Molti progetti di ricerca a livello di laurea prevedono la distribuzione di sondaggi e l'analisi dei risultati. La scala Likert è una delle metriche più popolari per la ricerca attitudinale. Se stai seguendo un sondaggio Likert, vedrai una serie di dichiarazioni e ti verrà chiesto di indicare se sei "fortemente in disaccordo", "non essere d'accordo", "leggermente in disaccordo", sono "indeciso", leggermente d'accordo , "" accetta "o" accetta con fermezza ". A qualsiasi risposta tu scelga viene assegnato un valore in punti e i ricercatori che conducono il sondaggio interpretano i risultati.
Assegna a ogni risposta un valore in punti, da 1 a 5 o da 1 a 7, a seconda di quante possibili risposte ci sono . Alcuni progettisti di sondaggi non includono le opzioni "leggermente" sul lato di accordo o in disaccordo. I valori comuni per le opzioni iniziano con "fortemente in disaccordo" a 1 punto e "fortemente d'accordo" a 5 o 7 punti.
Tabula i risultati e trova la "modalità" o il numero più frequente e il "media" o la risposta media. Se il tuo campione è abbastanza grande, entrambe queste metriche saranno preziose. La modalità ti dirà la risposta più comune a ciascuna affermazione. E anche se i valori numerici per ogni risposta non sono oggettivi come il conteggio dei numeri, la media ti darà la risposta media complessiva.
Crea una rappresentazione grafica delle risposte usando un grafico a barre, dando una colonna a ciascuna delle opzioni di risposta. Sotto l'asse orizzontale, etichettare ciascuna delle opzioni di risposta con il valore del punto e contrassegnare le linee che attraversano l'asse verticale con numeri diversi: 50, 100, 150, 200 e così via. Questi numeri varieranno a seconda del numero di rispondenti. Scegli una scala che si adatta a tutti i tuoi totali di risposta ma mostrerà anche le differenze tra loro in modo significativo. Se hai solo 30 rispondenti e il tuo primo numero sull'asse è 100, non sarai in grado di mostrare differenze significative tra le varie colonne.
Disaggrega i tuoi dati in base alle tue esigenze di ricerca. Potresti voler separare i dati per gruppi di età, sesso, etnia, religione o altre variabili. Crea un grafico a barre per ciascun gruppo separato che vuoi analizzare.
Utilizza uno dei numerosi test di analisi della varianza per analizzare i tuoi dati. Molte indagini attitudinali sono condotte in due momenti diversi, per verificare gli atteggiamenti nel tempo. Altri sono fatti una sola volta, per vedere come i gruppi di persone si sentono riguardo alle dichiarazioni in un particolare momento. Test come l'analisi Kruskal-Wallis, Mann-Whitney e chi-quadrato possono tutti ricavare dati attitudinali dai sondaggi Likert e fornire diverse forme di analisi.
Determina se i risultati mostrano differenze significative che corrispondono o contraddicono il tuo ipotesi. La definizione di "significato" varierà in base al test che utilizzi. Tuttavia, se i risultati mostrano differenze significative, ad esempio, nel modo in cui gli aderenti alle diverse religioni pensano al modo in cui i modelli si vestono sulle copertine delle riviste di moda, allora puoi trovare le applicazioni di quella ricerca per i redattori di moda.
