कई स्नातक स्तर की शोध परियोजनाओं में सर्वेक्षण वितरित करना और आने वाले परिणामों का विश्लेषण करना शामिल है। लिकर्ट पैमाना मनोवृत्ति अनुसंधान के लिए अधिक लोकप्रिय मेट्रिक्स में से एक है। यदि आप एक लिकर्ट सर्वेक्षण ले रहे हैं, तो आपको बयानों की एक श्रृंखला दिखाई देगी, और आपसे यह संकेत करने के लिए कहा जाएगा कि क्या आप "पूरी तरह से असहमत," "असहमत," "थोड़ा असहमत," "अनिश्चित," "थोड़ा सहमत," "सहमत," या "दृढ़ता से सहमत।" आप जो भी उत्तर चुनते हैं, उसे एक बिंदु मान दिया जाता है, और सर्वेक्षण करने वाले शोधकर्ता इसकी व्याख्या करते हैं परिणाम।
प्रत्येक प्रतिक्रिया को एक बिंदु मान 1 से 5 या 1 से 7 तक निर्दिष्ट करें, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कितने संभावित प्रतिक्रियाएं हैं। कुछ सर्वेक्षण डिजाइनर सहमत या असहमत पक्ष पर "थोड़ा" विकल्प शामिल नहीं करते हैं। विकल्पों के लिए सामान्य मान 1 बिंदु पर "दृढ़ता से असहमत" और 5 या 7 बिंदुओं पर "दृढ़ता से सहमत" से शुरू होते हैं।
अपने परिणामों को सारणीबद्ध करें और "मोड," या सबसे अधिक बार आने वाली संख्या, और "माध्य," या औसत प्रतिक्रिया खोजें। यदि आपका नमूना काफी बड़ा है, तो ये दोनों मीट्रिक मूल्यवान होंगे। मोड आपको प्रत्येक कथन के लिए सबसे सामान्य प्रतिक्रिया बताएगा। और जबकि प्रत्येक प्रतिक्रिया के लिए संख्यात्मक मान उतने उद्देश्यपूर्ण नहीं हैं जितने कि गिनती की संख्या होगी, माध्य आपको समग्र औसत प्रतिक्रिया देगा।
एक बार ग्राफ का उपयोग करके प्रतिक्रियाओं का एक ग्राफिक प्रतिनिधित्व बनाएं, प्रत्येक प्रतिक्रिया विकल्प को एक कॉलम दें। क्षैतिज अक्ष के तहत, प्रत्येक प्रतिक्रिया विकल्प को बिंदु मान के साथ लेबल करें, और विभिन्न संख्याओं के साथ ऊर्ध्वाधर अक्ष को पार करने वाली रेखाओं को चिह्नित करें - ५०, १००, १५०, २०० और इसी तरह। ये संख्या उत्तरदाताओं की संख्या के आधार पर अलग-अलग होगी। एक ऐसा पैमाना चुनें जो आपके सभी प्रतिक्रिया योगों में फिट हो लेकिन उनके बीच के अंतर को सार्थक रूप से दिखाएगा। यदि आपके पास केवल 30 उत्तरदाता हैं, और अक्ष पर आपकी पहली संख्या 100 है, तो आप विभिन्न स्तंभों के बीच सार्थक अंतर नहीं दिखा पाएंगे।
अपनी शोध आवश्यकताओं के लिए अपने डेटा को आवश्यकतानुसार अलग-अलग करें। आप आयु समूहों, लिंग, जातीयता, धर्म या अन्य चर के आधार पर डेटा को अलग करना चाह सकते हैं। प्रत्येक अलग समूह के लिए एक बार ग्राफ बनाएं जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं।
अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न प्रकार के विचरण विश्लेषण परीक्षणों में से एक का उपयोग करें। कई मनोवृत्ति सर्वेक्षण समय के साथ दो अलग-अलग बिंदुओं पर किए जाते हैं, ताकि समय के साथ अभिवृत्तियों का परीक्षण किया जा सके। दूसरों को सिर्फ एक बार किया जाता है, यह देखने के लिए कि किसी विशेष समय पर लोगों के समूह बयानों के बारे में कैसा महसूस करते हैं। क्रुस्कल-वालिस, मान-व्हिटनी, और ची-स्क्वायर विश्लेषण जैसे परीक्षण सभी लिकर्ट सर्वेक्षणों से व्यवहार संबंधी डेटा ले सकते हैं और विश्लेषण के विभिन्न रूप प्रदान कर सकते हैं।
निर्धारित करें कि क्या आपके परिणाम महत्वपूर्ण अंतर दिखाते हैं जो या तो आपकी परिकल्पना से मेल खाते हैं या खंडन करते हैं। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले परीक्षण के आधार पर "महत्व" की परिभाषा अलग-अलग होगी। हालांकि, यदि आपके परिणाम महत्वपूर्ण अंतर दिखाते हैं, उदाहरण के लिए, जिस तरह से विभिन्न धर्मों के अनुयायी महसूस करते हैं फैशन पत्रिकाओं के कवर पर मॉडल के कपड़े पहनने के तरीके के बारे में, तो आप फैशन के लिए उस शोध के आवेदन पा सकते हैं संपादक