Rensis Likert tərəfindən hazırlanmış Likert Skalası, təhsil və sosial elmlər tədqiqatlarında ümumiləşdirilmiş reytinq şkalasının ən çox istifadə edilən variasiyalarından biridir.
Əhəmiyyəti Tədqiqatda Likert Ölçüsü xüsusilə münasibətin, rəyin, davranışın və üstünlüklərin ölçülməsinə gəldikdə, danılmazdır.
Bu yazıda araşdırmada Likert Scale-nin mənasını, həmçinin keyfiyyət və ya kəmiyyət tədqiqatı olub-olmamasından asılı olmayaraq tədqiqatda ondan nə vaxt və necə ən yaxşı şəkildə istifadə edəcəyimizi daha dərindən araşdıracağıq.
Baxış
| Likert şkalasını kim icad etdi? | Rensis Likert |
| Likert şkalası nə vaxt yaranıb? | 1932 |
| Araşdırmada tipik Likert Ölçüsü nədir? | 5 və ya 7 ballıq sıra miqyası |
Mündəricat:
- Araşdırmada Likert Skalası nədir?
- Tədqiqatda Likert Şkalasının Növləri hansılardır?
- Tədqiqatda Likert Şkalasının Önəmi Nədir?
- Tədqiqatda Likert Ölçüsündən Necə İstifadə Edilir
- Key Takeaways
Araşdırmada Likert Skalası nədir?
Likert Ölçüsü, onu 1932-ci ildə inkişaf etdirən yaradıcısı Rensis Likertin şərəfinə adlandırılmışdır. Sorğu tədqiqatlarında bu, real və ya hipotetik vəziyyət üçün münasibətləri, dəyərləri və fikirləri ölçmək üçün istifadə edilən ölçmə şkalasının ən çox yayılmış növüdür. öyrənmək.
Likert şkalası ölçmə metodologiyasının əsas prinsipi Likert şkalası ilə əldə edilən balların miqyasdakı çoxsaylı maddələrə fərdin cavablarından yaranan mürəkkəb (cəmlənmiş) ballar olmasıdır. Məsələn, iştirakçılardan metrik miqyasda verilmiş bəyanatla (maddələr) razılıq səviyyəsini (qəti razı deyiləmdən qəti razıyam) göstərmələri xahiş olunur.
Likert Ölçüsü və Likert Maddəsi
İnsanların Likert şkalası və Likert elementi terminləri arasında çaşqın olduğunu görmək adi haldır. Hər bir Likert şkalası bir neçə Likert elementini ehtiva edir.
- Likert elementi respondentdən sorğuda qiymətləndirməsi xahiş edilən fərdi ifadə və ya sualdır.
- Likert elementləri adətən iştirakçılara beş və yeddi sıralanmış seçim arasında seçim təklif edir, orta variant neytraldır, məsələn, “Həddən artıq narazıdır”dan “Hədsiz razıyam”a qədər.
Effektiv sorğu üçün məsləhətlər
ilə onlayn sorğu yaradın AhaSlides
Şablon kimi yuxarıdakı nümunələrdən hər hansı birini əldə edin. Pulsuz qeydiyyatdan keçin və onlayn sorğu yaradın AhaSlides şablon kitabxanası!
Pulsuz Qeydiyyatdan Keçin☁️
Tədqiqatda Likert Şkalasının Növləri hansılardır?
Ümumiyyətlə, Likert tipli suallar birqütblü və ya bipolyar miqyaslardan ibarət ola bilər.
- Unipolar Likert tərəzi bir ölçü ilə ölçün. Onlar respondentlərin müəyyən bir nöqteyi-nəzər və ya münasibəti dəstəkləmə dərəcəsini qiymətləndirmək üçün çox uyğundur. Məsələn, tezliklər və ya ehtimallar heç vaxt/həmişə, qətiyyən mümkün deyil/çox güman və s. istifadə edərək şkala ilə ölçülür; hamısı birqütblüdür.
- Bipolyar Likert tərəzi məmnunluq və narazılıq kimi iki əks quruluşu ölçün. Cavab variantları ortada neytral seçim olmaqla, müsbətdən mənfiyə doğru ardıcıllıqla düzülür. Onlar tez-tez müəyyən bir mövzuya müsbət və mənfi hisslər arasındakı tarazlığı qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Məsələn, razıyam/razı deyiləm, məmnunluq/narazılıq və yaxşı/pis bipolyar anlayışlardır.
| Unipolar Scale nümunəsi | Bipolyar miqyas nümunəsi |
| ○ Tamamilə Razıyam ○ Qismən razıyam ○ Orta dərəcədə razıyam ○ Qətiyyən Razı deyiləm | ○ Tamamilə Razıyam ○ Qismən razıyam ○ Nə razı, nə də razılaşma ○ Qismən Razı deyiləm ○ Tamamilə Razı deyiləm |
Bu iki əsas növə əlavə olaraq, iki növ Likert miqyaslı cavab variantları var:
- Tək Likert tərəzi 3, 5 və ya 7 kimi tək sayda cavab variantları var. Tək Likert miqyaslı sualların cavab cavablarında neytral variant var.
- Hətta Likert tərəzi 4 və ya 6 kimi bərabər sayda cavab variantlarına sahib olun. Bu, respondentləri bəyanatın lehinə və ya əleyhinə mövqe tutmağa məcbur etmək üçün edilir.
Tədqiqatda Likert Şkalasının Önəmi Nədir?
Likert şkalası istifadəsi və başa düşülməsi asandır və nisbətən etibarlı və etibarlıdır. Bu, onu psixologiya, sosiologiya, təhsil və marketinq də daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə tədqiqatçılar üçün məşhur seçim edir.
Niyə Likert şkalası tədqiqatda üstünlük verilən miqyasdır? Likert Skalasının geniş istifadə olunmasının bəzi səbəbləri bunlardır:
- Münasibətlər davranışlara təsir edir, lakin dərhal müşahidə oluna bilməz, onlar insanın müxtəlif hərəkətləri və ya ifadələri ilə qəbul edilməlidir. Buna görə Likert miqyaslı anketlər münasibətin müxtəlif aspektlərini həll etmək üçün gəlir.
- Likert şkalaları cavabların toplanması üçün standartlaşdırılmış format təklif edir və bütün respondentlərin eyni suallar toplusuna eyni şəkildə cavab verməsini təmin edir. Bu standartlaşdırma məlumatların etibarlılığını və müqayisəliliyini artırır.
- Likert şkalaları çox sayda respondentdən böyük həcmdə məlumat toplamaq üçün səmərəlidir və onları sorğu tədqiqatı üçün uyğun edir.
Tədqiqatda Likert Ölçüsündən Necə İstifadə Edilir
Likert Skalasının tədqiqatda effektivliyinə müxtəlif amillər təsir edir. Likert miqyası ilə anket tərtib etməyinizə kömək edəcək bəzi məsləhətlər:
#1. Anketin məqsədləri
İstənilən sorğunun üç xüsusi məqsədi var. Anketin tərtibatını cavablandırmaq istədiyiniz əsas tədqiqat sualları ilə başlamaq lazımdır.
#2. Sual dizaynına diqqət yetirin
Respondentin cavab verməkdə acizliyini və istəməməsini aradan qaldırmaq üçün sualları tərtib etmək çox vacibdir.
- Respondent məlumatlandırılıbmı?
- Respondentlərin məlumatlandırılma ehtimalı yoxdursa, mövzuların özləri ilə bağlı suallardan əvvəl tanışlığı, məhsuldan istifadəni və keçmiş təcrübələri ölçən suallar verilməlidir.
- Respondent xatırlaya bilərmi?
- Etiraz, teleskop və yaratma səhvlərindən çəkinin.
- Respondentə işarələr verməyən suallar hadisənin faktiki baş verməsini lazımınca qiymətləndirməyə bilər.
- Respondent ifadə verə bilərmi?
- Respondentlərdən tələb olunan səyləri minimuma endirmək.
- Sualların verildiyi kontekst uyğundurmu?
- Məlumat tələbinin qanuni görünməsini təmin edin.
- Məlumat həssasdırsa:
Siz həmçinin kimi ola bilər: 12-cü ildə SurveyMonkey-ə 2023+ Pulsuz Alternativlər
#3. Sual ifadəsini seçin
Yaxşı yazılmış suallar üçün biz aşağıdakı təlimatları təklif edirik:
- məsələni müəyyənləşdirin
- adi sözlərdən istifadə edin
- birmənalı sözlərdən istifadə edin
- aparıcı suallardan qaçın
- gizli alternativlərdən çəkinin
- gizli fərziyyələrdən qaçın
- ümumiləşdirmələrdən və təxminlərdən qaçın
- müsbət və mənfi ifadələrdən istifadə edin.
Siz həmçinin kimi ola bilər: 65+ Effektiv Sorğu Sual Nümunələri + Pulsuz Şablonlar
#4. Likert Ölçüsü cavab variantlarını seçin
Neytral və ya orta nöqtə seçimini daxil etmək istəməyinizdən asılı olaraq, Bipolyar və ya Unipolar, tək və ya hətta Likert şkalasından istifadə edəcəyinizə qərar verin.
Siz artıq hazırlanmış və əvvəlki tədqiqatçılar tərəfindən tanınan mövcud ölçmə konstruksiyalarına və maddələrinə istinad etməlisiniz. Xüsusilə ciddi standartlarla akademik tədqiqatlara gəldikdə.
Key Takeaways
Likert tərəzilərindən istifadə təcrübənizi sınaqdan keçirməyə və tədqiqatınız üçün dəyərli fikirlər toplamağa hazırsınız? Növbəti addımı atın və güclü sorğular yaradın AhaSlides.
AhaSlides istifadəçi dostu sorğu yaratma vasitələri, real vaxt rejimində cavab izləmə və fərdiləşdirilə bilən Likert miqyası seçimləri təklif edir. Bu gün cəlbedici sorğular tərtib edərək tədqiqatınızdan maksimum yararlanmağa başlayın!
Tez-tez soruşulan suallar
Araşdırmada Likert miqyası məlumatlarını necə təhlil etmək olar?
Likert miqyası məlumatlarını təhlil etmək üçün istifadə edilə bilən bir neçə statistik üsul var. Ümumi təhlillərə təsviri statistikanın hesablanması (məsələn, vasitələr, medianlar), inferensial testlərin aparılması (məsələn, t-testləri, ANOVA) və əlaqələrin araşdırılması (məsələn, korrelyasiya, faktor təhlili) daxildir.
Keyfiyyət tədqiqatlarında Likert şkalalarından istifadə etmək olarmı?
Likert tərəziləri adətən kəmiyyət tədqiqatları üçün istifadə olunsa da, keyfiyyət məqsədləri üçün də istifadə edilə bilər.
Likert şkalası hansı ölçü növüdür?
Likert şkalası münasibət və ya fikirləri ölçmək üçün istifadə edilən reytinq şkalası növüdür. Bu şkala ilə respondentlərdən bəzi müəyyən məsələ ilə bağlı razılıq səviyyəsində maddələri qiymətləndirmələri xahiş olunur.
Ref: Akademiya | Kitab: Marketinq Araşdırması: Tətbiqi Orientasiya, Naresh K. Malhotra, səh. 323.
