Inleiding
In de loop der jaren zijn talrijke methoden gebruikt om karakter- en persoonlijkheidskenmerken te meten (Likert, 1932). De moeilijkheid bij het meten van attitudes, karakter en persoonlijkheidskenmerken ligt in de procedure om deze kwaliteiten om te zetten in een kwantitatieve maat voor data-analyse doeleinden. De recente populariteit van kwalitatieve onderzoekstechnieken heeft een deel van de last van dit dilemma weggenomen; veel sociaal-wetenschappers vertrouwen echter nog steeds op kwantitatieve metingen van attitudes, karakter en persoonlijkheidskenmerken.
In antwoord op de moeilijkheid om karakter- en persoonlijkheidskenmerken te meten, ontwikkelde Likert (1932) een procedure om attitudinale schalen te meten. De oorspronkelijke Likert-schaal gebruikte een reeks vragen met vijf antwoordmogelijkheden: sterk goedkeurend (1), goedkeurend (2), onbeslist (3), afkeurend (4), en sterk afkeurend (5). Hij combineerde de antwoorden van de reeks vragen om een attitudinale meetschaal te creëren. Zijn gegevensanalyse was gebaseerd op de samengestelde score van de reeks vragen die de attitudinale schaal vertegenwoordigden. Hij analyseerde niet de individuele vragen. Hoewel Likert een vijfpuntsschaal gebruikte, zijn andere variaties van zijn antwoordalternatief geschikt, waaronder het schrappen van het neutrale antwoord (Clason & Dormody, 1994).
Hoewel variaties van het Likert-antwoordalternatief gebruikelijk zijn geworden in uitbreidingsonderzoek, heeft het gebruik ervan ook tot misbruik of fouten geleid. Een vaak gemaakte fout is de onjuiste analyse van afzonderlijke vragen op een attitudinale schaal. Voordat we de analyse van Likert-gegevens bespreken, geven we eerst een overzicht van de basisconcepten van de procedure.
Likert-type Versus Likert-schalen
Clason en Dormody (1994) beschreven het verschil tussen items van het Likert-type en Likert-schalen. Zij identificeerden items van het Likert-type als enkelvoudige vragen die gebruik maken van een aspect van de oorspronkelijke Likert-antwoordalternatieven. Hoewel in een onderzoeksinstrument meerdere vragen kunnen worden gebruikt, probeert de onderzoeker de antwoorden van de items niet te combineren tot een samengestelde schaal. Tabel 1 geeft een voorbeeld van vijf Likert-vragen.
| zeer mee oneens | niet mee eens | neutraal | mee eens | zeer mee eens | |
| 1. 4-H is voor mij een goede ervaring geweest. | SD | D | N | A | SA |
| 2. Mijn ouders hebben mijn 4-H projecten gesteund. | SD | D | N | A | SA |
| 3. Mijn 4-H betrokkenheid zal mij in staat stellen een verschil te maken. | SD | D | N | A | SA |
| 4. Mijn 4-H-adviseur was er altijd voor me. | SD | D | N | A | SA |
| 5. Collegiale 4-H is belangrijk bij de keuze van een universiteit. | SD | D | N | A | SA |
Een Likert-schaal daarentegen bestaat uit een reeks van vier of meer items van het Likert-type die tijdens het gegevensanalyseproces tot één samengestelde score/variabele worden gecombineerd. Gecombineerd worden de items gebruikt om een kwalitatieve meting van een karakter- of persoonlijkheidskenmerk te geven. Doorgaans is de onderzoeker alleen geïnteresseerd in de samengestelde score die de karakter/persoonlijkheidseigenschap weergeeft. Tabel 2 bevat een voorbeeld van vijf vragen die zijn ontworpen om te worden gecombineerd tot een Likert-schaal voor eetgewoonten.
| zeer mee oneens | niet mee eens | neutraal | mee eens | zeer mee eens | |
| 1. Ik eet regelmatig gezonde voedingsmiddelen. | SD | D | N | A | SA |
| 2. Wanneer ik in de kruidenierswinkel voedsel koop, laat ik “junk “voedsel links liggen. | SD | D | N | A | SA |
| 3. Bij het bereiden van maaltijden houd ik rekening met het vetgehalte van voedingsmiddelen. | SD | D | N | A | SA |
| 4. Bij het bereiden van maaltijden houd ik rekening met het suikergehalte van voedingsmiddelen. | SD | D | N | A | SA |
| 5. Een gezond dieet is belangrijk voor mijn gezin. | SD | D | N | A | SA |
Steven’s Scale of Measurement
Gegevens van zowel het Likert-type als de Likert-schaal hebben unieke data-analyseprocedures. Om de opties te begrijpen, moet men beginnen met de Steven’s Scale of Measurement (Ary, Jacobs, &Sorenson, 2010). De schaal van Steven bestaat uit vier categorieën: nominaal, ordinaal, interval en ratio.
In de nominale schaal worden waarnemingen ingedeeld in categorieën op basis van gelijkwaardigheid. Getallen die bij de categorieën horen, dienen alleen als labels. Voorbeelden van nominale schaalgegevens zijn geslacht, oogkleur en ras. Waarnemingen op een ordinale schaal worden gerangschikt in een maat van grootte. Aan groepen toegewezen getallen drukken een “groter dan”-relatie uit; hoeveel groter is echter niet geïmpliceerd. De getallen geven alleen de volgorde aan. Voorbeelden van ordinale schaalmaten zijn lettercijfers, rangschikkingen, en prestaties (laag, gemiddeld, hoog). Intervalschaalgegevens gebruiken ook getallen om de volgorde aan te geven en geven een betekenisvolle relatieve afstand tussen punten op de schaal weer. Intervalschalen hebben geen absoluut nulpunt. Een voorbeeld van een intervalschaal is de gestandaardiseerde IQ-test. Een verhoudingsschaal gebruikt ook getallen om de volgorde aan te geven en geeft een betekenisvolle relatieve afstand weer tussen de punten op de schaal. Een verhoudingsschaal heeft wel een absoluut nulpunt. Voorbeelden van verhoudingsgetallen zijn leeftijd en ervaringsjaren.
Analyzing Likert Response Items
Om Likert-gegevens goed te analyseren, moet men de meetschaal begrijpen die door elk wordt vertegenwoordigd. Getallen die aan items van het Likert-type worden toegekend, geven een “groter dan”-relatie aan; hoeveel groter is echter niet geïmpliceerd. Vanwege deze voorwaarden vallen items van het Likert-type onder de ordinale meetschaal. Beschrijvende statistieken die voor ordinale meetschalen worden aanbevolen, omvatten een modus of mediaan voor de centrale tendens en frequenties voor de variabiliteit. Aanvullende analyseprocedures die geschikt zijn voor ordinale schaalitems zijn de chi-kwadraat maat voor associatie, Kendall Tau B, en Kendall Tau C.
Likert-schaalgegevens daarentegen worden geanalyseerd op de intervalmeetschaal. Likert-schaal-items worden gemaakt door een samengestelde score (som of gemiddelde) te berekenen uit vier of meer items van het Likert-type; daarom moet de samengestelde score voor Likert-schalen worden geanalyseerd op de intervalmeetschaal.Beschrijvende statistieken die voor intervalschaal-items worden aanbevolen, zijn onder meer het gemiddelde voor centrale tendens en standaardafwijkingen voor variabiliteit. Aanvullende gegevensanalyseprocedures die geschikt zijn voor items op intervalschalen zijn onder meer de Pearson’s r-, t-test-, ANOVA- en regressieprocedures. Tabel 3 bevat voorbeelden van gegevensanalyseprocedures voor gegevens van het Likert-type en de Likert-schaal.
| Likert-Type Data | Likert Scale Data | |
| Central Tendency | Median or mode | Mean |
| Variability | Frequencies | Standaardafwijking |
| Associaties | Kendall tau B of C | Pearson’s r |
| Andere statistieken | Chi-kwadraat | ANOVA, t-test, regressie |
Samenvatting
De beslissing over de gegevensanalyse voor Likert-items wordt gewoonlijk genomen in de ontwikkelingsfase van de vragenlijst. Hebt u een reeks afzonderlijke vragen met Likert-antwoordopties die uw deelnemers moeten beantwoorden, of hebt u een reeks Likert-vragen die, gecombineerd, een persoonlijkheidskenmerk of -attitude beschrijven? Als uw Likert-vragen uniek zijn en op zichzelf staan, analyseer ze dan als items van het Likert-type. Modi, medianen en frequenties zijn de geschikte statistische hulpmiddelen om te gebruiken. Als u een reeks vragen hebt ontworpen die, gecombineerd, een bepaalde eigenschap meten, hebt u een Likert-schaal gemaakt. Gebruik gemiddelden en standaardafwijkingen om de schaal te beschrijven. Als u het nodig vindt om de individuele items waaruit de schaal bestaat te rapporteren, gebruik dan alleen statistische procedures van het Likert-type. Onthoud dat zodra de beslissing tussen het Likert-type en de Likert-schaal is genomen, de beslissing over de gepaste statistiek vanzelf zal vallen.
Ary, D., Jacobs, L. C., & Sorensen, C.(2010). Inleiding tot onderzoek in onderwijs (8thed.). Californië: Thomson Wadsworth.
Likert, R. (1932). Een techniek voor het meten van attitudes. Archivesof Psychology, 22(140),1-55.