Como interpretar pesquisas Likert

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Autor: Randy Alexander
Data De Criação: 2 Abril 2021
Data De Atualização: 1 Julho 2024
Anonim
Excel 2013 Escala de Likert
Vídeo: Excel 2013 Escala de Likert

Muitos projetos de pesquisa de nível de pós-graduação envolvem a distribuição de pesquisas e a análise dos resultados obtidos. A escala Likert é uma das métricas mais populares para a pesquisa atitudinal. Se você estiver participando de uma pesquisa da Likert, verá uma série de declarações e será solicitado que indique se "discorda fortemente", "discorda", "discorda levemente", está "indeciso", "concorda ligeiramente", "concorda" ou "concordo totalmente". Qualquer que seja a resposta escolhida, é atribuído um valor em pontos, e os pesquisadores que conduzem a pesquisa interpretam os resultados.

    Atribua a cada resposta um valor em pontos, de 1 a 5 ou 1 a 7, dependendo de quantas respostas possíveis existirem. Alguns designers de pesquisa não incluem as opções "ligeiramente" no lado de concordar ou discordar. Os valores comuns para as opções começam com "discordo totalmente" em 1 ponto e "concordo totalmente" em 5 ou 7 pontos.

    Tabule seus resultados e encontre o "modo" ou o número que ocorre com mais frequência e a "média" ou a resposta média. Se sua amostra for grande o suficiente, essas duas métricas serão valiosas. O modo dirá a resposta mais comum a cada declaração. E embora os valores numéricos de cada resposta não sejam tão objetivos quanto a contagem de números, a média fornecerá a resposta média geral.

    Crie uma representação gráfica das respostas usando um gráfico de barras, fornecendo uma coluna para cada uma das opções de resposta. Sob o eixo horizontal, identifique cada uma das opções de resposta com o valor do ponto e marque as linhas que cruzam o eixo vertical com números diferentes - 50, 100, 150, 200 e assim por diante. Esses números variam de acordo com o número de entrevistados. Escolha uma escala que caiba todos os totais de suas respostas, mas também mostre as diferenças entre eles de maneira significativa. Se você tiver apenas 30 respondentes e seu primeiro número no eixo for 100, não será possível mostrar diferenças significativas entre as várias colunas.

    Desagregar seus dados conforme necessário para suas necessidades de pesquisa. Você pode separar os dados por faixa etária, gênero, etnia, religião ou outras variáveis. Crie um gráfico de barras para cada grupo separado que você deseja analisar.

    Use um dos vários testes de análise de variação para analisar seus dados. Muitas pesquisas de atitude são feitas em dois pontos diferentes no tempo, para testar atitudes ao longo do tempo. Outros são feitos apenas uma vez, para ver como os grupos de pessoas se sentem sobre declarações em um determinado momento. Testes como a análise de Kruskal-Wallis, Mann-Whitney e qui-quadrado podem obter dados atitudinais de pesquisas Likert e fornecer diferentes formas de análise.

    Determine se seus resultados mostram diferenças significativas que correspondem ou contradizem sua hipótese. A definição de "significância" varia de acordo com o teste que você usa. No entanto, se seus resultados mostram diferenças significativas, por exemplo, na maneira como os adeptos de diferentes religiões se sentem sobre a maneira como os modelos se vestem nas capas das revistas de moda, você pode encontrar aplicativos dessa pesquisa para editores de moda.