Как анализировать данные шкалы Лайкерта: пошаговое руководство
Чтобы проанализировать данные шкалы Likert, сначала определите, рассматриваете ли вы отдельные пункты типа Likert или многопунктовую шкалу Likert. Обобщите отдельные пункты с помощью частот, процентов, медианы и моды и представьте их в виде столбчатой диаграммы. Объединяйте несколько пунктов в общий балл шкалы только тогда, когда они измеряют одну идею, и тогда вы сможете использовать средние значения и стандартные отклонения.
В этом руководстве объясняется это различие, а также то, как кодировать и очищать ответы и как шаг за шагом анализировать данные с помощью AI или в Excel. Оно также охватывает диаграммы, сравнения групп, практический пример и ошибки, которые приводят к неверным результатам.
Что представляют собой данные шкалы Likert
Данные Likert поступают из вопросов опроса, в которых людей спрашивают, насколько они согласны, насколько они удовлетворены или как часто что-то происходит. Типичный пятиточечный пункт варьируется от «Полностью не согласен» до «Полностью согласен».
Команда оценки Университета Аризоны проводит полезную границу между двумя видами данных. «Шкала Likert — это многопунктовый инструмент психометрической оценки, который измеряет концепт с помощью серии отдельных вопросов». Напротив, пункты типа Likert — это «отдельные пункты, измеряемые с использованием различных типов шкал ответов».
Это различие важнее любой формулы. Boone и Boone отметили то же самое в статье 2012 года в Journal of Extension. Они написали, что эти два типа «требуют уникальных процедур анализа данных, и в результате часто возникают неправильное использование и/или ошибки».
В опросе на рабочем месте пункты типа Likert могут регистрироваться один за другим: «Онбординг подготовил меня к моей роли», «Я бы порекомендовал этот продукт» и так далее. В научном исследовании несколько связанных пунктов могут быть объединены в одну шкалу Likert. Понимание того, какой именно тип данных у вас есть, подскажет вам, какую статистику использовать.
Пункты типа Likert против шкал Likert
На странице Университета Аризоны представлены процедуры, предложенные Boone и Boone для каждого вида данных:
| Показатель | Пункты типа Likert | Баллы шкалы Likert |
|---|---|---|
| Центральная тенденция | Медиана или мода | Среднее значение |
| Изменчивость | Частоты | Стандартное отклонение |
| Ассоциации | Тау B или C Кендалла | r Пирсона |
| Другая статистика | Хи-квадрат | ANOVA, t-критерий, регрессия |
В отношении отдельных пунктов страница высказывается прямо. Их «следует анализировать как отдельные пункты с использованием методов сортировки и группировки, таких как таблицы распределения частот, или визуальных средств, таких как столбчатые диаграммы». И добавляет: «Расчет средних значений не подходит для этого типа данных, хотя данные можно анализировать с помощью медианы или моды».
Для многопунктовых шкал правила смягчаются. На той же странице говорится, что совокупный балл «можно рассматривать как непрерывные данные и оценивать с использованием всех показателей центральной тенденции: моды, медианы или среднего значения».
Практическое правило простое. Если вы представляете отчет по одному вопросу, покажите его распределение. Если вы представляете отчет по баллу, сформированному на основе нескольких вопросов, вы можете показать его среднее значение.
Перед началом работы: закодируйте и очистите ответы
Экспортированные данные опроса могут содержать ответы в виде текста. Анализ упрощается, когда у каждого ответа есть числовое значение, поэтому начните с их кодирования.
- Присваивайте коды по порядку. Для пятиточечного пункта согласия используйте 1 для «Полностью не согласен» и далее до 5 для «Полностью согласен».
- Сохраняйте текстовые метки. Коды нужны для сортировки и подсчета. В вашем отчете все равно должны использоваться слова, которые видели люди.
- Переворачивайте обратные пункты. Если вопрос сформулирован в негативном ключе, измените его коды на противоположные перед объединением с другими пунктами.
- Обрабатывайте пропуски и вариант «Не применимо». Исключите их из подсчетов и укажите в отчете, сколько их было.
- Проверяйте длину шкалы. Не смешивайте пятиточечные и семиточечные пункты в одной таблице.
Ведите краткую кодовую книгу с формулировкой каждого пункта, кодами и любыми изменениями направления шкалы. Это сделает анализ воспроизводимым в следующем квартале.
Как анализировать данные шкалы Likert
Три шага ниже используют Powerdrill Bloom, но тот же подход работает в любом инструменте, который считывает экспортированные данные вашего опроса. Версия для Excel приведена в следующем разделе.
Шаг 1: Загрузите экспортированные данные опроса и закодируйте ответы
Экспортируйте ответы из вашего инструмента опроса в виде файла CSV или Excel, где одна строка соответствует одному респонденту, а один столбец — одному вопросу. Загрузите файл и опишите шкалу простыми словами, например: «В столбцах с D по K используется пятиточечная шкала согласия».
Попросите закодировать текстовые ответы от 1 до 5 и перечислите все обратные пункты, чтобы их значения были перевернуты. Затем запросите количество действительных ответов по каждому пункту, а также количество пустых ответов или ответов «Не применимо». Прежде чем двигаться дальше, сверьте эти подсчеты с общим количеством ответов в вашем инструменте опроса.
Шаг 2: Обобщите каждый пункт с помощью частот, медианы и моды
Запросите таблицу частот для каждого пункта: количество и процент для каждого варианта ответа. Добавьте медиану и моду для каждого пункта — это показатели, которые Boone и Boone предлагают для отдельных пунктов.
Некоторые команды также сообщают показатель top-two-box (сумма двух положительных ответов) — долю тех, кто выбрал «Согласен» или «Полностью согласен». Его легко читать, и он соответствует таким целям, как пример Университета Аризоны: «90% студентов сообщают о своей уверенности».
Если некоторые пункты образуют шкалу, запросите совокупный балл для каждого респондента, а затем среднее значение и стандартное отклонение этого балла. Держите таблицы на уровне отдельных пунктов рядом, чтобы читатели могли видеть, какие именно вопросы определяют общий балл.
Шаг 3: Постройте диаграммы результатов и сравните группы
Запросите столбчатую диаграмму процентов ответов для каждого пункта, упорядоченную от наибольшего согласия к наименьшему. На нашей странице генератора столбчатых диаграмм этот аспект показан более подробно.
Перед публикацией сверьте диаграмму с таблицей частот. Столбцы для каждого пункта должны в сумме давать 100%, а текстовые метки должны соответствовать формулировкам, которые видели респонденты.
Затем сравните группы, которые важны для принятия решений, такие как отделы, регионы или сегменты клиентов. Запросите процентное распределение каждого пункта по группам, чтобы группы разного размера оставались сопоставимыми. Наконец, запросите краткое письменное резюме с указанием пунктов с наименьшим уровнем согласия.
Как анализировать данные Likert в Excel
Excel отлично справляется с анализом данных Likert после того, как ответы закодированы. Предположим, что коды пунктов находятся в диапазоне B2:B201, по одному на каждого респондента.
Подсчитайте каждый ответ. Microsoft описывает функцию COUNTIF как способ подсчета ячеек, соответствующих критерию, с синтаксисом COUNTIF(range, criteria). Подсчитайте каждый вариант с помощью формул от =COUNTIF(B2:B201,1) до =COUNTIF(B2:B201,5).
Преобразуйте подсчеты в проценты. Разделите каждый подсчет на количество действительных ответов, =COUNT(B2:B201). Отформатируйте результаты как проценты.
Найдите медиану. Используйте =MEDIAN(B2:B201). Microsoft отмечает деталь, которая важна для кодов Likert. «Если в множестве четное количество чисел, то MEDIAN вычисляет среднее значение двух чисел, находящихся посередине». Результат, например 3.5, означает, что середина находится между двумя ответами, поэтому укажите обе текстовые метки.
Найдите моду. Прочитайте ее из таблицы частот: это вариант с наибольшим количеством ответов. Если два варианта набрали одинаковое количество, укажите оба.
Рассчитайте показатель top-two-box. Используйте формулу =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) для определения доли тех, кто согласен или полностью согласен.
Сводная таблица (PivotTable) может выполнять такой же подсчет для многих пунктов одновременно. Поместите пункт в строки, ответ — в столбцы, а количество ответов — в значения. Затем покажите значения как процент от общей суммы по строке.
Практический пример
Ниже приведен наглядный результат для одного пятиточечного пункта на основе ответов 200 сотрудников. Пункт звучит так: «Онбординг-тренинг подготовил меня к моей роли». Числа являются примерами, а не данными реального опроса.
| Ответ | Код | Количество | Процент |
|---|---|---|---|
| Полностью не согласен | 1 | 10 | 5% |
| Не согласен | 2 | 20 | 10% |
| Нейтрально | 3 | 30 | 15% |
| Согласен | 4 | 90 | 45% |
| Полностью согласен | 5 | 50 | 25% |
Из этой таблицы:
- Медиана: Согласен. При упорядочивании от 1 до 5 как 100-й, так и 101-й ответы попадают в категорию «Согласен». Первые три варианта содержат 60 ответов, а «Согласен» — следующие 90.
- Мода: Согласен. Этот вариант имеет наибольшее количество ответов — 90.
- Top-two-box: 70%. Это 45% «Согласен» плюс 25% «Полностью согласен».
- Bottom-two-box: 15%. Это 5% «Полностью не согласен» плюс 10% «Не согласен».
Четкий письменный вывод звучал бы так: «70% согласились с тем, что онбординг подготовил их, а 15% не согласились». Это предложение более полезно для руководителя, чем фраза «среднее значение составило 3.75», и оно соответствует подходу на основе частот для отдельных пунктов.
Как строить диаграммы для данных Likert
Столбчатые диаграммы подходят для отдельных пунктов, и они являются одним из визуальных средств, упомянутых на странице Университета Аризоны. Для множества пунктов одновременно нормированная гистограмма с накоплением показывает полное распределение каждого пункта в одной строке.
Один из вариантов макета рекомендуется в статистической литературе. Heiberger и Robbins доказывают это в Journal of Statistical Software. «Мы рекомендуем расходящиеся столбчатые диаграммы с накоплением в качестве основного метода графического отображения для шкал Likert и связанных с ними шкал». В таком макете несогласие простирается влево от центральной линии, а согласие — вправо.
Чтобы создать простую версию в Excel, введите проценты несогласия как отрицательные числа, а проценты согласия — как положительные. Затем вставьте столбчатую диаграмму с накоплением и отсортируйте пункты по общему уровню согласия. Нейтральную долю можно разделить по центральной линии или показать в отдельном столбце.
Добавьте к каждому столбцу метку с его процентом или хотя бы подпишите общие итоги согласия и несогласия. Это позволит разместить две главные цифры непосредственно на самой диаграмме.
Какую бы диаграмму вы ни использовали, сохраняйте одинаковый порядок ответов для каждого пункта. Используйте одну цветовую гамму для несогласия и другую для согласия, чтобы читатели могли быстро сканировать диаграмму. В нашем руководстве по превращению запутанных данных опроса в понятные диаграммы очистка диаграмм описана более подробно.
Сравнение групп
Результаты опроса могут потребовать сравнения: эта команда против той, этот год против прошлого года. Для отдельных пунктов типа Likert сравнивайте процентные распределения бок о бок, а не средние значения.
Представляйте сравнение в виде процентов внутри каждой группы, поскольку группы редко бывают одинакового размера. Команду из 12 человек и команду из 200 человек можно справедливо сравнить только в виде долей.
Если вам нужен статистический критерий, в таблице Boone и Boone для пунктов типа Likert указан хи-квадрат. Для баллов шкалы там указаны ANOVA, t-критерии и регрессия. Малые группы делают любой тест менее надежным, поэтому указывайте размеры групп рядом с результатами.
Вот наглядный пример. По пункту онбординга согласились 72% отдела продаж из 150 человек по сравнению с 58% службы поддержки из 50 человек. Справедливый способ сообщить об этом: «Согласились 72% отдела продаж (n = 150) и 58% службы поддержки (n = 50)». Тогда читатели смогут оценить разрыв с учетом размеров групп, а не просто по двум голым процентам.
Представление результатов
Руководство Университета Аризоны содержит четкое предупреждение относительно средних значений. В нем говорится, что «нецелесообразно присваивать числовые значения шкале ответов на этапе анализа». Вывод, от которого оно предостерегает: «в среднем студенты уверены в себе».
Четкий отчет может включать четыре части для каждого пункта или темы:
- Формулировка вопроса и варианты ответов.
- Количество действительных ответов и сколько было оставлено пустыми.
- Распределение в виде таблицы или диаграммы.
- Одно простое предложение с долями top-two-box и bottom-two-box.
Если вы отслеживаете один и тот же пункт с течением времени, сохраняйте формулировку и варианты ответов идентичными. Измененное слово или добавленныый вариант нарушают сравнение с предыдущими раундами, поэтому отмечайте любые изменения в отчете.
Для составления полноценного отчета наше руководство по отчету о результатах опроса охватывает структуру и макет. Если результаты будут представлены на собрании, руководство по презентации результатов опроса охватывает слайды.
Распространенные ошибки, которых следует избегать
- Усреднение отдельных пунктов. Среднее значение 3.4 скрывает, разделились ли мнения людей или они равнодушны, и приведенное выше руководство не рекомендует этого делать.
- Смешивание статистики пунктов и шкал. Используйте частоты и медианы для отдельных пунктов, а средние значения — только для баллов многопунктовых шкал.
- Игнорирование обратных пунктов. Негативно сформулированный пункт, который не был перевернут, потянет балл шкалы в неверном направлении.
- Негласное исключение нейтрального варианта. Если вы исключаете вариант «Нейтрально» из top-two-box, укажите это в отчете.
- Сравнение абсолютных значений по группам. Вместо этого используйте проценты внутри каждой группы.
- Переоценка малых выборок. Сдвиг с 60% до 70% согласия мало что значит, если ответили всего 10 человек.
Когда экспортированные ответы приходят в запутанном виде, вы можете попробовать Powerdrill Bloom, чтобы закодировать их и построить таблицы частот и диаграммы.
Часто задаваемые вопросы
Как анализировать данные шкалы Likert?
Закодируйте ответы в виде чисел, затем обобщите каждый пункт с помощью частот, процентов, медианы и моды. Представьте распределения в виде столбчатых диаграмм. Если несколько пунктов образуют одну шкалу, объедините их в общий балл и укажите его среднее значение и стандартное отклонение.
Можно ли рассчитывать среднее значение для данных шкалы Likert?
Для отдельных пунктов типа Likert руководство, основанное на работе Boone и Boone, не рекомендует использовать средние значения и советует использовать медиану или моду. Для баллов многопунктовой шкалы Likert подходят среднее значение и стандартное отклонение.
Какая диаграмма лучше всего подходит для данных шкалы Likert?
Столбчатые диаграммы хорошо подходят для отдельных пунктов. Для множества пунктов нормированная гистограмма с накоплением показывает полное распределение каждого пункта. Heiberger и Robbins рекомендуют расходящиеся столбчатые диаграммы с накоплением в качестве основного способа отображения шкал Likert.
Являются ли данные шкалы Likert порядковыми или интервальными?
Отдельные пункты типа Likert представляют собой упорядоченные категории, поэтому руководство, основанное на работе Boone и Boone, предлагает использовать медиану и моду. Баллы, сформированные на основе нескольких пунктов, можно рассматривать как непрерывные данные, согласно странице Университета Аризоны.
Как анализировать данные шкалы Likert в Excel?
Используйте функцию COUNTIF для подсчета каждого ответа, разделите на COUNT для получения процентов и используйте MEDIAN для нахождения срединного ответа. Сводная таблица может подсчитывать множество пунктов одновременно. Затем постройте столбчатую диаграмму с накоплением на основе процентов.
Источники: Boone и Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · Университет Аризоны, The Analysis of Scale Data · Heiberger и Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Поддержка Microsoft, функция COUNTIF · Поддержка Microsoft, функция MEDIAN.