여론 조사와 연구자들은 자주 설문 조사를 사용하여 의견을 수집하고, 응답자들에게 가능한 5 가지 응답 중 자신의 감정을 평가하도록 요청합니다. Likert 척도로 알려진이 형식은 승인 또는 비 승인에 대한 광범위한 추정치를 제공하기 위해 때때로 평균화됩니다. 간단한 계산이지만, 보기만큼 유용하지는 않습니다.
리 커트 및 리 커트 유형 척도
리 커트 척도는 창시자 인 미국 과학자 렌 시스 리 커트의 이름을 따서 명명되었습니다. 그의 혁신은 질문을하는 대신 성명을 한 다음 응답자들에게 기본 성명에 동의하거나 동의하지 않는 정도를 평가하도록 요청하는 것이 었습니다. 그 의견은 5 점 척도로 표현되며 중간 점은 중립적 인 의견을 나타내고 나머지 4 가지 선택은 온화하거나 보통이며 강한 동의 또는 불일치를 나타냅니다. 동일한 구조를 사용하지만 다른 옵션 세트를 사용하는 설문 조사 – 예: "1 ~ 5 척도 얼마나 가능성이... "– Likert 유형 또는 Likert 유사라고하며 거의 동일하게 작동합니다. 방법.
평균 리 커트 응답
Likert 및 Likert와 유사한 설문 조사 질문은 숫자 응답으로 깔끔하게 정렬되어 있기 때문에 쉽고 간단합니다. 각 응답의 숫자 값을 더한 다음 숫자로 나누어 평균을 내고자합니다. 응답자. "강력한 동의"에는 일반적으로 5의 값이 할당되고 "강력한 불일치"에는 1의 값이 할당되므로 평균값이 3-척도의 중간 점 및 중립적 가치-는 전체 승인으로 해석 될 수 있으며 3 미만의 값은 난색.
평균화에 반대하는 주장
리 커트 유형의 질문에 대한 응답을 평균으로 변환하는 것은 분명하고 직관적 인 단계로 보이지만 반드시 좋은 방법론을 구성하지는 않습니다. 한 가지 중요한 점은 응답자들이 강한 의견을 표현하는 것을 꺼리는 경우가 많고 중립적 인 중간 점 반응에 끌려 결과를 왜곡 할 수 있다는 것입니다. 또한 가벼운 동의 또는 불일치와 강한 동의 또는 불일치 사이의 정서적 거리가 동일하다고 가정하지만 반드시 그런 것은 아닙니다. 가장 근본적인 수준에서 문제는 리 커트 척도의 숫자가 숫자가 아니라 응답 순위를 매기는 수단이라는 것입니다. 예를 들어 숫자가 A부터 E까지의 문자로 대체되면 평균을내는 아이디어는 명백히 터무니 없습니다.
리 커트 데이터에 대한 다른 접근 방식
Likert 데이터에 접근하는 더 건설적인 방법이 있습니다. 가장 간단한 방법은 평균이 아닌 중앙값을 계산하는 것입니다. 응답을 순서대로 정렬하고 숫자 중간 점에 해당하는 응답을 찾습니다. 예를 들어 100 개의 응답이있는 경우 50 번째 응답이됩니다. 중앙값이 3 이상이면 대부분의 응답자가 동의했음을 나타내고 3 미만은 대부분의 응답자가 동의하지 않음을 나타냅니다. 또 다른 일반적인 기술은 긍정적 인 응답과 부정적인 응답을 함께 통합하여 광범위한 승인 또는 비 승인 결과를 만드는 것입니다. 평균화와 마찬가지로 이것은 또한 데이터의 약한 사용입니다. 왜냐하면 가벼운 비 승인과 강한 비 승인의 차이를 설명하지 못하기 때문입니다.
더 유용한 방법은 응답을 숫자 순서로 나열한 다음 4 개의 동일한 그룹으로 나누는 것입니다. 각 그룹의 마지막 숫자를 사 분위수라고합니다. 이제 세 번째에서 첫 번째 숫자를 빼서 사 분위수 범위 또는 IQR이라고합니다. IQR이 하나 또는 둘이면 응답자의 의견이 그리 멀지 않습니다. 당신의 말이 3 개 또는 4 개라면, 당신의 진술이 강하게 양극화 된 반응을 이끌어 냈다는 것을 보여줍니다.