La scala Likert, sviluppata da Rensis Likert, è una delle varianti più comunemente utilizzate della scala di valutazione sommata nella ricerca sulle scienze educative e sociali.
Il significato di Scala Likert nella ricercaè innegabile, soprattutto quando si tratta di misurare atteggiamenti, opinioni, comportamenti e preferenze.
In questo articolo approfondiremo il significato della Scala Likert nella ricerca, nonché quando e come utilizzarla al meglio nella ricerca, sia essa qualitativa o quantitativa.
Panoramica
| Chi ha inventato la scala Likert? | Rensis Likert |
| Quando è nata la scala Likert? | 1932 |
| Qual è una tipica scala Likert nella ricerca? | Scala ordinale a 5 o 7 punti |
Panoramica della scala Likert nella ricercaSommario:
- Cos'è la scala Likert nella ricerca?
- Quali sono i tipi di scala Likert nella ricerca?
- Qual è l'importanza della scala Likert nella ricerca?
- Come utilizzare la scala Likert nella ricerca
- Punti chiave
La scala Likert è la scala di valutazione sommativa più utilizzata nella ricercaCos'è la scala Likert nella ricerca?
La scala Likert prende il nome dal suo creatore, Rensis Likert, che la sviluppò nel 1932. Nella ricerca basata su sondaggi, è il tipo più comune di scala di misurazione, utilizzata per valutare atteggiamenti, valori e opinioni, per una situazione reale o ipotetica sotto studio.
Un principio fondamentale della metodologia di misurazione della scala Likert è che i punteggi ottenuti da una scala Likert sono punteggi compositi (sommati) derivanti dalle risposte di un individuo ai molteplici elementi della scala. Ad esempio, ai partecipanti viene chiesto di mostrare il loro livello di accordo (da fortemente in disaccordo a fortemente d'accordo) con l'affermazione (item) data su una scala metrica.
La scala Likert rispetto all'elemento Likert
È comune vedere le persone confondersi tra i termini scala Likert e elemento Likert. Ogni scala Likert contiene diversi elementi Likert.
- Un elemento Likert è un'affermazione o una domanda individuale che all'intervistato viene chiesto di valutare in un sondaggio.
- Gli elementi Likert di solito offrono ai partecipanti una scelta tra cinque e sette opzioni classificate, con l'opzione centrale neutrale, ad esempio da "Estremamente insoddisfatto" a "Estremamente soddisfatto"
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In generale, le domande di tipo Likert possono consistere in scale unipolari o bipolari.
- Scale Likert unipolarimisurare una sola dimensione. Sono particolarmente adatti per valutare la misura in cui gli intervistati sostengono un particolare punto di vista o atteggiamento. Ad esempio, le frequenze o le probabilità vengono misurate mediante scale che utilizzano mai/sempre, per niente probabile/molto probabile, ecc.; sono tutti unipolari.
- Scale Likert bipolarimisurare due costrutti opposti, come soddisfazione e insoddisfazione. Le opzioni di risposta sono disposte su un continuum dal positivo al negativo, con un'opzione neutra nel mezzo. Sono spesso impiegati per valutare l'equilibrio tra sentimenti positivi e negativi nei confronti di un particolare argomento. Ad esempio, accordo/disaccordo, soddisfazione/insoddisfazione e buono/cattivo sono concetti bipolari.
| Esempio di scala unipolare | Esempio di scala bipolare |
| ○ Pienamente d'accordo○ Abbastanza d'accordo○ Moderatamente d'accordo○ Per nulla d'accordo | ○ Pienamente d'accordo○ Abbastanza d'accordo○ Né d'accordo né in disaccordo○ Abbastanza in disaccordo○ Totalmente in disaccordo |
Un esempio di diversi tipi di scala Likert nella ricercaOltre a questi due tipi principali, esistono due tipi di opzioni di risposta della scala Likert:
- Strane scale Likertavere un numero dispari di opzioni di risposta, ad esempio 3, 5 o 7. Le domande su scala Likert dispari hanno un'opzione neutra nelle risposte di risposta.
- Anche le scale Likertavere un numero pari di opzioni di risposta, come 4 o 6. Questo viene fatto per costringere gli intervistati a prendere posizione, a favore o contro l'affermazione.
Scala Likert nella ricerca sui sondaggiQual è l'importanza della scala Likert nella ricerca?
La scala Likert è facile da usare e da comprendere ed è relativamente affidabile e valida. Ciò lo rende una scelta popolare per i ricercatori in una varietà di campi, tra cui psicologia, sociologia, istruzione e marketing.
Perché una scala Likert è la scala preferita nella ricerca? Ecco alcuni motivi per cui la scala Likert è ampiamente utilizzata:
- Gli atteggiamenti influenzano i comportamenti, ma non possono essere osservati istantaneamente, devono essere assunti attraverso le diverse azioni o dichiarazioni di una persona. Questo è il motivo per cui i questionari su scala Likert arrivano ad affrontare diversi aspetti dell’atteggiamento.
- Le scale Likert offrono un formato standardizzato per la raccolta delle risposte, garantendo che tutti gli intervistati rispondano allo stesso insieme di domande nello stesso modo. Questa standardizzazione migliora l’affidabilità e la comparabilità dei dati.
- Le scale Likert sono efficienti per raccogliere un grande volume di dati da un gran numero di intervistati, rendendole adatte per la ricerca tramite sondaggi.
Come utilizzare la scala Likert nella ricerca
L’efficacia della Scala Likert nella ricerca è influenzata da vari fattori. Ecco alcuni suggerimenti per aiutarti a progettare un questionario con Likert Scale:
#1. Obiettivi di un questionario
Ogni questionario ha tre obiettivi specifici. È necessario iniziare la progettazione del questionario con le domande chiave di ricerca a cui si intende rispondere.
#2. Prenditi cura del design delle domande
È fondamentale progettare le domande per superare l'incapacità e la riluttanza dell'intervistato a rispondere.
- L'intervistato è informato?
- Se è probabile che gli intervistati non siano informati, è necessario porre domande filtro che misurano la familiarità, l'uso del prodotto e le esperienze passate prima delle domande sugli argomenti stessi.
- L'intervistato può ricordare?
- Evitare errori di omissione, inquadramento e creazione.
- Le domande che non forniscono suggerimenti all’intervistato possono sottostimare l’effettivo verificarsi di un evento.
- L'intervistato è in grado di articolare?
- Minimizzare lo sforzo richiesto agli intervistati.
- Il contesto in cui vengono poste le domande è appropriato?
- Far sembrare legittima la richiesta di informazioni.
- Se le informazioni sono sensibili:
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#3. Scegli Formulazione della domanda
Per domande ben scritte, offriamo le seguenti linee guida:
- definire la questione
- usa parole comuni
- usare parole inequivocabili
- evitare domande fuorvianti
- evitare alternative implicite
- evitare ipotesi implicite
- evitare generalizzazioni e stime
- utilizzare affermazioni positive e negative.
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#4. Scegli le opzioni di risposta della scala Likert
Decidi se utilizzerai Bipolare o Unipolare, una scala Likert pari o dispari, a seconda che desideri includere un'opzione neutra o mediana.
È necessario fare riferimento ai costrutti e agli elementi di misurazione disponibili che sono già stati sviluppati e riconosciuti da ricercatori precedenti. Soprattutto quando si tratta di ricerca accademica con standard rigorosi.
Un esempio di scala Likert nella ricerca - System Usability Scale (SUS) | Immagine: Gruppo Nielsen NormanPunti chiave
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Domande frequenti
Come analizzare i dati su scala Likert nella ricerca?
Esistono diverse tecniche statistiche che possono essere utilizzate per analizzare i dati su scala Likert. Le analisi comuni includono il calcolo di statistiche descrittive (ad esempio, medie, mediane), la conduzione di test inferenziali (ad esempio, test t, ANOVA) e l'esplorazione di relazioni (ad esempio, correlazioni, analisi fattoriale).
Le scale Likert possono essere utilizzate nella ricerca qualitativa?
Anche se le scale Likert sono tipicamente utilizzate per la ricerca quantitativa, possono essere utilizzate anche per scopi qualitativi.
Che tipo di misurazione è la scala Likert?
Una scala Likert è un tipo di scala di valutazione utilizzata per misurare atteggiamenti o opinioni. Con questa scala, agli intervistati viene chiesto di valutare gli elementi in base al livello di accordo rispetto a determinate questioni.
Rif: Accademia| Libro: Ricerche di marketing: un orientamento applicato, Naresh K. Malhotra, p. 323.
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