Ренсис Лайкерт тарабынан иштелип чыккан Лайкерт шкаласы билим берүү жана коомдук илимдер изилдөөлөрүндө жалпыланган рейтинг шкаласынын эң көп колдонулган варианттарынын бири болуп саналат.
Мааниси Изилдөөдөгү Лайкерт шкаласы өзгөчө мамилени, пикирди, жүрүм-турумду жана артыкчылыктарды өлчөөгө келгенде, талашсыз.
Бул макалада биз изилдөөдө Лайкерт шкаласынын маанисин, ошондой эле сапаттык же сандык изилдөө болобу, аны изилдөөдө качан жана кантип эң жакшы колдонуу керектигин тереңирээк карайбыз.
жалпы көрүнүш
| Лайкерт шкаласын ким ойлоп тапкан? | Rensis Likert |
| Лайкерт шкаласы качан иштелип чыккан? | 1932 |
| Изилдөөдө типтүү Likert шкаласы деген эмне? | 5 же 7 баллдык тартиптеги шкала |
Мазмуну:
- Изилдөөдө Likert шкаласы деген эмне?
- Изилдөөдө Лайкерт шкаласынын кандай түрлөрү бар?
- Изилдөөдө Лайкерт шкаласынын мааниси кандай?
- Изилдөөдө Лайкерт шкаласын кантип колдонсо болот
- Негизги Takeaways
Изилдөөдө Likert шкаласы деген эмне?
Лайкерт шкаласы аны 1932-жылы иштеп чыккан Ренсис Лайкерттин атынан аталып калган. Сурамжылоодо бул шкаланын эң кеңири таралган түрү, ал көз караштарды, баалуулуктарды жана ой-пикирлерди өлчөө үчүн колдонулат. окуу.
Лайкерт шкаласын өлчөө методологиясынын негизги принциби - бул Лайкерт шкаласы боюнча алынган баллдар инсандын шкаладагы бир нече пунктка берген жоопторунан келип чыккан курамдуу (жалпыланган) упайлар болуп саналат. Мисалы, катышуучулардан метрикалык шкала боюнча берилген билдирүүгө (пункттарга) макул болуу деңгээлин көрсөтүү сунушталат.
Лайкерт шкаласына каршы
Адамдар Лайкерт шкаласы менен Лайкерт пунктунун терминдеринин ортосунда чаташтырылганын көрүүгө болот. Ар бир Likert шкаласы бир нече Likert пункттарын камтыйт.
- Лайкерт пункту - бул сурамжылоодо респондентке баа берүү суралган жеке билдирүү же суроо.
- Лайкерттик пункттар адатта катышуучуларга беш жана жети рейтингдик варианттардын ортосунда тандоону сунуштайт, ортоңку вариант нейтралдуу, мисалы, "Абдан канааттанбайм" дегенден "Өтө канааттандым" дегенге чейин.
Натыйжалуу сурамжылоо үчүн кеңештер
менен онлайн сурамжылоо түзүү AhaSlides
Үлгү катары жогорудагы мисалдардын бирин алыңыз. Акысыз катталып, онлайн сурамжылоосун түзүңүз AhaSlides шаблон китепканасы!
Бекер катталыңыз☁️
Изилдөөдө Лайкерт шкаласынын кандай түрлөрү бар?
Жалпысынан алганда, Likert тибиндеги суроолор бир полярдуу же биполярдык шкалалардан турушу мүмкүн.
- Unipolar Likert шкаласы бир өлчөмдү өлчөө. Алар респонденттердин белгилүү бир көз карашты же мамилени канчалык деңгээлде колдой тургандыгын баалоо үчүн абдан ылайыктуу. Мисалы, жыштыктар же ыктымалдыктар эч качан/ар дайым, такыр мүмкүн эмес/өтө ыктымал ж.б. колдонуу менен шкала менен өлчөнөт; алардын баары бир полярдуу.
- Биполярдык Likert шкаласы канааттануу жана канааттанбоо сыяктуу эки карама-каршы конструкцияны өлчөө. Жооптун варианттары оңдон терске чейин континуум боюнча жайгаштырылат, ортосунда нейтралдуу вариант бар. Алар көбүнчө белгилүү бир темага карата оң жана терс сезимдердин ортосундагы балансты баалоо үчүн колдонулат. Мисалы, макул/макул эмесмин, канааттануу/канааттанбоо жана жакшы/жаман эки полярдуу түшүнүктөр.
| Unipolar Scale мисалы | Биполярдык шкала мисал |
| ○ Толугу менен макулмун ○ Бир аз макулмун ○ Орточо макулмун ○ Такыр макул эмесмин | ○ Толугу менен макулмун ○ Бир аз макулмун ○ Макул да, каршы да эмес ○ Бир аз макул эмесмин ○ Такыр макул эмесмин |
Бул эки негизги түргө кошумча, Likert масштабдуу жооп варианттарынын эки түрү бар:
- Так Лайкерт шкаласы 3, 5 же 7 сыяктуу так сандагы жооп варианттары бар. Так Лайкерт шкаласынын суроолоруна жооптордо нейтралдуу вариант бар.
- Жада калса Лайкерт таразасы 4 же 6 сыяктуу жуп сандагы жооп варианттары болушу керек. Бул респонденттерди билдирүүнү колдогон же ага каршы позицияны карманууга мажбурлоо үчүн жасалат.
Изилдөөдө Лайкерт шкаласынын мааниси кандай?
Лайкерт шкаласы колдонууга жана түшүнүүгө оңой жана салыштырмалуу ишенимдүү жана жарактуу. Бул аны психология, социология, билим берүү жана маркетинг сыяктуу түрдүү тармактардагы изилдөөчүлөр үчүн популярдуу тандоого айлантат.
Эмне үчүн Likert шкаласы изилдөөдө артыкчылыктуу шкала болуп саналат? Бул жерде Лайкерт шкаласы кеңири колдонулушунун кээ бир себептери бар:
- Мамилелер жүрүм-турумга таасир этет, бирок ошол замат байкоого болбойт, алар адамдын ар түрдүү иш-аракеттери же билдирүүлөрү аркылуу кабыл алынышы керек. Мына ушундан улам Лайкерт шкаласынын анкеталары мамиленин ар кандай аспектилерин чечүү үчүн келет.
- Likert шкалалары жоопторду чогултуу үчүн стандартташтырылган форматты сунуштайт, бул бардык респонденттердин бир эле суроолорго бирдей жооп беришин камсыз кылат. Бул стандартташтыруу маалыматтардын ишенимдүүлүгүн жана салыштырылышын жогорулатат.
- Лайкерт шкалалары көп сандагы респонденттерден маалыматтардын чоң көлөмүн чогултуу үчүн эффективдүү болуп, аларды сурамжылоого ылайыктуу кылат.
Изилдөөдө Лайкерт шкаласын кантип колдонсо болот
Изилдөөдө Лайкерт шкаласынын натыйжалуулугуна ар кандай факторлор таасир этет. Бул жерде сизге Лайкерт шкаласы менен анкета түзүүгө жардам бере турган бир нече кеңештер бар:
#1. Анкетанын максаттары
Ар бир анкета үч конкреттүү максаты бар. Анкета дизайнын сиз жооп бере турган негизги изилдөө суроолорунан баштоо зарыл.
#2. Суроо дизайнына кам көрүңүз
Респонденттин жооп берүүгө жөндөмсүздүгүн жана каалабагандыгын жеңүү үчүн суроолорду түзүү абдан маанилүү.
- Респондент кабардарбы?
- Эгерде респонденттерге маалымат берилбесе, темалардын өзүнө тиешелүү суроолордон мурун таанышууну, продуктуну колдонууну жана мурунку тажрыйбаны өлчөөчү суроолорду чыпкалоо керек.
- Респондент эстей алабы?
- Ката кетирүү, телескоптоо жана түзүү каталарынан качыңыз.
- Респондентке ишарат бербеген суроолор окуянын чыныгы болушун баалабай коюшу мүмкүн.
- Респондент түшүндүрө алабы?
- Респонденттерден талап кылынган күч-аракетти азайтыңыз.
- Суроолор берилген контекст ылайыктуубу?
- Маалымат үчүн суроо-талап мыйзамдуу көрүнсүн.
- Эгерде маалымат купуя болсо:
Сизге да жагышы мүмкүн: 12-жылы SurveyMonkey үчүн 2023+ акысыз альтернатива
#3. Суроо-сөздөрдү тандаңыз
Жакшы жазылган суроолор үчүн биз төмөнкү көрсөтмөлөрдү сунуштайбыз:
- маселени аныктоо
- кадимки сөздөрдү колдонуу
- түшүнүксүз сөздөрдү колдонуу
- жетектөөчү суроолордон кач
- кыйыр альтернативалардан качуу
- кыйыр божомолдордон качуу
- жалпылоодон жана баалоодон кач
- оң жана терс билдирүүлөрдү колдонуу.
Сизге да жагышы мүмкүн: 65+ Натыйжалуу Сурамжылоо суроолорунун үлгүлөрү + Акысыз шаблондор
#4. Likert шкаласынын жооп варианттарын тандаңыз
Нейтралдуу же орто чекиттик опцияны кошкуңуз келгениңизге жараша, Биполярдык же Униполярдык, так же жуп Лайкерт шкаласын колдонууну чечиңиз.
Сиз буга чейин иштелип чыккан жана мурунку изилдөөчүлөр тарабынан таанылган жеткиликтүү өлчөө түзүмдөрүн жана буюмдарды кайрылуу керек. Айрыкча, катуу стандарттар менен академиялык изилдөөгө келгенде.
Негизги Takeaways
Лайкерт шкаласын колдонуу боюнча тажрыйбаңызды сыноого коюуга жана изилдөөңүз үчүн баалуу түшүнүктөрдү чогултууга даярсызбы? Кийинки кадамды жасап, күчтүү сурамжылоолорду түзүңүз AhaSlides.
AhaSlides колдонуучуга ыңгайлуу сурамжылоону түзүү куралдарын, реалдуу убакыт режиминде жоопторду көзөмөлдөөнү жана ыңгайлаштырылган Likert масштабынын варианттарын сунуштайт. Бүгүн кызыктуу сурамжылоолорду иштеп чыгуу менен изилдөөңүздүн максималдуу мүмкүнчүлүгүн баштаңыз!
Көп берилүүчү суроолор
Изилдөөдө Лайкерт масштабындагы маалыматтарды кантип талдоо керек?
Лайкерт масштабындагы маалыматтарды талдоодо колдонула турган бир нече статистикалык ыкмалар бар. Жалпы анализдерге сыпаттоо статистикасын эсептөө (мисалы, каражаттар, медианалар), инференциалдык тесттерди жүргүзүү (мисалы, t-тесттер, ANOVA) жана байланыштарды изилдөө (мисалы, корреляция, фактордук анализ) кирет.
Лайкерт шкалаларын сапаттуу изилдөөдө колдонсо болобу?
Лайкерт шкалалары, адатта, сандык изилдөө үчүн колдонулат да, алар сапаттык максаттар үчүн да колдонулушу мүмкүн.
Лайкерт шкаласы кандай өлчөө түрү болуп саналат?
Лайкерт шкаласы - көз караштарды же пикирлерди өлчөө үчүн колдонулган рейтинг шкаласынын бир түрү. Бул шкала менен респонденттерге кандайдыр бир маселе боюнча макулдук деңгээлине баа берүү суралат.
Шилтеме: Academia | Китеп: Маркетингдик изилдөө: Колдонмо багыт, Нареш К. Малхотра, б. 323.
