Die Likert-skaal, ontwikkel deur Rensis Likert, is een van die mees algemeen gebruikte variasies van die opgesomde graderingskaal in opvoedkundige en sosiale wetenskappe navorsing.
Die belangrikheid van Likert-skaal in navorsing is onmiskenbaar, veral wanneer dit kom by die meet van houding, mening, gedrag en voorkeure.
In hierdie artikel gaan ons dieper ingaan op die betekenis van Likert-skaal in navorsing, asook wanneer en hoe om dit die beste in navorsing te gebruik, of dit nou kwalitatiewe of kwantitatiewe navorsing is.
Oorsig
| Wie het die Likert-skaal uitgevind? | Rensis Likert |
| Wanneer het die Likert-skaal ontwikkel? | 1932 |
| Wat is 'n tipiese Likert-skaal in navorsing? | 5- of 7-punt ordinale skaal |
Inhoudsopgawe:
- Wat is Likert-skaal in navorsing?
- Wat is die tipes Likert-skaal in navorsing?
- Wat is die belangrikheid van Likert-skaal in navorsing?
- Hoe om Likert-skaal in navorsing te gebruik
- Belangrike take
Wat is Likert-skaal in navorsing?
Likert-skaal is vernoem na sy skepper, Rensis Likert, wat dit in 1932 ontwikkel het. In opname-navorsing is dit die mees algemene tipe metingskaal, wat gebruik word om houdings, waardes en opinies te bepaal vir 'n werklike of hipotetiese situasie onder studeer.
'n Beginsel wat basies is vir die Likert-skaalmetingsmetodologie is dat tellings wat deur 'n Likert-skaal opgelewer word, saamgestelde (opgesomde) tellings is wat voortspruit uit 'n individu se reaksies op die veelvuldige items op die skaal. Deelnemers word byvoorbeeld gevra om hul vlak van ooreenstemming (van stem nie saam tot heeltemal saam nie) met die gegewe stelling (items) op 'n metrieke skaal te wys.
Die Likert-skaal vs. die Likert-item
Dit is algemeen om te sien dat mense verwar word tussen die terme Likert-skaal en Likert-item. Elke Likert-skaal bevat verskeie Likert-items.
- 'n Likert-item is 'n individuele stelling of vraag wat die respondent gevra word om in 'n opname te evalueer.
- Likert-items bied deelnemers gewoonlik 'n keuse tussen vyf en sewe gerangorde opsies, met die middelste opsie wat neutraal is, bv. van "Uiters ontevrede" tot "Uiters tevrede"
Wenke vir doeltreffende opname
Skep opname aanlyn met AhaSlides
Kry enige van die bogenoemde voorbeelde as sjablone. Teken gratis in en skep opname aanlyn met AhaSlides sjabloon biblioteek!
Sluit gratis aan☁️
Wat is die tipes Likert-skaal in navorsing?
Oor die algemeen kan Likert-tipe vrae bestaan uit unipolêre of bipolêre skale.
- Unipolêre Likert-skale meet 'n enkele dimensie. Hulle is goed geskik vir die beoordeling van die mate waarin respondente 'n bepaalde standpunt of houding onderskryf. Byvoorbeeld, frekwensies of waarskynlikhede word gemeet deur skale deur gebruik te maak van nooit/altyd, glad nie waarskynlik nie/baie waarskynlik, ens.; hulle is almal eenpolig.
- Bipolêre Likert-skale meet twee teenoorgestelde konstrukte, soos tevredenheid en ontevredenheid. Die reaksie-opsies is gerangskik op 'n kontinuum van positief na negatief, met 'n neutrale opsie in die middel. Hulle word dikwels aangewend om die balans tussen positiewe en negatiewe gevoelens teenoor 'n spesifieke onderwerp te bepaal. Byvoorbeeld, stem saam / stem nie saam nie, tevredenheid / ontevredenheid en goed / sleg is bipolêre konsepte.
| Unipolêre skaal voorbeeld | Bipolêre skaal voorbeeld |
| ○ Stem heeltemal saam ○ Stem ietwat saam ○ Stem matig saam ○ Glad nie Stem saam nie | ○ Stem heeltemal saam ○ Stem ietwat saam ○ Stem nie saam of verskil nie ○ Stem ietwat saam ○ Stem heeltemal saam |
Benewens hierdie twee hooftipes, is daar twee tipes Likert-skaalreaksie-opsies:
- Vreemde Likert-skale het 'n onewe aantal antwoordopsies, soos 3, 5 of 7. Vreemde Likert-skaalvrae het 'n neutrale opsie in die antwoordantwoorde.
- Selfs Likert-skale 'n ewe aantal antwoordopsies hê, soos 4 of 6. Dit word gedoen om respondente te dwing om 'n standpunt in te neem, hetsy vir of teen die stelling.
Wat is die belangrikheid van Likert-skaal in navorsing?
Die Likert-skaal is maklik om te gebruik en te verstaan, en dit is relatief betroubaar en geldig. Dit maak dit 'n gewilde keuse vir navorsers in 'n verskeidenheid velde, insluitend sielkunde, sosiologie, onderwys en bemarking.
Waarom is 'n Likert-skaal die voorkeurskaal in navorsing? Hier is 'n paar redes waarom die Likert-skaal wyd gebruik word:
- Houdings beïnvloed gedrag, maar kan nie onmiddellik waargeneem word nie, dit moet aangeneem word deur 'n persoon se uiteenlopende optrede of uitsprake. Dit is hoekom Likert-skaalvraelyste verskillende aspekte van gesindheid aanspreek.
- Likert-skale bied 'n gestandaardiseerde formaat vir die insameling van antwoorde, om te verseker dat alle respondente dieselfde stel vrae op dieselfde manier beantwoord. Hierdie standaardisering verhoog die betroubaarheid en vergelykbaarheid van data.
- Likert-skale is doeltreffend om 'n groot volume data van 'n groot aantal respondente in te samel, wat hulle geskik maak vir opname-navorsing.
Hoe om Likert-skaal in navorsing te gebruik
Die effektiwiteit van Likert-skaal in navorsing word deur verskeie faktore beïnvloed. Hier is 'n paar wenke om jou te help om 'n vraelys met Likert-skaal te ontwerp:
#1. Doelwitte van 'n Vraelys
Enige vraelys het drie spesifieke doelwitte. Dit is nodig om die vraelysontwerp te begin met sleutelnavorsingsvrae wat jy wil beantwoord.
#2. Sorg vir Vraagontwerp
Dit is van kardinale belang om die vrae te ontwerp om die respondent se onvermoë en onwilligheid om te antwoord te oorkom.
- Is die respondent ingelig?
- As respondente waarskynlik nie ingelig sal word nie, moet filtervrae wat bekendheid, produkgebruik en vorige ervarings meet voor vrae oor die onderwerpe self gevra word.
- Kan die respondent onthou?
- Vermy foute van weglating, teleskopering en skepping.
- Vrae wat nie aan die respondent leidrade verskaf nie, kan die werklike voorkoms van 'n gebeurtenis onderskat.
- Kan die respondent verwoord?
- Verminder die moeite wat van die respondente vereis word.
- Is die konteks waarin die vrae gevra word gepas?
- Laat die versoek om inligting wettig lyk.
- As die inligting sensitief is:
Jy kan ook graag: 12+ gratis alternatiewe vir SurveyMonkey in 2023
#3. Kies Vraagbewoording
Vir goedgeskrewe vrae bied ons die volgende riglyne:
- definieer die kwessie
- gebruik gewone woorde
- gebruik ondubbelsinnige woorde
- vermy leidende vrae
- vermy implisiete alternatiewe
- vermy implisiete aannames
- vermy veralgemenings en skattings
- gebruik positiewe en negatiewe stellings.
Jy kan ook graag: 65+ Effektiewe opname-vraagmonsters + gratis sjablone
#4. Kies Likert-skaal-reaksie-opsies
Besluit of jy Bipolêr of Unipolêr gaan gebruik, 'n vreemde of selfs Likert-skaal, afhangende van of jy 'n neutrale of middelpuntopsie wil insluit.
Jy moet verwys na die beskikbare metingskonstrukte en items wat reeds deur vorige navorsers ontwikkel en erken is. Veral as dit kom by akademiese navorsing met streng standaarde.
Belangrike take
Gereed om jou kundigheid in die gebruik van Likert-skale op die proef te stel en waardevolle insigte vir jou navorsing in te samel? Neem die volgende stap en skep kragtige opnames met AhaSlides.
AhaSlides bied gebruikersvriendelike gereedskap vir die skep van opnames, intydse reaksieopsporing en aanpasbare Likert-skaalopsies. Begin om die meeste van jou navorsing te maak deur vandag boeiende opnames te ontwerp!
Algemene vrae
Hoe om Likert-skaaldata in navorsing te ontleed?
Daar is verskeie statistiese tegnieke wat gebruik kan word in die ontleding van die Likert-skaaldata. Algemene ontledings sluit in die berekening van beskrywende statistieke (bv. gemiddeldes, mediane), die uitvoer van inferensiële toetse (bv. t-toetse, ANOVA) en die ondersoek van verwantskappe (bv. korrelasies, faktoranalise).
Kan Likert-skale in kwalitatiewe navorsing gebruik word?
Alhoewel Likert-skale tipies vir kwantitatiewe navorsing gebruik word, kan dit ook vir kwalitatiewe doeleindes gebruik word.
Watter tipe meting is Likertskaal?
'n Likert-skaal is 'n tipe graderingskaal wat gebruik word om houdings of opinies te meet. Met hierdie skaal word respondente gevra om items op 'n vlak van ooreenstemming ten opsigte van 'n sekere kwessie te gradeer.
Ref: Akademie | Boek: Marketing Research: An Applied Orientation, Naresh K. Malhotra, p. 323.
