Thang đo Likert, được phát triển bởi Rensis Likert, là một trong những biến thể được sử dụng phổ biến nhất của thang đánh giá tổng hợp trong nghiên cứu khoa học xã hội và giáo dục.
Ý nghĩa của Thang đo Likert trong nghiên cứu là không thể phủ nhận, đặc biệt là khi đo lường thái độ, quan điểm, hành vi và sở thích.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào ý nghĩa của Thang đo Likert trong nghiên cứu, cũng như thời điểm và cách sử dụng nó tốt nhất trong nghiên cứu, cho dù đó là nghiên cứu định tính hay định lượng.
Giới thiệu chung
| Ai đã phát minh ra thang đo Likert? | Renis Likert |
| Thang đo Likert phát triển khi nào? | 1932 |
| Thang đo Likert điển hình trong nghiên cứu là gì? | Thang thứ tự 5 hoặc 7 điểm |
Mục lục:
Thang đo Likert trong nghiên cứu là gì?
Thang đo Likert được đặt theo tên của người tạo ra nó, Rensis Likert, người đã phát triển nó vào năm 1932. Trong nghiên cứu khảo sát, đây là loại thang đo lường phổ biến nhất, được sử dụng để đánh giá thái độ, giá trị và ý kiến cho một tình huống thực tế hoặc giả định trong học.
Nguyên tắc cơ bản của phương pháp đo lường thang đo Likert là điểm số do thang đo Likert mang lại là điểm tổng hợp (tổng hợp) xuất phát từ phản hồi của một cá nhân đối với nhiều mục trên thang đo. Ví dụ: người tham gia được yêu cầu thể hiện mức độ đồng ý của họ (từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý) với tuyên bố (mục) nhất định theo thang đo số liệu.
Thang đo Likert so với Mục Likert
Người ta thường nhầm lẫn giữa thuật ngữ thang đo Likert và mục Likert. Mỗi thang đo Likert chứa một số mục Likert.
- Mục Likert là một tuyên bố hoặc câu hỏi riêng lẻ mà người trả lời được yêu cầu đánh giá trong một cuộc khảo sát.
- Các mục Likert thường cung cấp cho người tham gia lựa chọn từ năm đến bảy tùy chọn được xếp hạng, với tùy chọn ở giữa là trung tính, ví dụ: từ “Cực kỳ không hài lòng” đến “Cực kỳ hài lòng”
Mẹo để khảo sát hiệu quả
Tạo Khảo sát Trực tuyến với AhaSlides
Lấy bất kỳ ví dụ nào ở trên làm mẫu. Đăng ký miễn phí và tạo khảo sát trực tuyến với thư viện mẫu AhaSlides!
Đăng ký Miễn phí☁️
Các loại thang đo Likert trong nghiên cứu là gì?
Nói chung, các câu hỏi kiểu Likert có thể bao gồm thang đo đơn cực hoặc lưỡng cực.
- Thang đo Likert đơn cực đo một chiều duy nhất. Chúng rất phù hợp để đánh giá mức độ người trả lời tán thành một quan điểm hoặc thái độ cụ thể. Ví dụ: tần suất hoặc xác suất được đo bằng thang đo sử dụng không bao giờ/luôn luôn, hoàn toàn không có khả năng/rất có thể, v.v.; chúng đều là đơn cực.
- Thang đo Likert lưỡng cực đo lường hai cấu trúc trái ngược nhau, chẳng hạn như sự hài lòng và sự không hài lòng. Các phương án phản hồi được sắp xếp liên tục từ tích cực đến tiêu cực, với phương án trung lập ở giữa. Chúng thường được sử dụng để đánh giá sự cân bằng giữa cảm xúc tích cực và tiêu cực đối với một chủ đề cụ thể. Ví dụ, đồng ý/không đồng ý, hài lòng/không hài lòng và tốt/xấu là những khái niệm lưỡng cực.
| Ví dụ về thang đo đơn cực | Ví dụ về thang đo lưỡng cực |
| ○ Rất đồng ý ○ Đồng ý một chút ○ Đồng ý vừa phải ○ Hoàn toàn không đồng ý | ○ Rất đồng ý ○ Đồng ý một chút ○ Không đồng ý cũng không không đồng ý ○ Hơi không đồng ý ○ Rất không đồng ý |
Ngoài hai loại chính này, còn có hai loại tùy chọn phản hồi thang đo Likert:
- Thang đo Likert lẻ có số lẻ các tùy chọn trả lời, chẳng hạn như 3, 5 hoặc 7. Các câu hỏi trên thang đo Likert lẻ có tùy chọn trung lập trong các câu trả lời.
- Thang đo Likert có số phương án trả lời chẵn, chẳng hạn như 4 hoặc 6. Điều này được thực hiện để buộc người trả lời phải đưa ra quan điểm ủng hộ hoặc phản đối tuyên bố.
Tầm quan trọng của thang đo Likert trong nghiên cứu là gì?
Thang đo Likert dễ sử dụng và dễ hiểu, đồng thời nó tương đối đáng tin cậy và có giá trị. Điều này làm cho nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tâm lý học, xã hội học, giáo dục và tiếp thị.
Tại sao thang đo Likert là thang đo được ưa chuộng trong nghiên cứu? Dưới đây là một số lý do khiến Thang đo Likert được sử dụng rộng rãi:
- Thái độ ảnh hưởng đến hành vi, nhưng không thể quan sát được ngay lập tức, chúng phải được thừa nhận thông qua các hành động hoặc lời phát biểu đa dạng của một người. Đây là lý do tại sao bảng câu hỏi thang đo Likert đề cập đến các khía cạnh khác nhau của thái độ.
- Thang đo Likert cung cấp một định dạng chuẩn hóa để thu thập phản hồi, đảm bảo rằng tất cả người trả lời đều trả lời cùng một bộ câu hỏi theo cùng một cách. Tiêu chuẩn hóa này nâng cao độ tin cậy và khả năng so sánh của dữ liệu.
- Thang đo Likert có hiệu quả trong việc thu thập khối lượng lớn dữ liệu từ một số lượng lớn người trả lời, khiến chúng phù hợp cho nghiên cứu khảo sát.
Cách sử dụng thang đo Likert trong nghiên cứu
Hiệu quả của Thang đo Likert trong nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau. Dưới đây là một số mẹo giúp bạn thiết kế bảng câu hỏi với Thang đo Likert:
#1. Mục tiêu của bảng câu hỏi
Bất kỳ câu hỏi nào cũng có ba mục tiêu cụ thể. Bắt đầu thiết kế bảng câu hỏi với các câu hỏi nghiên cứu chính mà bạn muốn trả lời là cần thiết.
#2. Chú trọng thiết kế câu hỏi
Điều quan trọng là thiết kế các câu hỏi để khắc phục tình trạng người trả lời không có khả năng và không sẵn sàng trả lời.
- Người trả lời có được thông báo không?
- Nếu người trả lời không có khả năng được cung cấp thông tin, nên đặt các câu hỏi lọc để đo lường mức độ quen thuộc, việc sử dụng sản phẩm và kinh nghiệm trong quá khứ trước khi đặt câu hỏi về các chủ đề đó.
- Người trả lời có nhớ được không?
- Tránh các lỗi bỏ sót, lồng ghép và sáng tạo.
- Những câu hỏi không cung cấp cho người trả lời các tín hiệu có thể đánh giá thấp mức độ xảy ra thực tế của một sự kiện.
- Người trả lời có thể nói rõ được không?
- Giảm thiểu nỗ lực cần thiết của người trả lời.
- Bối cảnh đặt câu hỏi có phù hợp không?
- Làm cho yêu cầu thông tin có vẻ hợp pháp.
- Nếu thông tin nhạy cảm:
Bạn cũng có thể thích: Hơn 12 lựa chọn thay thế miễn phí cho SurveyMonkey vào năm 2023
#3. Chọn cách diễn đạt câu hỏi
Đối với những câu hỏi được viết tốt, chúng tôi đưa ra những hướng dẫn sau:
- xác định vấn đề
- sử dụng những từ thông thường
- sử dụng những từ không rõ ràng
- tránh những câu hỏi dẫn dắt
- tránh các lựa chọn thay thế tiềm ẩn
- tránh những giả định ngầm
- tránh khái quát hóa và ước tính
- sử dụng các câu tích cực và tiêu cực.
Bạn cũng có thể thích: 65+ Mẫu câu hỏi khảo sát hiệu quả + Mẫu miễn phí
#4. Chọn tùy chọn phản hồi Thang đo Likert
Quyết định xem bạn sẽ sử dụng thang đo Lưỡng cực hay Đơn cực, thang đo Likert lẻ hay chẵn, tùy thuộc vào việc bạn muốn đưa vào tùy chọn trung tính hay điểm giữa.
Bạn nên tham khảo các cấu trúc và hạng mục đo lường có sẵn đã được các nhà nghiên cứu trước đó phát triển và công nhận. Đặc biệt là khi nghiên cứu học thuật với những tiêu chuẩn khắt khe.
Chìa khóa chính
Bạn đã sẵn sàng thử nghiệm chuyên môn của mình trong việc sử dụng thang đo Likert và thu thập thông tin chi tiết có giá trị cho nghiên cứu của mình chưa? Thực hiện bước tiếp theo và tạo các cuộc khảo sát mạnh mẽ với AhaSlide.
AhaSlides cung cấp các công cụ tạo khảo sát thân thiện với người dùng, theo dõi phản hồi theo thời gian thực và các tùy chọn thang đo Likert có thể tùy chỉnh. Hãy bắt đầu tận dụng tối đa nghiên cứu của bạn bằng cách thiết kế các cuộc khảo sát hấp dẫn ngay hôm nay!
Những câu hỏi thường gặp
Làm thế nào để phân tích dữ liệu thang đo Likert trong nghiên cứu?
Có một số kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu thang đo Likert. Các phân tích phổ biến bao gồm tính toán số liệu thống kê mô tả (ví dụ: phương tiện, trung vị), tiến hành kiểm tra suy luận (ví dụ: kiểm tra t, ANOVA) và khám phá các mối quan hệ (ví dụ: mối tương quan, phân tích nhân tố).
Thang đo Likert có thể được sử dụng trong nghiên cứu định tính không?
Mặc dù thang đo Likert thường được sử dụng cho nghiên cứu định lượng nhưng chúng cũng có thể được sử dụng cho mục đích định tính.
Thang đo Likert là loại thước đo nào?
Thang đo Likert là một loại thang đánh giá được sử dụng để đo lường thái độ hoặc ý kiến. Với thang đo này, người trả lời được yêu cầu đánh giá các mục ở mức độ đồng ý đối với một số vấn đề nhất định.
Tham khảo: Học viện | Sách: Nghiên cứu tiếp thị: Định hướng ứng dụng, Naresh K. Malhotra, tr. 323.
