如何分析李克特量表資料：循序漸進指南
要分析李克特量表資料，首先要確定您面對的是單一李克特式項目，還是多項目的李克特量表。請使用次數、百分比、中位數和眾數來彙總單一項目，並將其繪製成條圖。只有在多個項目測量同一個概念時，才能將它們合併為量表得分，此時您便可以使用平均數和標準差。
本指南將解釋這兩者之間的差異、如何對回覆進行編碼與清理，以及如何使用 AI 或在 Excel 中逐步分析資料。內容還涵蓋了圖表、群組比較、實際範例，以及會導致誤導性結果的常見錯誤。
什麼是李克特量表資料
李克特資料來自問卷調查問題，旨在詢問人們的同意程度、滿意度或某事發生的頻率。典型的五點量表項目範圍從「非常不同意」到「非常同意」。
亞利桑那大學的評估團隊在兩種資料之間劃分了明確的界線：「李克特量表是一種多項目的心理計量評估工具，透過一系列個別問題來測量某個概念。」相比之下，李克特式項目則是「使用各種類型的反應量表來測量的個別項目」。
這種差異比任何公式都重要。Boone 和 Boone 在 2012 年《Journal of Extension》的一篇論文中也提出了相同的觀點。他們寫道，這兩者「需要獨特的資料分析程序，因此經常會出現誤用和／或錯誤」。
職場調查可能會逐一報告李克特式項目，例如：「入職培訓讓我為自己的工作做好準備」、「我會推薦這款產品」等等。而學術研究則可能會將幾個相關項目合併為一個李克特量表。了解您擁有的是哪一種，就能知道該使用哪些統計方法。
李克特式項目 vs. 李克特量表
亞利桑那大學的網頁重現了 Boone 和 Boone 針對每種資料所建議的分析程序：
| 測量指標 | 李克特式項目 | 李克特量表得分 |
|---|---|---|
| 集中趨勢 | 中位數或眾數 | 平均數 |
| 離散程度 | 次數 | 標準差 |
| 關聯性 | Kendall tau B 或 C | Pearson's r |
| 其他統計方法 | 卡方檢定 | ANOVA、t 檢定、迴歸分析 |
對於單一項目，該網頁的說明非常直接。它們「應該作為獨立項目進行分析，並使用排序和分組技術（如次數分配表）或視覺輔助工具（如條圖）」。它還補充道：「計算平均數和平均值並不適合這種類型的資料，但可以使用中位數或眾數來分析資料。」
對於多項目量表，規則則放寬了。同一個網頁指出，彙總後的得分「可以被視為連續型資料，並使用所有集中趨勢指標（眾數、中位數或平均數）進行評估」。
實用的規則很簡單。如果您報告的是單一問題，請報告其分配情況。如果您報告的是由多個問題構建的得分，則可以報告其平均值。
開始之前：對回覆進行編碼與清理
匯出的問卷調查資料可能會將答案儲存為文字。當每個答案都有一個數字時，分析會更容易，因此請先從編碼開始。
- 依序分配編碼。 對於五點同意度項目，使用 1 代表「非常不同意」，一直到 5 代表「非常同意」。
- 保留標籤。 編碼是用於排序和計數。您的報告中仍應使用受訪者看到的文字。
- 翻轉反向題。 如果某個問題的措辭是負面的，在將其與其他項目合併之前，請先反轉其編碼。
- 處理空白和「不適用」。 將它們排除在計數之外，並報告其數量。
- 檢查量表長度。 請勿在同一個表格中混用五點和七點項目。
保持一份簡短的編碼簿，記錄每個項目的措辭、編碼以及任何反向題。這能讓下個季度的分析具有可重複性。
如何分析李克特量表資料
以下三個步驟使用的是 Powerdrill Bloom，但同樣的方法也適用於任何可以讀取您匯出問卷的工具。Excel 版本將在下一節中介紹。
步驟 1：上傳匯出的問卷調查並對回覆進行編碼
從您的問卷調查工具中將回覆匯出為 CSV 或 Excel 檔案，每位受訪者佔一行，每個問題佔一列。上傳檔案並用自然語言描述量表，例如「D 到 K 欄使用五點同意度量表」。
要求將文字答案編碼為 1 到 5，並列出任何反向題以便進行翻轉。然後要求提供每個項目的有效答案數量，以及有多少是空白或「不適用」。在繼續下一步之前，請對照您的問卷調查工具的回覆總數來核對這些計數。
步驟 2：使用次數、中位數和眾數彙總每個項目
要求為每個項目提供次數分配表：每個回覆選項的個數和百分比。加上每個項目的中位數和眾數，這些是 Boone 和 Boone 針對單一項目所建議的測量指標。
某些團隊還會報告前兩項（Top-Two-Box）指標，即選擇「同意」或「非常同意」的比例。這很容易閱讀，並且符合亞利桑那大學範例中的目標，例如「90% 的學生表示有信心」。
如果某些項目構成了量表，請要求計算每位受訪者的合併得分，然後計算該得分的平均數和標準差。將項目層級的表格放在旁邊，以便讀者能看出是哪些問題拉高或降低了得分。
步驟 3：繪製結果圖表並進行群組比較
要求提供每個項目回覆百分比的條圖，並按同意度從高到低排序。我們的條圖製作工具頁面更詳細地展示了圖表製作方面。
在分享圖表之前，請對照次數分配表檢查圖表。每個項目的條形總和應為 100%，且標籤應與受訪者看到的措辭一致。
然後比較對您的決策至關重要的群組，例如部門、地區或客戶細分。要求按群組提供每個項目的百分比分配，以便不同規模的群組仍具備可比性。最後，要求提供一份簡短的書面摘要，指出同意度最低的項目。
如何在 Excel 中分析李克特資料
一旦對回覆進行了編碼，Excel 就能很好地處理李克特分析。假設某個項目的編碼位於 B2:B201，每位受訪者佔一格。
計算每個回覆。 Microsoft 將 COUNTIF 描述為一種計算符合準則之儲存格數量的方法，語法為 COUNTIF(range, criteria)。使用 =COUNTIF(B2:B201,1) 到 =COUNTIF(B2:B201,5) 來計算每個選項。
將計數轉換為百分比。 將每個計數除以有效答案的數量 =COUNT(B2:B201)。將結果格式化為百分比。
尋找中位數。 使用 =MEDIAN(B2:B201)。Microsoft 注意到了一個對李克特編碼很重要的細節：「如果集合中的數字個數為偶數，則 MEDIAN 會計算中間兩個數字的平均值。」像 3.5 這樣的結果意味著中間值落在兩個答案之間，因此請報告這兩個標籤。
尋找眾數。 從次數分配表中讀取：它是計數最高的選項。如果兩個選項並列，請同時報告。
計算前兩項（Top-Two-Box）。 使用 =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) 來計算同意或非常同意的比例。
樞紐分析表（PivotTable）可以同時對多個項目進行相同的計數。將項目放在「列」，將回覆放在「欄」，並將回覆的計數放在「值」。然後將值顯示為列總和的百分比。
實際範例
以下是來自 200 名員工的單一五點項目的說明性結果。該項目為「入職培訓讓我為自己的工作做好準備」。這些數字是範例，並非來自真實問卷調查的資料。
| 回覆 | 編碼 | 個數 | 百分比 |
|---|---|---|---|
| 非常不同意 | 1 | 10 | 5% |
| 不同意 | 2 | 20 | 10% |
| 中立 | 3 | 30 | 15% |
| 同意 | 4 | 90 | 45% |
| 非常同意 | 5 | 50 | 25% |
從這個表格中：
- 中位數：同意。 按 1 到 5 排序，第 100 和第 101 個答案都落在「同意」中。前三個選項包含 60 個答案，而「同意」包含接下來的 90 個。
- 眾數：同意。 它的計數最高，為 90。
- 前兩項（Top-Two-Box）：70%。 即 45% 的「同意」加上 25% 的「非常同意」。
- 後兩項（Bottom-Two-Box）：15%。 即 5% 的「非常不同意」加上 10% 的「不同意」。
一個清晰的書面結論會是：「70% 的人同意入職培訓讓他們做好準備，而 15% 的人不同意。」這句話對經理來說比「平均值為 3.75」更有用，而且它遵循了針對單一項目的次數分析方法。
如何繪製李克特資料圖表
條圖適合單一項目，也是亞利桑那大學網頁提到的視覺輔助工具之一。若要同時顯示多個項目，堆疊條圖可以在單行中顯示每個項目的完整分配。
統計學文獻中推薦了一種版面配置。Heiberger 和 Robbins 在《Journal of Statistical Software》中論證道：「我們推薦將發散式堆疊條圖作為李克特及相關量表的主要圖形顯示技術。」在該版面配置中，不同意延伸到中心線的左側，而同意延伸到右側。
要在 Excel 中製作簡單的版本，請將不同意百分比輸入為負數，將同意百分比輸入為正數。然後插入堆疊條圖，並按總同意度對項目進行排序。中立比例可以跨中心線拆分，也可以顯示在單獨的欄中。
在每個條形上標註其百分比，或者至少標註同意和不同意的總數。這樣就能將這兩個核心數據直接呈現在圖表上。
無論您使用哪種圖表，請保持每個項目的回覆順序一致。使用同一個色系代表不同意，另一個色系代表同意，以便讀者快速瀏覽圖表。我們關於如何將雜亂的問卷調查資料透過 AI 轉換為清晰圖表的指南更深入地介紹了圖表清理。
比較群組
問卷調查結果可能會引發比較：這個團隊與那個團隊、今年與去年。對於單一李克特式項目，請並排比較百分比分配，而不是比較平均值。
請以每個群組內的百分比來呈現比較，因為群組的規模很少相同。一個 12 人的團隊和一個 200 人的團隊，只有以比例來比較才公平。
如果您需要進行統計檢定， Boone 和 Boone 的表格列出了適用於李克特式項目的卡方檢定。對於量表得分，它列出了 ANOVA、t 檢定和迴歸分析。小群組會降低任何檢定的可靠性，因此請在結果旁邊報告群組規模。
以下是一個說明性範例。在入職培訓項目上，150 人的銷售團隊中有 72% 表示同意，而 50 人的支援團隊中則有 58% 表示同意。公平的報告方式是「72% 的銷售人員 (n = 150) 和 58% 的支援人員 (n = 50) 表示同意」。這樣讀者就可以結合群組規模來判斷差距，而不是僅憑兩個單純的百分比。
報告結果
亞利桑那大學的指南對平均值給出了明確的警告。它稱「在分析階段為反應量表分配數值是不合適的」。它所警告的結論是「平均而言，學生是有信心的」。
一份清晰的報告可以包含每個項目或主題的四個部分：
- 問題的措辭和回覆選項。
- 有效答案的數量以及有多少留空。
- 分配情況，以表格或圖表呈現。
- 一個簡單的句子，包含前兩項（Top-Two-Box）和後兩項（Bottom-Two-Box）的比例。
如果您要長期追蹤同一個項目，請保持措辭和回覆選項完全相同。更改字詞或增加選項會破壞與先前輪次的比較，因此請在報告中註明任何變更。
對於完整的撰寫，我們關於問卷調查結果報告的指南涵蓋了結構和版面配置。如果調查結果要在會議中報告，關於問卷調查結果簡報的指南則涵蓋了投影片。
應避免的常見錯誤
- 對單一項目求平均值。 3.4 的平均值隱藏了人們是意見分歧還是反應冷淡，且上述指南不建議這樣做。
- 混用項目和量表統計數據。 對項目使用次數和中位數，僅對多項目量表得分使用平均數。
- 忘記反向題。 未翻轉的負面措辭項目會將量表得分拉向錯誤的方向。
- 默默刪除中立選項。 如果您在前兩項（Top-Two-Box）中排除了「中立」，請在報告中說明。
- 比較群組間的原始計數。 請改為使用每個群組內的百分比。
- 過度解讀小樣本。 如果只有 10 個人回答，同意度從 60% 轉變為 70% 並沒有太大意義。
當您收到雜亂的匯出回覆時，您可以嘗試使用 Powerdrill Bloom 對其進行編碼，並建立次數分配表和圖表。
常見問題
如何分析李克特量表資料？
將回覆編碼為數字，然後使用次數、百分比、中位數和眾數彙總每個項目。將分配情況繪製成條圖。如果多個項目構成一個量表，請將它們合併為一個得分，並報告其平均數 and 標準差。
可以計算李克特量表資料的平均值嗎？
對於單一李克特式項目，基於 Boone 和 Boone 的指南不建議使用平均數，而是推薦中位數或眾數。對於多項目的李克特量表得分，平均數和標準差是合適的。
哪種圖表最適合李克特量表資料？
條圖非常適合單一項目。對於多個項目，堆疊條圖可以顯示每個項目的完整分配。Heiberger 和 Robbins 推薦將發散式堆疊條圖作為李克特量表的主要顯示方式。
李克特量表資料是順序資料還是等距資料？
單一李克特式項目是有序類別，這就是為什麼基於 Boone 和 Boone 的指南建議使用中位數和眾數。根據亞利桑那大學的網頁，由多個項目構建的得分可以被視為連續型資料。
如何在 Excel 中分析李克特量表資料？
使用 COUNTIF 計算每個回覆，除以 COUNT 得到百分比，並使用 MEDIAN 找出中間的回覆。樞紐分析表可以同時對多個項目進行計數。然後根據百分比建立堆疊條圖。
來源： 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, COUNTIF function · Microsoft Support, MEDIAN function。