Cách phân tích dữ liệu thang đo Likert: Từng bước một

Powerdrill Bloom·9 tháng 10, 2026

Để phân tích dữ liệu thang đo Likert, trước tiên hãy xác định xem bạn đang xem xét các mục dạng Likert đơn lẻ hay một thang đo Likert đa mục. Hãy tóm tắt các mục đơn lẻ bằng tần suất, tỷ lệ phần trăm, trung vị và yếu vị, rồi biểu diễn chúng dưới dạng biểu đồ cột. Chỉ kết hợp nhiều mục thành một điểm số thang đo khi chúng cùng đo lường một ý tưởng, và khi đó bạn có thể sử dụng số trung bình và độ lệch chuẩn.

Hướng dẫn này giải thích sự khác biệt đó, cách mã hóa và làm sạch các phản hồi, cũng như cách phân tích dữ liệu từng bước bằng AI hoặc trong Excel. Hướng dẫn cũng đề cập đến các biểu đồ, so sánh nhóm, một ví dụ thực tế và những sai lầm dẫn đến kết quả sai lệch.

Dữ liệu thang đo Likert là gì

Dữ liệu Likert đến từ các câu hỏi khảo sát hỏi mọi người về mức độ đồng ý, mức độ hài lòng hoặc tần suất xảy ra của một việc gì đó. Một mục 5 điểm điển hình sẽ đi từ Rất không đồng ý đến Rất đồng ý.

Nhóm đánh giá của University of Arizona đã vạch ra một ranh giới hữu ích giữa hai loại dữ liệu. "Thang đo Likert là một công cụ đánh giá tâm lý đo lường đa mục, dùng để đo lường một khái niệm thông qua một chuỗi các câu hỏi riêng lẻ." Ngược lại, các mục dạng Likert là "các mục riêng lẻ được đo lường bằng nhiều loại thang đo phản hồi khác nhau."

Sự khác biệt đó quan trọng hơn bất kỳ công thức nào. Boone và Boone cũng đưa ra quan điểm tương tự trong một bài báo trên Journal of Extension năm 2012. Họ viết rằng cả hai "yêu cầu các quy trình phân tích dữ liệu riêng biệt, và do đó, việc sử dụng sai và/hoặc sai lầm thường xuyên xảy ra."

Một cuộc khảo sát tại nơi làm việc có thể báo cáo từng mục dạng Likert một: "Quá trình hội nhập đã chuẩn bị tốt cho vai trò của tôi," "Tôi sẽ giới thiệu sản phẩm này," v.v. Một nghiên cứu khoa học có thể kết hợp nhiều mục liên quan thành một thang đo Likert duy nhất. Việc biết bạn đang có loại nào sẽ cho bạn biết nên sử dụng số liệu thống kê nào.

Mục dạng Likert so với Thang đo Likert

Trang web của University of Arizona đã tái hiện lại các quy trình đề xuất của Boone và Boone cho từng loại dữ liệu:

Chỉ số đo lường	Các mục dạng Likert	Điểm số thang đo Likert
Xu hướng trung tâm	Trung vị hoặc yếu vị	Số trung bình
Độ biến thiên	Tần suất	Độ lệch chuẩn
Mối liên hệ	Kendall tau B hoặc C	Pearson's r
Các số liệu thống kê khác	Chi-bình phương	ANOVA, t-test, hồi quy

Đối với các mục đơn lẻ, trang này chỉ ra trực tiếp. Chúng "nên được phân tích dưới dạng các mục riêng biệt bằng cách sử dụng các kỹ thuật sắp xếp và phân nhóm như bảng phân phối tần suất hoặc các công cụ trực quan như biểu đồ cột." Trang này bổ sung thêm: "Việc tính toán số trung bình và giá trị trung bình là không phù hợp đối với loại dữ liệu này, mặc dù dữ liệu có thể được phân tích bằng cách sử dụng trung vị hoặc yếu vị."

Đối với các thang đo đa mục, các quy tắc sẽ nới lỏng hơn. Cùng trang đó cho biết điểm số tổng hợp "gộp chung có thể được xử lý như dữ liệu liên tục và được đánh giá bằng tất cả các chỉ số đo lường xu hướng trung tâm, yếu vị, trung vị hoặc số trung bình."

Quy tắc thực tế rất đơn giản. Nếu bạn báo cáo một câu hỏi, hãy báo cáo phân phối của nó. Nếu bạn báo cáo một điểm số được xây dựng từ nhiều câu hỏi, bạn có thể báo cáo giá trị trung bình của nó.

Trước khi bắt đầu: mã hóa và làm sạch các phản hồi

Dữ liệu xuất từ khảo sát có thể lưu trữ các câu trả lời dưới dạng văn bản. Việc phân tích sẽ dễ dàng hơn khi mỗi câu trả lời có một con số, vì vậy hãy bắt đầu bằng cách mã hóa chúng.

Gán mã theo thứ tự. Đối với mục đồng ý 5 điểm, hãy sử dụng 1 cho Rất không đồng ý cho đến 5 cho Rất đồng ý.
Giữ lại các nhãn. Mã hóa là để sắp xếp và đếm. Báo cáo của bạn vẫn nên sử dụng các từ ngữ mà người trả lời đã nhìn thấy.
Đảo ngược các mục bị ngược. Nếu một câu hỏi được diễn đạt theo hướng phủ định, hãy đảo ngược mã của nó trước khi bạn kết hợp với các mục khác.
Xử lý các ô trống và "Không áp dụng". Hãy loại chúng ra khỏi lượt đếm và báo cáo xem có bao nhiêu trường hợp như vậy.
Kiểm tra độ dài thang đo. Không trộn lẫn các mục 5 điểm và 7 điểm trong cùng một bảng.

Hãy giữ một bảng mã ngắn gọn chứa cách diễn đạt của từng mục, các mã số và bất kỳ trường hợp đảo ngược nào. Điều này giúp việc phân tích có thể lặp lại vào quý tới.

Cách phân tích dữ liệu thang đo Likert

Ba bước dưới đây sử dụng Powerdrill Bloom, nhưng cách tiếp cận tương tự cũng hoạt động trong bất kỳ công cụ nào có thể đọc dữ liệu xuất khảo sát của bạn. Phiên bản Excel sẽ được trình bày trong phần tiếp theo.

Bước 1: Tải lên dữ liệu xuất khảo sát và mã hóa các phản hồi

Xuất các phản hồi từ công cụ khảo sát của bạn dưới dạng tệp CSV hoặc Excel, với mỗi hàng cho một người trả lời và mỗi cột cho một câu hỏi. Tải tệp lên và mô tả thang đo bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "Các cột từ D đến K sử dụng thang đo mức độ đồng ý 5 điểm."

Yêu cầu mã hóa các câu trả lời dạng văn bản từ 1 đến 5, và liệt kê bất kỳ mục bị ngược nào để chúng được đảo ngược. Sau đó, yêu cầu cung cấp số lượng câu trả lời hợp lệ cho mỗi mục, và có bao nhiêu câu trả lời bị trống hoặc "Không áp dụng". Hãy đối chiếu các số lượng đó với tổng số phản hồi trong công cụ khảo sát của bạn trước khi tiếp tục.

Tải lên dữ liệu xuất khảo sát để phân tích dữ liệu thang đo Likert trong Powerdrill Bloom

Bước 2: Tóm tắt từng mục bằng tần suất, trung vị và yếu vị

Yêu cầu một bảng tần suất cho từng mục: số lượng và tỷ lệ phần trăm cho mỗi tùy chọn phản hồi. Thêm trung vị và yếu vị cho từng mục, đây là các chỉ số đo lường mà Boone và Boone đề xuất cho các mục đơn lẻ.

Một số nhóm cũng báo cáo số liệu top-two-box (hai ô cao nhất), tức là tỷ lệ những người chọn Đồng ý hoặc Rất đồng ý. Chỉ số này rất dễ đọc và phù hợp với các mục tiêu như ví dụ của University of Arizona về "90% sinh viên báo cáo rằng họ tự tin."

Nếu một số mục tạo thành một thang đo, hãy yêu cầu tính điểm số kết hợp cho mỗi người trả lời, sau đó tính số trung bình và độ lệch chuẩn của điểm số đó. Hãy đặt các bảng ở cấp độ mục bên cạnh nó, để người đọc có thể thấy câu hỏi nào đang thúc đẩy điểm số.

Bước 3: Biểu diễn kết quả bằng biểu đồ và so sánh các nhóm

Yêu cầu một biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ phần trăm phản hồi cho từng mục, được sắp xếp từ mức độ đồng ý nhiều nhất đến ít nhất. Trang bar graph maker của chúng tôi hiển thị chi tiết hơn về khía cạnh biểu đồ.

Hãy kiểm tra biểu đồ đối chiếu với bảng tần suất trước khi bạn chia sẻ nó. Các cột phải cộng lại đủ 100% cho mỗi mục, và các nhãn phải khớp với từ ngữ mà người trả lời đã nhìn thấy.

Sau đó, hãy so sánh các nhóm quan trọng đối với quyết định của bạn, chẳng hạn như các phòng ban, khu vực hoặc phân khúc khách hàng. Yêu cầu phân phối tỷ lệ phần trăm của từng mục theo nhóm, để các nhóm có quy mô khác nhau vẫn có thể so sánh được với nhau. Cuối cùng, hãy yêu cầu một bản tóm tắt ngắn gọn bằng văn bản nêu tên các mục có mức độ đồng ý thấp nhất.

Xem xét các biểu đồ phản hồi Likert theo nhóm trong Powerdrill Bloom

Cách phân tích dữ liệu Likert trong Excel

Excel xử lý phân tích Likert rất tốt sau khi các phản hồi đã được mã hóa. Giả sử mã của một mục nằm trong vùng B2:B201, mỗi hàng cho một người trả lời.

Đếm từng phản hồi. Microsoft mô tả COUNTIF là một cách để đếm các ô đáp ứng một tiêu chí, với cú pháp COUNTIF(range, criteria). Đếm từng tùy chọn bằng =COUNTIF(B2:B201,1) cho đến =COUNTIF(B2:B201,5).

Chuyển đổi số lượng thành tỷ lệ phần trăm. Chia mỗi số lượng cho số lượng câu trả lời hợp lệ, =COUNT(B2:B201). Định dạng kết quả dưới dạng phần trăm.

Tìm trung vị. Sử dụng =MEDIAN(B2:B201). Microsoft lưu ý một chi tiết quan trọng đối với các mã Likert. "Nếu có một số lượng số chẵn trong tập hợp, thì MEDIAN sẽ tính trung bình cộng của hai số ở giữa." Một kết quả như 3.5 có nghĩa là điểm giữa rơi vào khoảng giữa hai câu trả lời, vì vậy hãy báo cáo cả hai nhãn.

Tìm yếu vị. Đọc nó từ bảng tần suất: đó là tùy chọn có số lượng cao nhất. Nếu hai tùy chọn bằng nhau, hãy báo cáo cả hai.

Tính toán top-two-box. Sử dụng =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) cho tỷ lệ những người đồng ý hoặc rất đồng ý.

Một PivotTable có thể thực hiện việc đếm tương tự cho nhiều mục cùng một lúc. Đặt mục vào các hàng, phản hồi vào các cột và số lượng phản hồi vào các giá trị. Sau đó, hiển thị các giá trị dưới dạng phần trăm của tổng số hàng.

Một ví dụ thực tế

Dưới đây là kết quả minh họa cho một mục 5 điểm từ 200 nhân viên. Mục này có nội dung "Chương trình đào tạo hội nhập đã chuẩn bị tốt cho vai trò của tôi." Các con số này là ví dụ, không phải dữ liệu từ một cuộc khảo sát thực tế.

Phản hồi	Mã	Số lượng	Tỷ lệ phần trăm
Rất không đồng ý	1	10	5%
Không đồng ý	2	20	10%
Trung lập	3	30	15%
Đồng ý	4	90	45%
Rất đồng ý	5	50	25%

Từ bảng này:

Trung vị: Đồng ý. Được sắp xếp từ 1 đến 5, câu trả lời thứ 100 và 101 đều rơi vào ô Đồng ý. Ba tùy chọn đầu tiên chiếm 60 câu trả lời, và ô Đồng ý chiếm 90 câu trả lời tiếp theo.
Yếu vị: Đồng ý. Tùy chọn này có số lượng cao nhất, 90.
Top-two-box: 70%. Đó là 45% Đồng ý cộng với 25% Rất đồng ý.
Bottom-two-box: 15%. Đó là 5% Rất không đồng ý cộng với 10% Không đồng ý.

Một phát hiện rõ ràng bằng văn bản sẽ là: "70% đồng ý rằng quá trình hội nhập đã chuẩn bị tốt cho họ, và 15% không đồng ý." Câu này hữu ích cho một người quản lý hơn là câu "điểm trung bình là 3.75," và nó tuân theo cách tiếp cận dựa trên tần suất cho các mục đơn lẻ.

Cách biểu diễn dữ liệu Likert bằng biểu đồ

Biểu đồ cột phù hợp với các mục đơn lẻ, và chúng là một trong những công cụ trực quan mà trang của University of Arizona đã đề cập. Đối với nhiều mục cùng một lúc, biểu đồ cột chồng sẽ hiển thị toàn bộ phân phối của từng mục trong một hàng.

Một bố cục đã được khuyên dùng trong các tài liệu thống kê. Heiberger và Robbins đã chứng minh điều này trong Journal of Statistical Software. "Chúng tôi khuyên dùng biểu đồ cột chồng phân kỳ làm kỹ thuật hiển thị đồ họa chính cho các thang đo Likert và các thang đo liên quan." Trong bố cục đó, phần không đồng ý sẽ kéo dài sang bên trái của đường trung tâm và phần đồng ý sẽ kéo dài sang bên phải.

Để xây dựng một phiên bản đơn giản trong Excel, hãy nhập tỷ lệ phần trăm không đồng ý dưới dạng số âm và tỷ lệ phần trăm đồng ý dưới dạng số dương. Sau đó, chèn một biểu đồ cột chồng và sắp xếp các mục theo tổng mức độ đồng ý. Phần trung lập có thể được chia đôi qua đường trung tâm hoặc hiển thị trong một cột riêng biệt.

Hãy gắn nhãn cho mỗi cột bằng tỷ lệ phần trăm của nó, hoặc ít nhất là gắn nhãn cho tổng số đồng ý và không đồng ý. Điều đó giúp đưa hai con số tiêu đề chính lên ngay trên biểu đồ.

Dù bạn sử dụng biểu đồ nào, hãy giữ nguyên thứ tự phản hồi giống nhau trên mọi mục. Sử dụng một nhóm màu cho phần không đồng ý và một nhóm màu khác cho phần đồng ý, để người đọc có thể quét nhanh biểu đồ. Hướng dẫn của chúng tôi về cách biến dữ liệu khảo sát lộn xộn thành biểu đồ rõ ràng sẽ đề cập sâu hơn về việc tinh chỉnh biểu đồ.

So sánh các nhóm

Kết quả khảo sát có thể đưa ra một sự so sánh: đội ngũ này với đội ngũ kia, năm nay so với năm ngoái. Đối với các mục dạng Likert đơn lẻ, hãy so sánh các phân phối tỷ lệ phần trăm cạnh nhau thay vì so sánh các giá trị trung bình.

Hãy trình bày sự so sánh dưới dạng tỷ lệ phần trăm trong mỗi nhóm, bởi vì các nhóm hiếm khi có cùng quy mô. Một nhóm gồm 12 người và một nhóm gồm 200 người chỉ có thể được so sánh một cách công bằng dưới dạng tỷ lệ phần trăm.

Nếu bạn cần một kiểm định thống kê, bảng của Boone và Boone liệt kê chi-bình phương cho các mục dạng Likert. Đối với điểm số thang đo, bảng liệt kê ANOVA, t-test và hồi quy. Các nhóm nhỏ làm cho bất kỳ kiểm định nào cũng trở nên kém tin cậy hơn, vì vậy hãy báo cáo quy mô nhóm bên cạnh kết quả.

Dưới đây là một ví dụ minh họa. Đối với mục hội nhập, 72% trong số nhóm kinh doanh gồm 150 người đồng ý, so với 58% trong số nhóm hỗ trợ gồm 50 người. Cách báo cáo công bằng là "72% nhóm kinh doanh (n = 150) và 58% nhóm hỗ trợ (n = 50) đồng ý." Người đọc sau đó có thể đánh giá khoảng cách với quy mô nhóm được hiển thị rõ ràng, thay vì chỉ từ hai tỷ lệ phần trăm đơn thuần.

Báo cáo kết quả

Hướng dẫn của University of Arizona đưa ra cảnh báo rõ ràng về các giá trị trung bình. Tài liệu này gọi việc "gán các giá trị số cho thang đo phản hồi trong giai đoạn phân tích" là "không phù hợp". Phát hiện mà tài liệu này cảnh báo là "trung bình, sinh viên cảm thấy tự tin."

Một báo cáo rõ ràng có thể bao gồm bốn phần cho mỗi mục hoặc chủ đề:

Cách diễn đạt của câu hỏi và các tùy chọn phản hồi.
Số lượng câu trả lời hợp lệ và có bao nhiêu câu trả lời bị bỏ trống.
Phân phối, dưới dạng bảng hoặc biểu đồ.
Một câu văn đơn giản nêu rõ tỷ lệ top-two-box và bottom-two-box.

If you track the same item over time, keep the wording and the response options identical. A changed word or an added option breaks the comparison with earlier rounds, so note any change in the report.

Để có một bài viết hoàn chỉnh, hướng dẫn của chúng tôi về báo cáo kết quả khảo sát sẽ đề cập đến cấu trúc và bố cục. Nếu các phát hiện được đưa vào một cuộc họp, hướng dẫn về bài thuyết trình kết quả khảo sát sẽ đề cập đến các trang trình bày.

Các sai lầm phổ biến cần tránh

Tính trung bình cho các mục đơn lẻ. Điểm trung bình là 3.4 sẽ che giấu việc mọi người đang bị chia rẽ ý kiến hay chỉ ở mức thờ ơ, và hướng dẫn ở trên khuyên không nên làm điều này.
Trộn lẫn số liệu thống kê của mục và thang đo. Sử dụng tần suất và trung vị cho các mục, và chỉ sử dụng số trung bình cho điểm số thang đo đa mục.
Quên các mục bị ngược. Một mục được diễn đạt theo hướng phủ định nếu không được đảo ngược sẽ kéo điểm số thang đo đi sai hướng.
Âm thầm loại bỏ tùy chọn trung lập. Nếu bạn loại trừ Trung lập khỏi top-two-box, hãy nêu rõ điều đó trong báo cáo.
So sánh số lượng thô giữa các nhóm. Thay vào đó, hãy sử dụng tỷ lệ phần trăm trong mỗi nhóm.
Đánh giá quá cao các mẫu nhỏ. Sự chuyển dịch từ 60% lên 70% đồng ý sẽ có rất ít ý nghĩa nếu chỉ có 10 người trả lời.

Khi các phản hồi của bạn được xuất ra dưới dạng lộn xộn, bạn có thể thử Powerdrill Bloom để mã hóa chúng và xây dựng các bảng tần suất cũng như biểu đồ.

Các câu hỏi thường gặp

Làm thế nào để phân tích dữ liệu thang đo Likert?

Mã hóa các phản hồi dưới dạng số, sau đó tóm tắt từng mục bằng tần suất, tỷ lệ phần trăm, trung vị và yếu vị. Biểu diễn các phân phối dưới dạng biểu đồ cột. Nếu nhiều mục tạo thành một thang đo, hãy kết hợp chúng thành một điểm số và báo cáo số trung bình cũng như độ lệch chuẩn của nó.

Bạn có thể tính trung bình cộng của dữ liệu thang đo Likert không?

Đối với các mục dạng Likert đơn lẻ, hướng dẫn dựa trên Boone và Boone khuyên không nên sử dụng số trung bình và đề xuất sử dụng trung vị hoặc yếu vị. Đối với điểm số thang đo Likert đa mục, số trung bình và độ lệch chuẩn là phù hợp.

Biểu đồ nào tốt nhất cho dữ liệu thang đo Likert?

Biểu đồ cột hoạt động tốt cho các mục đơn lẻ. Đối với nhiều mục, biểu đồ cột chồng sẽ hiển thị toàn bộ phân phối của từng mục. Heiberger và Robbins khuyên dùng biểu đồ cột chồng phân kỳ làm cách hiển thị chính cho các thang đo Likert.

Dữ liệu thang đo Likert là dữ liệu thứ bậc hay dữ liệu khoảng?

Các mục dạng Likert đơn lẻ là các danh mục có thứ tự, đó là lý do tại sao hướng dẫn dựa trên Boone và Boone đề xuất trung vị và yếu vị. Điểm số được xây dựng từ nhiều mục có thể được xử lý như dữ liệu liên tục, theo trang của University of Arizona.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu thang đo Likert trong Excel?

Sử dụng COUNTIF để đếm từng phản hồi, chia cho COUNT để tính tỷ lệ phần trăm và sử dụng MEDIAN cho phản hồi ở giữa. Một PivotTable can count many items at once. Sau đó, xây dựng biểu đồ cột chồng từ các tỷ lệ phần trăm.

Nguồn: Boone and Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · University of Arizona, The Analysis of Scale Data · Heiberger and Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Microsoft Support, hàm COUNTIF · Microsoft Support, hàm MEDIAN.