Cómo analizar Likert Scales

escalas tipo Likert , de uso frecuente en la investigación por encuestas , miden actitudes de los encuestados preguntando en qué medida estaban de acuerdo o no con un conjunto de preguntas o afirmaciones . Una escala típica podría consistir en las siguientes categorías de respuesta : muy de acuerdo , de acuerdo, indeciso , en desacuerdo y muy en desacuerdo . Codificación numérica de las respuestas permite a los investigadores analizar los datos de escala Likert con methods.Things estadística descriptiva e inferencial que necesitará de computadora con el software de hoja de cálculo
libro Estadística o manual

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analizando Escala Likert de datos Matemáticas 1

codificar las respuestas mediante la asignación de un valor numérico a cada uno. Supongamos, por ejemplo, pedimos a los encuestados cuánto están de acuerdo o en desacuerdo con diez acciones tomadas por el Congreso . Las categorías de respuesta son muy de acuerdo , de acuerdo, no está seguro /indeciso , en desacuerdo, y muy en desacuerdo . Podríamos codificar las respuestas de la siguiente manera : muy de acuerdo = 1 , de acuerdo = 2 , indecisos = 3 , no están de acuerdo = 4 , y muy en desacuerdo = 5 Puede introducir estos datos en una hoja de cálculo Excel para el análisis
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representan la gama de respuestas visuales con gráficos de barras que muestran el número y porcentaje de los encuestados que expresaron acuerdo , desacuerdo , etc , con cada posición cubierta en su encuesta.
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Resuma sus datos de escala Likert mediante estadística descriptiva . Tenga cuidado en este paso . Un error común es calcular un promedio numérico , o el valor de las respuestas codificadas significar . Esto no es un método válido para el análisis de datos de escala Likert , que son ordinal en la naturaleza. Como alternativa , haga un resumen de los datos de Likert de escala con el modo , o la respuesta más frecuente . Por ejemplo, si " estar de acuerdo ", fue la respuesta más frecuente a un elemento, el modo sería el valor numérico asignado a esa respuesta .
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Explorar los datos adicionales con técnicas estadísticas inferenciales . Existen muchas de tales técnicas , y la más adecuada dependerá de la naturaleza exacta de su estudio. Análisis de la varianza es un enfoque. Para el ejemplo en el paso 1 , puede analizar las respuestas con el género del entrevistado como una variable independiente , el examen de la diferencia en las respuestas entre los participantes de la encuesta masculinos y femeninos . El análisis factorial , que trata de explicar las respuestas en función de los factores subyacentes , también se utiliza con frecuencia .