Molti progetti di ricerca a livello di laurea prevedono la distribuzione di sondaggi e l'analisi dei risultati che ne derivano. La scala Likert è una delle metriche più popolari per la ricerca attitudinale. Se stai partecipando a un sondaggio Likert, vedrai una serie di affermazioni e ti verrà chiesto di indicare se "fortemente in disaccordo", "non sei d'accordo", "leggermente in disaccordo", sono "indeciso", "leggermente d'accordo", "d'accordo" o "molto d'accordo". Qualunque sia la risposta scelta viene assegnato un valore in punti e i ricercatori che conducono il sondaggio interpretano il risultati.
Assegna a ogni risposta un valore in punti, da 1 a 5 o da 1 a 7, a seconda di quante possibili risposte ci sono. Alcuni progettisti di sondaggi non includono le opzioni "leggermente" sul lato d'accordo o in disaccordo. I valori comuni per le opzioni iniziano con "fortemente in disaccordo" a 1 punto e "molto d'accordo" a 5 o 7 punti.
Tabula i tuoi risultati e trova la "modalità" o il numero che ricorre più frequentemente e la "media" o la risposta media. Se il tuo campione è abbastanza grande, entrambe queste metriche saranno preziose. La modalità ti dirà la risposta più comune a ciascuna affermazione. E mentre i valori numerici per ogni risposta non sono così obiettivi come sarebbe il conteggio dei numeri, la media ti darà la risposta media complessiva.
Creare una rappresentazione grafica delle risposte utilizzando un grafico a barre, assegnando una colonna a ciascuna delle scelte di risposta. Sotto l'asse orizzontale, etichetta ciascuna delle scelte di risposta con il valore in punti e contrassegna le linee che attraversano l'asse verticale con numeri diversi: 50, 100, 150, 200 e così via. Questi numeri variano a seconda del numero di intervistati. Scegli una scala che si adatti a tutti i totali delle tue risposte ma che mostri anche le differenze tra di loro in modo significativo. Se hai solo 30 rispondenti e il tuo primo numero sull'asse è 100, non sarai in grado di mostrare differenze significative tra le varie colonne.
Disaggrega i tuoi dati secondo necessità per le tue esigenze di ricerca. Potresti voler separare i dati per gruppi di età, sesso, etnia, religione o altre variabili. Crea un grafico a barre per ogni gruppo separato che desideri analizzare.
Utilizzare uno dei numerosi test di analisi della varianza per analizzare i dati. Molte indagini attitudinali vengono effettuate in due diversi momenti nel tempo, per testare gli atteggiamenti nel tempo. Altri sono fatti solo una volta, per vedere come si sentono gruppi di persone riguardo alle dichiarazioni in un particolare momento. Test come Kruskal-Wallis, Mann-Whitney e l'analisi chi-quadrato possono tutti prendere dati attitudinali dalle indagini Likert e fornire diverse forme di analisi.
Determina se i tuoi risultati mostrano differenze significative che corrispondono o contraddicono la tua ipotesi. La definizione di "significativo" varia a seconda del test utilizzato. Tuttavia, se i risultati mostrano differenze significative, ad esempio, nel modo in cui si sentono gli aderenti a religioni diverse sul modo in cui le modelle si vestono sulle copertine delle riviste di moda, poi puoi trovare applicazioni di quella ricerca per la moda editori.