Antworten zu nehmen und einen Mittelwert zu berechnen. Das Hinzufügen einer "stark übereinstimmenden" Antwort (5) zu zwei der "nicht übereinstimmenden" Antworten (2) ergibt einen Durchschnitt von 4, aber was bedeutet diese Zahl? Glücklicherweise gibt es neben dem Durchschnitt noch andere zentrale Tendenzmaße, die Sie verwenden können. Bei Likert-Skalendaten ist der häufigste Modus oder die häufigste Reaktion das am besten zu verwendende Maß. Dies erleichtert dem Analysten die Interpretation der Ergebnisse der Umfrage (ganz zu schweigen vom Publikum für seine Präsentation oder einen Bericht). Sie können auch die Verteilung der Antworten (Prozentsätze, die übereinstimmen, nicht übereinstimmen usw.) in einem Diagramm wie einem Balkendiagramm mit einem Balken für jede Antwortkategorie anzeigen.

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Fahren Sie mit den Inferenztechniken fort, die die von den Forschern vorgebrachten Hypothesen prüfen. Es gibt viele Methoden, und die besten hängen von der Art Ihres Studiums und den Fragen ab, die Sie zu beantworten versuchen. Eine beliebte Methode ist die Analyse der Antworten mithilfe von Varianzanalysen wie dem Mann-Whitney-Test oder dem Kruskal-Wallis-Test . Angenommen, wir wollten in unserem Beispiel die Antworten auf die Fragen zu außenpolitischen Positionen mit der ethnischen Zugehörigkeit als unabhängiger Variable analysieren. Nehmen wir an, dass unsere Daten die Antworten der befragten Anglos, Afroamerikaner und Hispanics enthalten, damit wir die Antworten unter den drei Gruppen von Befragten mit dem Kruskal-Wallis-Varianztest analysieren können.

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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 nominelle Kategorien wie Zustimmung / Ablehnung, Akzeptieren oder Ablehnen usw. kombinieren. ). Dies bietet andere Analysemöglichkeiten. Der Chi-Quadrat-Test ist ein Ansatz, um Daten auf diese Weise zu analysieren.

• Denken Sie daran, dass es viele Ansätze zur Analyse gibt. Berücksichtigen Sie Ihre Forschungsfragen, um die beste Analysemethode für Ihre Studie zu ermitteln.
• Likert-Skalen variieren in der Anzahl der Punkte auf der Skala. Die hier verwendete Fünf-Punkte-Skala ist die gebräuchlichste, aber einige Likert-Skalen haben eine Vier-Punkte-Reaktionsskala, bei der die unsichere Skala beseitigt wird (unentschlossene Kategorie). Einige haben sogar 7-Punkte-Antwortskalen.