Introducere
De-a lungul anilor, numeroase metode au fost folosite pentru a măsura trăsăturile de caracter și de personalitate (Likert, 1932). Dificultatea măsurării atitudinilor, a caracterului și a trăsăturilor de personalitate constă în procedura de transfer al acestor calități în măsurători aquantitative în scopul analizei datelor. Recentapopularitate a tehnicilor de cercetare calitativă a ușurat o parte din povara asociată cu această dilemă; cu toate acestea, mulți cercetători din domeniul științelor sociale se bazează încă pe măsuri cantitative ale atitudinilor, caracterului și trăsăturilor de personalitate.
Ca răspuns la dificultatea măsurării trăsăturilor de caracter și de personalitate, Likert (1932) a dezvoltat o procedură de măsurare a scalelor atitudinale. Scara Likert originală folosea o serie de întrebări cu cinci alternative de răspuns: aprobă cu tărie (1), aprobă (2), nehotărât (3), dezaprobă (4) și dezaprobă cu tărie (5). El a combinat răspunsurile din seriile de întrebări pentru a crea o scală de măsurare a atitudinilor. Analiza datelor sale s-a bazat pe scorul compozit din seria de întrebări care reprezintă scala atitudinală. El nu a analizat întrebările individuale. În timp ce Likert a folosit o scală de cinci puncte, altevariații ale alternativelor sale de răspuns sunt adecvate, inclusiveliminarea răspunsului neutru (Clason & Dormody, 1994).
În timp ce variațiile alternativei de răspuns Likert au devenit comune în cercetarea de extensie, utilizarea comună a creat, de asemenea, abuzuri sau greșeli. O greșeală făcută în mod obișnuit esteanaliza necorespunzătoare a întrebărilor individuale pe o scară atitudinală. Înainte de a discuta analiza datelor Likert, să trecem în revistă conceptele de bază ale procedurii.
Clason și Dormody (1994) au descrisdiferența dintre itemii de tip Likert și scalele Likert. Aceștia au identificat itemii de tip Likert ca fiind întrebări unice care utilizează un anumit aspect al alternativelor de răspuns Likert originale. În timp ce într-un instrument de cercetare pot fi utilizate mai multe întrebări, cercetătorul nu încearcă să combine răspunsurile de la itemi într-o scală compozită. Tabelul 1 oferă un exemplu de cinci întrebări de tip Likert.
| Nu sunt deloc de acord | Nu sunt de acord | Neutru | De acord | Sunt întru totul de acord | Sunt întru totul de acord | |
| 1. 4-H a fost o experiență bună pentru mine. | SD | D | N | A | SA | |
| 2. Părinții mei mi-au oferit sprijin pentru proiectele mele 4-H. | SD | D | N | A | SA | |
| 3. Implicarea mea în 4-H îmi va permite să fac o diferență. | SD | D | N | A | SA | |
| 4. Consilierul meu 4-H a fost întotdeauna alături de mine. | SD | D | N | A | SA | |
| 5. Colegiul 4-H este important în alegerea unei facultăți. | SD | D | D | N | A | SA |
O scală Likert, pe de altă parte, estecompusă dintr-o serie de patru sau mai mulți itemi de tip Likert care suntcombinați într-un singur scor/variabilă compozită în timpul procesului de analiză a datelor. Combinați, itemii sunt utilizați pentru a furniza o măsură cantitativă a unui caracter sau a unei trăsături de personalitate. În mod obișnuit, cercetătorul este interesat doar de scorul compozit care reprezintă trăsătura de caracter/personalitate. Tabelul 2 oferă un exemplu de cinci întrebări concepute pentru a fi combinate într-o scală Likert care măsoară obiceiurile alimentare.
| Nu sunt deloc de acord | Nu sunt de acord | Neutru | De acord | Sunt total de acord | Sunt total de acord | |
| 1. Mănânc regulat alimente sănătoase. | SD | D | N | A | SA | |
| 2. Când cumpăr alimente de la magazinul alimentar, ignor alimentele „junk” | SD | D | N | A | SA | |
| 3. Când pregătesc mesele, iau în considerare conținutul de grăsimi al alimentelor. | SD | D | N | A | SA | |
| 4. Atunci când pregătesc mesele, iau în considerare conținutul de zahăr al elementelor alimentare. | SD | D | N | A | SA | |
| 5. O dietă sănătoasă este importantă pentru familia mea. | SD | D | N | A | SA |
Scala de măsură a lui Steven
Atât datele de tip Likert, cât și cele pe scala Likert auproceduri unice de analiză a datelor. Pentru a înțelege opțiunile, trebuie să se înceapă cu Scala de măsurare a lui Steven (Ary, Jacobs, &Sorenson, 2010). Scala lui Steven este formată din patru categorii:nominal, ordinal, interval și raport.
În scara nominală, observațiile suntasociate categoriilor pe baza echivalenței. Numerele asociate cucategoriile servesc doar ca etichete. Exemple de date pe scară nominală includ sexul, culoarea ochilor și rasa. Observațiile de pe scara ordinală sunt clasificate într-o anumită măsură de mărime. Numerele atribuite grupurilor exprimă o relație de „mai mare decât”; cu toate acestea, nu se precizează cu cât de mare este mai mare. Numerele indică doar ordinea. Exemple de măsuri pe scală ordinală includ note, clasamente și performanțe (scăzut, mediu, ridicat). Datele pe scară de interval utilizează, de asemenea, numere pentru a indica ordinea și pentru a reflecta o distanță relativă semnificativă între punctele de pe scară. Scalele de interval nu au un zero absolut. Un exemplu de scară de interval este testul standardizat IQ. O scală rațională utilizează, de asemenea, numere pentru a indica ordinea și reflectă o distanță relativă semnificativă între punctele de pe scală. O scală de proporții are un zero absolut. Exemple de măsuri de raport includ vârsta și anii de experiență.
Analyzing Likert Response Items
Pentru a analiza în mod corespunzător datele Likert, trebuie să se înțeleagă scara de măsurare reprezentată de fiecare. Numerele atribuite itemilor de tip Likert exprimă o relație de tip „mai mare decât”; cu toate acestea, cât de mare nu este implicită. Din cauza acestor condiții, itemii de tip Likert se încadrează în scara de măsurători ordinale. Statisticile descriptive recomandate pentru itemii din scala de măsurători ordinale includ un mod sau o mediană pentru tendința centrală și frecvențe pentru variabilitate. Procedurile de analiză suplimentare adecvate pentru itemii din scara ordinală includ măsura chi pătrat de asociere, Kendall Tau B și Kendall Tau C.
Datele scalei Likert, pe de altă parte, sunt analizate la scara de măsurare a intervalului. Elementele scalei Likert suntcreate prin calcularea unui scor compozit (sumă sau medie) din patru sau mai multe elemente de tip Likert; prin urmare, scorul compozit pentru scaleleLikert trebuie analizat la scara de măsurare a intervalului.Statisticile descriptive recomandate pentru elementele scalei de interval includmediile pentru tendința centrală și abaterile standard pentruvariabilitate. Procedurile suplimentare de analiză a datelor adecvate pentru itemii de pe scala de interval ar include r-ul lui Pearson, testul t, ANOVA și procedurile de regresie. Tabelul 3 oferă exemple de proceduri de analiză a datelor pentru date de tip Likert și scale Likert.
| Likert-.Date de tip | Date de tip Likert | |
| Tendința centrală | Mediana sau modul | Mediana |
| Variabilitatea | Frecvențele | Deviația standard |
| Asociații | Kendall tau B sau C | R-ul lui Pearson |
| Alte statistici | Chi-pătrat | ANOVA, t-test, regresie |
Rezumat
Decizia de analiză a datelor pentru itemii Likertse ia de obicei în etapa de elaborare a chestionarului. Aveți o serie de întrebări individuale care au opțiuni de răspuns de tip Likert la care participanții dvs. trebuie să răspundă sau aveți o serie de întrebări de tip Likert care, atunci când sunt combinate, descriu o trăsătură de personalitate sau o atitudine? Dacă întrebările Likert sunt unice și de sine stătătoare, atunci analizați-le ca elemente de tip Likert. Modurile, mediile și frecvențele sunt instrumentele statistice adecvate care trebuie utilizate. Dacă ați conceput o serie de întrebări care, atunci când sunt combinate, măsoară o anumită trăsătură, ați creat o scală Likert. Utilizați mediile și abaterile standard pentru a descrie scala. Dacă simțiți nevoia să raportați itemii individuali care alcătuiesc scala, folosiți numai proceduri statistice de tip Likert.Rețineți că, odată luată decizia între tipul Likert și scala Likertscale, decizia privind statisticile adecvate se va lua de la sine.
Ary, D., Jacobs, L. C., & Sorensen, C.(2010). Introducere în cercetarea în educație (8thed.). California: Thomson Wadsworth.
Likert, R. (1932). Atechnique for the measurement of attitudes. Archivesof Psychology, 22(140),1-55.
.