Rensis Likert විසින් වර්ධනය කරන ලද Likert පරිමාණය, අධ්‍යාපනික සහ සමාජ විද්‍යා පර්යේෂණවල සාරාංශගත ශ්‍රේණිගත කිරීමේ පරිමාණයේ වඩාත් ජනප්‍රිය ලෙස භාවිතා කරන ලද වෙනස්කම් වලින් එකකි.
වැදගත්කම පර්යේෂණයේ ලිකර්ට් පරිමාණය එය ප්‍රතික්ෂේප කළ නොහැකි ය, විශේෂයෙන්ම එය ආකල්ප, මතය, හැසිරීම සහ මනාපයන් මැනීම සම්බන්ධයෙන්.
මෙම ලිපියෙන් අපි පර්යේෂණයේදී Likert Scale යන්නෙහි අර්ථය මෙන්ම එය ගුණාත්මක හෝ ප්‍රමාණාත්මක පර්යේෂණයක් වුවද පර්යේෂණයේදී එය වඩාත් හොඳින් භාවිතා කරන්නේ කවදාද සහ කෙසේද යන්න පිළිබඳව ගැඹුරින් යන්නෙමු.
දළ විශ්ලේෂණය
| ලයිකර්ට් පරිමාණය සොයාගත්තේ කවුද? | රෙන්සිස් ලිකර්ට් |
| Likert පරිමාණය වර්ධනය වූයේ කවදාද? | 1932 |
| පර්යේෂණයේදී සාමාන්ය Likert පරිමාණයක් යනු කුමක්ද? | 5- හෝ 7-ලක්ෂ්‍ය සාමාන්ය පරිමාණය |
පටුන:
පර්යේෂණයේදී Likert පරිමාණය යනු කුමක්ද?
Likert පරිමාණය නම් කර ඇත්තේ එහි නිර්මාතෘ වන Rensis Likert විසින් එය 1932 දී සංවර්ධනය කරන ලද නිසා ය. සමීක්ෂණ පර්යේෂණ වලදී, එය සැබෑ හෝ උපකල්පිත තත්වයක් සඳහා ආකල්ප, වටිනාකම් සහ අදහස් මැනීමට භාවිතා කරන වඩාත් සුලභ මිනුම් පරිමාණය වේ. අධ්යයනය.
Likert පරිමාණ මිනුම් ක්‍රමයේ මූලික මූලධර්මයක් නම්, Likert පරිමාණයකින් ලබා දෙන ලකුණු, පරිමාණයේ ඇති බහුවිධ අයිතමවලට පුද්ගලයාගේ ප්‍රතිචාර වලින් නිකුත් වන සංයුක්ත (සාරාංශගත) ලකුණු වේ. උදාහරණයක් ලෙස, ලබා දී ඇති ප්‍රකාශය (අයිතම) සමඟ මෙට්‍රික් පරිමාණයෙන් ඔවුන්ගේ එකඟතා මට්ටම (තදින් එකඟ නොවන සිට දැඩි ලෙස එකඟ වීම දක්වා) පෙන්වීමට සහභාගිවන්නන්ගෙන් ඉල්ලා සිටී.
Likert පරිමාණය එදිරිව Likert අයිතමය
Likert පරිමාණය සහ Likert අයිතමය යන යෙදුම් අතර මිනිසුන් ව්‍යාකූල වීම සාමාන්ය දෙයකි. සෑම Likert පරිමාණයකම Likert අයිතම කිහිපයක් අඩංගු වේ.
- Likert අයිතමයක් යනු සමීක්ෂණයක දී ඇගයීමට ලක් කිරීමට වගඋත්තරකරුගෙන් ඉල්ලා සිටින තනි ප්‍රකාශයක් හෝ ප්‍රශ්නයකි.
- Likert අයිතම සාමාන්‍යයෙන් සහභාගිවන්නන්ට ශ්‍රේණිගත විකල්ප පහක් සහ හතක් අතර තේරීමක් ලබා දෙයි, මැද විකල්පය මධ්‍යස්ථ වේ, උදා: “අතිශයින්ම තෘප්තිමත්” සිට “අතිශයින්ම තෘප්තිමත්” දක්වා
ඵලදායී සමීක්ෂණය සඳහා ඉඟි
AhaSlides සමඟින් සබැඳි සමීක්ෂණයක් සාදන්න
ඉහත උදාහරණවලින් ඕනෑම එකක් සැකිලි ලෙස ලබා ගන්න. නොමිලේ ලියාපදිංචි වී AhaSlides අච්චු පුස්තකාලය සමඟ සබැඳිව සමීක්ෂණයක් සාදන්න!
නොමිලේ ලියාපදිංචි වන්න☁️
පර්යේෂණ වල Likert පරිමාණයේ වර්ග මොනවාද?
සාමාන්‍යයෙන්, Likert ආකාරයේ ප්රශ්න ඒකධ්‍රැව හෝ බයිපෝලර් පරිමාණයන්ගෙන් සමන්විත විය හැක.
- Unipolar Likert පරිමාණයන් තනි මානයක් මනින්න. ප්‍රතිචාර දක්වන්නන් නිශ්චිත දෘෂ්ටිකෝණයක් හෝ ආකල්පයක් අනුමත කරන ප්‍රමාණය තක්සේරු කිරීමට ඒවා හොඳින් ගැලපේ. උදාහරණයක් ලෙස, සංඛ්‍යාත හෝ සම්භාවිතාව මනිනු ලබන්නේ කිසිවිටක/සැමවිටම, කිසිසේත්ම/බොහෝ දුරට ඉඩ නොතබන, ආදිය භාවිතා කරමින් පරිමාණයන් මගිනි. ඒවා සියල්ල ඒක ධ්‍රැවීය.
- Bipolar Likert පරිමාණයන් තෘප්තිය සහ අතෘප්තිය වැනි ප්‍රතිවිරුද්ධ ගොඩනැගීම් දෙකක් මැන බලන්න. ප්‍රතිචාර විකල්ප ධනාත්මක සිට සෘණ දක්වා අඛණ්ඩව සකස් කර ඇති අතර මධ්‍යයේ මධ්‍යස්ථ විකල්පයක් ඇත. විශේෂිත මාතෘකාවක් කෙරෙහි ධනාත්මක සහ නිෂේධාත්මක හැඟීම් අතර සමතුලිතතාවය තක්සේරු කිරීමට ඔවුන් බොහෝ විට යොදා ගනී. උදාහරණයක් ලෙස, එකඟ/ එකඟ නොවීම, තෘප්තිය/අතෘප්තිය, සහ හොඳ/නරක යනු බයිපෝල සංකල්ප වේ.
| Unipolar Scale උදාහරණය | බයිපෝලර් පරිමාණ උදාහරණය |
| ○ දැඩි ලෙස එකඟයි ○ තරමක් එකඟයි ○ මධ්‍යස්ථව එකඟයි ○ කිසිසේත් එකඟ නොවේ | ○ දැඩි ලෙස එකඟයි ○ තරමක් එකඟයි ○ එකඟ නොවීම හෝ එකඟ නොවීම ○ තරමක් එකඟ නොවේ ○ දැඩි ලෙස එකඟ නොවේ |
මෙම ප්‍රධාන වර්ග දෙකට අමතරව, Likert පරිමාණ ප්‍රතිචාර විකල්ප වර්ග දෙකක් තිබේ:
- ඔත්තේ ලිකර්ට් පරිමාණයන් 3, 5, හෝ 7 වැනි ඔත්තේ ප්‍රතිචාර විකල්ප සංඛ්‍යාවක් ඇත. Odd Likert පරිමාණ ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු ප්‍රතිචාරවල මධ්‍යස්ථ විකල්පයක් ඇත.
- ලිකර්ට් පරිමාණයන් පවා 4 හෝ 6 වැනි ඉරට්ටේ ප්‍රතිචාර විකල්ප සංඛ්‍යාවක් ඇත. මෙය සිදු කරනුයේ ප්‍රකාශයට පක්ෂව හෝ විපක්ෂව ස්ථාවරයක් ගැනීමට වගඋත්තරකරුවන්ට බල කිරීමටය.
පර්යේෂණයේදී Likert පරිමාණයේ වැදගත්කම කුමක්ද?
Likert පරිමාණය භාවිතා කිරීමට සහ තේරුම් ගැනීමට පහසු වන අතර එය සාපේක්ෂව විශ්වාසදායක සහ වලංගු වේ. මෙය මනෝවිද්‍යාව, සමාජ විද්‍යාව, අධ්‍යාපනය සහ අලෙවිකරණය ඇතුළු විවිධ ක්ෂේත්‍රවල පර්යේෂකයන් සඳහා ජනප්‍රිය තේරීමක් කරයි.
ලිකර්ට් පරිමාණය පර්යේෂණයේදී වඩාත් කැමති පරිමාණය වන්නේ ඇයි? Likert පරිමාණය බහුලව භාවිතා වීමට හේතු කිහිපයක් මෙන්න:
- ආකල්ප හැසිරීම් වලට බලපෑම් කරයි, නමුත් ක්ෂණිකව නිරීක්ෂණය කළ නොහැක, ඒවා පුද්ගලයෙකුගේ විවිධ ක්‍රියා හෝ ප්‍රකාශයන් හරහා උපකල්පනය කළ යුතුය. ආකල්පයේ විවිධ පැති ආමන්ත්‍රණය කිරීමට Likert පරිමාණ ප්‍රශ්නාවලිය පැමිණෙන්නේ එබැවිනි.
- Likert පරිමාණයන් ප්‍රතිචාර එකතු කිරීම සඳහා ප්‍රමිතිගත ආකෘතියක් ලබා දෙයි, සියලු ප්‍රතිචාර දක්වන්නන් එකම ප්රශ්න සමූහයකට එකම ආකාරයකින් පිළිතුරු දෙන බව සහතික කරයි. මෙම ප්‍රමිතිකරණය දත්තවල විශ්වසනීයත්වය සහ සංසන්දනාත්මක බව වැඩි දියුණු කරයි.
- ප්‍රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් විශාල සංඛ්‍යාවකින් දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් රැස් කිරීම සඳහා Likert පරිමාණයන් කාර්යක්ෂම වන අතර, ඒවා සමීක්ෂණ පර්යේෂණ සඳහා සුදුසු වේ.
පර්යේෂණයේදී Likert පරිමාණය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?
පර්යේෂණයේදී Likert Scale හි සඵලතාවය විවිධ සාධක මගින් බලපායි. Likert Scale සමඟ ප්‍රශ්නාවලියක් සැලසුම් කිරීමට ඔබට උපකාර කිරීමට උපදෙස් කිහිපයක් මෙන්න:
#1. ප්‍රශ්නාවලියක අරමුණු
ඕනෑම ප්‍රශ්නාවලියකට නිශ්චිත අරමුණු තුනක් ඇත. ඔබ පිළිතුරු දීමට ඉලක්ක කරන ප්‍රධාන පර්යේෂණ ප්රශ්න සමඟ ප්‍රශ්නාවලිය නිර්මාණය ආරම්භ කිරීම අවශ්‍ය වේ.
#2. ප්රශ්න නිර්මාණය ගැන සැලකිලිමත් වන්න
වගඋත්තරකරුගේ නොහැකියාව සහ පිළිතුරු දීමට ඇති අකමැත්ත මඟහරවා ගැනීම සඳහා ප්රශ්න සැලසුම් කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.
- වගඋත්තරකරු දැනුවත් කරන්නේද?
- ප්‍රතිචාර දක්වන්නන් දැනුවත් කිරීමට ඉඩක් නොමැති නම්, මාතෘකා ගැනම ප්රශ්න කිරීමට පෙර හුරුපුරුදු බව, නිෂ්පාදන භාවිතය සහ අතීත අත්දැකීම් මනින පෙරහන් ප්රශ්න ඇසිය යුතුය.
- වගඋත්තරකරුට මතකද?
- අතපසු කිරීම, දුරේක්ෂ කිරීම සහ නිර්මාණය කිරීමේ දෝෂ වලින් වළකින්න.
- වගඋත්තරකරුට ඉඟි ලබා නොදෙන ප්රශ්න සිදුවීමක සැබෑ සිදුවීම අවතක්සේරු කළ හැකිය.
- වගඋත්තරකරුට ප්රකාශ කළ හැකිද?
- වගඋත්තරකරුවන්ගේ උත්සාහය අවම කරන්න.
- ප්රශ්න අසන සන්දර්භය සුදුසුද?
- තොරතුරු ඉල්ලීම නීත්‍යානුකූල බව පෙනෙන්න සලස්වන්න.
- තොරතුරු සංවේදී නම්:
ඔබ කැමති විය හැකිය: 12+ 2023 දී SurveyMonkey සඳහා නොමිලේ විකල්ප
#3. ප්රශ්න-වචන තෝරන්න
හොඳින් ලිඛිත ප්රශ්න සඳහා, අපි පහත මාර්ගෝපදේශ ලබා දෙන්නෙමු:
- ප්රශ්නය නිර්වචනය කරන්න
- සාමාන්ය වචන භාවිතා කරන්න
- නොපැහැදිලි වචන භාවිතා කරන්න
- ප්‍රධාන ප්‍රශ්නවලින් වළකින්න
- ව්‍යංග විකල්ප මගහරින්න
- ව්‍යංග උපකල්පන වලින් වළකින්න
- සාමාන්යකරණයන් සහ ඇස්තමේන්තු වලින් වළකින්න
- ධනාත්මක සහ සෘණ ප්රකාශ භාවිතා කරන්න.
ඔබ කැමති විය හැකිය: 65+ ඵලදායී සමීක්ෂණ ප්රශ්න සාම්පල + නොමිලේ සැකිලි
#4. Likert Scale ප්‍රතිචාර විකල්ප තෝරන්න
ඔබට මධ්‍යස්ථ හෝ මධ්‍ය ලක්ෂ්‍ය විකල්පයක් ඇතුළත් කිරීමට අවශ්‍යද යන්න මත පදනම්ව, ඔබ Bipolar හෝ Unipolar, ඔත්තේ හෝ ඉරට්ටේ Likert පරිමාණයක් භාවිතා කරන්නේද යන්න තීරණය කරන්න.
කලින් පර්යේෂකයන් විසින් දැනටමත් සංවර්ධනය කර හඳුනාගෙන ඇති පවතින මිනුම් ඉදිකිරීම් සහ අයිතම වෙත ඔබ යොමු විය යුතුය. විශේෂයෙන් දැඩි ප්‍රමිතීන් සහිත ශාස්ත්‍රීය පර්යේෂණ සම්බන්ධයෙන්.
යතුරු රැගෙන යාම
Likert පරිමාණයන් භාවිතා කිරීම පිළිබඳ ඔබේ විශේෂඥතාව පරීක්ෂණයට ලක් කිරීමට සහ ඔබේ පර්යේෂණ සඳහා වටිනා අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට සූදානම්ද? ඊළඟ පියවර ගෙන බලවත් සමීක්ෂණ සාදන්න අහස්ලයිඩ්.
AhaSlides පරිශීලක-හිතකාමී සමීක්ෂණ නිර්මාණ මෙවලම්, තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිචාර ලුහුබැඳීම සහ අභිරුචිකරණය කළ හැකි Likert පරිමාණ විකල්ප පිරිනමයි. අදම ආකර්ෂණීය සමීක්ෂණ සැලසුම් කිරීමෙන් ඔබේ පර්යේෂණවලින් උපරිම ප්‍රයෝජන ගැනීම අරඹන්න!
නිතර අසන ප්රශ්න
පර්යේෂණයේදී Likert පරිමාණ දත්ත විශ්ලේෂණය කරන්නේ කෙසේද?
Likert පරිමාණ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමේදී භාවිතා කළ හැකි සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්‍රම කිහිපයක් තිබේ. පොදු විශ්ලේෂණවලට විස්තරාත්මක සංඛ්‍යාලේඛන ගණනය කිරීම (උදා, මාධ්‍යයන්, මධ්‍යයන්), අනුමාන පරීක්ෂණ පැවැත්වීම (උදා, t-පරීක්ෂණ, ANOVA) සහ සම්බන්ධතා ගවේෂණය කිරීම (උදා, සහසම්බන්ධතා, සාධක විශ්ලේෂණය) ඇතුළත් වේ.
ගුණාත්මක පර්යේෂණ සඳහා Likert පරිමාණයන් භාවිතා කළ හැකිද?
Likert පරිමාණයන් සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රමාණාත්මක පර්යේෂණ සඳහා භාවිතා වුවද, ඒවා ගුණාත්මක අරමුණු සඳහාද භාවිතා කළ හැක.
Likert පරිමාණය යනු කුමන ආකාරයේ මිනුම් ද?
Likert Scale යනු ආකල්ප හෝ අදහස් මැනීමට භාවිතා කරන ශ්‍රේණිගත කිරීමේ පරිමාණයකි. මෙම පරිමාණය සමඟින්, යම් යම් ගැටළුවක් සම්බන්ධයෙන් එකඟතා මට්ටමක් මත අයිතම ශ්‍රේණිගත කිරීමට වගඋත්තරකරුවන්ගෙන් ඉල්ලා සිටී.
Ref: ඇකඩමිය | පොත: අලෙවිකරණ පර්යේෂණ: ව්‍යවහාරික දිශානතිය, නරේෂ් කේ. මල්හෝත්‍රා, පි. 323.
