Tìm hiểu về thang đô Likert; Nhiều loại thang đánh giá khác nhau đã được phát triển để đo lường thái độ một cách trực tiếp (tức là người đó biết thái độ của họ đang được nghiên cứu). Được sử dụng rộng rãi nhất là thang đo Likert (1932).

Ở dạng cuối cùng, thang đo Likert là thang điểm năm (hoặc bảy) được sử dụng để cho phép cá nhân thể hiện mức độ họ đồng ý hoặc không đồng ý với một tuyên bố cụ thể.

Thang đo Likert (thông thường) cung cấp năm câu trả lời có thể có cho một tuyên bố hoặc câu hỏi cho phép người trả lời cho biết mức độ đồng ý hoặc mức độ cảm nhận từ tích cực đến tiêu cực của họ về câu hỏi hoặc tuyên bố.

Mục lục bài viết

Thang đo Likert

Thang đô Likert là gì ?

Thang đo Likert là thang đo tâm lý thường dùng trong nghiên cứu sử dụng bảng câu hỏi . Đây là cách tiếp cận được sử dụng rộng rãi nhất để chia tỷ lệ câu trả lời trong nghiên cứu khảo sát, vì vậy thuật ngữ (hoặc đầy đủ hơn là thang đo kiểu Likert ) thường được sử dụng thay thế cho thang đánh giá ., mặc dù có các loại thang đánh giá khác.

Lịch sử ra đời của thang đo Likert

Thang đo được đặt theo tên người phát minh ra nó, nhà tâm lý học Rensis Likert . Likert phân biệt giữa thang điểm phù hợp, xuất hiện từ các phản hồi chung cho một tập hợp các mục (thường là tám hoặc nhiều hơn) và định dạng trong đó các câu trả lời được tính theo một phạm vi. Về mặt kỹ thuật, thang đo Likert chỉ đề cập đến quy mô trước đây. Sự khác biệt giữa hai khái niệm này liên quan đến sự khác biệt mà Likert đưa ra giữa hiện tượng cơ bản đang được nghiên cứu và phương tiện nắm bắt sự thay đổi chỉ ra hiện tượng cơ bản.

Đọc thêm: lý thuyết hành vi được hoạch định TPB

Khi trả lời một mục Likert, người trả lời xác định mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của họ theo thang điểm đồng ý-không đồng ý đối xứng cho một loạt các tuyên bố. Do đó, phạm vi ghi lại cường độ cảm xúc của họ đối với một mặt hàng nhất định. Như vậy, thang đo Likert đã được ứng dụng trong tâm lý học và khoa học xã hội, thống kê, kinh doanh và tiếp thị.

HOT:

Cách thực hiện thang đo hoá

Thang điểm có thể được tạo dưới dạng tổng đơn giản hoặc trung bình của các câu trả lời bảng câu hỏi trên tập hợp các mục (câu hỏi) riêng lẻ. Khi làm như vậy, tỷ lệ Likert giả định khoảng cách giữa mỗi lựa chọn (tùy chọn trả lời) là bằng nhau. Nhiều nhà nghiên cứu sử dụng một tập hợp các mục như vậy có tương quan cao (thể hiện tính nhất quán nội bộ cao ) nhưng đồng thời với nhau sẽ nắm bắt toàn bộ phạm vi đang nghiên cứu (yêu cầu tương quan ít hơn hoàn hảo).

Những người khác giữ một tiêu chuẩn theo đó “Tất cả các mục được giả định là bản sao của nhau hoặc nói cách khác các mục được coi là các công cụ song song”. : 197 Ngược lại, lý thuyết kiểm tra hiện đại coi độ khó của từng mục ( ICC) như thông tin được đưa vào các mục mở rộng.

Các phương pháp hay nhất để phân tích kết quả của thang đo Likert

Bởi vì dữ liệu phần tử Likert là rời rạc, theo thứ tự và giới hạn về phạm vi, nên đã có một cuộc tranh cãi lâu dài về cách hợp lý nhất để phân tích dữ liệu Likert. Tùy chọn đầu tiên là giữa các bài kiểm tra tham số và không tham số. Ưu điểm và nhược điểm của mỗi loại phân tích thường được mô tả như sau:

Các bài kiểm tra tham số giả định một sự phân chia đều đặn và không bị gián đoạn.
Các bài kiểm tra không tham số không giả định một sự phân chia thường xuyên hoặc không bị gián đoạn. Tuy nhiên, có những lo ngại về khả năng phát hiện ra sự khác biệt ít hơn khi một sự khác biệt tồn tại.

Đọc thêm: Dự báo ARIMA tự động

Lựa chọn nào là tốt nhất? Đây là một quyết định thực sự mà một nhà nghiên cứu phải thực hiện khi quyết định phân tích thông tin nhận được từ một cuộc khảo sát sử dụng các câu hỏi Thang đo Likert .

Trong những năm qua, một loạt các nghiên cứu đã cố gắng trả lời câu hỏi này. Tuy nhiên, họ đã có xu hướng xem xét một số lượng hạn chế các phân phối tiềm năng cho dữ liệu Likert, điều này khiến cho việc tổng quát hóa các kết quả bị ảnh hưởng. Nhờ sự gia tăng sức mạnh tính toán, các nghiên cứu mô phỏng giờ đây có thể đánh giá kỹ lưỡng một loạt các phân phối.
Các nhà nghiên cứu đã xác định một tập hợp đa dạng gồm 14 bản phân phối đại diện cho dữ liệu Likert thực tế. Chương trình máy tính đã trích xuất các cặp mẫu tự cung cấp đủ để kiểm tra tất cả các kết hợp có thể có của 14 phân phối.
Tổng cộng, 10.000 mẫu ngẫu nhiên đã được tạo cho mỗi 98 tổ hợp phân phối. Các cặp mẫu được phân tích bằng cách sử dụng cả hai thử nghiệm t-test và thử nghiệm Mann-Whitney để so sánh hiệu quả của từng thử nghiệm. Nghiên cứu cũng đánh giá các cỡ mẫu khác nhau.
Kết quả cho thấy rằng tỷ lệ lỗi Loại I (dương tính giả) cho tất cả các cặp phân phối rất gần với đại lượng mục tiêu. Nếu một tổ chức sử dụng bất kỳ phân tích nào và kết quả có ý nghĩa thống kê, thì không cần quá lo lắng về việc dương tính giả.
Kết quả cũng cho thấy rằng đối với hầu hết các cặp phân phối, sự khác biệt giữa sức mạnh của hai bài kiểm tra là nhỏ. Nếu có sự khác biệt ở cấp độ dân số, thì bất kỳ phân tích nào cũng có khả năng phát hiện ra nó như nhau.
Có một số cặp phân phối cụ thể có sự chênh lệch công suất giữa hai bài kiểm tra. Nếu một tổ chức thực hiện cả hai thử nghiệm trên cùng một dữ liệu và không đồng ý (một là đáng kể, còn một là không), thì sự khác biệt về quyền lực này chỉ ảnh hưởng đến một số ít trường hợp.
Nói chung, sự lựa chọn giữa hai phân tích là một vòng lặp. Nếu một tổ chức cần so sánh hai nhóm dữ liệu Likert năm điểm, thì phương pháp phân tích thường không quan trọng.
Cả hai bài kiểm tra tham số và không tham số đều cung cấp cùng một mức độ bảo mật chống lại âm tính giả và cũng cung cấp cùng một biện pháp bảo vệ chống lại dương tính giả. Các mẫu này hợp lệ cho các cỡ mẫu 10, 30 và 200 cho mỗi nhóm.

Đọc thêm: Hồi quy quantile regression phân vị

Lợi thế của thang đo Likert

Có rất nhiều lợi ích khi sử dụng Thang đo Likert trong một cuộc khảo sát để nghiên cứu thị trường . Họ đang:

Tính dễ thực hiện: Thang đo được chấp nhận rộng rãi này có thể dễ dàng hiểu và áp dụng cho các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng của khách hàng hoặc sự hài lòng của nhân viên.
Tùy chọn câu trả lời có thể định lượng: Định lượng các mục Likert không có mối liên hệ rõ ràng với biểu thức và tiến hành phân tích thống kê về kết quả nhận được.
Phân tích thứ hạng của các ý kiến: Có thể có một mẫu với các quan điểm khác nhau về một chủ đề cụ thể. Thang đo likert đưa ra thứ hạng về quan điểm của những người được khảo sát này.
Đơn giản để trả lời: Người trả lời có thể hiểu mục đích của thang đo này và nhanh chóng trả lời câu hỏi.