Inhoud
- Likert- en Likert-type schalen
- Gemiddeld Likert-antwoorden
- Argumenten tegen Middelen
- Andere benaderingen van Likert-gegevens
Pollsters en onderzoekers gebruiken vaak enquêtes om meningen te verzamelen, door respondenten te vragen hun gevoelens te beoordelen uit vijf mogelijke antwoorden. Dit formaat, bekend als een Likert-schaal, wordt soms gemiddeld om brede schattingen van goedkeuring of afkeuring te geven. Het is een eenvoudige berekening, maar het is niet noodzakelijk zo nuttig als het lijkt.
Likert- en Likert-type schalen
De Likert-schaal is vernoemd naar de maker, de Amerikaanse wetenschapper Rensis Likert, die van mening was dat enquêtes die alleen ja-of-nee-antwoorden opleverden beperkt waren in hun bruikbaarheid. Zijn innovatie was om een verklaring af te leggen in plaats van een vraag te stellen en vervolgens de respondenten te vragen te beoordelen in hoeverre zij het eens of oneens waren met de basisverklaring. Die mening wordt uitgedrukt op een vijfpuntsschaal met het middelpunt een neutrale mening, en de andere vier keuzes die milde of matige en sterke overeenstemming of onenigheid uitdrukken. Enquêtevragen met dezelfde structuur maar met een andere set opties - zoals "op een schaal van 1 tot 5 hoe waarschijnlijk het is dat u ..." - worden Likert-type of Likert-achtig genoemd en werken in veel zelfde manier.
Gemiddeld Likert-antwoorden
Omdat Likert- en Likert-achtige enquêtevragen netjes geordend zijn met numerieke antwoorden, is het gemakkelijk en verleidelijk om ze te middelen door de numerieke waarde van elke reactie toe te voegen en vervolgens te delen door het aantal respondenten. "Sterke overeenkomst" krijgt meestal een waarde van vijf toegewezen en "Sterke onenigheid" een waarde van één, dus elk gemiddelde dat resulteert in een getal groter dan drie - het middelpunt van de schaal en de neutrale waarde - kan worden opgevat als algemene goedkeuring, terwijl een waarde onder de drie duidt op afkeuring.
Argumenten tegen Middelen
Antwoorden op een vraag van het Likert-type omzetten in een gemiddelde lijkt een voor de hand liggende en intuïtieve stap, maar het is niet noodzakelijk een goede methode. Een belangrijk punt is dat respondenten vaak terughoudend zijn om een sterke mening te uiten en de resultaten kunnen vertekenen door naar de neutrale middelpuntrespons te kijken. Het veronderstelt ook dat de emotionele afstand tussen milde overeenstemming of onenigheid en sterke overeenstemming of onenigheid hetzelfde is, wat niet noodzakelijk het geval is. Op het meest fundamentele niveau is het probleem dat de getallen op een Likert-schaal geen getallen als zodanig zijn, maar een middel om reacties te rangschikken. Als de cijfers bijvoorbeeld worden vervangen door de letters A tot en met E, wordt het idee om ze te middelen gemiddeld overduidelijk absurd.
Andere benaderingen van Likert-gegevens
Er zijn meer constructieve manieren om Likert-gegevens te benaderen. Het eenvoudigste is om een mediaan te berekenen in plaats van een gemiddelde. Rangschik de antwoorden in volgorde en zoek de reactie die op het numerieke middelpunt valt. Als u bijvoorbeeld 100 reacties had, zou dat de 50e reactie zijn. Een mediaan van 3 of hoger geeft aan dat de meeste respondenten het hiermee eens zijn, terwijl een onder de 3 aangeeft dat de meeste respondenten het niet eens waren. Een andere veel voorkomende techniek is om de positieve en negatieve reacties samen te voegen, waardoor een breed goed- of afkeurend resultaat ontstaat. Net als het gemiddelde is dit ook een zwak gebruik van de gegevens, omdat het - nogmaals - geen rekening houdt met de verschillen tussen milde en sterke afkeuring.
Een nuttiger benadering is om de antwoorden in numerieke volgorde te vermelden en ze vervolgens in vier gelijke groepen te verdelen. Het laatste nummer in elke groep wordt het kwartiel genoemd. Trek nu de eerste van die getallen af van de derde om je te geven wat het interkwartielbereik of IQR wordt genoemd. Als uw IQR een of twee is, staan de meningen van uw respondenten niet zo ver uit elkaar. Als het je drie of vier is, laat dit zien dat je verklaring sterk gepolariseerde reacties trok.