คุณต้องการผลตอบรับที่รวดเร็วและเชื่อถือได้จากการฝึกอบรม การตรวจสอบหลังกิจกรรม หรือแบบสำรวจความคิดเห็นของพนักงาน และคุณต้องการให้ผู้คนกรอกแบบฟอร์มให้เสร็จสมบูรณ์ มาตราส่วนลิเคิร์ต 5 จุดตอบโจทย์นี้ได้ดี ตอบได้รวดเร็ว คุ้นเคยสำหรับเกือบทุกคน และการวิจัยแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มตัวเลือกการตอบมากขึ้นจะหยุดปรับปรุงความน่าเชื่อถือที่ประมาณ 6 จุด [1]
แต่ "มาตรวัดลิเคิร์ต 5 ระดับ" นั้นแท้จริงแล้วเป็นกลุ่มของมาตรวัด ไม่ใช่เครื่องมือเดียว การเลือกชุดป้ายกำกับ (เช่น เห็นด้วย พึงพอใจ ความถี่ ความสำคัญ หรือคุณภาพ) จะเปลี่ยนความหมายของข้อมูลและวิธีการที่คุณควรดำเนินการกับข้อมูลนั้น คู่มือนี้จะกล่าวถึงตัวเลือกป้ายกำกับมาตรฐาน สถานการณ์ที่เหมาะสม วิธีการให้คะแนนผลลัพธ์ และวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่ทำให้ข้อมูลจากการสำรวจใช้งานได้ยาก
อะไรคือสิ่งที่ทำให้มาตราส่วนนั้นเป็น "มาตราส่วนลิเคิร์ต"
Rensis Likert ได้นำรูปแบบนี้มาใช้ในปี พ.ศ. 1932 เพื่อเป็นวิธีการที่มีโครงสร้างในการวัดทัศนคติ ไม่ใช่แค่ใช่หรือไม่ใช่ แต่เป็นการวัดระดับความรู้สึก [3] ข้อคำถามแบบ Likert คลาสสิกมีคุณลักษณะสี่ประการ:
- ตัวเลือกการตอบเรียงลำดับจากสุดขั้วหนึ่งไปสู่สุดขั้วตรงข้าม
- จุดกึ่งกลางที่เป็นกลาง
- ป้ายกำกับสมมาตรอยู่ทั้งสองด้านของจุดกึ่งกลางนั้น
- ระยะห่างที่สม่ำเสมอระหว่างจุด
เมื่อเงื่อนไขทั้งสี่ข้อครบถ้วน คุณจะสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยและเปรียบเทียบกลุ่มได้อย่างมั่นใจ แต่หากเงื่อนไขใดเงื่อนไขหนึ่งไม่เป็นไปตามที่หวัง เช่น คุณใช้ตัวเลือก "เห็นด้วย / เห็นด้วยส่วนใหญ่ / เห็นด้วยเล็กน้อย / ไม่เห็นด้วย / ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง" คุณก็จะได้มาตรวัดที่ไม่สมดุล โดยมีระดับความเห็นด้วยเพียงสามระดับ และระดับความไม่เห็นด้วยเพียงสองระดับ ทำให้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ไม่ชัดเจน
วิธีการทำงานของมาตราส่วน 5 ระดับ
แต่ละระดับการตอบสนองจะได้รับตัวเลข สำหรับมาตรวัดความเห็นด้วย 1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 2 = ไม่เห็นด้วย 3 = เป็นกลาง (ไม่เห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วย) 4 = เห็นด้วย และ 5 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง จุดกึ่งกลางคือ 3 เป็นเส้นแบ่ง: คะแนนที่สูงกว่า 3 มีแนวโน้มไปทางเห็นด้วย และคะแนนที่ต่ำกว่า 3 มีแนวโน้มไปทางไม่เห็นด้วย
คุณสามารถปรับป้ายกำกับให้เข้ากับคำถามของคุณได้ สำหรับความพึงพอใจ: ไม่พอใจอย่างมาก ไม่พอใจ ปานกลาง พอใจ พอใจอย่างมาก สำหรับความเป็นไปได้: ไม่น่าเป็นไปได้อย่างยิ่ง ไม่น่าเป็นไปได้ ปานกลาง น่าเป็นไปได้ น่าเป็นไปได้อย่างยิ่ง ลองนึกถึงป้ายกำกับเหล่านี้ว่าเป็นป้ายบอกทาง: จุดกึ่งกลางที่ไม่มีป้ายกำกับจะบังคับให้ผู้ตอบแบบสอบถามต้องเดา ซึ่งเทียบเท่ากับทางแยกที่ว่างเปล่าในการสำรวจ การติดป้ายกำกับทุกจุดจะทำให้คุณได้ข้อมูลที่สอดคล้องกันมากขึ้น [1]
ชุดฉลากมาตรฐาน 5 จุด จำนวน 5 ชุด
แบบสำรวจในที่ทำงานส่วนใหญ่ใช้ชุดป้ายกำกับ 5 แบบ สามแบบเป็นแบบสองขั้ว คือมีค่าตรงข้ามสองค่าและค่ากลางเป็นกลาง สองแบบเป็นแบบขั้วเดียว คือมีค่าตั้งแต่ "ไม่มีเลย" ถึง "มาก" ดังนั้นตัวเลือกตรงกลางจึงเป็นปริมาณปานกลาง ไม่ใช่ความคิดเห็นที่เป็นกลาง โดยทั่วไปแล้ว ชุดป้ายกำกับแบบขั้วเดียวเป็นมาตราส่วนแบบลิเคิร์ต แต่มีวิธีการให้คะแนนเหมือนกัน
1. ข้อตกลง
ขนาด: ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง / ไม่เห็นด้วย / เป็นกลาง / เห็นด้วย / เห็นด้วยอย่างยิ่ง
นี่คือรูปแบบที่พบได้บ่อยที่สุดและเป็นรูปแบบที่คนส่วนใหญ่นึกถึงเมื่อได้ยินคำว่า "มาตราส่วนลิเคิร์ต" ใช้รูปแบบนี้เมื่อคุณนำเสนอข้อความและต้องการทราบว่าผู้ตอบแบบสอบถามเห็นด้วยมากน้อยเพียงใด
ขนาดที่เหมาะสม:
- การประเมินผลหลังการฝึกอบรม: "หลักสูตรนี้เตรียมความพร้อมให้ฉันสามารถนำทักษะไปใช้ในบทบาทหน้าที่ของฉันได้"
- คำติชมจากผู้จัดการ: "ผู้จัดการของฉันกำหนดความคาดหวังไว้อย่างชัดเจน"
- แบบสำรวจการปฐมนิเทศ: "ฉันเข้าใจสิ่งที่คาดหวังจากฉันในสัปดาห์แรกแล้ว"
ควรหลีกเลี่ยงการใช้มาตรวัดความพึงพอใจเมื่อคุณกำลังประเมินประสบการณ์โดยตรง มาตรวัดความพึงพอใจมักจะเหมาะสมกว่าในกรณีนี้
2. ความพึงพอใจ
ขนาด: ไม่พอใจอย่างมาก / ไม่พอใจ / เฉยๆ / พอใจ / พอใจมาก
แบบสอบถามวัดความพึงพอใจเหมาะสมกับเหตุการณ์ บริการ และประสบการณ์มากกว่าแบบสอบถามแสดงความคิดเห็น เนื่องจากแบบสอบถามนี้เน้นที่ประสบการณ์มากกว่าการขอให้ผู้ตอบแสดงความคิดเห็นต่อข้อกล่าวอ้าง
ขนาดที่เหมาะสม:
- แบบสอบถามหลังจบงาน: "คุณพึงพอใจกับการอบรมเชิงปฏิบัติการในวันนี้มากน้อยแค่ไหน?"
- ประสบการณ์ของพนักงาน: "คุณพึงพอใจกับการสนับสนุนด้านการพัฒนาวิชาชีพที่คุณได้รับมากน้อยเพียงใด?"
- การประเมินการฝึกอบรม (ระดับ Kirkpatrick ระดับ 1): "คุณพึงพอใจกับคุณภาพของเอกสารประกอบการเรียนมากน้อยเพียงใด?"
3 ความถี่
ขนาด: ไม่เคย / นานๆ ครั้ง / บางครั้ง / บ่อยครั้ง / เสมอ
มาตรวัดความถี่ใช้วัดว่าสิ่งใดสิ่งหนึ่งเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการถ่ายทอดความรู้ในการฝึกอบรม โดยมีเป้าหมายเพื่อตรวจสอบว่าผู้คนนำสิ่งที่เรียนรู้ไปใช้จริงหรือไม่ มาตรวัดนี้เป็นมาตรวัดแบบขั้วเดียว: "บางครั้ง" คือความถี่ปานกลาง ไม่ใช่ความคิดเห็นที่เป็นกลาง
ขนาดที่เหมาะสม:
- การติดตามพฤติกรรม: "ฉันนำทักษะจากการฝึกอบรมนี้ไปประยุกต์ใช้ในงานประจำวันของฉัน"
- ประสิทธิภาพในการบริหารจัดการ: "ผู้จัดการของฉันให้คำติชมเกี่ยวกับผลงานของฉัน"
- สุขภาพของทีม: "การประชุมของเราเปิดโอกาสให้มีการอภิปรายอย่างเปิดเผย"
ข้อควรระวังอย่างหนึ่งคือ คำที่แสดงความถี่อาจมีความหมายแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล คำว่า "บ่อยครั้ง" อาจหมายถึงทุกวันสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามคนหนึ่ง แต่อาจหมายถึงทุกสัปดาห์สำหรับอีกคนหนึ่ง หากความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญ ให้เปลี่ยนคำเหล่านั้นเป็นคำที่ระบุเวลาอย่างชัดเจน เช่น "น้อยกว่าเดือนละครั้ง / เดือนละครั้ง / สัปดาห์ละครั้ง / หลายครั้งต่อสัปดาห์ / ทุกวัน"
4. ความสำคัญ
ขนาด: ไม่สำคัญเลย / สำคัญเล็กน้อย / สำคัญปานกลาง / สำคัญมาก / สำคัญอย่างยิ่ง
มาตรวัดความสำคัญจะแสดงให้เห็นว่าผู้ตอบแบบสอบถามให้คุณค่ากับอะไรจริงๆ ไม่ใช่สิ่งที่คุณคาดเดาว่าพวกเขาให้คุณค่า มาตรวัดนี้มีประโยชน์มากที่สุดเมื่อคุณกำลังกำหนดลำดับความสำคัญหรือออกแบบโปรแกรมโดยคำนึงถึงความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย เช่นเดียวกับความถี่ มาตรวัดนี้เป็นมาตรวัดแบบขั้วเดียว
ขนาดที่เหมาะสม:
- การประเมินความต้องการด้านการเรียนรู้และการพัฒนา: "การฝึกอบรมในหัวข้อนี้มีความสำคัญต่อบทบาทปัจจุบันของคุณมากน้อยเพียงใด?"
- แบบสำรวจสวัสดิการ: "ตารางเวลาทำงานที่ยืดหยุ่นมีความสำคัญต่อความพึงพอใจในงานของคุณมากแค่ไหน?"
- การจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์: "การให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ระหว่างการประชุมมีความสำคัญมากแค่ไหน?"
5 คุณภาพ
ขนาด: แย่มาก / แย่ / ปานกลาง / ดี / ยอดเยี่ยม
มาตรวัดคุณภาพใช้ประเมินผลลัพธ์ของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น การนำเสนอ เนื้อหา หรือการให้บริการ แตกต่างจากมาตรวัดความพึงพอใจตรงที่มาตรวัดคุณภาพจะถามถึงการตัดสินตัวสิ่งนั้นเองมากกว่าปฏิกิริยาส่วนตัวที่มีต่อสิ่งนั้น
ขนาดที่เหมาะสม:
- การประเมินเนื้อหา: "คุณให้คะแนนคุณภาพคำอธิบายของผู้ดำเนินรายการอย่างไร?"
- การประเมินผู้ให้บริการ: "ให้คะแนนคุณภาพของการบริการที่คุณได้รับ"
- ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับงานสัมมนา: "คุณให้คะแนนคุณภาพของเอกสารประกอบการสัมมนาอย่างไร?"
ตัวอย่าง: แบบประเมินหลังการฝึกอบรมที่มี 5 คำถาม
การผสมชุดป้ายกำกับนั้นทำได้ตราบใดที่แต่ละคำถามใช้ชุดป้ายกำกับที่ตรงกับสิ่งที่ถาม นี่คือแบบประเมินสั้นๆ ที่ทีมพัฒนาและฝึกอบรมสามารถทำได้เมื่อสิ้นสุดการอบรม:
- "คุณพึงพอใจกับความเกี่ยวข้องของเนื้อหาในวันนี้กับบทบาทของคุณมากน้อยเพียงใด?" (ความพึงพอใจ)
- "คุณให้คะแนนคุณภาพการบรรยายของผู้ดำเนินรายการอย่างไร?" (คุณภาพ)
- "ฉันรู้สึกมั่นใจที่จะนำสิ่งที่ได้เรียนรู้ในวันนี้ไปใช้" (เห็นด้วย)
- "คุณมีโอกาสมากน้อยแค่ไหนที่จะใช้ทักษะเหล่านี้ในอีก 30 วันข้างหน้า?" (โอกาส)
- "ปัจจุบันคุณใช้ทักษะที่ได้เรียนรู้ในหลักสูตรนี้บ่อยแค่ไหน?" (ความถี่ในการใช้ เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการสำรวจติดตามผล)
ควรใช้แบบสอบถามนี้ในช่วงห้านาทีสุดท้ายของการอบรม แทนที่จะส่งอีเมลในวันถัดไป เพราะผู้เข้าร่วมจะตอบแบบสอบถามขณะที่ประสบการณ์ยังสดใหม่ และคุณสามารถเปรียบเทียบคะแนนระหว่างกลุ่มผู้เข้าร่วม วิทยากร และโมดูลต่างๆ ได้ตลอดเวลา
วิธีการคำนวณและตีความคะแนน
การให้คะแนนนั้นตรงไปตรงมา สำหรับแต่ละคำถาม ให้คูณจำนวนคำตอบในแต่ละระดับด้วยค่าของคำถามนั้น นำผลลัพธ์มารวมกัน แล้วหารด้วยจำนวนคำตอบทั้งหมดเพื่อหาค่าเฉลี่ย
ตัวอย่างเช่น ถ้ามีคน 50 คนตอบคำถาม และ 5 คนเลือก ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง (1) 8 คนเลือก ไม่เห็นด้วย (2) 12 คนเลือก เป็นกลาง (3) 15 คนเลือก เห็นด้วย (4) และ 10 คนเลือก เห็นด้วยอย่างยิ่ง (5) การคำนวณจะได้ผลลัพธ์เป็น (5×1) + (8×2) + (12×3) + (15×4) + (10×5) = 167 เมื่อหารด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม 50 คน ค่าเฉลี่ยคือ 3.34 ซึ่งค่อนข้างเอนเอียงไปทางเห็นด้วย
นอกเหนือจากค่าเฉลี่ยแล้ว ให้พิจารณาการกระจายตัวของข้อมูล ค่าเฉลี่ย 3.5 อาจหมายความว่าทุกคนมีความคิดเห็นเชิงบวกเล็กน้อย หรืออาจหมายความว่าครึ่งหนึ่งของกลุ่มไม่เห็นด้วยและอีกครึ่งหนึ่งเห็นด้วยอย่างยิ่ง การกระจายตัวของข้อมูลจะบอกเล่าเรื่องราวที่ค่าเฉลี่ยซ่อนอยู่
ควรใช้มาตราส่วน 5 ระดับเมื่อใด (และไม่ควรใช้เมื่อใด)
มาตรวัด 5 ระดับนี้ใช้งานได้ดีเมื่อคุณต้องการรับฟังความคิดเห็นอย่างรวดเร็วและเป็นระบบจากกลุ่มเป้าหมายขนาดใหญ่ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประเมินผลหลังการฝึกอบรม การสำรวจความคิดเห็นของพนักงาน การให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับกิจกรรม การสำรวจประสบการณ์ของลูกค้า และสถานการณ์ใดๆ ก็ตามที่คุณต้องการสร้างสมดุลระหว่างความพยายามของผู้ตอบแบบสอบถามกับรายละเอียดของข้อมูล
ควรพิจารณาใช้มาตราส่วน 7 ระดับเมื่อ:
- คุณกำลังถามคำถามเดียวที่เป็นอิสระจากคำถามอื่น แทนที่จะถามคำถามที่เกี่ยวข้องกันหลายข้อ เพราะการถามคำถามเดียวจะได้ประโยชน์มากกว่าหากได้คะแนนเพิ่ม
- คุณกำลังติดตามทัศนคติในช่วงหลายรอบการสำรวจ และจำเป็นต้องตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
- คุณกำลังเปรียบเทียบโปรแกรมสองโปรแกรมที่คล้ายคลึงกัน และคาดหวังว่าผลลัพธ์จะกระจุกตัวอยู่ตรงกลาง
การวัดแบบ 7 จุดให้ผลลัพธ์ที่ละเอียดกว่าแบบ 5 จุดเล็กน้อย แต่ความแตกต่างมีน้อย [2] หากคุณมีแบบสำรวจ 5 จุดพร้อมผลลัพธ์ในอดีตอยู่แล้ว ให้เก็บไว้ การเปลี่ยนมาตราส่วนจะทำให้คุณสูญเสียเกณฑ์มาตรฐาน ซึ่งโดยปกติแล้วจะมีค่าใช้จ่ายมากกว่าความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น [2] สำหรับกรณีการใช้งาน L&D และ HR ส่วนใหญ่ รูปแบบ 5 จุดถือเป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า
สิ่งที่คุณไม่ควรทำคือการใช้มาตรวัดความยาวต่างกันในแบบสำรวจเดียวกันโดยไม่มีเหตุผลที่ชัดเจน การสลับไปมาระหว่างคำถามความพึงพอใจ 5 ระดับและคำถามความเห็นด้วย 7 ระดับ จะทำให้ผู้ตอบแบบสอบถามต้องหยุดและปรับตัวใหม่ ซึ่งจะเพิ่มความยุ่งยากและความไม่สอดคล้องกัน ควรใช้มาตรวัดที่มีจำนวนจุดเป็นเลขคู่ (4 หรือ 6 จุด) เฉพาะเมื่อคุณต้องการตัดตัวเลือกที่เป็นกลางออกไปและทำให้ผู้ตอบแบบสอบถามเอนเอียงไปทางใดทางหนึ่งโดยเจตนา
เคล็ดลับการออกแบบฉลาก
ระบุชื่อทุกจุด มาตราส่วนที่ระบุเฉพาะจุดปลายจะบังคับให้ผู้ตอบแบบสอบถามต้องเดาความหมายของตัวเลือกตรงกลาง พบว่ามาตราส่วนที่มีป้ายกำกับครบถ้วนจะให้ผลตอบรับที่น่าเชื่อถือมากกว่ามาตราส่วนที่มีป้ายกำกับเฉพาะจุดปลาย [1]
รักษาจุดกึ่งกลางที่เป็นกลางไว้ การลบตัวเลือกตรงกลางออกไม่ได้ทำให้มาตราส่วนมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น [1] และยังบังคับให้คนที่ไม่มีความคิดเห็นที่ชัดเจนต้องเลือกข้างใดข้างหนึ่ง คำตอบที่เป็นกลางไม่ใช่การหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบ แต่เป็นข้อมูลที่ถูกต้อง
ใช้ทิศทางเดียวกันตลอดทั้งแบบสำรวจ หากระดับความเห็นด้วยของคุณเริ่มจาก "ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง" ทางด้านซ้ายไปจนถึง "เห็นด้วยอย่างยิ่ง" ทางด้านขวา ให้ใช้ทิศทางนั้นสำหรับทุกรายการ การสลับทิศทางกลางคันเป็นข้อผิดพลาดในการออกแบบที่พบได้บ่อยและทำให้เกิดความสับสน
จับคู่ประเภทของป้ายกำกับกับประเภทของคำถาม คำถามที่ถามว่า "คุณได้รับคำติชมบ่อยแค่ไหน?" ควรใช้มาตรวัดความถี่ ไม่ใช่มาตรวัดความเห็นด้วย "เห็นด้วย/ไม่เห็นด้วย" ไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับคำถามเกี่ยวกับความถี่
ข้อผิดพลาดทั่วไปที่จะหลีกเลี่ยง
การถามคำถามสองแง่สองมุม คำถามเช่น "ผู้ดำเนินกิจกรรมมีความรู้และน่าสนใจ" ถามสองสิ่งพร้อมกัน ผู้ตอบอาจพบว่าผู้ดำเนินกิจกรรมมีความรู้มาก แต่ไม่ค่อยน่าสนใจเท่าไหร่ และไม่มีวิธีที่จะระบุเช่นนั้นได้ ดังนั้นควรแยกประโยคประโยคผสมออกเป็นประโยคย่อยๆ
ใช้ภาษาที่ชี้นำ การใช้คำถามเช่น "คุณประทับใจเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมมากแค่ไหน?" เป็นการคาดเดาถึงความคิดเห็นเชิงบวก ผู้ตอบแบบสอบถามมักจะตอบไปในทิศทางที่คำถามต้องการ ซึ่งจะทำให้คะแนนสูงเกินจริงและปกปิดปัญหาที่แท้จริง ควรใช้คำถามที่เป็นกลาง เช่น "คุณให้คะแนนคุณภาพของเนื้อหาในวันนี้อย่างไร?"
โดยถือว่ามาตราส่วน 5 ระดับทั้งหมดสามารถใช้แทนกันได้ คะแนนความพึงพอใจและคะแนนความเห็นพ้องไม่ใช่สิ่งเดียวกัน แม้ว่าทั้งสองจะมีค่าตั้งแต่ 1 ถึง 5 ก็ตาม การนำค่าเฉลี่ยมาคำนวณเป็นดัชนีเดียวเป็นการผสมผสานมาตรวัดที่แตกต่างกัน ดังนั้นควรแยกประเภทของมาตรวัดเมื่อรายงานและเปรียบเทียบผลลัพธ์
การทำแบบสำรวจที่ใช้เวลานานเกินไป แบบสอบถามยิ่งยาว คนก็จะยิ่งเลิกตอบหรือคลิกผ่านโดยไม่สนใจอ่านมากขึ้น สำหรับการประเมินผลหลังการฝึกอบรม โดยทั่วไปแล้ว 5-8 ข้อก็เพียงพอแล้ว หากคุณเพิ่มคำถาม "เผื่อไว้" ให้ถามว่าคำตอบนั้นจะเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจหรือไม่ ถ้าไม่ ก็ตัดทิ้งไป
การเปลี่ยนมาตราส่วนระหว่างการศึกษา เมื่อคุณกำหนดค่าพื้นฐานด้วยชุดป้ายกำกับเฉพาะแล้ว การเปลี่ยนรูปแบบจะทำให้การเปรียบเทียบผิดพลาดและทำให้เส้นแนวโน้มของคุณไม่มีความหมาย หากคุณต้องการแก้ไขมาตราส่วน ให้ถือว่าเป็นค่าพื้นฐานใหม่และบันทึกการเปลี่ยนแปลงในรายงานของคุณ
ไม่สนใจตัวเลือกที่เป็นกลาง การมีคำตอบที่เป็นกลางจำนวนมากไม่ได้หมายความว่าไม่มีความหมาย บ่อยครั้งมันหมายความว่าผู้ตอบแบบสอบถามไม่มีข้อมูลหรือประสบการณ์เพียงพอที่จะแสดงความคิดเห็น ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ในตัวมันเอง
คำถามที่พบบ่อย
คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยจากมาตราส่วนลิเคิร์ต 5 ระดับได้หรือไม่?
ใช่ แต่มีข้อแม้ เมื่อคุณพิจารณาว่าคะแนนมีระยะห่างเท่าๆ กัน (1 ถึง 5) ค่าเฉลี่ยจะเป็นตัวสรุปที่มีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบรายการหรือกลุ่มต่างๆ ผู้ปฏิบัติงานด้านการพัฒนาและฝึกอบรม (L&D) และทรัพยากรบุคคล (HR) ส่วนใหญ่ใช้วิธีนี้ และโดยทั่วไปเป็นที่ยอมรับเมื่อมาตราส่วนมีความสมดุลและระบุป้ายกำกับอย่างครบถ้วน มุมมองทางวิชาการที่เข้มงวดกว่านั้นถือว่าข้อมูลแบบลิเคิร์ตเป็นข้อมูลเชิงลำดับ ไม่ใช่เชิงช่วง และควรรายงานด้วยค่ามัธยฐานมากกว่าค่าเฉลี่ย ในทางปฏิบัติ สำหรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไปหรือการเปรียบเทียบผู้ดำเนินกิจกรรม ค่าเฉลี่ยก็ใช้ได้ดีตราบใดที่คุณพิจารณาว่าเป็นค่าโดยประมาณ
มาตราส่วนลิเคิร์ตกับมาตราส่วนการให้คะแนนแตกต่างกันอย่างไร?
มาตรวัดระดับคะแนน คือช่วงตัวเลขหรือป้ายกำกับใดๆ ที่ใช้ในการวัดการตอบสนอง มาตรวัดลิเคิร์ตเป็นมาตรวัดระดับคะแนนประเภทหนึ่งที่มีตัวเลือกเรียงลำดับ สมมาตร และมีป้ายกำกับครบถ้วน โดยมีจุดกึ่งกลางที่เป็นกลาง มาตรวัดลิเคิร์ตทั้งหมดเป็นมาตรวัดระดับคะแนน แต่มาตรวัดระดับคะแนนทั้งหมดไม่จำเป็นต้องเป็นมาตรวัดลิเคิร์ต คำถามคะแนนความพึงพอใจสุทธิ (Net Promoter Score) ซึ่งมีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 10 โดยมีป้ายกำกับเฉพาะที่ปลายทั้งสองข้าง เป็นมาตรวัดระดับคะแนน แต่ไม่ใช่มาตรวัดลิเคิร์ต
คุณต้องมีจำนวนรายการกี่รายการจึงจะได้มาตรวัดลิเคิร์ตที่ถูกต้อง?
คำถามแบบ 5 ระดับข้อเดียวจัดเป็นคำถามแบบลิเคิร์ต (Likert scale) ไม่ใช่มาตรวัดลิเคิร์ตแบบเต็มรูปแบบ มาตรวัดลิเคิร์ตแบบเต็มรูปแบบตามนิยามของลิเคิร์ตนั้น ประกอบด้วยคำถามหลายข้อที่วัดแนวคิดพื้นฐานเดียวกัน โดยนำคะแนนแต่ละข้อมาบวกหรือหาค่าเฉลี่ยเป็นคะแนนรวม ในงานด้านทรัพยากรบุคคลและการพัฒนาบุคลากร (HR and L&D) ทั่วไป "มาตรวัดลิเคิร์ต" มักใช้กับคำถามข้อเดียว และการใช้งานแบบนั้นเป็นที่เข้าใจกันอย่างกว้างขวาง สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าคุณกำลังใช้แบบใด: ในการวัดสิ่งที่ซับซ้อน เช่น ความปลอดภัยทางจิตใจ หรือความพร้อมในการนำการฝึกอบรมไปใช้ คำถามหลายข้อจะให้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือมากกว่าคำถามข้อเดียว
การใช้มาตรวัดลิเคิร์ต 5 ระดับกับ AhaSlides
การได้รับผลตอบรับมักยากกว่าการออกแบบแบบสอบถามเสียอีก เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลป้อนกลับหลังจากผ่านไปหลายวัน อัตราการตอบรับจะลดลง และคำตอบที่ได้จะสะท้อนถึงความทรงจำมากกว่าประสบการณ์จริง
การขอ AhaSlides มาตราส่วนการให้คะแนน โปรแกรมนี้ช่วยให้คุณขอให้ผู้คนให้คะแนนข้อความหลายข้อความในสไลด์เดียว กำหนดช่วงคะแนน (1 ถึง 5, 1 ถึง 7 หรือช่วงใดก็ได้ที่คุณต้องการ) และเขียนป้ายกำกับของคุณเองให้ตรงกับชุดป้ายกำกับด้านบน ผู้เข้าร่วมสามารถเข้าร่วมผ่านโทรศัพท์มือถือโดยใช้รหัส QR หรือลิงก์ และคุณสามารถแสดงผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ พร้อมคะแนนเฉลี่ยสำหรับแต่ละข้อความ หรือซ่อนไว้จนกว่าคุณจะพร้อมเปิดเผย นอกจากนี้ ยังสามารถใช้งานแบบสำรวจเดียวกันนี้เพื่อขอความคิดเห็นหลังจากการประชุม และคุณสามารถส่งออกข้อมูลไปยังสเปรดชีตเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึกได้
โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประเมินผลการฝึกอบรม การทบทวนผลลัพธ์ร่วมกับผู้เข้าร่วมในขณะที่การฝึกอบรมยังดำเนินอยู่ จะช่วยให้ผู้จัดฝึกอบรมได้รับข้อมูลเชิงลึกได้ทันที และเปิดโอกาสให้มีการสรุปผลอย่างตรงไปตรงมามากกว่ารายงานที่ส่งในอีกหนึ่งสัปดาห์ต่อมา
แหล่งที่มา
[1] Jebb, AT, Ng, V., & Tay, L. (2021) การทบทวนความก้าวหน้าในการพัฒนาระดับ Likert ที่สำคัญ: ปี 1995-2019 พรมแดนทางจิตวิทยา, 12, 637547 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8129175/
[2] Sauro, J. คุณควรใช้มาตราส่วน 5 หรือ 7 จุด? การวัดU. https://measuringu.com/scale-points/
[3] Likert, R. (1932). เทคนิคสำหรับการวัดทัศนคติ วารสารจิตวิทยา, 22 (140), 1-55
