كيفية تحليل بيانات مقياس ليكرت: خطوة بخطوة

لتحليل بيانات مقياس Likert، حدد أولاً ما إذا كنت تنظر إلى عناصر فردية من نوع Likert أو مقياس Likert متعدد العناصر. لخص العناصر الفردية باستخدام التكرارات، والنسب المئوية، والوسيط، والمنوال، ومثّلها بيانياً كأعمدة. واجمع عدة عناصر في درجة مقياس واحدة فقط عندما تقيس فكرة واحدة، وعندها يمكنك استخدام المتوسطات والانحرافات المعيارية.

يوضح هذا الدليل ذلك الفرق، وكيفية ترميز الاستجابات وتنظيفها، وكيفية تحليل البيانات خطوة بخطوة باستخدام الذكاء الاصطناعي أو في Excel. كما يغطي أيضاً الرسوم البيانية، ومقارنات المجموعات، ومثالاً تطبيقياً، والأخطاء التي تؤدي إلى نتائج مضللة.

ما هي بيانات مقياس Likert

تأتي بيانات Likert من أسئلة الاستطلاع التي تسأل الأشخاص عن مدى موافقتهم، أو مدى رضاهم، أو عدد مرات حدوث شيء ما. ويتدرج العنصر النموذجي المكون من خمس نقاط من "عارض بشدة" إلى "أوافق بشدة".

يضع فريق التقييم في University of Arizona حداً فاصلاً مفيداً بين نوعين من البيانات: "مقياس Likert هو أداة تقييم سيكومترية متعددة العناصر تقيس مفهوماً معيناً عبر سلسلة من الأسئلة الفردية". وبالمقابل، فإن العناصر من نوع Likert هي "عناصر فردية يتم قياسها باستخدام أنواع مختلفة من مقاييس الاستجابة".

هذا الاختلاف يهم أكثر من أي معادلة. وقد أشار Boone and Boone إلى النقطة نفسها في مقال نُشر عام 2012 في Journal of Extension. وكتبا أن الاثنين "يتطلبان إجراءات فريدة لتحليل البيانات، ونتيجة لذلك، غالباً ما تحدث إساءة استخدام و/أو أخطاء".

قد يعرض استطلاع مكان العمل العناصر من نوع Likert واحداً تلو الآخر: "لقد أعدني التدريب التعريفي لدوري"، و"أوصي بهذا المنتج"، وما إلى ذلك. بينما قد تدمج دراسة بحثية عدة عناصر ذات صلة في مقياس Likert واحد. ومعرفة أي النوعين لديك يحدد لك الإحصاءات التي يجب استخدامها.

العناصر من نوع Likert مقابل مقاييس Likert

تعرض صفحة University of Arizona الإجراءات المقترحة من قِبل Boone and Boone لكل نوع من البيانات:

المقياس	العناصر من نوع Likert	درجات مقياس Likert
النزعة المركزية	الوسيط أو المنوال	المتوسط الحسابي
التشتت	التكرارات	الانحراف المعياري
الارتباطات	معامل Kendall tau B أو C	معامل Pearson's r
إحصاءات أخرى	اختبار مربع كاي (Chi-square)	تحليل التباين (ANOVA)، واختبار t-test، والانحدار

بالنسبة للعناصر الفردية، فإن الصفحة واضحة ومباشرة؛ حيث "ينبغي تحليلها كعناصر منفصلة باستخدام تقنيات الفرز والتجميع مثل جداول التوزيع التكراري أو الوسائل المساعدة المرئية مثل المخططات الشريطية". وتضيف: "إن حساب المتوسطات الحسابية ليس مناسباً لهذا النوع من البيانات، على الرغم من إمكانية تحليل البيانات باستخدام الوسيط أو المنوال".

أما بالنسبة للمقاييس متعددة العناصر، فإن القواعد تصبح أكثر مرونة. وتقول الصفحة نفسها إن الدرجة الإجمالية "يمكن معاملتها كبيانات مستمرة وتقييمها باستخدام جميع مقاييس النزعة المركزية، أو المنوال، أو الوسيط، أو المتوسط الحسابي".

القاعدة العملية بسيطة: إذا كنت تقدم تقريراً عن سؤال واحد، فاعرض توزيعه. وإذا كنت تقدم تقريراً عن درجة مبنية على عدة أسئلة، فيمكنك عرض متوسطها الحسابي.

قبل البدء: ترميز الاستجابات وتنظيفها

قد تخزن ملفات تصدير الاستطلاعات الإجابات كنصوص. ويكون التحليل أسهل عندما يكون لكل إجابة رقم، لذا ابدأ بترميزها.

• تعيين الرموز بالترتيب. بالنسبة لعنصر موافقة خماسي النقاط، استخدم الرقم 1 لـ "عارض بشدة" وصولاً إلى الرقم 5 لـ "أوافق بشدة".
• الاحتفاظ بالتسميات. الرموز مخصصة للفرز والعد فقط، ويجب أن يظل تقريرك يستعين بالكلمات التي رآها الأشخاص بالفعل.
• عكس العناصر المعكوسة. إذا صيغ سؤال ما بطريقة سلبية، فاعكس رموزه قبل دمجه مع العناصر الأخرى.
• التعامل مع الفراغات وخيار "لا ينطبق". استبعدها من عمليات العد، واذكر عددها في التقرير.
• التحقق من طول المقياس. لا تخلط بين العناصر خماسية النقاط وسباعية النقاط في جدول واحد.

احتفظ بدليل رموز قصير يحتوي على صياغة كل عنصر، والرموز الخاصة به، وأي عمليات عكس للرموز. فهذا يجعل التحليل قابلاً للتكرار في الربع القادم.

كيفية تحليل بيانات مقياس Likert

تستخدم الخطوات الثلاث أدناه Powerdrill Bloom، ولكن النهج نفسه يعمل في أي أداة تقرأ ملف تصدير الاستطلاع الخاص بك. ويتبع ذلك إصدار Excel في القسم التالي.

الخطوة 1: تحميل ملف تصدير الاستطلاع وترميز الاستجابات

قم بتصدير الاستجابات من أداة الاستطلاع الخاصة بك كملف CSV أو Excel، بحيث يحتوي على صف واحد لكل مستجيب وعمود واحد لكل سؤال. قم بتحميل الملف ووصف المقياس بلغة طبيعية، مثل "تستخدم الأعمدة من D إلى K مقياس موافقة خماسي النقاط".

اطلب ترميز الإجابات النصية من 1 إلى 5، واذكر أي عناصر معكوسة ليتم عكسها. ثم اطلب عدد الإجابات الصالحة لكل عنصر، وعدد الإجابات الفارغة أو التي تم اختيار "لا ينطبق" لها. تحقق من هذه الأعداد مقارنة بإجمالي الاستجابات في أداة الاستطلاع الخاصة بك قبل المتابعة.

الخطوة 2: تلخيص كل عنصر بالتكرارات، والوسيط، والمنوال

اطلب جدول تكرار لكل عنصر: العدد والنسبة المئوية لكل خيار استجابة. وأضف الوسيط والمنوال لكل عنصر، وهي المقاييس التي يقترحها Boone and Boone للعناصر الفردية.

تذكر بعض الفرق أيضاً رقم "أعلى مربعين" (top-two-box)، وهو نسبة الذين اختاروا "أوافق" أو "أوافق بشدة". ومن السهل قراءة هذا الرقم كما أنه يتناسب مع أهداف مثل مثال University of Arizona المتمثل في "أفاد 90% من الطلاب بأنهم واثقون".

إذا كانت بعض العناصر تشكل مقياساً، فاطلب درجة مجمعة لكل مستجيب، ثم المتوسط الحسابي والانحراف المعياري لتلك الدرجة. واحتفظ بالجداول الخاصة بكل عنصر بجانبها، حتى يتمكن القراء من معرفة الأسئلة التي تؤثر في الدرجة.

الخطوة 3: تمثيل النتائج بيانياً ومقارنة المجموعات

اطلب مخططاً شريطياً للنسب المئوية للاستجابات لكل عنصر، مرتبة من الأكثر موافقة إلى الأقل موافقة. تعرض صفحة صانع المخططات الشريطية الخاصة بنا جانب المخططات بمزيد من التفصيل.

تحقق من المخطط البياني مقارنة بجدول التكرار قبل مشاركته. يجب أن يصل مجموع الأشرطة إلى 100% لكل عنصر، ويجب أن تتطابق التسميات مع الصياغة التي رآها المستجيبون.

ثم قارن بين المجموعات التي تهم قرارك، مثل الأقسام، أو المناطق، أو شرائح العملاء. واطلب التوزيع المئوي لكل عنصر حسب المجموعة، حتى تظل المجموعات ذات الأحجام المختلفة قابلة للمقارنة بشكل عادل. وأخيراً، اطلب ملخصاً مكتوباً قصيراً يحدد العناصر ذات نسب الموافقة الأقل.

كيفية تحليل بيانات Likert في Excel

يتعامل Excel مع تحليل Likert بشكل جيد بمجرد ترميز الاستجابات. افترض أن رموز العنصر تقع في النطاق B2:B201، رمز واحد لكل مستجيب.

عدّ كل استجابة. تصف Microsoft دالة COUNTIF بأنها طريقة لعد الخلايا التي تفي بمعيار معين، بالصيغة التركيبية COUNTIF(range, criteria). قم بعدّ كل خيار باستخدام الصيغ من =COUNTIF(B2:B201,1) إلى =COUNTIF(B2:B201,5).

تحويل الأعداد إلى نسب مئوية. اقسم كل عدد على عدد الإجابات الصالحة، =COUNT(B2:B201). وقم بتنسيق النتائج كنسب مئوية.

إيجاد الوسيط. استخدم الصيغة =MEDIAN(B2:B201). تشير Microsoft إلى تفصيل مهم لرموز Likert: "إذا كان هناك عدد زوجي من الأرقام في المجموعة، فإن دالة MEDIAN تحسب متوسط الرقمين في المنتصف". وتعني نتيجة مثل 3.5 أن المنتصف يقع بين إجابتين، لذا اذكر كلتا التسميتين في التقرير.

إيجاد المنوال. اقرأه من جدول التكرار: وهو الخيار الذي يحتوي على أعلى عدد. وإذا تساوى خياران، فاذكرهما معاً.

حساب أعلى مربعين (top-two-box). استخدم الصيغة =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) لمعرفة نسبة الذين وافقوا أو وافقوا بشدة.

يمكن لجدول PivotTable إجراء العد نفسه لعدة عناصر في وقت واحد. ضع العنصر في الصفوف، والاستجابة في الأعمدة، وعدد الاستجابات في القيم. ثم اعرض القيم كنسبة مئوية من إجمالي الصف.

مثال تطبيقي

إليك نتيجة توضيحية لعنصر واحد خماسي النقاط من 200 موظف. ينص العنصر على "لقد أعدني التدريب التعريفي لدوري". الأرقام هي مجرد أمثلة وليست بيانات من استطلاع حقيقي.

الاستجابة	الرمز	العدد	النسبة المئوية
عارض بشدة	1	10	5%
عارض	2	20	10%
محايد	3	30	15%
أوافق	4	90	45%
أوافق بشدة	5	50	25%

من هذا الجدول:

• الوسيط: أوافق. عند الترتيب من 1 إلى 5، تقع الإجابتان رقم 100 ورقم 101 في فئة "أوافق". تحتوي الخيارات الثلاثة الأولى على 60 إجابة، بينما يحتوي خيار "أوافق" على الـ 90 إجابة التالية.
• المنوال: أوافق. يحتوي على أعلى عدد، وهو 90.
• أعلى مربعين (Top-two-box): 70%. وهو عبارة عن 45% لـ "أوافق" بالإضافة إلى 25% لـ "أوافق بشدة".
• أدنى مربعين (Bottom-two-box): 15%. وهو عبارة عن 5% لـ "عارض بشدة" بالإضافة إلى 10% لـ "عارض".

ستكون النتيجة المكتوبة الواضحة هي: "وافق 70% على أن التدريب التعريفي قد أعدهم، بينما عارض 15%". هذه الجملة أكثر فائدة للمدير من قولنا "كان المتوسط الحسابي 3.75"، وهي تتبع النهج القائم على التكرار للعناصر الفردية.

كيفية تمثيل بيانات Likert بيانياً

تناسب المخططات الشريطية العناصر الفردية، وهي إحدى الوسائل المساعدة المرئية التي تذكرها صفحة University of Arizona. وبالنسبة لعدة عناصر في وقت واحد، يعرض المخطط الشريطي المكدس التوزيع الكامل لكل عنصر في صف واحد.

يوصى بتخطيط معين في الأدبيات الإحصائية؛ حيث يوضح Heiberger and Robbins ذلك في Journal of Statistical Software: "نوصي بالمخططات الشريطية المكدسة المتشعبة كتقنية عرض رسومية أساسية لمقاييس Likert والمقاييس ذات الصلة". وفي هذا التخطيط، يمتد عدم الموافقة إلى يسار خط الوسط وتمتد الموافقة إلى يمينه.

لإنشاء نسخة بسيطة في Excel، أدخل النسب المئوية للمعارضة كأرقام سالبة والنسب المئوية للموافقة كأرقام موجبة. ثم أدرج مخططاً شريطياً مكدساً ورتب العناصر حسب إجمالي الموافقة. ويمكن تقسيم الحصة المحايدة عبر خط الوسط أو عرضها في عمود منفصل.

ضع تسمية على كل شريط بنسبته المئوية، أو على الأقل ضع تسمية لإجمالي الموافقة والمعارضة. يضع هذا الرقمين الرئيسيين على المخطط البياني نفسه.

أياً كان المخطط البياني الذي تستخدمه، حافظ على ترتيب الاستجابة نفسه عبر كل عنصر. استخدم عائلة ألوان واحدة للمعارضة وأخرى للموافقة، حتى يتمكن القراء من تصفح المخطط البياني بسرعة. يغطي دليلنا حول تحويل بيانات الاستطلاع الفوضوية إلى مخططات بيانية واضحة تنظيف المخططات بمزيد من التفصيل.

مقارنة المجموعات

يمكن أن تثير نتائج الاستطلاع مقارنة ما: هذا الفريق مقابل ذاك، أو هذا العام مقابل العام الماضي. بالنسبة للعناصر الفردية من نوع Likert، قارن توزيعات النسب المئوية جنباً إلى جنب بدلاً من مقارنة المتوسطات الحسابية.

اعرض المقارنة كنسب مئوية داخل كل مجموعة، لأن المجموعات نادراً ما تكون بالحجم نفسه. فلا يمكن مقارنة فريق مكون من 12 شخصاً وفريق مكون من 200 شخص بشكل عادل إلا كحصص نسبية.

إذا كنت بحاجة إلى اختبار إحصائي، فإن جدول Boone and Boone يدرج اختبار مربع كاي (chi-square) للعناصر من نوع Likert. وبالنسبة لدرجات المقياس، فإنه يدرج تحليل التباين (ANOVA)، واختبارات t-tests، والانحدار. تجعل المجموعات الصغيرة أي اختبار أقل موثوقية، لذا اذكر أحجام المجموعات بجانب النتائج.

إليك مثالاً توضيحياً: في عنصر التدريب التعريفي، وافق 72% من فريق مبيعات مكون من 150 شخصاً، مقارنة بـ 58% من فريق دعم مكون من 50 شخصاً. والطريقة العادلة للإبلاغ عن ذلك هي "وافق 72% من المبيعات (العدد = 150) و58% من الدعم (العدد = 50)". ويمكن للقراء بعد ذلك الحكم على الفجوة مع أخذ أحجام المجموعات في الاعتبار، بدلاً من الاعتماد على نسبتين مئويتين مجردتين.

إعداد تقارير النتائج

تقدم إرشادات University of Arizona تحذيراً واضحاً بشأن المتوسطات الحسابية؛ حيث تصفه بأنه "ليس من المناسب تعيين قيم عددية لمقياس الاستجابة خلال مرحلة التحليل". والنتيجة التي تحذر منها هي "في المتوسط، الطلاب واثقون".

يمكن أن يتضمن التقرير الواضح أربعة أجزاء لكل عنصر أو موضوع:

• صياغة السؤال وخيارات الاستجابة.
• عدد الإجابات الصالحة وعدد الإجابات التي تُركت فارغة.
• التوزيع، كجدول أو مخطط بياني.
• جملة واحدة واضحة توضح حصص أعلى مربعين وأدنى مربعين.

إذا كنت تتبع العنصر نفسه بمرور الوقت، فحافظ على تطابق الصياغة وخيارات الاستجابة تماماً. إن تغيير كلمة واحدة أو إضافة خيار يفسد المقارنة مع الجولات السابقة، لذا يرجى تدوين أي تغيير في التقرير.

للحصول على تقرير كامل، يغطي دليلنا الخاص بـ تقرير نتائج الاستطلاع الهيكل والتخطيط. وإذا كانت النتائج ستُعرض في اجتماع، فإن دليل عرض نتائج الاستطلاع التقديمي يغطي الشرائح.

أخطاء شائعة يجب تجنبها

• حساب متوسط العناصر الفردية. يخفي المتوسط الحسابي البالغ 3.4 ما إذا كان الأشخاص منقسمين أو غير مبالين، وتنصح الإرشادات المذكورة أعلاه بعدم القيام بذلك.
• الخلط بين إحصاءات العناصر والمقاييس. استخدم التكرارات والوسيط للعناصر، والمتوسطات الحسابية فقط لدرجات المقاييس متعددة العناصر.
• نسيان العناصر المعكوسة. إن العنصر المصاغ بطريقة سلبية والذي لم يتم عكسه سيؤدي إلى سحب درجة المقياس في الاتجاه الخاطئ.
• إسقاط الخيار المحايد بصمت. إذا قمت باستبعاد خيار "محايد" من أعلى مربعين، فاذكر ذلك في التقرير.
• مقارنة الأعداد الخام عبر المجموعات. استخدم النسب المئوية داخل كل مجموعة بدلاً من ذلك.
• المبالغة في تفسير العينات الصغيرة. إن التحول من موافقة بنسبة 60% إلى 70% لا يعني الكثير إذا أجاب 10 أشخاص فقط.

عندما تصل استجاباتك كملف تصدير فوضوي، يمكنك تجربة Powerdrill Bloom لترميزها وإنشاء جداول التكرار والمخططات البيانية.

الأسئلة الشائعة

كيف تقوم بتحليل بيانات مقياس Likert؟

قم بترميز الاستجابات كأرقام، ثم لخص كل عنصر بالتكرارات، والنسب المئوية، والوسيط، والمنوال. ومثّل التوزيعات بيانياً كأعمدة. وإذا كانت عدة عناصر تشكل مقياساً واحداً، فاجمعها في درجة واحدة واذكر متوسطها الحسابي وانحرافها المعياري.

هل يمكنك حساب المتوسط الحسابي لبيانات مقياس Likert؟

بالنسبة للعناصر الفردية من نوع Likert، تنصح الإرشادات المستندة إلى Boone and Boone بعدم استخدام المتوسطات الحسابية وتوصي بالوسيط أو المنوال. أما بالنسبة لدرجة مقياس Likert متعدد العناصر، فإن المتوسط الحسابي والانحراف المعياري يكونان مناسبين.

ما هو أفضل مخطط بياني لبيانات مقياس Likert؟

تعمل المخططات الشريطية بشكل جيد مع العناصر الفردية. وبالنسبة للعديد من العناصر، يعرض المخطط الشريطي المكدس التوزيع الكامل لكل عنصر. ويوصي Heiberger and Robbins بالمخططات الشريطية المكدسة المتشعبة كطريقة عرض أساسية لمقاييس Likert.

هل بيانات مقياس Likert ترتيبية أم فترية؟

العناصر الفردية من نوع Likert هي فئات مرتبة، ولهذا السبب تقترح الإرشادات المستندة إلى Boone and Boone استخدام الوسيط والمنوال. أما الدرجات المبنية من عدة عناصر فيمكن معاملتها كبيانات مستمرة، وفقاً لصفحة University of Arizona.

كيف تقوم بتحليل بيانات مقياس Likert في Excel؟

استخدم دالة COUNTIF لعدّ كل استجابة، واقسمها على دالة COUNT للحصول على النسب المئوية، واستخدم دالة MEDIAN للاستجابة الوسطى. ويمكن لجدول PivotTable عدّ العديد من العناصر في وقت واحد. ثم قم بإنشاء مخطط شريطي مكدس من النسب المئوية.

المصادر: Boone and Boone، تحليل بيانات Likert، مجلة Journal of Extension (2012) · University of Arizona، تحليل بيانات المقاييس · Heiberger and Robbins، تصميم المخططات الشريطية المكدسة المتشعبة لمقاييس Likert، مجلة Journal of Statistical Software · دعم Microsoft، دالة COUNTIF · دعم Microsoft، دالة MEDIAN.