Tworzenie i interpretacja danych skali Lickert w badaniu rynku

Case Study - Pomiar preferencji konsumentów dla urządzeń cyfrowych

W miarę, jak konsumenci przyjmują postęp technologiczny, gwałtownie wzrasta zapotrzebowanie na treści cyfrowe na różnych urządzeniach mobilnych, takich jak smartfony, tablety i laptopy. Weź pod uwagę, że klient badający rynek może chcieć lepiej zrozumieć preferencje konsumentów dotyczące różnych typów platform cyfrowych i zbadać główne czynniki wpływające na oglądanie wideo dla konsumentów w celach rozrywkowych i biznesowych .

Klient badania rynkowego poprosił o opracowanie ankiety badającej postawy konsumentów dotyczące wykorzystania platform technologicznych do dystrybucji treści. Badanie będzie prowadzone przez kilka miesięcy w celu zebrania danych o tym, w jaki sposób zmiany technologiczne i wdrożenie wpływają na percepcję, postawy i zachowania uczestników badania. Zarówno dane ilościowe, jak i jakościowe zostały zlecone przez klienta badania rynku. Losowe pobieranie próbek będzie wykorzystywane do wyboru uczestników badania, tym samym ustanawiając próbę prawdopodobieństwa , co umożliwi zastosowanie statystyk inferencyjnych do danych. Losowe pobieranie próbek pomaga skutecznie zredukować odchylenie do akceptowalnego poziomu .

Przykłady 5-punktowej skali Likerta

Do zapisywania odpowiedzi uczestników ankiety można wykorzystać 5-punktową skalę Likerta. (Nazwa Likert jest wymawiana jako "Lick-urt", ponieważ jest to francuskie nazwisko). Skala Likerta jest wersją sumowanej skali ocen, która jest skonfigurowana w sposób umożliwiający konwersję odpowiedzi tekstowych na policzalne kategorie, które mogą być zsumowany, aby odzwierciedlić względne różnice w indywidualnych lub zagregowanych odpowiedziach.

Mimo że brak jest poprawnych odpowiedzi na pytania , zsumowana skala ratingowa zapewnia lepszą niezawodność niż ta, którą zwykle zapewnia jedna skala ratingowa.

Poniżej znajdują się przykładowe pytania, które mogą być użyte w tej ankiecie.

Treści wideo są wystarczająco szczegółowe, aby nie trzeba było czytać treści internetowych.

__Strongly Agree __Agree __Neutral __Disagree __Strongly Nie zgadzam się

Po obejrzeniu filmu zwykle odwiedzam tę stronę, by uzyskać bardziej szczegółowe informacje.

__Absolutely True __Somewhat True __Neutral __Somewhat Unntrue __Absolutely Untrue

Konsumenci doświadczają najwyższej jakości przy użyciu aplikacji UI / UX na stronach biznesowych.

__Always __Often __Sometimes __Seldom __Never

Przykłady są sformatowane zgodnie z 5-punktową skalą Likerta. Ponieważ ludzie mają tendencję do myślenia w kategoriach większej liczby oznaczającej większą zgodność lub "prawdziwość", skala jest skonfigurowana tak, że kiedy wyniki są sumowane, większa liczba jest odczytywana jako wyrównana lub zgodna z pozycją pytania (która jest w rzeczywistości oświadczenie, a nie pytanie).

5 = Zdecydowanie Zgadzam się 4 = Zgadzam się 3 = Neutralny 2 = Nie zgadzam się 1 = Zdecydowanie się nie zgadzam

5 = Całkowicie Prawda 4 = Trochę Prawda 3 = Neutralna 2 = Trochę nieuczciwa 1 = Absolutnie niegodna

5 = Zawsze 4 = Często 3 = Czasami 2 = Rzadkość 1 = Nigdy

W jaki sposób można interpretować dane dotyczące Likerta?

Należy jednak pamiętać, że podstawową wadą sumy punktów porządkowych liczb porządkowych z skali Likerta jest to, że partytura nadaje sensowi znaczenie, które nie jest prawdziwie reprezentatywne dla żadnej wielkości rzeczywistej. W przypadku danych ilościowych, które wynikają z sumowania punktów, które respondenci zapisują dla każdego elementu pytania, zostaną wykorzystane analizy statystyczne w celu ustalenia zależności między odpowiedziami na pytania.

W związku z tym statystyki mogą być następnie wykorzystywane do dostarczania informacji o dopuszczalnych wskaźnikach niezawodności, ważności i czułości. Na przykład większość badaczy rynku twierdzi, że dane z wag Likerta przechodzą test alfa Cronbacha lub test korelacji i ważności Kappa.

Źródła:

Jupp, V. (2006). Słownik metod badań społecznych SAGE.

Likert, R. (1932). Technika pomiaru postaw. Archives of Psychology, 140 (55).

Martinez-Martin, P. (2010, 15 lutego). Skale oceny złożonej. Journal of Neurological Science, 289 (1-2), 7-11. doi: 10.1016 / j.js 2009.08.013.

Zikmund, WG, Babin, BJ, Carr, JC i Griffin, M. (2013). Metody badań biznesowych (wyd. 9). Mason, OH: południowo-zachodnia.