5'li Likert ölçeği: İfadeler, ters maddeler ve analiz yöntemleri

Likert ölçeği, tez anketlerinde en sık kullanılan yanıt biçimidir: bir ifade ve ardından "tamamen katılıyorum" ile "hiç katılmıyorum" arasında değişen Seçenekler. Bu basit görünüm, sonuçlarınızı şekillendiren kararları gizler: kaç puanlı olacağı, ifadelerin nasıl yazılacağı, hangilerinin ters çevrileceği ve ortalamaların nasıl yorumlanacağı. Bu makale, bu süreçleri sırasıyla ele almaktadır.

Likert ölçeği nedir? {#what}

Amerikalı psikolog Rensis Likert, tutumları ölçmek amacıyla 1932 yılında bu ölçeği tanıtmıştır. Katılımcılar bir dizi ifadeye ne ölçüde katıldıklarını derecelendirir ve yanıtlar toplanarak veya ortalaması alınarak yapı için bir puan oluşturulur.

Araştırmacılar, günlük kullanımda her ikisine de "Likert" denilen iki kavramı birbirinden ayırır:

• Likert maddesi: Seçenekleriyle birlikte tek bir ifade.
• Likert ölçeği: Tek bir kavramı ölçmek için bir araya getirilen ve tek bir puanda birleştirilen birkaç madde.

Bu fark analizde önemlidir: tek bir madde sıralı (ordinal) veridir, ancak birkaç maddenin toplamı çoğu çalışmada nicel (kantitatif) olarak ele alınır.

Beş puan mı, yedi puan mı? {#points}

Tezlerde genellikle 5'li ölçek tercih edilir ve çoğu amaç için yeterlidir. 7'li ölçeği, kullandığınız yayınlanmış ölçek 7'li ise veya danışmanınız özellikle talep ediyorsa seçin.

Kararsızım seçeneği ne olacak? Bu seçeneği tutmak, hiçbir fikri olmayan birinin bunu dürüstçe belirtmesine olanak tanır. Kaldırmak (4'lü veya 6'lı ölçekle) katılımcıyı bir yöne eğilmeye zorlar ancak bazı kişileri kendilerini yansıtmayan bir yanıt vermeye itebilir. Bu seçeneği tutmak daha yaygındır.

İfadelerin yazımı {#wording}

• Her ifadede tek bir fikir. "Dersler faydalı ve eğlenceli" ifadesi iki ayrı yargı içerir: dersleri faydalı ama sıkıcı bulan biri neyi seçecektir?
• Kısa ve net, araştırmacının değil, katılımcının dilinde olmalıdır.
• Yönlendirmeyin. "...katılmıyor musunuz?" gibi ifadeler katılımcıyı onaya zorlar.
• Çift olumsuzluktan kaçının. "Derslerin faydalı olmadığını düşünmüyorum" ifadesi okuyucunun kafasını karıştırır.
• Seçenekleri dengeleyin: Katılma seviyeleri ile katılmama seviyeleri eşit sayıda olmalıdır.

Ters maddeler: neden yazılır ve neden ters çevrilir? {#reverse}

Ters (olumsuz ifade edilmiş) bir madde, kavramın tam tersini işaret eder. Akademik katılım ölçeğinde, "Dersleri geçerli bir nedenim olmadan kaçırırım" ifadesi ters bir maddedir: buna katılmak, katılımın daha az olduğu anlamına gelir.

Neden yazılır? İfadeleri okumadan hepsine aynı yanıtı veren kişileri yakalamak ve otomatik olarak onaylama alışkanlığını kırmak için.

Neden ters çevrilir? Çünkü bu maddelerdeki 5 puanı, diğer maddelerdeki 5 puanının tam tersi anlamına gelir. Analizden önce kodlamaları şu şekilde değiştirilir:

5'li ölçekte yeni puan, 6 eksi orijinal puandır. 7'li ölçekte ise 8 eksi orijinal puandır.

Not: Tek bir maddeyi ters çevirmeyi unutmak, tüm yapının Cronbach's alpha değerini düşürmeye ve o maddenin yapıyla olan korelasyonunun negatif çıkmasına neden olur. Cronbach's alpha hakkındaki makalemize göz atın.

Aşırıya kaçmayın: ters maddeler, özellikle olumsuzlama şeklinde yazıldıklarında bazı katılımcıların kafasını karıştırır. Yapı başına bir veya iki tane genellikle yeterlidir.

Ortalamaların yorumlanması: sınıf genişliği {#class-width}

Her maddenin ve yapının ortalamasını aldıktan sonra, bunu değerlendirmek için bir kurala ihtiyacınız vardır: 3,4 yüksek mi yoksa orta mı? Yaygın bir yöntem sınıf genişliğidir:

Sınıf genişliği = (en yüksek puan − en düşük puan) ÷ seviye sayısı

Beş seviye için: (5 − 1) ÷ 5 = 0,80

Üç seviye için: (5 − 1) ÷ 3 ≈ 1,33

Her ikisi de kullanılmaktadır. Önemli olan, tezinizde hangisini kullandığınızı ve nedenini belirtmeniz ve bunu her tabloda uygulamanızdır.

Bağıl ağırlık ve sıralama {#relative-weight}

Bağıl ağırlık, bir ortalamayı mümkün olan en yüksek puanın yüzdesine dönüştürür:

Bağıl ağırlık = (ortalama ÷ en yüksek ölçek puanı) × 100

5'li ölçekte 3,9 ortalamaya sahip bir maddenin bağıl ağırlığı (3,9 ÷ 5) × 100 = %78'dir. Maddeler daha sonra her yapı içinde ortalamalarına göre (en yüksekten başlayarak) sıralanır; böylece tek bir tablo, katılımcıların neleri en güçlü ve en zayıf olarak değerlendirdiğini gösterir.

Sonuçların raporlanması {#reporting}

Her yapı için kullanılan standart tablo şunları içerir: ifade, ortalama, standart sapma, bağıl ağırlık, seviye, sıra ve yapının bütünü için son bir satır.

Tablonun altına, sayıları tekrarlamak yerine tablonun bir yorumunu yazın: hangi maddeler ilk ve son sırada yer aldı ve bu durum araştırma sorunuz için ne anlama geliyor? Büyük bir standart sapma, ortalaması "orta" olsa bile katılımcıların o madde konusunda fikir ayrılığı yaşadığı anlamına geldiğinden, ayrıca belirtilmelidir.

Likert verileri sıralı mı yoksa aralıklı mı? {#ordinal}

Bazı jüri üyeleri bunu soracaktır. Tek bir madde doğası gereği sıralıdır: "katılıyorum" ile "tamamen katılıyorum" arasındaki mesafe, "kararsızım" ile "katılıyorum" arasındakiyle aynı olmayabilir. Ancak çoğu çalışma, birkaç maddeden oluşan bir yapının ortalamasını alır ve normallik kontrolünden sonra t-testi veya ANOVA gibi parametrik testlerle analiz eder. Veriler normal dağılımdan uzak olduğunda, alternatif olarak Mann-Whitney ve Kruskal-Wallis gibi testler kullanılır.

Pulseform'da {#pulseform}

• Derecelendirme / Likert Ölçeği sorusu 5'lidir ve 1'den 5'e kadar olan puanların etiketlerini kendiniz yazarsınız.
• Bu madde ters puanlanmıştır seçeneği, yanıtı her analizde tersine çevirir (6 eksi yanıt), bu yüzden manuel olarak ters çevirmenize gerek kalmaz.
• Yapı / Çalışma Boyutu alanı, maddeleri yapısal gruplara ayırır; yapı puanları ve güvenilirlik bu gruplar üzerinden oluşturulur.
• APA 7. basım betimsel tablo, her maddeyi ve yapıyı ortalaması, standart sapması, bağıl ağırlığı, seviyesi ve sırasıyla gösterir. Seviye kısmında üç sınıf kullanılır: 2,33'e kadar Düşük, 3,67'ye kadar Orta, 3,68'den itibaren Yüksek.

Detaylar Anket oluşturma ve Akademik anketler bölümlerindedir.

Kaynaklar {#sources}

Bu makaledeki formüllerin, eşik değerlerin ve genel kuralların orijinal kaynakları:

• Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
• Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the "laws" of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632.
• Preston, C. C., & Colman, A. M. (2000). Optimal number of response categories in rating scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, 104(1), 1–15.

Not: Sınıf genişliği ve bağıl ağırlık, tek bir kaynağa dayanan yöntemler değil, tezlerde yaygın olarak kabul görmüş geleneklerdir. Bu nedenle tezinizde hangisini kullandığınızı açıkça belirtin.