Sok diplomás szintű kutatási projekt magában foglalja a felmérések terjesztését és a beérkező eredmények elemzését. A Likert skála az attitűdkutatás egyik legnépszerűbb mutatója. Ha részt vesz egy Likert-felmérésben, akkor egy sor nyilatkozatot fog látni, és felkérik Önt, hogy jelezze, hogy "teljesen nem ért egyet", "nem ért egyet", "kissé nem ért egyet". "bizonytalan", "kissé egyetért", "egyetért" vagy "teljesen egyetért". Bármelyik választ választja, pontszámot kap, és a felmérést végző kutatók értelmezik eredmények.
Rendeljen minden válaszhoz 1 - 5 vagy 1 - 7 pontértéket, attól függően, hogy hány válasz lehetséges. Egyes felmérési tervezők nem tartalmazzák a "kissé" opciókat az egyetértő vagy nem értő oldalon. Az opciók közös értékei a "teljesen nem értek egyet" ponttal kezdődnek, és az "erősen egyetértek" 5 vagy 7 ponttal kezdődnek.
Táblázza be az eredményeket, és keresse meg a "mód" -t, vagy a leggyakrabban előforduló számot, és az "átlagot", vagy az átlagos választ. Ha a mintája elég nagy, mindkét mutató hasznos lesz. A mód megmondja az egyes állításokra adott leggyakoribb választ. És bár az egyes válaszok számértékei nem olyan objektívek, mint a számolás lenne, az átlag megadja az átlagos átlagos választ.
Hozzon létre grafikus ábrázolást a válaszokról oszlopdiagram segítségével, és adjon egy oszlopot a válaszok mindegyikéhez. A vízszintes tengely alatt jelölje meg az egyes válaszlehetőségeket a pontértékkel, és jelölje ki a függőleges tengelyt keresztező vonalakat különböző számokkal - 50, 100, 150, 200 és így tovább. Ezek a számok a válaszadók számától függően változhatnak. Válasszon egy skálát, amely illeszkedik az összes válaszösszeghez, de értelmesen megmutatja a köztük lévő különbségeket is. Ha csak 30 válaszadója van, és az első szám a tengelyen 100, akkor nem fog tudni érdemi különbségeket felmutatni a különböző oszlopok között.
Bontja szét az adatait, ha szükséges a kutatási igényekhez. Érdemes elkülöníteni az adatokat korcsoportok, nemek, etnikumok, vallások vagy más változók szerint. Hozzon létre oszlopdiagramot minden egyes elemezni kívánt csoporthoz.
Használja a sokféle varianciaanalízis teszt egyikét az adatok elemzéséhez. Sok szemléleti felmérést két különböző időpontban végeznek, hogy teszteljék az attitűdöket az idő múlásával. Mások csak egyszer végeznek, hogy lássák, hogyan érzik magukat az emberek csoportjai egy adott időpontban tett nyilatkozatokkal kapcsolatban. Az olyan tesztek, mint a Kruskal-Wallis, a Mann-Whitney és a chi-square elemzések, mind a Likert-felmérések szemléleti adatait vehetik át, és különböző elemzési formákat nyújthatnak.
Határozza meg, hogy eredményei mutatnak-e jelentős különbségeket, amelyek egyeznek vagy ellentmondanak a hipotézisének. A "jelentőség" meghatározása az Ön által használt teszttől függően változik. Ha azonban eredményei mégis jelentős különbségeket mutatnak, például abban, ahogyan a különböző vallások hívei érzik magukat arról, hogy a modellek hogyan öltöznek a divatmagazinok címlapjára, akkor megtalálhatja ennek a kutatásnak az alkalmazását a divat számára szerkesztők.