Veel onderzoeksprojecten op universitair niveau omvatten het verspreiden van enquêtes en het analyseren van de resultaten die binnenkomen. De Likert-schaal is een van de meer populaire statistieken voor attitudinaal onderzoek. Als u een Likert-enquête gebruikt, ziet u een reeks uitspraken en wordt u gevraagd aan te geven of u "zeer mee oneens", "niet mee eens", "enigszins mee oneens", "onbeslist", "enigszins mee eens", "mee eens" bent. of 'helemaal mee eens'. Aan elk antwoord dat u kiest, wordt een puntwaarde toegewezen en de onderzoekers die de enquête uitvoeren, interpreteren de resultaten.
Wijs elke reactie een puntwaarde toe, van 1 tot 5 of 1 tot 7, afhankelijk van hoeveel mogelijke reacties er zijn. Sommige enquêteontwerpers nemen de "enigszins" opties aan de kant van eens of oneens niet op. Gemeenschappelijke waarden voor de opties beginnen met "zeer mee oneens" op 1 punt en "zeer mee eens" op 5 of 7 punten.
Tabuleer uw resultaten en zoek de "modus" of het meest voorkomende getal en het "gemiddelde" of de gemiddelde respons. Als uw steekproef groot genoeg is, zijn beide statistieken waardevol. De modus vertelt u de meest voorkomende reactie op elke instructie. En hoewel de numerieke waarden voor elke reactie niet zo objectief zijn als het tellen van getallen zou zijn, geeft het gemiddelde u de algehele gemiddelde respons.
Maak een grafische weergave van de responsen met behulp van een staafdiagram, waarbij u voor elke responskeuze een kolom geeft. Label onder de horizontale as elk van de antwoordkeuzen met de puntwaarde en markeer lijnen die de verticale as kruisen met verschillende nummers - 50, 100, 150, 200 enzovoort. Deze aantallen variëren afhankelijk van het aantal respondenten. Kies een schaal die past bij al uw responstotalen, maar die ook de verschillen daartussen duidelijk weergeven. Als u slechts 30 respondenten heeft en uw eerste nummer op de as 100 is, kunt u geen betekenisvolle verschillen tussen de verschillende kolommen weergeven.
Desaggregeer uw gegevens indien nodig voor uw onderzoeksbehoeften. Misschien wilt u gegevens uitsplitsen op leeftijdsgroep, geslacht, etniciteit, religie of andere variabelen. Maak een staafdiagram voor elke afzonderlijke groep die u wilt analyseren.
Gebruik een van de verschillende variantieanalysetests om uw gegevens te analyseren. Veel attitudevrageningen worden op twee verschillende tijdstippen uitgevoerd om attitudes in de tijd te testen. Anderen worden slechts één keer gedaan om te zien hoe groepen mensen op een bepaald moment over uitspraken denken. Tests zoals de Kruskal-Wallis, Mann-Whitney en chikwadraatanalyse kunnen allemaal attitudinale gegevens uit Likert-enquêtes bevatten en verschillende vormen van analyse bieden.
Bepaal of uw resultaten significante verschillen vertonen die overeenkomen met of in tegenspraak zijn met uw hypothese. De definitie van "significantie" is afhankelijk van de test die u gebruikt. Als uw resultaten echter significante verschillen vertonen, bijvoorbeeld in de manier waarop aanhangers van verschillende religies denken over de manier waarop modellen zich kleden op de covers van modebladen, dan kunt u toepassingen van dat onderzoek vinden voor mode-editors.