تتضمن العديد من المشاريع البحثية على مستوى الدراسات العليا توزيع استطلاعات الرأي وتحليل النتائج التي تأتي. مقياس ليكرت هو أحد المقاييس الأكثر شيوعًا لبحوث المواقف. إذا كنت تشارك في استطلاع ليكرت ، فسترى سلسلة من العبارات ، وسيُطلب منك تحديد ما إذا كنت "لا توافق بشدة" ، أو "لا أوافق" ، أو "لا أوافق قليلاً" ، "متردد" أو "أوافق قليلاً" أو "أوافق" أو "أوافق بشدة". أيًا كانت الإجابة التي تختارها ، يتم تعيين قيمة نقطة ، ويقوم الباحثون الذين يجرون الاستطلاع بتفسير النتائج.
قم بتعيين قيمة نقطة لكل إجابة ، من 1 إلى 5 أو من 1 إلى 7 ، اعتمادًا على عدد الاستجابات الممكنة. لا يقوم بعض مصممي الاستبيان بتضمين الخيارات "الطفيفة" في جانب الموافقة أو عدم الموافقة. تبدأ القيم المشتركة للخيارات بـ "لا أوافق بشدة" عند نقطة واحدة و "أوافق بشدة" عند 5 أو 7 نقاط.
جدولة نتائجك وابحث عن "الوضع" أو الرقم الأكثر تكرارًا و "المتوسط" أو متوسط الاستجابة. إذا كانت عينتك كبيرة بما يكفي ، فسيكون كلا المقياسين ذا قيمة. سيخبرك الوضع بالرد الأكثر شيوعًا لكل عبارة. وعلى الرغم من أن القيم العددية لكل إجابة ليست موضوعية مثل أرقام العد ، فإن المتوسط سوف يعطيك متوسط الاستجابة الإجمالية.
قم بإنشاء تمثيل رسومي للاستجابات باستخدام رسم بياني شريطي ، مع إعطاء عمود واحد لكل من خيارات الاستجابة. تحت المحور الأفقي ، قم بتسمية كل خيار من خيارات الاستجابة بقيمة النقطة ، وقم بتمييز الخطوط التي تعبر المحور الرأسي بأرقام مختلفة - 50 ، 100 ، 150 ، 200 وما إلى ذلك. ستختلف هذه الأرقام اعتمادًا على عدد المستجيبين. اختر مقياسًا يناسب جميع إجماليات الردود الخاصة بك ولكنه سيُظهر أيضًا الاختلافات فيما بينها بشكل هادف. إذا كان لديك 30 مستجيبًا فقط ، ورقمك الأول على المحور هو 100 ، فلن تتمكن من إظهار اختلافات ذات مغزى بين الأعمدة المختلفة.
قم بتصنيف بياناتك حسب الحاجة لاحتياجات البحث الخاصة بك. قد ترغب في فصل البيانات حسب الفئات العمرية أو الجنس أو العرق أو الدين أو المتغيرات الأخرى. قم بإنشاء رسم بياني شريطي لكل مجموعة منفصلة تريد تحليلها.
استخدم واحدًا من مجموعة متنوعة من اختبارات تحليل التباين لتحليل بياناتك. يتم إجراء العديد من استطلاعات الرأي في نقطتين زمنيتين مختلفتين ، لاختبار المواقف بمرور الوقت. البعض الآخر يتم إجراؤه مرة واحدة فقط ، لمعرفة كيف تشعر مجموعات من الناس تجاه التصريحات في وقت معين. يمكن للاختبارات مثل تحليل Kruskal-Wallis و Mann-Whitney و chi-square أن تأخذ بيانات المواقف من استطلاعات Likert وتوفر أشكالًا مختلفة من التحليل.
حدد ما إذا كانت نتائجك تظهر اختلافات كبيرة تتطابق مع فرضيتك أو تتعارض معها. يختلف تعريف "الأهمية" بناءً على الاختبار الذي تستخدمه. ومع ذلك ، إذا أظهرت نتائجك اختلافات كبيرة ، على سبيل المثال ، في الطريقة التي يشعر بها أتباع الديانات المختلفة حول طريقة لبس العارضات على أغلفة مجلات الموضة ، ثم يمكنك العثور على تطبيقات لهذا البحث عن الموضة المحررين.