Cómo interpretar Encuestas Likert

Muchos proyectos de investigación a nivel de postgrado implican la distribución de las encuestas y el análisis de los resultados que vienen pulg La escala Likert es uno de los indicadores más populares para la investigación de actitudes. Si usted está haciendo una encuesta tipo Likert , verá una serie de declaraciones , y se le pedirá que indique si usted está "totalmente en desacuerdo ", " desacuerdo ", " poco en desacuerdo ", son " indecisos ", " poco de acuerdo , " " muy de acuerdo "o" muy de acuerdo ". Cualquiera que sea la respuesta que elija se le asigna un valor en puntos , y los investigadores que llevan a cabo la encuesta de interpretar los resultados. Instrucciones Matemáticas 1

Asigne a cada respuesta un valor en puntos , de 1 a 5 o de 1 a 7, dependiendo del número de respuestas posibles hay . Algunos diseñadores de la encuesta no incluyen las opciones " ligeramente " del acuerdo o en desacuerdo . Los valores comunes para las opciones comienzan con " muy en desacuerdo " a 1 punto y " muy de acuerdo " a los 5 o 7 puntos.
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Tabular los resultados y encontrar el "modo ", o la más frecuente número , y el " medio ", o la respuesta promedio . Si la muestra es lo suficientemente grande , tanto de estas métricas serán valiosos . El modo le dirá la respuesta más común a cada declaración. Y mientras que los valores numéricos para cada respuesta no son tan objetivos como contar números serían , la media le dará la respuesta media global.
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Crear una representación gráfica de las respuestas utilizando un gráfico de barras , dando una columna a cada una de las opciones de respuesta . Bajo el eje horizontal, etiquetar cada una de las opciones de respuesta con el valor del punto , y se marcan las líneas que cruzan el eje vertical con diferentes números - 50 , 100 , 150, 200 y así sucesivamente. Estos números pueden variar en función del número de los encuestados . Elija una escala que se ajuste a todos los totales de respuesta , pero también mostrará las diferencias entre ellos de manera significativa . Si sólo dispone de 30 encuestados , y su primer número en el eje es de 100, usted no será capaz de mostrar diferencias significativas entre las distintas columnas.
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Desglosar los datos según sea necesario para su investigación necesidades . Es posible que desee separar los datos por grupos de edad, sexo , etnia, religión u otras variables. Crear un gráfico de barras para cada grupo separado que desea analizar .
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Utilice uno de una variedad de pruebas de análisis de varianza para analizar los datos . Muchas encuestas de actitud se realizan en dos puntos diferentes en el tiempo, para poner a prueba las actitudes con el tiempo. Otros se acaba de hacer una vez, para ver cómo los grupos de personas que se sienten sobre las declaraciones en un punto determinado en el tiempo . Las pruebas , como la prueba de Kruskal -Wallis , Mann- Whitney, y el análisis de chi-cuadrado todos pueden tomar los datos de las encuestas de actitudes tipo Likert y proporcionar diferentes formas de análisis .
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Determinar si los resultados muestran diferencias significativas que, o bien coincidir o contradecir su hipótesis. La definición de " significación " variará dependiendo de la prueba que se utiliza. Sin embargo , si los resultados sí muestran diferencias significativas , por ejemplo, en la forma adherentes a diferentes religiones se sienten acerca de la forma en que los modelos se visten en las portadas de las revistas de moda , entonces usted puede encontrar aplicaciones de esa investigación para los editores de moda .