Úvod
V průběhu let byla k měření charakterových a osobnostních vlastností použita řada metod (Likert, 1932). Obtížnost měření postojů, charakterových a osobnostních rysů spočívá v postupu převodu těchto vlastností do akvantitativní míry pro účely analýzy dat. Nedávná popularita kvalitativních výzkumných technik částečně ulehčila zátěž spojenou s tímto dilematem, nicméně mnoho sociálních vědců se stále spoléhá na kvantitativní měření postojů, charakterových a osobnostních rysů.
V reakci na obtížnost měřenícharakterových a osobnostních rysů vyvinul Likert (1932) postup měření postojových škál. Původní Likertova škála používala řadu otázek s pěti alternativami odpovědí: rozhodně souhlasím(1), souhlasím (2), nerozhodnuto (3), nesouhlasím (4) a rozhodně nesouhlasím (5). Zkombinoval odpovědi ze série otázek a vytvořil tak postojovou měřící škálu. Jeho analýza dat byla založena na složeném skóre ze série otázek, které představovalo postojovou škálu. Jednotlivé otázky neanalyzoval. Ačkoli Likert použil pětibodovou škálu, jsou vhodné i jiné varianty jeho alternativ odpovědí, včetně vypuštění neutrální odpovědi (Clason & Dormody, 1994).
Ačkoli se varianty Likertovy alternativy odpovědí staly ve výzkumu rozšiřování běžnými, jejich společné používání vedlo také k nesprávnému použití nebo chybám. Jednou z běžně dělaných chyb je nesprávná analýza jednotlivých otázek na postojové škále. Než se budeme zabývat analýzou Likertových dat, zopakujme si základní pojmy tohoto postupu.
Likertův typ versus Likertovy škály
Clason a Dormody (1994) popsali rozdíl mezi položkami Likertova typu a Likertovými škálami. Identifikovali položky Likertova typu jako jednotlivé otázky, které využívají některé aspekty původních Likertových alternativ odpovědí. Ačkoli ve výzkumném nástroji může být použito více otázek, výzkumník se nesnaží spojit odpovědi z položek do složené škály. V tabulce 1 je uveden příklad pěti otázek Likertova typu.
| Silně nesouhlasím | Nesouhlasím | Neutrální | Souhlasím | Silně souhlasím | ||
| 1. Jaké jsou výsledky? 4-H byl pro mě dobrou zkušeností. | SD | D | N | A | SA | |
| 2. Jaká je moje zkušenost? Moji rodiče mi poskytli podporu pro mé projekty 4-H. | SD | D | N | A | SA | |
| 3. Moje zapojení do 4-H mi umožní něco změnit. | SD | D | N | A | SA | |
| 4. JAKÝ JE MŮJ CÍL? Můj poradce pro 4-H tu pro mě vždy byl | SD | D | N | A | SA | |
| 5. Vysoká škola 4-H je důležitá při výběru vysoké školy. | SD | D | N | A | SA |
Likertova škála se naproti tomu skládá z řady čtyř nebo více položek Likertova typu, které jsou během procesu analýzy dat spojeny do jednoho složeného skóre/proměnné. Kombinací položek se získá kvantitativní měřítko charakteru nebo osobnostního rysu. Výzkumníka obvykle zajímá pouze složené skóre, které vyjadřuje charakterový/osobnostní rys. Tabulka 2 uvádí příklad pěti otázek určených ke kombinaci do Likertovy škály měřící stravovací návyky.
| Silně nesouhlasím | Nesouhlasím | Neutrální | Souhlasím | Silně souhlasím | |
| 1. Jaké jsou vaše stravovací návyky? Pravidelně jím zdravé potraviny. | SD | D | N | A | SA |
| 2. Jaký je můj názor? Při nákupu potravin v obchodě ignoruji „nezdravé“ potraviny. | SD | D | N | A | SA |
| 3. Při nákupu potravin v obchodě ignoruji „nezdravé“ potraviny. Při přípravě pokrmů zohledňuji obsah tuku v potravinách. | SD | D | N | A | SA |
| 4. Při přípravě pokrmů zohledňuji obsah cukru v potravinách. | SD | D | N | A | SA |
| 5. Při přípravě pokrmů zohledňuji obsah cukru v potravinách. Zdravá strava je pro mou rodinu důležitá. | SD | D | N | A | SA |
Stevenova škála měření
Oba údaje Likertova typu a Likertovy škály mají jedinečné postupy analýzy dat. Pro pochopení těchto možností je třeba začít Stevenovou škálou měření (Ary, Jacobs, &Sorenson, 2010). Stevenova stupnice se skládá ze čtyř kategorií:nominální, ordinální, intervalové a poměrové.
V nominální stupnici jsou pozorovánízařazena do kategorií na základě ekvivalence. Čísla přiřazená ke kategoriím slouží pouze jako označení. Příkladem dat nominální stupniceje pohlaví, barva očí a rasa. Pozorování na ordinální stupnici jsou seřazena podle určité míry velikosti. Čísla přiřazená skupinámvyjadřují vztah „větší než“; není však naznačeno, o kolik je větší. Čísla pouze udávají pořadí. Příkladem opatření na ordinální škále jsou písmenné známky, pořadí a dosažené výsledky (nízké, střední, vysoké). Údaje na intervalové stupnici rovněž používají čísla k označení pořadí a odrážejí smysluplnou relativní vzdálenost mezi jednotlivými body stupnice. Intervalové stupnice nemají absolutní nulu. Příkladem intervalové stupnice je standardizovaný test IQ. Poměrová stupnice rovněž používá čísla k označení pořadí a odráží smysluplnou relativní vzdálenost mezi body na stupnici. Poměrová stupnice má absolutní nulu. Mezi příklady poměrových měřítek patří věk a roky praxe.
Analýza položek Likertových odpovědí
Chcete-li správně analyzovat Likertova data, musíte pochopit, jakou měřítkovou stupnici představují. Číslapřidělená položkám Likertova typu vyjadřují vztah „větší než“; není však naznačeno, o kolik větší. Kvůli těmto podmínkám spadají položky Likertova typu do ordinální škály měření. Popisné statistiky doporučené pro položky ordinální stupnice měření zahrnují modus nebo medián pro centrální tendenci a četnosti pro variabilitu. Mezi další analytické postupy vhodné pro položky ordinální stupnice patří chí-kvadrát míra asociace, Kendallovo Tau B a Kendallovo Tau C.
Data z Likertovy škály se naproti tomu analyzují na škále intervalového měření. Položky Likertovy škály jsouvytvářeny výpočtem složeného skóre (součtu nebo průměru) ze čtyř nebo více položek typu Likert; proto by složené skóre proLikertovy škály mělo být analyzováno na škále intervalového měření. popisné statistiky doporučené pro položky intervalové škály zahrnují průměr pro centrální tendenci a směrodatné odchylky pro variabilitu. Mezi další postupy analýzy dat vhodné pro položky intervalové stupnice patří Pearsonovo r, t-test, ANOVA a regresní postupy. V tabulce 3 jsou uvedeny příklady postupů analýzy dat pro údaje Likertova typu a Likertovy škály.
| Likert-Typ dat | Data Likertovy stupnice | |
| Centrální tendence | Medián nebo modus | Medián |
| Variabilita | Četnosti | Standardní odchylka |
| Asociace | Kendallovo tau B nebo C | Pearsonovo r |
| Ostatní statistiky | Chi-square | ANOVA, t-test, regrese |
Shrnutí
O analýze dat u Likertových položek se obvykle rozhoduje ve fázi tvorby dotazníku. Máte řadu jednotlivých otázek, které mají Likertovy možnosti odpovědí, na které mají účastníci odpovídat, nebo máte řadu otázek Likertova typu, které po spojení popisují osobnostní rys nebo postoj? Pokud jsou vaše Likertovy otázky jedinečné a samostatné, analyzujte je jako položky Likertova typu. Vhodnými statistickými nástroji jsou mody, mediány a četnosti. Pokud jste navrhli řadu otázek, které v kombinaci měří určitý rys, vytvořili jste Likertovu škálu. K popisu stupnice použijte průměry a směrodatné odchylky. Pokud cítíte potřebu uvádět jednotlivé položky, které tvoří škálu, použijte pouze statistické postupy Likertova typu.Mějte na paměti, že jakmile se rozhodnete mezi Likertovým typem a Likertovou škálou, rozhodnutí o vhodné statistice bude na místě.
Ary, D., Jacobs, L. C., & Sorensen, C.(2010). Úvod do výzkumu ve vzdělávání (8thed.). California: Thomson Wadsworth.
Likert, R. (1932). Atechnique for the measurement of attitudes [Technika měření postojů]. Archivesof Psychology, 22(140),1-55.
.