Molti progetti di ricerca post-laurea coinvolgono la distribuzione di sondaggi e analisi dei risultati che arrivano in La scala Likert è una delle metriche più popolari per la ricerca attitudinale . Se stai prendendo un sondaggio Likert , vedrete una serie di istruzioni , e ti verrà chiesto di indicare se “fortemente in disaccordo “, ” accordo “, ” un po ‘ in disaccordo , ” sono ” indecisi “, ” un po’ d’accordo “,” d’accordo “o ” fortemente d’accordo “. Qualunque sia la risposta che si sceglie è assegnato un valore in punti , ed i ricercatori che conducono l’indagine interpretare i risultati . Istruzioni

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Assegnare ogni risposta un valore in punti , da 1 a 5 o da 1 a 7 , a seconda di quante risposte possibili ci sono . Alcuni progettisti di indagine non comprendono i “leggermente” opzioni sul lato d’accordo o in disaccordo . Valori comuni per le opzioni iniziano con ” fortemente in disaccordo ” a 1 punto e “fortemente d’accordo” a 5 o 7 punti .

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Tabuli i risultati e trovare il “modo “, o più frequentemente numero , e il ” medio “, o la risposta media . Se il campione è abbastanza grande , entrambi questi parametri sarà prezioso . La modalità vi dirà la risposta più comune a ogni dichiarazione . E mentre i valori numerici per ogni risposta non sono il più obiettivo contare i numeri sarebbero , la media vi darà la risposta media complessiva .

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Creare una rappresentazione grafica delle risposte utilizzando un grafico a barre , dando una colonna per ciascuna delle scelte di risposta . Sotto l’asse orizzontale , etichettare ciascuna delle scelte di risposta con il valore del punto , e segnare linee attraversano l’asse verticale con numeri diversi – 50 , 100 , 150 , 200 e così via . Questi numeri potranno variare a seconda del numero di partecipanti . Scegliere una scala che si adatta a tutte le vostre totali di risposta , ma mostrerà anche le differenze tra di loro per significato . Se hai solo 30 intervistati , e il tuo primo numero sull’asse è 100 , non sarà in grado di mostrare differenze significative tra le varie colonne .

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disaggregare i dati come necessario per la tua ricerca ha bisogno . Si consiglia di separare i dati dai gruppi di età , sesso, etnia , religione o altre variabili . Creare un grafico a barre per ogni gruppo separato che si desidera analizzare .

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Utilizzare uno di una serie di test di analisi di varianza per analizzare i dati . Molte indagini attitudinali sono fatte in due punti differenti nel tempo , per testare atteggiamenti nel tempo . Altri sono appena fatto una volta , per vedere come gruppi di persone che si sentono sulle affermazioni in un momento particolare . Test come il Kruskal – Wallis , Mann- Whitney , e l’analisi del chi- quadrato tutti possono prendere i dati attitudinali dalle indagini Likert e di fornire diverse forme di analisi .

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Determinare se i risultati mostrano differenze significative che o corrispondere o contraddire la tua ipotesi . La definizione di “significatività” varierà a seconda del test utilizzato. Tuttavia , se i risultati non mostrano differenze significative , per esempio , nel modo in cui gli aderenti alle diverse religioni si sentono circa il modo in modelli si vestono sulle copertine delle riviste di moda , quindi è possibile trovare applicazioni di tale ricerca per i redattori di moda .