Likert skala - Likert scale

Del av en serie om
Sociologi
Social Network Diagram (segment) .svg
Metoder
Delfält
människor
Östasien

Sydasien

Mellanöstern

Europa

Nordamerika

Perspektiv
Listor

En Likertskala ( / l ɪ k . Ər t / LIK -ərt eller / l aɪ . K ər t / LY -kərt ) är en psykometrisk skala som vanligen arbetar med forskning som sysselsätter frågeformulär . Det är det mest använda sättet att skala svar i undersökningsforskning, så att termen (eller mer fullständigt Likert-typen ) ofta används omväxlande med betygsskala , även om det finns andra typer av betygsskalor.

Vågen är uppkallad efter uppfinnaren, psykologen Rensis Likert . Likert skilde mellan en riktig skala, som framgår av kollektiva svar på en uppsättning objekt (vanligtvis åtta eller fler), och formatet i vilket svaren görs längs ett intervall. Tekniskt sett hänvisar en Likert -skala endast till den förra. Skillnaden mellan dessa två begrepp har att göra med den skillnad Likert gjorde mellan det underliggande fenomen som undersöks och sätten att fånga upp variation som pekar på det underliggande fenomenet.

När de svarar på ett Likert-objekt anger respondenterna deras nivå av överensstämmelse eller oenighet på en symmetrisk enighet-oenig-skala för en serie uttalanden. Således fångar intervallet intensiteten i deras känslor för ett visst objekt. Som sådan har Likert -skalor funnit tillämpning inom psykologi och samhällsvetenskap, statistik, företag och marknadsföring.

En skala kan skapas som den enkla summan eller genomsnittet av frågeformulärssvar över uppsättningen enskilda objekt (frågor). På så sätt antar Likert -skalning att avstånd mellan varje val (svarsalternativ) är lika. Många forskare använder en uppsättning sådana objekt som är starkt korrelerade (som visar hög intern konsistens ) men också som tillsammans kommer att fånga hela domänen som studeras (vilket kräver mindre än perfekta korrelationer). Andra håller en standard enligt vilken "Alla artiklar antas vara replikationer av varandra eller med andra ord artiklar anses vara parallella instrument". Däremot behandlar modern testteori svårigheten för varje objekt ( ICC ) som information som ska införlivas i skalningsartiklar.

Sammansättning

Ett exempel på enkät om en webbdesign, med svar som en Likert -skala

En Likert -skala är summan av svar på flera Likert -objekt . Eftersom många Likert-skalor kopplar varje ingående Likert-objekt med sin egen instans av en visuell analog skala (t.ex. en horisontell linje, på vilken motivet indikerar ett svar genom att ringa in eller kontrollera bockmärken), hänvisas ibland till ett enskilt objekt felaktigt som att vara eller ha en skala, med detta fel som skapar genomgripande förvirring i litteraturen och språkets språkbruk.

Ett Likert -objekt är helt enkelt ett uttalande som respondenten ombeds utvärdera genom att ge det ett kvantitativt värde på någon form av subjektiv eller objektiv dimension, med nivå av överensstämmelse/oenighet som den dimension som oftast används. Väl designade Likert-artiklar uppvisar både "symmetri" och "balans". Symmetri innebär att de innehåller lika många positiva och negativa positioner vars respektive avstånd från varandra är bilateralt symmetriska om "neutralt"/nollvärdet (oavsett om det värdet presenteras som en kandidat eller inte). Balans betyder att avståndet mellan varje kandidatvärde är detsamma, vilket möjliggör kvantitativa jämförelser som medelvärden för att vara giltiga för objekt som innehåller mer än två kandidatvärden.

Formatet för ett typiskt Likert-objekt på fem nivåer kan till exempel vara:

  1. Håller starkt med
  2. Instämmer inte alls
  3. Håller varken med eller inte
  4. Hålla med
  5. Håller starkt med

Likertskalning är en bipolär skalningsmetod som mäter antingen positivt eller negativt svar på ett uttalande. Ibland används en jämn skala, där det mellersta alternativet "varken håller med eller håller med" inte är tillgängligt. Detta kallas ibland en "forcerad val" -metod, eftersom det neutrala alternativet tas bort. Det neutrala alternativet kan ses som ett enkelt alternativ att ta när en respondent är osäker, så om det är ett sant neutralt alternativ är tveksamt. En studie från 1987 fann försumbara skillnader mellan användningen av "osäker" och "neutral" som mittalternativ i en fempunkts Likert-skala.

Likertskalor kan vara föremål för snedvridning av flera orsaker. Respondenterna kan:

  • Undvika att använda extrema kategorier svars ( central tendens partiskhet ), särskilt av en önskan att undvika att uppfattas som att ha vyer extremist (en förekomst av social önskvärdhet förspänning ). Denna effekt kan uppträda tidigt i ett test på grund av en förväntan att frågor som ämnet har starkare åsikter om kan följa, så att man vid tidigare frågor "lämnar utrymme" för starkare svar senare i testet. Denna förväntan skapar partiskhet som är särskilt skadlig genom att dess effekter inte är enhetliga under hela testet och inte kan korrigeras för genom enkel övergripande normalisering;
  • Håller med om de uttalanden som presenteras ( ömsesidighet ), med denna effekt särskilt stark bland personer, till exempel barn, utvecklingsstörda och äldre eller svaga, som utsätts för en institutionaliseringskultur som uppmuntrar och stimulerar iver att glädja;
  • Håller inte med om meningar som presenteras av en defensiv önskan att undvika att göra felaktiga uttalanden och/eller undvika negativa konsekvenser som respondenterna kan frukta kommer att resultera i att deras svar används mot dem, särskilt om de tolkas fel och/eller tas ur sitt sammanhang;
  • Ge svar som de tror kommer att utvärderas som tecken på styrka eller brist på svaghet/dysfunktion ("faking good"),
  • Ge svar som de tror kommer att utvärderas som en indikation på svaghet eller förekomst av försämring/patologi ("faking bad"),
  • Försök att skildra sig själv eller sin organisation i ett ljus som de anser att granskaren eller samhället anser vara gynnsammare än deras sanna övertygelse ( social önskvärdhetsfördom , den intersubjektiva versionen av objektiv "faking good" som diskuterats ovan);
  • Försök att skildra sig själv eller sin organisation i ett ljus som de anser att granskaren eller samhället anser vara mindre gynnsamma/mer ogynnsamma än deras sanna övertygelser ( norm trots , den intersubjektiva versionen av objektiv "faking bad" som diskuterats ovan).

Att designa en skala med balanserad nyckel (lika många positiva och negativa påståenden och, i synnerhet, lika många positiva och negativa uttalanden om varje position eller fråga i fråga) kan undvika problemet med godkännandefördom, eftersom godkännande av positivt nyckelord kommer att balanstillstånd på negativt nyckelord, men defensiva, centrala tendenser och sociala önskvärda fördomar är något mer problematiska.

Poängsättning och analys

När frågeformuläret har slutförts kan varje objekt analyseras separat eller i vissa fall kan artikelsvar summeras för att skapa en poäng för en grupp objekt. Därför kallas Likert -skalor ofta summativa skalor.

Huruvida enskilda Likert-artiklar kan betraktas som data på intervallnivå, eller om de ska behandlas som ordnade-kategoriska data är föremål för stor oenighet i litteraturen, med starka övertygelser om vilka metoder som är mest tillämpliga. Denna oenighet kan i många avseenden spåras tillbaka till i vilken utsträckning Likert -artiklar tolkas som ordinarie data.

Det finns två primära överväganden i denna diskussion. För det första är Likert -skalor godtyckliga. Värdet som tilldelas ett Likert -objekt har ingen objektiv numerisk grund, varken när det gäller måtteori eller skala (från vilket en avståndsmätare kan bestämmas). Värdet som tilldelas varje Likert -objekt bestäms helt enkelt av forskaren som utformar undersökningen, som fattar beslutet utifrån en önskad detaljnivå. Likväl tenderar emellertid Likert -objekt att tilldelas progressiva positiva heltalsvärden. Likertskalor sträcker sig vanligtvis från 2 till 10 - där 3, 5 eller 7 är de vanligaste. Denna progressiva struktur av skalan är vidare sådan att varje efterföljande Likert -objekt behandlas som att det indikerar ett "bättre" svar än föregående värde. (Detta kan skilja sig åt i fall där omvänd ordning av Likert -skalan behövs).

Den andra, och möjligen viktigare punkten, är om "avståndet" mellan varje på varandra följande varukategori är ekvivalent, vilket traditionellt härleds. Till exempel i ovanstående fempunkts Likert-punkt är slutsatsen att "avståndet" mellan kategori 1 och 2 är detsamma som mellan kategori 3 och 4. När det gäller god forskningssed är en likvärdig presentation av forskaren viktig ; annars kan en partiskhet i analysen uppstå. Till exempel är det osannolikt att en fyrpunkts Likert-artikel med kategorierna "Dålig", "Medel", "Bra" och "Mycket bra" har alla lika stora kategorier eftersom det bara finns en kategori som kan få betyg under genomsnittet. Detta skulle förmodligen snedvrida alla resultat till förmån för ett positivt resultat. Å andra sidan, även om en forskare presenterar vad han eller hon tror är likvärdiga kategorier, får den inte tolkas som sådan av respondenten.

En bra Likert -skala, som ovan, kommer att presentera en symmetri av kategorier om en mittpunkt med klart definierade språkliga kvalifikationer. Vid sådan symmetrisk skalning kommer ekvidistanta attribut vanligtvis att observeras tydligare eller åtminstone utläsas. Det är när en Likert-skala är symmetrisk och på lika avstånd som den kommer att bete sig mer som en intervallnivåmätning. Så även om en Likert-skala verkligen är ordinär, kan den , om den väl presenteras, ändå approximera en intervallnivåmätning. Detta kan vara fördelaktigt eftersom, om den behandlades bara som en ordinarie skala, kan en del värdefull information gå förlorad om "avståndet" mellan Likert -objekt inte var tillgängligt för övervägande. Den viktiga tanken här är att lämplig typ av analys är beroende av hur Likert -skalan har presenterats.

Föreställningar om central tendens är ofta tillämpliga på varunivå-det vill säga att svar ofta visar en kvasi-normal fördelning. Giltigheten av sådana mått beror på skalans underliggande intervallkaraktär. Om intervallkaraktär antas för en jämförelse av två grupper är de parade proverna t -testet inte olämpligt. Om icke-parametriska tester ska utföras rekommenderas Pratt (1959) modifiering av Wilcoxons test med signerad rang jämfört med standard Wilcoxon-test med signerad rang .

Svar på flera Likert -frågor kan summeras förutsatt att alla frågor använder samma Likert -skala och att skalan är en försvarbar approximation till en intervallskala, i vilket fall den centrala gränssatsen möjliggör behandling av data som intervalldata som mäter en latent variabel. Om de summerade svaren uppfyller dessa antaganden kan parametriska statistiska tester som variansanalys tillämpas. Typiska cutoffs för att tro att denna approximation kommer att vara acceptabel är minst fyra och helst åtta poster i summan.

För att modellera binära Likert -svar direkt kan de representeras i en binomisk form genom att summera eniga och oense svar separat. Den chi-kvadrat , Cochrans Q-test , eller McNemar testet är vanliga statistiska förfaranden som används efter denna transformation. Icke-parametriska tester som chi-squared-test , Mann-Whitney-test , Wilcoxon-test med signerad rang eller Kruskal-Wallis-test . används ofta i analysen av Likert -skaldata.

Alternativt kan svar från Likert -skala analyseras med en ordnad probit -modell, vilket bevarar ordningen av svar utan antagande av en intervallskala. Användningen av en beställd probit-modell kan förhindra fel som uppstår när man behandlar beställda betyg som intervallnivåmätningar.

Konsensusbaserad bedömning (CBA) kan användas för att skapa en objektiv standard för Likert-skalor på domäner där det inte finns någon allmänt accepterad eller objektiv standard. Konsensusbaserad bedömning (CBA) kan användas för att förfina eller till och med validera allmänt accepterade standarder.

Visuell presentation av Likert-typdata

En viktig del av dataanalys och presentation är visualisering (eller plottning) av data. Ämnet för att plotta Likert (och andra) betygsdata diskuteras ingående i två artiklar av Robbins och Heiberger. I den första rekommenderar de användningen av vad de kallar divergerande staplade stapeldiagram och jämför dem med andra plottningsstilar. Det andra papperet beskriver användningen av Likert -funktionen i HH -paketet för R och ger många exempel på dess användning.

Mätnivå

De fem svarskategorierna antas ofta representera en intervallnivå för mätning . Men detta kan bara vara fallet om intervallerna mellan skalpunkterna motsvarar empiriska observationer i metrisk mening. Reips och Funke (2008) visar att detta kriterium mycket bättre möts av en visuell analog skala . I själva verket kan det också förekomma fenomen som till och med ifrågasätter den normala skalningsnivån i Likert -skalor. Till exempel kan i en uppsättning artiklar A ,  B ,  C betygsatta med Likert -skala cirkulära relationer som A  >  B , B  >  C och C  >  A visas. Detta bryter mot transitivitetens axiom för ordinalskalan.

Forskning från Labovitz och Traylor ger bevis för att även med ganska stora snedvridningar av upplevda avstånd mellan skalpunkter, presterar objekt av Likert-typ nära skalor som uppfattas som lika stora intervall. Så dessa artiklar och andra lika stora skalor i frågeformulär är robusta mot kränkningar av antagandet om lika avstånd som många forskare tror är nödvändiga för parametriska statistiska procedurer och tester.

Rasch -modell

Likertskaladata kan i princip användas som grund för att erhålla uppskattningar av intervallnivåer på ett kontinuum genom att tillämpa den polytomiska Rasch -modellen när data kan erhållas som passar denna modell. Dessutom tillåter den polytomiska Rasch -modellen att testa hypotesen att uttalandena återspeglar ökande nivåer av en attityd eller egenskap, som avsett. Till exempel indikerar tillämpningen av modellen ofta att den neutrala kategorin inte representerar en attitydnivå eller egenskap mellan kategorierna som inte håller med och håller med.

Återigen kan inte varje uppsättning Likert -skalade objekt användas för Rasch -mätning. Uppgifterna måste kontrolleras noggrant för att uppfylla modellens strikta formella axiom . Råpoängen är dock tillräcklig statistik för Rasch -måtten, ett avsiktligt val av Georg Rasch , så om du är beredd att acceptera råpoängen som giltig kan du också acceptera Rasch -måtten som giltiga.

Uttal

Rensis Likert , utvecklaren av skalan, uttalade hans namn / l ɪ k . tr t / LIK -ərt '. Vissa har hävdat att Likert namn "är bland de mest mispronounced i [] fältet", eftersom många människor uttala namnet på skalan som / l aɪ . k ər t / LY -kərt .

Se även

Referenser

externa länkar