多くの大学院レベルの研究プロジェクトには、調査の配布と得られた結果の分析が含まれます。 リッカート尺度は、態度研究で最も人気のある指標の1つです。 リッカート調査を行っている場合は、一連のステートメントが表示され、「まったくそう思わない」、「そう思わない」、「ややそう思わない」かどうかを示すように求められます。 「未定」、「ややそう思う」、「そう思う」、「強くそう思う」。 どちらの回答を選択してもポイント値が割り当てられ、調査を実施する研究者は 結果。
可能な応答の数に応じて、各応答に1から5または1から7のポイント値を割り当てます。 一部の調査設計者は、賛成または反対の側に「わずかに」オプションを含めていません。 オプションの一般的な値は、1ポイントで「非常にそう思わない」で始まり、5または7ポイントで「非常にそう思う」で始まります。
結果を表にして、「モード」または最も頻繁に発生する数値と、「平均」または平均応答を見つけます。 サンプルが十分に大きい場合、これらのメトリックの両方が価値があります。 このモードでは、各ステートメントに対する最も一般的な応答が示されます。 また、各応答の数値は、数値を数えるほど客観的ではありませんが、平均は全体的な平均応答を示します。
棒グラフを使用して応答のグラフィック表現を作成し、応答の選択肢ごとに1つの列を指定します。 横軸の下で、各応答の選択肢にポイント値のラベルを付け、縦軸と交差する線を異なる番号（50、100、150、200など）でマークします。 これらの数は、回答者の数によって異なります。 すべての回答の合計に適合するだけでなく、それらの間の違いも有意義に示すスケールを選択してください。 回答者が30人だけで、軸の最初の数値が100の場合、さまざまな列間で意味のある違いを示すことはできません。
研究ニーズに応じて、データを分解します。 年齢層、性別、民族、宗教、またはその他の変数によってデータを分離することをお勧めします。 分析する個別のグループごとに棒グラフを作成します。
さまざまな分散分析テストの1つを使用して、データを分析します。 多くの態度調査は、時間の経過とともに態度をテストするために、2つの異なる時点で行われます。 他の人は、特定の時点で人々のグループがステートメントについてどのように感じているかを確認するために、一度だけ実行されます。 Kruskal-Wallis、Mann-Whitney、カイ2乗分析などのテストはすべて、リッカート調査から態度データを取得し、さまざまな形式の分析を提供できます。
結果が、仮説と一致または矛盾する有意差を示しているかどうかを判断します。 「重要性」の定義は、使用するテストによって異なります。 ただし、結果に大きな違いが見られる場合、たとえば、さまざまな宗教の信者が感じる方法など モデルがファッション雑誌の表紙を飾る方法については、その研究のファッションへの応用を見つけることができます 編集者。