المحتوى
كثيرا ما يستخدم الباحثون والباحثون الدراسات الاستقصائية لجمع الآراء ، عن طريق مطالبة المشاركين بتقييم مشاعرهم من بين خمسة ردود محتملة. أحيانًا يتم حساب هذا التنسيق ، المعروف باسم مقياس Likert ، لإعطاء تقديرات واسعة للموافقة أو الرفض. انها عملية حسابية بسيطة ، لكنها ليست بالضرورة مفيدة كما يبدو.
جداول ليكرت ونوع ليكرت
تم تسمية مقياس Likert باسم منشئه ، العالم الأمريكي Rensis Likert ، الذي شعر أن الدراسات الاستقصائية التي لم تقدم سوى إجابات بنعم أو لا كانت محدودة في فائدتها. كان ابتكاره هو الإدلاء ببيان بدلاً من طرح سؤال ، ثم سؤال المجيبين عن تقييم مدى اتفاقهم أو عدم موافقتهم على البيان الأساسي. يتم التعبير عن هذا الرأي على مقياس من خمس نقاط حيث تمثل نقطة المنتصف رأيًا محايدًا ، والخيارات الأربعة الأخرى التي تعبر عن اتفاق أو خلاف معتدل أو معتدل وقوي. يشار إلى أسئلة الاستطلاع التي تستخدم نفس البنية ولكن مجموعة مختلفة من الخيارات - مثل "على مقياس من 1 إلى 5 مدى احتمال أن تكون ..." - يشار إليها باسم Likert-type أو Likert-like ، وتعمل في نفس الطريقة.
زيادة متوسط ردود ليكرت
نظرًا لأن أسئلة استطلاع Likert و Likert الشبيهة مرتبة بشكل جيد مع إجابات رقمية ، فمن السهل والمغري أن متوسطها بإضافة القيمة الرقمية لكل استجابة ، ثم قسمة على عدد المشاركين. عادةً ما يتم تعيين "اتفاق قوي" بقيمة خمسة و "عدم توافق قوي" بقيمة واحدة ، لذلك يمكن تفسير أي متوسط ينتج عنه عدد أكبر من ثلاثة - نقطة منتصف الجدول وقيمته المحايدة - على أنه موافقة شاملة ، بينما تشير قيمة أقل من ثلاثة إلى الرفض.
الحجج ضد المتوسط
يبدو أن تحويل الردود على سؤال من نوع ليكرت إلى متوسط خطوة واضحة وبديهية ، لكنها لا تشكل بالضرورة منهجية جيدة. إحدى النقاط المهمة هي أن المستجيبين غالبًا ما يترددون في التعبير عن رأي قوي وقد يشوهون النتائج من خلال الانجذاب إلى استجابة نقطة الوسط المحايدة. كما يفترض أن المسافة العاطفية بين الاتفاق المعتدل أو الخلاف والاتفاق القوي أو الخلاف هي نفسها ، وهذا ليس هو الحال بالضرورة. في أبسط مستوياتها ، تكمن المشكلة في أن الأرقام في مقياس Likert ليست أرقامًا على هذا النحو ، ولكنها وسيلة لتصنيف الإجابات. إذا تم استبدال الأرقام بالحروف من A إلى E ، على سبيل المثال ، تصبح فكرة حصر المتوسط لها سخيفة بشكل واضح.
مقاربات أخرى لترخيص البيانات
توجد طرق بناءة أكثر للتعامل مع بيانات Likert. أبسطها هو حساب الوسيط ، بدلاً من المتوسط. رتب الردود بالتسلسل ، وابحث عن الاستجابة التي تقع عند نقطة المنتصف العددية. إذا كان لديك 100 رد ، على سبيل المثال ، فستكون هذه هي الاستجابة الخمسون. تشير الوسيطة thats 3 أو أكثر إلى أن معظم المجيبين وافقوا ، بينما يشير واحد دون 3 إلى أن معظم المجيبين عارضوا ذلك. هناك طريقة أخرى شائعة تتمثل في تجميع الاستجابات الإيجابية والسلبية معًا ، مما يؤدي إلى نتيجة قبول أو رفض واسعة. كما هو الحال في المتوسط ، يعد هذا أيضًا استخدامًا ضعيفًا للبيانات ، لأنه - مرة أخرى - يفشل في حساب الفروق بين الرفض الخفيف والقوي.
تتمثل الطريقة الأكثر فائدة في سرد الإجابات بترتيب رقمي ، ثم تقسيمها إلى أربع مجموعات متساوية. يشار إلى الرقم الأخير في كل مجموعة بالرباعي. الآن ، قم بطرح أول هذه الأرقام من الرقم الثالث ، لإعطائك ما يسمى النطاق الرباعي أو IQR. إذا كان معدل الذكاء الخاص بك واحدًا أو اثنين ، فإن آراء المشاركين ليست متباعدة. إذا كان الرقم ثلاثة أو أربعة الخاص بك ، فإنه يدل على أن بيانك استقطب ردود قوية الاستقطاب.