Cách sử dụng thang đo Likert, đây là thang đo thông dụng được dùng nhiều trong các bài phỏng vấn; Và được ứng dụng rộng rãi cho các mô hình định lượng như phân tích nhân tố khám khá EFA, Mô hình cấu truyến tuyến tính SEM (Amos), mô hình cấu trúc tuyến tính hồi quy từng phần Pls-SEM ( SmartPLS)… Với sự ứng dụng phổ thông như thế, thì thang đo Likert là gì ?
Thang đo Likert
Một khía cạnh thiết yếu của nghiên cứu thị trường đối với các nhà nghiên cứu là khả năng đánh giá ý kiến của người trả lời đối với thương hiệu, tính năng, sản phẩm, dịch vụ, v.v. Đo lường ý kiến giúp đo lường mức độ thay đổi cần thiết. Sử dụng công cụ thu thập dữ liệu định lượng trong quá trình nghiên cứu, như thang đo Likert, cho phép các nhóm nghiên cứu hiểu được cảm xúc của người trả lời. Định lượng hỗ trợ thích hoặc không thích trong việc thay đổi kịp thời và cung cấp một công cụ quan trọng trong quá trình thu thập và quản lý thông tin chi tiết của thương hiệu và nhóm nghiên cứu.
Thang đo Likert là gì?
Định nghĩa: Thang đo Likert là thang đo đơn chiều mà các nhà nghiên cứu sử dụng để thu thập thái độ và ý kiến của người trả lời. Các nhà nghiên cứu thường sử dụng thang đo tâm lý này để hiểu các quan điểm và góc nhìn đối với một thương hiệu, sản phẩm hoặc thị trường mục tiêu.
Các biến thể khác nhau của thang đo Likert tập trung trực tiếp vào việc đo lường ý kiến của mọi người, chẳng hạn như thang đo Guttman , thang đo Bogardus và thang đo Thurstone . Nhà tâm lý học Rensis Likert đã thiết lập sự khác biệt giữa thang điểm hiện thực hóa từ tập hợp các câu trả lời cho một nhóm mục (có thể 8 hoặc nhiều hơn). Các phản hồi được đo bằng một loạt các giá trị.
Ví dụ về thang đo Likert:
Ví dụ, để thu thập phản hồi về sản phẩm, nhà nghiên cứu sử dụng câu hỏi Thang đo Likert dưới dạng câu hỏi tùy chọn phân đôi . Anh ấy / cô ấy đóng khung câu hỏi là “Sản phẩm được mua tốt” với các tùy chọn được liệt kê là đồng ý hoặc không đồng ý. Một cách khác để tạo khung cho câu hỏi này là “Vui lòng nêu mức độ hài lòng của bạn với các sản phẩm” và các tùy chọn khác nhau, từ rất không hài lòng đến rất hài lòng.
Khi phản hồi một mục trên Thang đo Likert, người dùng phản hồi một cách rõ ràng dựa trên mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của họ. Các thang đo này cho phép xác định mức độ đồng ý hay không đồng ý của người được hỏi. Thang đo Likert giả định rằng cường độ và cường độ của trải nghiệm là tuyến tính . Do đó, nó đi từ hoàn toàn đồng ý sang hoàn toàn không đồng ý, cho rằng có thể đo lường được thái độ.
Các loại cân Likert
Thang đo Likert đã trở thành công cụ ưa thích của các nhà nghiên cứu để thu thập ý kiến về sự hài lòng của khách hàng hoặc trải nghiệm của nhân viên . Bạn có thể chia thang đo này chủ yếu thành hai loại chính:
- Thang đo Likert chẵn
- Thang đo Likert lẻ
Thang đo Likert chẵn
Các nhà nghiên cứu sử dụng thậm chí cả thang đo Likert để thu thập phản hồi cực đoan mà không cung cấp một lựa chọn trung lập.
- Thang đo Likert 4 điểm về mức độ quan trọng : Loại thang đo Likert này cho phép các nhà nghiên cứu đưa vào bốn lựa chọn cực đoan mà không có một lựa chọn trung lập. Ở đây, các mức độ quan trọng khác nhau được thể hiện trong Thang đo Likert 4 điểm.
- Khả năng đề xuất 8 điểm: Đây là một biến thể của thang đo Likert 4 điểm đã được giải thích trước đây, điểm khác biệt duy nhất là thang đo này có tám tùy chọn để thu thập phản hồi về khả năng đưa ra đề xuất.
Thang đo Likert lẻ
Các nhà nghiên cứu sử dụng thang đo Likert kỳ quặc để cung cấp cho những người được hỏi lựa chọn trả lời một cách trung lập.
- Thang điểm Likert 5 điểm: Với năm phương án trả lời, các nhà nghiên cứu sử dụng câu hỏi thang đo Likert kỳ lạ này để thu thập thông tin về một chủ đề bằng cách đưa vào một phương án trả lời trung lập để người trả lời lựa chọn nếu họ không muốn trả lời từ các lựa chọn cực đoan trong thiết kế nghiên cứu của họ. .
- Thang điểm Likert 7 điểm: Thang điểm Likert 7 điểm bổ sung thêm hai phương án trả lời nữa ở các đầu cực của câu hỏi thang điểm Likert 5 điểm.
- Thang điểm Likert 9 điểm: Thang điểm Likert 9 điểm khá phổ biến, nhưng bạn có thể sử dụng nó bằng cách thêm hai tùy chọn trả lời khác vào câu hỏi thang điểm Likert 7 điểm.
Đặc điểm của thang đo Likert
Thang đo Likert ra đời năm 1932 dưới dạng thang điểm 5, được sử dụng rộng rãi. Các thang đo này bao gồm từ một nhóm các chủ đề chung đến các chủ đề cụ thể nhất yêu cầu người trả lời cho biết mức độ đồng ý, chấp thuận hoặc tin tưởng của họ. Một số đặc điểm quan trọng của thang đo Likert, là:
- Câu trả lời liên quan: Các mục phải dễ dàng liên quan đến câu trả lời của câu, bất kể mối quan hệ giữa mục và câu có rõ ràng hay không.
- Loại tỷ lệ: Các mục phải luôn có hai vị trí cực trị và một phương án trả lời trung gian dùng để phân chia giữa các điểm cực trị.
- Số lượng tùy chọn câu trả lời: Điều cần đề cập là mặc dù thang đo Likert phổ biến nhất là 5 mục, việc sử dụng nhiều mục hơn sẽ giúp tạo ra độ chính xác cao hơn trong kết quả.
- Tăng độ tin cậy của thang đo: Các nhà nghiên cứu thường tăng phần cuối của thang đo để tạo ra thang điểm bảy bằng cách thêm “rất” vào đầu và cuối của thang năm điểm. Thang điểm bảy đạt đến giới hạn trên của độ tin cậy của thang điểm.
- Sử dụng thang đo rộng: Theo nguyên tắc chung, Likert và những người khác khuyên rằng tốt hơn nên sử dụng thang đo càng rộng càng tốt. Người ta luôn có thể thu gọn các câu trả lời thành các nhóm ngắn gọn, nếu thích hợp, để phân tích.
- Thiếu một lựa chọn trung lập: Bằng cách xem xét những chi tiết này, các thang đo đôi khi được giới hạn ở một số lượng chẵn (thường là bốn) để loại bỏ khả năng “trung lập” trong thang khảo sát “lựa chọn bắt buộc”.
- Biến nội tại: Bản ghi Likert chính nói rõ rằng có thể có một biến cố hữu mà giá trị của nó đánh dấu phản hồi hoặc thái độ của người trả lời và biến cơ bản này tốt nhất là mức khoảng thời gian.
Dữ liệu và phân tích thang đo Likert
Dữ liệu thang đo
Các nhà nghiên cứu sử dụng các cuộc khảo sát thường xuyên để đo lường và phân tích chất lượng của sản phẩm hoặc dịch vụ. Thang đo Likert là một định dạng phân loại tiêu chuẩn cho các nghiên cứu. Những người được hỏi cung cấp ý kiến (dữ liệu) của họ về chất lượng của một sản phẩm / dịch vụ từ cao đến thấp hoặc tốt hơn đến kém hơn bằng cách sử dụng hai, bốn, năm hoặc bảy cấp độ.
Các nhà nghiên cứu và kiểm toán viên thường nhóm dữ liệu đã thu thập thành một hệ thống phân cấp gồm bốn cấp độ đo lường cơ bản – các cấp độ đo lường danh nghĩa, thứ tự, khoảng và tỷ lệ để phân tích thêm :
- Dữ liệu danh nghĩa: Dữ liệu trong đó các câu trả lời được phân loại thành các biến không nhất thiết phải có dữ liệu định lượng hoặc thứ tự được gọi là dữ liệu danh nghĩa .
- Dữ liệu thứ tự: Dữ liệu trong đó có thể sắp xếp hoặc phân loại các câu trả lời, nhưng không thể đo được khoảng cách được gọi là dữ liệu thứ tự .
- Dữ liệu khoảng thời gian: Dữ liệu tổng hợp trong đó các phép đo về đơn hàng và khoảng cách có thể được thực hiện được gọi là dữ liệu khoảng thời gian .
- Dữ liệu tỷ lệ: Dữ liệu tỷ lệ tương tự như dữ liệu khoảng thời gian. Sự khác biệt duy nhất là tỷ lệ bằng nhau và xác định giữa mỗi dữ liệu và “không” tuyệt đối được coi là điểm gốc.
Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu danh nghĩa, khoảng thời gian và tỷ lệ nói chung là minh bạch và đơn giản. Dữ liệu thông thường phân tích dữ liệu, đặc biệt liên quan đến Likert hoặc các quy mô khác trong các cuộc khảo sát. Đây không phải là một vấn đề mới. Hiệu quả của việc xử lý dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng thời gian tiếp tục được tranh luận trong phân tích khảo sát của các lĩnh vực ứng dụng khác nhau. Một số điểm quan trọng cần ghi nhớ là:
- Kiểm tra thống kê: Các nhà nghiên cứu đôi khi coi dữ liệu thứ tự là dữ liệu khoảng thời gian vì họ cho rằng kiểm tra thống kê tham số mạnh hơn các lựa chọn thay thế không tham số. Hơn nữa, các suy luận từ các bài kiểm tra tham số dễ giải thích và cung cấp nhiều thông tin hơn các phương án phi tham số.
- Sự tập trung vào thang đo Likert: Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng thời gian mà không kiểm tra các giá trị của tập dữ liệu và mục tiêu của phân tích có thể làm sai lệch và trình bày sai kết quả của một cuộc khảo sát. Để phân tích dữ liệu vô hướng thích hợp hơn, các nhà nghiên cứu thích coi dữ liệu thứ tự là dữ liệu khoảng thời gian và tập trung vào thang đo Likert.
- Trung vị hoặc phạm vi để kiểm tra dữ liệu: Một hướng dẫn chung cho rằng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn là các tham số vô căn cứ để thống kê chi tiết khi dữ liệu ở thang đo thứ tự , giống như bất kỳ phân tích tham số nào dựa trên phân phối chuẩn. Kiểm tra phi tham số được thực hiện dựa trên giá trị trung bình hoặc phạm vi thích hợp để kiểm tra dữ liệu.
Video hướng dẫn
