Comment utiliser l'échelle de likert dans l'analyse statistique

le échelle de Likert est couramment utilisé dans la recherche par sondage. Il est souvent utilisé pour mesurer les attitudes des répondants, en leur demandant dans quelle mesure ils sont d`accord ou en désaccord avec une question ou un énoncé particulier. Une échelle type pourrait être "fortement d`accord, incertain/indécis, en désaccord, fortement en désaccord". Les données d`une enquête utilisant un échelle de Likert peut sembler facile à analyser, mais il y a des questions importantes à considérer par un analyste de données.

1. Obtenir les données de la liste pour analyse en codant les réponses. Par exemple, supposons que vous ayez un sondage demandant aux répondants s`ils sont d`accord ou en désaccord avec un ensemble de positions sur la plate-forme d`un parti politique. Chaque position est une question de l`enquête, et l`échelle utilisera les réponses suivantes : fortement en désaccord = 1, en désaccord = 2, neutre = 3, d`accord = 4, fortement d`accord = 5.

2. N`oubliez pas de faire la différence entre les données ordinales et les données d`intervalle, car les deux types nécessitent des approches analytiques différentes. Si les données sont ordinales, on peut dire qu`un score est supérieur à un autre. Nous ne pouvons pas dire à quelle hauteur nous pouvons le faire avec les données d`intervalle, qui vous indiqueront la distance entre deux points. Voici la capture à l`échelle de Likert : de nombreux chercheurs la traiteront comme une échelle d`intervalle. Cela signifie que les différences entre chaque réponse sont égales en distance. La vérité est que l`échelle de Likert ne nous dit pas cela. Cela nous dit seulement que les personnes avec plus de réponses sont plus en accord avec les positions du parti que celles avec le moins de réponses.

3. Commencez à analyser données de l`échelle de Likert avec statistiques descriptives. Bien que cela puisse être tentant, résistez à l`envie de prendre des réponses numériques et de calculer une moyenne. Ajouter une réponse "tout à fait d`accord" (5) à deux "être en désaccord" (2) réponses, ce qui donnerait une moyenne de 4 mais que signifie ce nombre? Heureusement, il existe d`autres mesures de tendance centrale qui peuvent être utilisées en plus de la moyenne. En utilisant les données de l`échelle de Likert, la meilleure mesure à utiliser est le mode ou la réponse la plus fréquente. Cela rend les résultats de l`enquête beaucoup plus faciles à interpréter pour l`analyste (sans parler du public, pour votre présentation ou rapport). Vous pouvez également visualiser la répartition des réponses (pourcentage de personnes en accord ou en désaccord, etc.) dans un graphique, un graphique à barres ou une barre pour chaque catégorie de réponse.

4. Procéder à des techniques d`inférence qui testent les hypothèses proposées par les chercheurs. Il existe de nombreuses méthodes disponibles, et la meilleure dépend de la nature de l`étude et des questions auxquelles elles tentent de répondre. Une méthode courante consiste à analyser les réponses à l`aide de techniques d`analyse de la variance telles que la Test de Mann Whitney ou test de Kruskal Wallis. Supposons dans notre exemple que nous voulions analyser les réponses aux questions sur les positions de politique étrangère avec l`ethnicité comme variable indépendante. Supposons que nos données incluent ces réponses : répondants anglophones, afro-américains et hispaniques, afin qu`il puisse analyser les réponses parmi les trois groupes de répondants avec la variance Kruskal Wallis.

5. Simplifiez vos données d`enquête en combinant les quatre catégories de réponses (par ex. tout à fait d`accord, d`accord, pas d`accord, pas du tout d`accord) dans deux catégories nominales telles que d`accord/pas d`accord, accepter ou rejeter, etc.). Cela offre une analyse plus approfondie. Le test du chi carré est une approche de l`analyse des données de cette manière.

• N`oubliez pas qu`il existe de nombreuses positions d`analyse. Considérez vos questions d`enquête pour déterminer la meilleure méthode d`analyse pour votre étude.
• Les échelles de Likert varient en nombre de points sur l`échelle. L`échelle à cinq points qui est utilisée ici est la plus courante, mais certaines échelles de Likert ont 4 points , où le "pas certain" la catégorie est retirée (catégorie indécise). Certains ont même des échelles allant jusqu`à 7 points.