Rensis Likert မှတီထွင်သော Likert Scale သည် ပညာရေးနှင့်လူမှုရေးသိပ္ပံသုတေသနတွင် summated rating scale ၏လူကြိုက်အများဆုံးပုံစံကွဲများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
၏အဓိပ္ပာယ်ကို သုတေသနတွင် Likert စကေး အထူးသဖြင့် စိတ်နေစိတ်ထား၊ အမြင်၊ အပြုအမူနှင့် နှစ်သက်မှုများကို တိုင်းတာခြင်းများနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ငြင်းမရနိုင်ပါ။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ သုတေသနတွင် Likert Scale ၏အဓိပ္ပာယ်ကို သုတေသနပြုရာတွင် အရည်အသွေးပိုင်း သို့မဟုတ် အရေအတွက် သုတေသနတွင် မည်သည့်အချိန်နှင့် အကောင်းဆုံးအသုံးပြုရမည်နည်း။
ျခံဳငံုသံုးသပ္မႈ
| Likert Scale ကို ဘယ်သူက တီထွင်ခဲ့တာလဲ။ | Rensis Likert |
| Likert Scale သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖွံ့ဖြိုးလာသနည်း။ | 1932 |
| သုတေသနတွင် ပုံမှန် Likert Scale ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ | 5- သို့မဟုတ် 7-မှတ် ပုံမှန်စကေး |
မာတိကာ:
- သုတေသနတွင် Likert Scale ဟူသည် အဘယ်နည်း။
- သုတေသနတွင် Likert Scale အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။
- သုတေသနတွင် Likert Scale ၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။
- သုတေသနတွင် Likert Scale ကိုအသုံးပြုနည်း
- Key ကို Takeaways
သုတေသနတွင် Likert Scale ဟူသည် အဘယ်နည်း။
Likert Scale ကို 1932 ခုနှစ်တွင် တီထွင်ဖန်တီးသူ Rensis Likert မှ အမည်ပေးထားသည်။ စစ်တမ်း သုတေသနတွင် ၎င်းသည် သဘောထား၊ တန်ဖိုးများနှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်များကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည့် တိုင်းတာမှုစကေးအမျိုးအစားဖြစ်ပြီး တကယ့် သို့မဟုတ် စိတ်ကူးစိတ်သန်း အခြေအနေများအတွက် အသုံးပြုသည်။ လေ့လာချက်။
Likert စကေးတိုင်းတာခြင်းနည်းစနစ်၏ အခြေခံသဘောတရားမှာ Likert စကေးတစ်ခုမှရရှိသောရမှတ်များသည် စကေးပေါ်ရှိ အရာများစွာအတွက် တစ်ဦးချင်းစီ၏တုံ့ပြန်မှုများမှ ပေါင်းစပ်ထားသော (summated) ရမှတ်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပါဝင်သူများကို မက်ထရစ်စကေးဖြင့် ပေးထားသော ထုတ်ပြန်ချက် (အကြောင်းအရာများ) ဖြင့် ၎င်းတို့၏ သဘောတူညီချက်အဆင့် (ပြင်းထန်စွာ သဘောမတူမှ ပြင်းပြင်းထန်ထန် သဘောတူသည်) ကို ပြသရန် တောင်းဆိုသည်။
Likert Scale နှင့် Likert အကြောင်းအရာ
Likert scale နှင့် Likert item ဟူသော ဝေါဟာရများကြားတွင် လူအများက ရှုပ်ထွေးနေသည်ကို တွေ့ရတတ်သည်။ Likert စကေးတစ်ခုစီတွင် Likert အများအပြားပါဝင်ပါသည်။
- Likert အကြောင်းအရာသည် စစ်တမ်းတစ်ခုတွင် ဖြေဆိုသူအား အကဲဖြတ်ရန် တောင်းဆိုသည့် တစ်ဦးချင်းထုတ်ပြန်ချက် သို့မဟုတ် မေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Likert ပစ္စည်းများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ရွေးချယ်စရာငါးခုမှ ခုနစ်ခုကြားတွင် ပါဝင်သူများကို ရွေးချယ်ခွင့်ပေးသည်၊ အလယ်ရွေးချယ်မှုမှာ ကြားနေဖြစ်သည်၊ ဥပမာ၊ "အလွန်အမင်းမကျေနပ်သည်" မှ "အလွန့်အလွန်ကျေနပ်သည်" အထိ
ထိရောက်သောစစ်တမ်းအတွက် အကြံပြုချက်များ
စစ်တမ်းကို အွန်လိုင်းဖြင့် ဖန်တီးပါ။ AhaSlides
အထက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများထဲမှ တစ်ခုကို နမူနာပုံစံများအဖြစ် ရယူပါ။ အခမဲ့စာရင်းသွင်းပြီး အွန်လိုင်းဖြင့် စစ်တမ်းပြုလုပ်ပါ။ AhaSlides နမူနာပုံစံစာကြည့်တိုက်။
☁️ အခမဲ့ စာရင်းသွင်းပါ။
သုတေသနတွင် Likert Scale အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ Likert-type မေးခွန်းများတွင် unipolar သို့မဟုတ် bipolar scales များပါ၀င်နိုင်သည်။
- Unipolar Likert အကြေးခွံများ အတိုင်းအတာတစ်ခုတည်းကို တိုင်းတာပါ။ ၎င်းတို့သည် ဖြေဆိုသူများသည် သီးခြားရှုထောင့် သို့မဟုတ် သဘောထားကို ထောက်ခံသည့်အတိုင်းအတာကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြိမ်နှုန်းများ သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ဘယ်သောအခါမှ/အမြဲတမ်း၊ ဖြစ်နိုင်ချေမရှိ/အလွန်ဖြစ်နိုင်ချေ စသည်တို့ကို အသုံးပြု၍ စကေးဖြင့် တိုင်းတာသည်။ ၎င်းတို့အားလုံးသည် တစ်ဘက်စွန်းများဖြစ်သည်။
- Bipolar Likert အကြေးခွံ ကျေနပ်မှုနှင့် မကျေနပ်မှုကဲ့သို့သော ဆန့်ကျင်ဘက်တည်ဆောက်မှုနှစ်ခုကို တိုင်းတာပါ။ တုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်စရာများကို အလယ်တွင် ကြားနေရွေးချယ်မှုဖြင့် အပြုသဘောမှအနုတ်သို့ စဉ်ဆက်မပြတ်စီစဉ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုအပေါ် အကောင်းမြင်စိတ်နှင့် အဆိုးမြင်စိတ်များကြား ချိန်ခွင်လျှာကို အကဲဖြတ်ရန် ၎င်းတို့ကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သဘောတူ/သဘောမတူ၊ ကျေနပ်မှု/မကျေနပ်မှု၊ နှင့် အကောင်း/အဆိုးတို့သည် စိတ်ကြွသဘောတရားများဖြစ်သည်။
| Unipolar Scale ဥပမာ | Bipolar Scale ဥပမာ |
| ○ အပြင်းအထန်သဘောတူသည်။ ○ အနည်းငယ်သဘောတူသည်။ ○ အတန်အသင့် သဘောတူသည်။ ○ လုံးဝသဘောမတူပါ။ | ○ အပြင်းအထန်သဘောတူသည်။ ○ အနည်းငယ်သဘောတူသည်။ ○ သဘောတူသည်ဖြစ်စေ၊ သဘောမတူသည်ဖြစ်စေ ○ သဘောမတူပါ။ ○ ပြင်းပြင်းထန်ထန် သဘောမတူပါ။ |
ဤအဓိကအမျိုးအစားနှစ်ခုအပြင်၊ Likert အတိုင်းအတာ တုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်စရာ နှစ်မျိုးရှိပါသည်။
- ထူးဆန်းသော Likert အကြေးခွံများ 3၊ 5၊ သို့မဟုတ် 7 ကဲ့သို့သော ထူးဆန်းသော တုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်စရာများ ရှိသည်။ ထူးဆန်းသော Likert စကေးမေးခွန်းများတွင် အဖြေတုံ့ပြန်မှုများတွင် ကြားနေရွေးချယ်စရာတစ်ခုရှိသည်။
- Likert ကြေးတိုင် 4 သို့မဟုတ် 6 ကဲ့သို့သော တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာ ရွေးစရာအရေအတွက် တူညီသည့် အရေအတွက် ရှိသည်။ ၎င်းသည် ဖြေဆိုသူများအား ကြေညာချက်အတွက် သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်စေ ရာထူးတစ်ခုရယူရန် တွန်းအားပေးရန် လုပ်ဆောင်သည်။
သုတေသနတွင် Likert Scale ၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။
Likert အတိုင်းအတာသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး နားလည်ရလွယ်ကူပြီး ၎င်းသည် အတော်ပင်ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး မှန်ကန်ပါသည်။ ၎င်းသည် စိတ်ပညာ၊ လူမှုဗေဒ၊ ပညာရေးနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးရှိ သုတေသီများအတွက် ရေပန်းစားသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။
Likert အတိုင်းအတာသည် သုတေသနတွင် အဘယ်ကြောင့် ဦးစားပေးစကေးဖြစ်သနည်း။ ဤသည်မှာ Likert Scale ကို တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုရသည့် အကြောင်းရင်းအချို့ဖြစ်သည်။
- စိတ်နေသဘောထားများသည် အပြုအမူများအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိသော်လည်း ချက်ချင်းလက်ငင်း သတိပြု၍မရပါ၊ ၎င်းတို့ကို လူတစ်ဦး၏ ကွဲပြားသောအပြုအမူ သို့မဟုတ် ထုတ်ဖော်ပြောဆိုမှုများဖြင့် ယူဆရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် Likert စကေးမေးခွန်းပုံစံများသည် စိတ်နေစိတ်ထား၏ မတူညီသောသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လာရောက်ခြင်းဖြစ်သည်။
- Likert စကေးများသည် တုံ့ပြန်မှုစုဆောင်းရန်အတွက် စံသတ်မှတ်ထားသောပုံစံကို ပေးဆောင်ထားပြီး ဖြေဆိုသူအားလုံးသည် တူညီသောမေးခွန်းများကို တူညီစွာဖြေဆိုကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ဤစံသတ်မှတ်ချက်သည် ဒေတာများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုကို တိုးမြင့်စေသည်။
- Likert စကေးများသည် ဖြေဆိုသူအများအပြားထံမှ ဒေတာပမာဏများစွာကို စုဆောင်းရန်အတွက် ထိရောက်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့ကို စစ်တမ်းသုတေသနအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
သုတေသနတွင် Likert Scale ကိုအသုံးပြုနည်း
သုတေသနတွင် Likert Scale ၏ထိရောက်မှုသည် အမျိုးမျိုးသောအချက်များဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။ Likert Scale ဖြင့် မေးခွန်းပုံစံတစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲရာတွင် ကူညီရန် အကြံပြုချက်အချို့ ဖြစ်သည်-
#၁။ မေးခွန်းလွှာ၏ ရည်ရွယ်ချက်များ
မေးခွန်းပုံစံတိုင်းတွင် တိကျသော ရည်ရွယ်ချက် သုံးခုရှိသည်။ သင်ဖြေဆိုရန် ရည်ရွယ်ထားသော အဓိကသုတေသနမေးခွန်းများဖြင့် မေးခွန်းပုံစံဒီဇိုင်းကို စတင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
#၂။ မေးခွန်းဒီဇိုင်းကို ဂရုစိုက်ပါ။
ဖြေဆိုသူ၏ မတတ်နိုင်မှုနှင့် ဖြေဆိုလိုစိတ်တို့ကို ကျော်လွှားရန် မေးခွန်းများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် အရေးကြီးပါသည်။
- ဖြေဆိုသူအား အသိပေးပါသလား။
- ဖြေကြားသူများကို အကြောင်းကြားရန် မဖြစ်နိုင်ပါက၊ ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှု၊ ထုတ်ကုန်အသုံးပြုမှုနှင့် ယခင်အတွေ့အကြုံများကို တိုင်းတာသည့် မေးခွန်းများကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် အကြောင်းအရာများနှင့်ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းများမတိုင်မီ မေးမြန်းသင့်သည်။
- ဖြေဆိုသူ မှတ်မိနိုင်ပါသလား။
- ချန်လှပ်မှု၊ တယ်လီစကုပ်နှင့် ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။
- ဖြေဆိုသူအား အရိပ်အမြွက်မပြသောမေးခွန်းများသည် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ အမှန်တကယ်ဖြစ်ပျက်မှုကို လျှော့တွက်နိုင်သည်။
- ဖြေဆိုသူသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြောနိုင်ပါသလား။
- ဖြေဆိုသူများ၏ လိုအပ်သော ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို လျှော့ချပါ။
- မေးခွန်းများမေးသည့်အကြောင်းအရာသည် သင့်လျော်ပါသလား။
- သတင်းအချက်အလတ်တောင်းဆိုမှုအား တရားဝင်ပုံပေါ်ပါစေ။
- အချက်အလက်သည် ထိလွယ်ရှလွယ်ဖြစ်ပါက-
နင်ကြိုက်ကောင်းကြိုက်လိမ့်မယ်: 12 ခုနှစ်တွင် SurveyMonkey အတွက် အခမဲ့အခြားရွေးချယ်စရာ 2023+ ခု
#၃။ မေးခွန်းအသုံးအနှုန်းကိုရွေးချယ်ပါ။
ကောင်းစွာရေးထားသောမေးခွန်းများအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါလမ်းညွှန်ချက်များကို ပေးဆောင်သည်-
- ပြဿနာကို သတ်မှတ်ပါ။
- သာမာန်စကားလုံးများကိုသုံးပါ။
- မရှင်းလင်းသော စကားလုံးများကို သုံးပါ။
- ဦးဆောင်မေးခွန်းများကို ရှောင်ပါ။
- သွယ်ဝိုက်သောနည်းများကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။
- သွယ်ဝိုက်သော ယူဆချက်များကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။
- ယေဘုယျသတ်မှတ်မှုများနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။
- အပြုသဘောဆောင်သော နှင့် အပျက်သဘောဆောင်သော ပြောဆိုချက်များကို အသုံးပြုပါ။
နင်ကြိုက်ကောင်းကြိုက်လိမ့်မယ်: 65+ ထိရောက်သော စစ်တမ်းမေးခွန်း နမူနာများ + အခမဲ့ နမူနာများ
#၄။ Likert Scale တုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်စရာများကို ရွေးပါ။
သင်သည် ကြားနေ သို့မဟုတ် အလယ်အလတ်မှတ်ရွေးချယ်မှုကို ထည့်သွင်းလိုခြင်းရှိမရှိအပေါ် မူတည်၍ Bipolar သို့မဟုတ် Unipolar၊ ထူးဆန်းသော သို့မဟုတ် Likert စကေးကို အသုံးပြုမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
ရရှိနိုင်သော တိုင်းတာမှုတည်ဆောက်ပုံများနှင့် ယခင်သုတေသီများက တီထွင်ပြီး အသိအမှတ်ပြုထားပြီးဖြစ်သည့် အရာများကို ကိုးကားသင့်သည်။ အထူးသဖြင့် တင်းကျပ်သော စံချိန်စံညွှန်းများဖြင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သုတေသနနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ၊
Key ကို Takeaways
Likert စကေးများကို စမ်းသပ်ရန် သင်၏ကျွမ်းကျင်မှုကို ထည့်သွင်းပြီး သင့်သုတေသနအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို စုဆောင်းရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ နောက်တစ်ဆင့်တက်ပြီး အားကောင်းသော စစ်တမ်းများကို ဖန်တီးပါ။ AhaSlides.
AhaSlides အသုံးပြုရလွယ်ကူသော စစ်တမ်းဖန်တီးမှုကိရိယာများ၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တုံ့ပြန်မှုခြေရာခံခြင်းနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော Likert စကေးရွေးချယ်မှုများကို ပေးဆောင်သည်။ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော စစ်တမ်းများကို ယနေ့ပဲ ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းဖြင့် သင်၏ သုတေသနကို အများဆုံး စတင်လိုက်ပါ။
ေမးေလ့ရွိသည့္ေမးခြန္းမ်ား
သုတေသနတွင် Likert စကေးဒေတာကို မည်သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မည်နည်း။
Likert စကေးဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်များစွာ ရှိပါသည်။ ယေဘုယျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများတွင် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို တွက်ချက်ခြင်း (ဥပမာ၊ နည်းလမ်းများ၊ မီဒီယမ်များ)၊ ကောက်ချက်ချစမ်းသပ်မှုများ (ဥပမာ၊ t-tests၊ ANOVA) နှင့် ဆက်ဆံရေးများ (ဥပမာ၊ ဆက်စပ်မှုများ၊ အကြောင်းရင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု) တို့ ပါဝင်ပါသည်။
အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော သုတေသနတွင် Likert စကေးများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Likert စကေးများကို အရေအတွက် သုတေသနအတွက် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုသော်လည်း ၎င်းတို့ကို အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
Likert အတိုင်းအတာသည် မည်သည့်တိုင်းတာမှုအမျိုးအစားလဲ။
Likert Scale သည် သဘောထားများ သို့မဟုတ် ထင်မြင်ချက်များကို တိုင်းတာရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အဆင့်သတ်မှတ်စကေးအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအတိုင်းအတာဖြင့်၊ အချို့သောပြဿနာများအတွက် သဘောတူညီချက်အဆင့်တွင် အကြောင်းအရာများကို ဖြေဆိုသူများကို အဆင့်သတ်မှတ်ရန် တောင်းဆိုထားသည်။
ref: ပညာရေး | စာအုပ်- စျေးကွက်ရှာဖွေရေး- အသုံးချဦးတည်ချက်တစ်ခု၊ Naresh K. Malhotra၊ စ. ၃၂၃။
