世論調査員や研究者は、回答者に5つの可能な回答から自分の気持ちを評価するように依頼することにより、頻繁に調査を使用して意見を収集します。 リッカート尺度として知られるこの形式は、承認または不承認の幅広い見積もりを提供するために平均化されることがあります。 これは単純な計算ですが、必ずしも見た目ほど役立つとは限りません。
リッカートおよびリッカート型尺度
リッカート尺度は、その作成者であるアメリカの科学者レンシスリッカートにちなんで名付けられました。彼は、「はい」または「いいえ」の回答しか得られない調査は、その有用性に限界があると感じていました。 彼の革新は、質問をする代わりに声明を出し、次に回答者に基本的な声明にどの程度同意または反対したかを評価するように依頼することでした。 その意見は5段階で表され、中点は中立的な意見を表し、他の4つの選択肢は軽度または中程度および強い賛成または反対を表します。 同じ構造で異なるオプションのセットを使用して質問を調査します-「1から5のスケールで」など どのくらいの可能性がありますか...」–リッカート型またはリッカート様と呼ばれ、ほぼ同じように動作します 仕方。
リッカート応答の平均化
リッカートおよびリッカートのような調査の質問は、数値の回答で整然と並べられているため、簡単で 各応答の数値を加算し、次に 回答者。 「強い合意」には通常5の値が割り当てられ、「強い不一致」には1の値が割り当てられるため、平均値が 3 –スケールの中間点とその中立値–は全体的な承認と解釈できますが、3未満の値は 不承認。
平均化に反対する議論
リッカートタイプの質問への回答を平均に変換することは、明白で直感的なステップのように見えますが、必ずしも優れた方法論を構成するわけではありません。 重要な点の1つは、回答者は強い意見を表明することを躊躇することが多く、中立的な中間点の回答に引き寄せられて結果を歪める可能性があることです。 また、軽度の同意または不一致と強い同意または不一致の間の感情的な距離が同じであると想定していますが、必ずしもそうとは限りません。 最も基本的なレベルでは、問題は、リッカート尺度の数値がそれ自体の数値ではなく、応答をランク付けする手段であるということです。 たとえば、数字をAからEの文字に置き換えると、それらを平均化するという考えは明らかにばかげたものになります。
リッカートデータへの他のアプローチ
リッカートデータにアプローチするためのより建設的な方法があります。 最も簡単なのは、平均ではなく中央値を計算することです。 応答を順番に並べて、数値の中点にある応答を探します。 たとえば、100の応答がある場合、それは50番目の応答になります。 中央値が3以上の場合は、ほとんどの回答者が同意したことを示し、3未満の中央値は、ほとんどの回答者が同意しなかったことを示します。 もう1つの一般的な手法は、肯定的な応答と否定的な応答を一緒にプールして、幅広い承認または不承認の結果を作成することです。 平均化と同様に、これもデータの使用が弱いためです。これも、軽度の不承認と強い不承認の違いを説明できないためです。
より便利なアプローチは、応答を番号順にリストし、それらを4つの等しいグループに分割することです。 各グループの最後の数は四分位数と呼ばれます。 次に、これらの数値の最初の数値を3番目の数値から減算して、四分位範囲またはIQRと呼ばれるものを求めます。 IQRが1つか2つであれば、回答者の意見はそれほど離れていません。 それがあなたの3つか4つである場合、それはあなたの声明が強く二極化した反応を引き出したことを示しています。