많은 대학원 수준의 연구 프로젝트에는 설문 조사 배포 및 결과 분석이 포함됩니다. Likert 척도는 태도 연구에서 가장 인기있는 지표 중 하나입니다. Likert 설문 조사에 참여하는 경우 일련의 진술이 표시되며 "강하게 동의하지 않음", "동의하지 않음", "약간 동의하지 않음"여부를 표시하라는 메시지가 표시됩니다. "미정", "약간 동의", "동의"또는 "강하게 동의" 어떤 답변을 선택하든 점수 값이 할당되며 설문 조사를 수행하는 연구원은 결과.
가능한 응답 수에 따라 각 응답에 1에서 5 또는 1에서 7까지 점수 값을 할당합니다. 일부 설문 조사 디자이너는 동의 또는 동의하지 않는쪽에 "약간"옵션을 포함하지 않습니다. 옵션의 일반적인 값은 1 점에서 "전적으로 동의하지 않음"으로 시작하고 5 점 또는 7 점에서 "전적으로 동의 함"으로 시작합니다.
결과를 표로 만들고 "모드"또는 가장 자주 발생하는 숫자와 "평균"또는 평균 응답을 찾으십시오. 샘플이 충분히 크면이 두 측정 항목이 모두 유용합니다. 모드는 각 진술에 대한 가장 일반적인 응답을 알려줍니다. 그리고 각 응답의 숫자 값은 숫자를 세는 것만 큼 객관적이지는 않지만 평균은 전체 평균 응답을 제공합니다.
막대 그래프를 사용하여 응답의 그래픽 표현을 만들고 각 응답 선택 항목에 하나의 열을 제공합니다. 가로 축 아래에서 각 응답 선택 항목에 점수 값으로 레이블을 지정하고 50, 100, 150, 200 등의 다른 숫자로 세로 축을 가로 지르는 선을 표시하십시오. 이 숫자는 응답자 수에 따라 다릅니다. 모든 응답 총계에 맞지만 그 차이를 의미있게 표시하는 척도를 선택하십시오. 응답자가 30 명 뿐이고 축의 첫 번째 숫자가 100 인 경우 다양한 열간에 의미있는 차이를 표시 할 수 없습니다.
연구 요구 사항에 따라 필요에 따라 데이터를 분리합니다. 연령대, 성별, 민족성, 종교 또는 기타 변수별로 데이터를 분리 할 수 있습니다. 분석하려는 각 개별 그룹에 대한 막대 그래프를 만듭니다.
다양한 분산 분석 테스트 중 하나를 사용하여 데이터를 분석합니다. 많은 태도 설문 조사는 시간이 지남에 따라 태도를 테스트하기 위해 두 가지 다른 시점에서 수행됩니다. 다른 사람들은 특정 시점에서 사람들이 진술에 대해 어떻게 느끼는지보기 위해 한 번만 수행됩니다. Kruskal-Wallis, Mann-Whitney 및 카이-제곱 분석과 같은 테스트는 모두 Likert 설문 조사에서 태도 데이터를 가져와 다양한 형태의 분석을 제공 할 수 있습니다.
결과가 가설과 일치하거나 모순되는 유의 한 차이를 나타내는 지 확인합니다. "유의성"의 정의는 사용하는 테스트에 따라 다릅니다. 그러나 결과가 예를 들어 다른 종교를 따르는 사람들이 느끼는 방식에서 상당한 차이를 보인다면 패션 잡지 표지에서 모델이 옷을 입는 방식에 대해 알아보고 편집자.