Likert Ölçeği Nedir, Özellikleri Ve Avantajları Nelerdir?

Likert ölçeği, araştırmacıların katılımcıların tutum ve fikirlerini toplamak için kullandıkları tek boyutlu bir ölçektir. Daha detaylı bilgi için incelememize geçelim.

Araştırmacılar genellikle bu psikometrik ölçeği bir marka, ürün veya hedef pazara yönelik görüşleri ve bakış açılarını anlamak için kullanırlar. Likert ölçeklerinin farklı varyasyonları, Guttman ölçeği, Bogardus ölçeği ve Thurstone ölçeği gibi, doğrudan insanların fikirlerini ölçmeye odaklanmıştır. Psikolog Rensis Likert, bir grup maddeye (belki 8 veya daha fazla) verilen yanıtlardan oluşan bir ölçek arasında bir ayrım oluşturmuştur. Yanıtlar bir dizi değerde ölçülmektedir. Bu yazıda Likert ölçeğinin ne olduğu, türleri hakkında bilgiler yanında örnekler bulunmaktadır.

 

Likert Ölçeği Örneği

Likert Ölçeği Nedir, Özellikleri ve Avantajları Nelerdir?Örneğin, ürün geri bildirimi toplamak için araştırmacı, ikili seçenek sorusu şeklinde bir Likert Ölçeği sorusu kullanır. Katılıyorum veya katılmıyorum olarak listelenen seçeneklerle soruyu ürün iyi bir satın alma olarak çerçeveler. Bu soruyu çerçevelemenin başka yolu, ürünlerden memnuniyet düzeyinin belirtilmesi ve hiç memnun kalmama ile çok memnun kalma arasında değişen seçeneklerdir.
Likert Ölçeğindeki bir maddeye yanıt verirken, kullanıcı açıkça kendi onayına veya anlayış düzeyine göre yanıt verir. Bu ölçekler, katılımcıların hem fikirlik veya anlaşmazlık düzeyini belirlemeyi sağlamaktadır. Likert ölçeği, deneyimin gücünün ve yoğunluğunun doğrusal olduğunu varsayar ve bu nedenle, tutumların ölçülebileceğini varsayarak ya tam uzlaşmayı ya da tam anlaşmazlığı ölçer.

 

Örneklerle Likert Ölçek Türleri

Likert ölçeği müşteri memnuniyeti veya çalışan memnuniyeti hakkında toplamak görüşleri araştırmacılar arasında bir favori haline gelmiştir. Bu ölçeği temel olarak iki ana türe ayrılabilir:
• Hatta Likert Ölçeği
• Odd Likert Ölçeği
Hatta Likert Ölçeği
Araştırmacılar, tarafsız bir seçenek sunmadan aşırı geri bildirim toplamak için Likert ölçeklerini bile kullanmaktadır.
• Önem için 4 Noktalı Likert Ölçeği: Bu tür Likert ölçeği, araştırmacıların tarafsız bir seçim yapmadan dört aşırı seçeneği dahil etmelerini sağlar. Burada çeşitli önem dereceleri 4’lü Likert Ölçeğinde temsil edilmektedir.
• 8 Noktalı Öneri Olasılığı: Bu, daha önce açıklanan 4’lü Likert ölçeğinin bir varyasyonudur, tek fark, bu ölçeğin bir öneri olasılığı hakkında geri bildirim toplamak için sekiz seçeneğe sahip olmasıdır.

Odd Likert Ölçeği

Araştırmacılar, katılımcılara tarafsız olarak yanıt verme seçeneği sunmak için garip Likert ölçeğini kullanmaktadırlar.
• 5 puanlık Likert ölçeği: Beş cevap seçeneğiyle, araştırmacılar, katılımcıların aşırı seçimlerden cevap vermek istemediklerini seçmeleri için tarafsız bir cevap seçeneği ekleyerek bir konu hakkında bilgi toplamak için bu garip Likert ölçekli soruyu kullanırlar.
• 7 puanlık Likert ölçeği: 7 puanlı Likert ölçeği, 5 puanlık Likert ölçekli bir sorunun en uç noktalarına iki cevap seçeneği daha ekler.
• 9 puanlık Likert ölçeği: 9 puanlık Likert ölçeği oldukça nadirdir, ancak 7 puanlı Likert ölçeği sorusuna iki yanıt seçeneği daha ekleyerek kullanabilir.

Likert Ölçeğinin Özellikleri

Likert ölçeği 1932 yılında bugünlerde yaygın olarak kullanılan 5 puanlık ölçek şeklinde ortaya çıkmıştır. Bu ölçekler, bir grup genel başlıktan, katılımcılardan hem fikirlik, onay veya inanç düzeylerini belirtmelerini isteyen en spesifik konulara kadar çeşitlilik gösterir. Likert ölçeğinin bazı önemli özellikleri şunlardır:
• İlgili cevaplar: Madde ve cümle arasındaki ilişkinin açık olup olmadığına bakılmaksızın, maddeler cümlenin cevaplarıyla kolayca ilişkilendirilmelidir.
• Ölçek türü: Maddelerin her zaman iki uç konumu ve uçlar arasında derecelendirme işlevi gören bir ara yanıt seçeneği olmalıdır.
• Cevap seçeneklerinin sayısı: En yaygın Likert ölçeği 5 maddelik ölçek olmasına rağmen, daha fazla maddenin kullanılmasının sonuçlarda daha fazla kesinlik oluşturmaya yardımcı olduğunu belirtmek önemlidir.
• Ölçeğin artan güvenilirliği: Araştırmacılar, beş puanlık ölçeklerin üstüne ve altına “çok” ekleyerek yedi puanlık bir ölçek oluşturmak için genellikle ölçeğin uçlarını artırır. Yedi puanlık ölçek, ölçeğin güvenilirliğinin üst sınırlarına ulaşmaktadır.
• Geniş ölçekler kullanma: Genel bir kural olarak, Likert ve diğerleri, mümkün olduğunca geniş bir ölçek kullanmanın daha iyi olmasını tavsiye ediyor. Uygunsa, analiz için cevaplar her zaman kısa gruplara ayrılabilir.
• Tarafsız bir seçeneğin olmaması: Bu ayrıntılar göz önünde bulundurulduğunda, ölçekler bazen çift sayıda kategoriye (genellikle dört) indirilerek, zorunlu seçim anket ölçeğinde tarafsız olasılığı ortadan kaldırılır.
• İçsel değişken: Birincil Likert kaydı, değeri yanıtlayanların geri bildirimlerini veya tutumlarını belirleyen doğal bir değişken olabileceğini ve bu temelde yatan değişkenin en iyi ihtimalle aralık düzeyidir.

Likert Ölçekli Veri ve Analizi

Likert Ölçeği Nedir, Özellikleri ve Avantajları Nelerdir?Araştırmacılar, ürün veya hizmetlerin kalitesini ölçmek ve analiz etmek için düzenli olarak anketler kullanır. Likert ölçeği çalışmaları için standart bir sınıflandırma biçimidir. Katılımcılar bir ürünün / hizmetin kalitesi hakkında yüksekten düşüğe veya daha iyiden daha kötüye iki, dört, beş veya yedi seviye kullanarak fikirlerini (verilerini) sağlamaktadır. Araştırmacılar ve denetçiler genellikle toplanan verileri dört temel ölçüm seviyesinden oluşan bir hiyerarşide gruplandırır, daha fazla analiz için nominal, sıra, aralık ve oran ölçüm seviyeleri şu şekildedir:
• Nominal veriler: Değişkenler olarak sınıflandırılan yanıtların mutlaka nicel bir veriye veya sıraya sahip olması gerekmeyen verilere nominal veri denir.
• Sıralı veriler: Yanıtların sıralanmasının veya sınıflandırılmasının mümkün olduğu, ancak mesafeyi ölçmenin imkansız olduğu verilere sıralı veri denir.
• Aralık verileri: Siparişlerin ve mesafelerin ölçümlerinin yapılabildiği toplu verilere aralık verileri denir.
• Oran verileri: Oran verileri, aralık verilerine benzer. Tek fark, her veri arasındaki eşit ve kesin bir orandır ve mutlak sıfırın başlangıç noktası olarak değerlendirilmesidir.
Nominal, aralıklı ve oran verilerini kullanan veri analizi genellikle şeffaf ve kolaydır. Sıralı veriler, özellikle anketlerdeki Likert veya diğer ölçeklerle ilgili verileri analiz eder. Bu yeni bir sorun değil. Sıralı verileri aralık verileri olarak işlemenin etkinliği, çeşitli uygulamalı alanların anket analizinde tartışılmaya devam etmektedir. Akılda tutulması gereken önemli noktalardan bazıları şunlardır:
• İstatistiksel testler: Araştırmacılar bazen sıralı verileri aralık verileri olarak ele alırlar çünkü parametrik istatistiksel testlerin parametrik olmayan alternatiflerden daha güçlü olduğunu iddia ederler. Dahası, parametrik testlerden elde edilen sonuçların yorumlanması kolaydır ve parametrik olmayan seçeneklerden daha fazla bilgi sağlar.
• Likert ölçeklerine yoğunlaşma: Bununla birlikte, sıralı verilerin, veri setinin değerlerini ve analizin amaçlarını incelemeden aralık verileri olarak ele alınması, bir anketin sonuçlarını yanlış yönlendirebilir ve yanlış yansıtabilir. Skaler verileri daha uygun şekilde analiz etmek için, araştırmacılar sıralı verileri aralık verileri olarak kabul etmeyi ve Likert ölçeklerine konsantre olmayı tercih edilmektedir.
• Verileri incelemek için medyan veya aralık: Evrensel bir kılavuz, normal dağılıma dayalı herhangi bir parametrik analiz gibi, veriler sıralı ölçeklerde olduğunda, ortalama ve standart sapmanın ayrıntılı istatistikler için temelsiz parametreler olduğunu önermektedir. Parametrik olmayan test, verileri incelemek için uygun medyan veya aralığa dayalı olarak yapılır.

Likert Ölçeklerinin Sonuçlarını Analiz Etmek İçin Kullanılan Uygulamalar

Likert öğesi verileri ayrı, sıralı ve kapsam açısından sınırlı olduğundan, Likert verilerini analiz etmenin en mantıklı yolu konusunda uzun bir tartışma ybulunmaktadır. İlk seçenek parametrik ve parametrik olmayan testler arasındadır. Her bir analiz türünün avantajları ve dezavantajları genel olarak şu şekilde açıklanmaktadır:
• Parametrik testler, düzenli ve kesintisiz bir bölünme olduğunu varsayar.
• Parametrik olmayan testler, düzenli veya kesintisiz bir bölünme varsaymaz. Bununla birlikte, var olduğunda bir farkı tespit etme becerisinin daha az olduğu konusunda endişeler vardır.
Bu, bir araştırmacının Likert Ölçeği sorularını kullanan bir anketten alınan bilgileri analiz etmeye karar verirken vermesi gereken gerçek bir karardır.
• Yıllar içinde, bu soruyu cevaplamaya çalışan bir dizi çalışmadır. Bununla birlikte, Likert verileri için sınırlı sayıdaki potansiyel dağılımlara bakma eğilimindeydiler ve bu da sonuçların genelleşmesine zarar vermektedir. Hesaplama gücündeki artışlar sayesinde, simülasyon çalışmaları artık çok çeşitli dağılımları kapsamlı bir şekilde değerlendirebilir.
• Araştırmacılar, gerçek Likert verilerini temsil eden çeşitli 14 dağılım seti belirlediler. Bilgisayar programı, 14 dağılımın tüm olası kombinasyonlarını test etmek için kendi kendine yeten örnek çiftlerini çıkarmıştır.
• Toplamda, 98 dağıtım kombinasyonunun her biri için 10.000 rastgele örnek oluşturulmuştur. Numunelerin çiftleri, her bir testin etkinliğini karşılaştırmak için hem iki örnekli t testi hem de Mann-Whitney testi kullanılarak analiz edilir. Çalışma ayrıca farklı örnek büyüklüklerini değerlendirilmiştir.Likert Ölçeği Nedir, Özellikleri ve Avantajları Nelerdir?
• Sonuçlar, tüm dağılım çiftleri için Tip I hata oranlarının (yanlış pozitif) hedef miktarlara çok yakın olduğunu göstermektedir. Bir kuruluş analizlerden herhangi birini kullanıyorsa ve sonuçlar istatistiksel olarak önemliyse, yanlış pozitif için çok endişelenmesine gerek yoktur.
• Sonuçlar ayrıca çoğu dağıtım çifti için iki testin gücü arasındaki farkın önemsiz olduğunu göstermektedir. Nüfus düzeyinde bir fark varsa, analizlerden herhangi birinin onu tespit etme olasılığı eşittir.
• İki test arasında güç farkının olduğu bazı özel dağılım çiftleri vardır. Bir kuruluş aynı veriler üzerinde her iki testi de gerçekleştiriyor ve aynı fikirde değilse (biri önemli, diğeri değil), güçteki bu farklılık vakaların yalnızca küçük bir kısmını etkiler.
• Genel olarak, iki analiz arasındaki seçim bir döngüdür. Bir kuruluşun iki grup beş noktalı Likert verilerini karşılaştırması gerekiyorsa, analiz yöntemi genellikle önemli değildir.
• Hem parametrik hem de parametrik olmayan testler, sürekli olarak yanlış negatiflere karşı aynı güvenliği sağlar ve ayrıca yanlış pozitiflere karşı aynı korumayı sunar. Bu modeller, grup başına 10, 30 ve 200 örnek büyüklükleri için geçerlidir.

 

Likert Ölçeğinin Avantajları

Pazar araştırması için bir ankette Likert Ölçeği kullanmanın birçok avantajı vardır. Bu avantajlar şu şekildedir:
• Uygulama kolaylığı: Evrensel olarak kabul edilen bu ölçek kolayca anlaşılabilir ve çeşitli müşteri memnuniyeti veya çalışan memnuniyeti anketlerine uygulanabilir.
• Ölçülebilir yanıt seçenekleri: İfadeyle belirgin bir ilişkisi olmayan Likert maddelerini ölçülmeli ve alınan sonuçlar üzerinde istatistiksel analiz yapılmalıdır.
• Görüşlerin sırasını analiz edilmeli: Belirli bir konu hakkında farklı görüşlere sahip bir örneklem olabilir. Likert ölçeği, ankete katılan bu kişilerin görüşlerinin bir sıralamasını sunar.
• Cevaplaması basit: Katılımcılar bu ölçeğin amacını anlayabilir ve soruyu hızlıca cevaplayabilir.
Likert ölçekli anket, geri bildirimi ve bilgiyi ölçmek için kapsamlı bir tekniktir, bu da anlamayı ve yanıtlamayı önemli ölçüde kolaylaştırır. Bu, belirli bir konuya yönelik görüş veya tutumu ölçmek için kritik bir sorudur, böylece bir araştırmanın sonraki adımında çok yardımcı olacaktır.

 

Kaynakça:

  1. Anket : Tıkla
  2. Anket: Tıkla
  3. Wordpress: Tıkla

Kırgın Papatya

5 Blog Paylaşım

Yorum