Araştırmacılar için pazar araştırmasının önemli bir yönü, katılımcıların bir marka, özellik, ürün, hizmet ve daha fazlasına yönelik görüşlerini ölçme becerisidir. Görüşlerin ölçülmesi, gerekli değişikliklerin seviyesinin ölçülmesine yardımcı olur. Araştırma sürecinde Likert ölçeği gibi nicel bir veri toplama aracının kullanılması, araştırma ekiplerinin katılımcıların duygularını anlamasına olanak tanır. Beğenme veya beğenmeme durumunun ölçülmesi, zamanında değişiklik yapılmasına yardımcı olur ve marka ve araştırma ekiplerinin içgörü toplama ve yönetme sürecinde kritik bir araç sağlar.
Likert ölçeği nedir?
Tanım: Likert ölçeği, araştırmacıların katılımcıların tutum ve görüşlerini toplamak için kullandıkları tek boyutlu bir ölçektir. Araştırmacılar bu psikometrik ölçeği genellikle bir marka, ürün veya hedef pazara yönelik görüş ve bakış açılarını anlamak için kullanırlar.
Likert ölçeklerinin farklı varyasyonları doğrudan insanların görüşlerini ölçmeye odaklanmıştır, örneğin
Guttman ölçeği
,
Bogardus ölçeği
ve
Thurstone ölçeği
. Psikolog Rensis Likert, bir grup maddeye (belki 8 veya daha fazla) verilen yanıtların bir araya getirilmesinden oluşan bir ölçek arasında bir ayrım yapmıştır. Yanıtlar bir değer aralığında ölçülür.
Likert ölçeği örneği:
Örneğin, ürün geri bildirimi toplamak için araştırmacı, ikili seçenekli soru şeklinde bir Likert Ölçeği sorusu kullanır. Soruyu “Ürün iyi bir satın alımdı” şeklinde çerçeveler ve seçenekleri katılıyorum veya katılmıyorum olarak sıralar. Bu soruyu çerçevelemenin diğer bir yolu da “Lütfen ürünlerden memnuniyet düzeyinizi belirtiniz” şeklindedir ve seçenekler çok memnuniyetsiz ile çok memnun arasında değişmektedir.
Likert Ölçeğindeki bir maddeye yanıt verirken, kullanıcı açıkça katılma veya katılmama düzeyine göre yanıt verir. Bu ölçekler, katılımcıların katılma veya katılmama düzeylerinin belirlenmesini sağlar. Likert ölçeği, deneyimin gücü ve yoğunluğunun doğrusal olduğunu varsayar. Dolayısıyla, tutumların ölçülebileceği varsayımıyla, tam bir mutabakattan tam bir anlaşmazlığa doğru gider.
Daha fazla örneğe mi ihtiyacınız var? Bu Likert Ölçeği örneklerine göz atın.
Likert Ölçek Türleri
- Eşit Likert Ölçeği
- Tekli Likert Ölçeği
Eşit Likert Ölçeği
Araştırmacılar, nötr bir seçenek sunmadan aşırı geri bildirim toplamak için Likert ölçeklerini bile kullanmaktadır.
- Önem için 4’lü Likert Ölçeği: Bu tür Likert ölçeği, araştırmacıların nötr bir seçenek olmaksızın dört uç seçeneği dahil etmelerine olanak tanır. Burada çeşitli önem dereceleri 4’lü Likert Ölçeği ile temsil edilmektedir.
- 8-Puanlı Tavsiye Olasılığı: Bu, daha önce açıklanan 4’lü Likert ölçeğinin bir varyasyonudur, tek fark bu ölçekte tavsiye olasılığı hakkında geri bildirim toplamak için sekiz seçenek olmasıdır.
Tekli Likert Ölçeği
Araştırmacılar, katılımcılara nötr yanıt verme seçeneği sunmak için tekli Likert ölçeğini kullanmaktadır.
- 5’li Likert ölçeği: Araştırmacılar, beş cevap seçeneğine sahip bu tek Likert ölçekli soruyu, araştırma tasarımlarında katılımcıların uç seçeneklerden cevap vermek istememeleri halinde seçebilecekleri nötr bir cevap seçeneği ekleyerek bir konu hakkında bilgi toplamak için kullanırlar.
- 7’li Likert ölçeği: 7’li Likert ölçeği, 5’li Likert ölçeğindeki bir sorunun uç noktalarına iki cevap seçeneği daha ekler.
- 9’lu Likert ölçeği: 9’lu Likert ölçeği oldukça nadirdir, ancak 7’li Likert ölçeği sorusuna iki cevap seçeneği daha ekleyerek kullanabilirsiniz.
Likert ölçeğinin özellikleri
Likert ölçeği, 1932 yılında yaygın olarak kullanılan 5’li ölçek şeklinde ortaya çıkmıştır. Bu ölçekler, bir grup genel konudan, katılımcılardan katılma, onaylama veya inanç düzeylerini belirtmelerini isteyen en spesifik konulara kadar uzanmaktadır. Likert ölçeğinin bazı önemli özellikleri şunlardır:
- İlgili cevaplar: Madde ve cümle arasındaki ilişkinin belirgin olup olmadığına bakılmaksızın, maddeler cümlenin cevaplarıyla kolayca ilişkilendirilmelidir.
- Ölçek türü: Maddeler her zaman iki uç konuma ve uçlar arasında derecelendirme görevi gören bir ara cevap seçeneğine sahip olmalıdır.
- Cevap seçeneklerinin sayısı: En yaygın Likert ölçeği 5 maddeden oluşsa da, daha fazla madde kullanımının sonuçlarda daha fazla kesinlik elde edilmesine yardımcı olduğunu belirtmek önemlidir.
- Ölçeğin güvenilirliğinin artırılması: Araştırmacılar genellikle beş puanlık ölçeklerin üst ve alt kısımlarına “çok” ekleyerek yedi puanlık bir ölçek oluşturmak için ölçeğin uçlarını artırırlar. Yedi puanlık ölçek, ölçeğin güvenilirliğinin üst sınırlarına ulaşmaktadır.
- Geniş ölçekler kullanmak: Genel bir kural olarak, Likert ve diğerleri mümkün olduğunca geniş bir ölçek kullanmanın daha iyi olacağını önermektedir. Eğer uygunsa, analiz için cevaplar her zaman kısa gruplara ayrılabilir.
- Tarafsız bir seçeneğin olmaması: Bu ayrıntılar göz önünde bulundurularak, “zorunlu seçim” anket ölçeğinde “nötr” olasılığını ortadan kaldırmak için ölçekler bazen çift sayıda kategoriyle (genellikle dört) sınırlandırılır.
- İçsel değişken: Birincil Likert kaydı, değeri katılımcıların geri bildirimlerini veya tutumlarını işaret eden içsel bir değişken olabileceğini ve bu temel değişkenin en iyi ihtimalle aralık seviyesi olduğunu açıkça belirtmektedir.
Likert ölçeği verileri ve analizi
Araştırmacılar, ürün veya hizmetlerin kalitesini ölçmek ve analiz etmek için düzenli olarak anketleri kullanmaktadır. Likert ölçeği, çalışmalar için standart bir sınıflandırma biçimidir. Katılımcılar, iki, dört, beş veya yedi seviye kullanarak bir ürünün/hizmetin kalitesi hakkındaki görüşlerini (verilerini) yüksekten düşüğe veya daha iyiden daha kötüye doğru verirler.
Araştırmacılar ve denetçiler genellikle toplanan verileri dört temel ölçüm seviyesinden oluşan bir hiyerarşi içinde gruplandırırlar – daha ileri analizler için nominal, sıralı, aralık ve oran ölçüm seviyeleri:
- Nominal veri: Değişkenler halinde sınıflandırılan cevapların mutlaka nicel veri veya düzene sahip olması gerekmeyen verilere nominal veri denir.
- Sıralı veriler: Cevapları sıralamanın veya sınıflandırmanın mümkün olduğu, ancak mesafeyi ölçmenin imkansız olduğu verilere ordinal veri denir.
- Aralık verileri: Sıra ve mesafe ölçümlerinin yapılabildiği toplu verilere aralıklı veri denir.
- Oran verileri: Oran verileri aralık verilerine benzer. Tek fark, her veri arasında eşit ve kesin bir oran olması ve mutlak “sıfırın” bir başlangıç noktası olarak ele alınmasıdır.
Nominal, aralık ve oran verileri kullanılarak yapılan veri analizleri genellikle şeffaf ve basittir. Sıralı veriler, özellikle anketlerdeki Likert veya diğer ölçeklerle ilgili verileri analiz eder. Bu yeni bir sorun değil. Sıralı verilerin aralıklı veri olarak ele alınmasının etkinliği, çeşitli uygulamalı alanlardaki anket analizlerinde tartışılmaya devam etmektedir. Akılda tutulması gereken önemli noktalardan bazıları şunlardır:
- İstatistiksel testler: Araştırmacılar bazen parametrik istatistiksel testlerin parametrik olmayan alternatiflerden daha güçlü olduğunu iddia ettikleri için sıralı verileri aralıklı veriler gibi ele alırlar. Ayrıca, parametrik testlerden elde edilen çıkarımların yorumlanması kolaydır ve parametrik olmayan seçeneklere göre daha fazla bilgi sağlar.
- Likert ölçekleri üzerinde yoğunlaşma: Ancak, veri setinin değerleri ve analizin hedefleri incelenmeden sıralı verilerin aralıklı veri olarak ele alınması, bir anketin sonuçlarını yanlış yönlendirebilir ve yanlış yansıtabilir. Skaler verileri daha uygun bir şekilde analiz etmek için araştırmacılar sıralı verileri aralıklı veriler olarak değerlendirmeyi ve Likert ölçeklerine odaklanmayı tercih etmektedir.
- Verileri incelemek için medyan veya aralık: Evrensel bir kılavuz, normal dağılıma dayalı herhangi bir parametrik analizde olduğu gibi, veriler sıralı ölçeklerde olduğunda ortalama ve standart sapmanın ayrıntılı istatistikler için temelsiz parametreler olduğunu göstermektedir. Parametrik olmayan test, verilerin incelenmesi için uygun medyan veya aralık temel alınarak yapılır.
Likert ölçeklerinin sonuçlarını analiz etmek için en iyi uygulamalar
Likert unsuru verileri kesikli, sıralı ve kapsam olarak sınırlı olduğundan, Likert verilerini analiz etmenin en mantıklı yolu konusunda uzun bir tartışma olmuştur. İlk seçenek parametrik ve parametrik olmayan testler arasındadır. Her bir analiz türünün avantaj ve dezavantajları genel olarak aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır:
- Parametrik testler düzenli ve kesintisiz bir bölünme olduğunu varsayar.
- Parametrik olmayan testler düzenli veya kesintisiz bir bölünme varsaymaz. Bununla birlikte, bir fark olduğunda bunu tespit etme kabiliyetinin daha az olması konusunda endişeler vardır.
- Yıllar boyunca, bu soruya cevap vermeye çalışan bir dizi çalışma yapılmıştır. Bununla birlikte, Likert verileri için sınırlı sayıda potansiyel dağılıma bakma eğiliminde olmuşlardır, bu da sonuçların genelleştirilmesinin zarar görmesine neden olmaktadır. Bilgi işlem gücündeki artış sayesinde, simülasyon çalışmaları artık çok çeşitli dağılımları kapsamlı bir şekilde değerlendirebilmektedir.
- Araştırmacılar, gerçek Likert verilerini temsil eden 14 dağılımdan oluşan çeşitli bir set belirlemiştir. Bilgisayar programı, 14 dağılımın olası tüm kombinasyonlarını test etmek için kendi kendine yeterli örnek çiftleri çıkarmıştır.
- Toplamda, 98 dağılım kombinasyonunun her biri için 10.000 rastgele örnek üretilmiştir. Örnek çiftleri, her bir testin etkinliğini karşılaştırmak için hem iki örnek t-testi hem de Mann-Whitney testi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada farklı örneklem büyüklükleri de değerlendirilmiştir.
- Sonuçlar, tüm dağılım çiftleri için Tip I hata oranlarının (yanlış pozitif) hedef miktarlara çok yakın olduğunu göstermektedir. Bir kuruluş analizlerden herhangi birini kullanıyorsa ve sonuçlar istatistiksel olarak anlamlıysa, yanlış pozitiflik konusunda çok fazla endişelenmesine gerek yoktur.
- Sonuçlar ayrıca çoğu dağılım çifti için iki testin gücü arasındaki farkın önemsiz olduğunu göstermektedir. Nüfus düzeyinde bir fark varsa, analizlerden herhangi birinin bunu tespit etme olasılığı eşittir.
- İki test arasında güç farkının olduğu bazı özel dağılım çiftleri vardır. Bir kuruluş aynı veriler üzerinde her iki testi de gerçekleştirir ve anlaşamazsa (biri anlamlı çıkarken diğeri çıkmazsa), bu güç farkı vakaların yalnızca küçük bir azınlığını etkiler.
- Genel olarak, iki analiz arasındaki seçim bir döngüdür. Bir kuruluşun iki grup beşli Likert verisini karşılaştırması gerekiyorsa, analiz yöntemi genellikle önemli değildir.
- Hem parametrik hem de parametrik olmayan testler sürekli olarak yanlış negatiflere karşı aynı güvenliği sağlar ve aynı zamanda yanlış pozitiflere karşı da aynı korumayı sunar. Bu modeller grup başına 10, 30 ve 200 örneklem büyüklüğü için geçerlidir.
AvantajLikert ölçeğinin s
Pazar araştırması anketinde Likert Ölçeği kullanmanın birçok avantajı vardır. Onlar:
- Uygulama kolaylığı:
Evrensel olarak kabul gören bu ölçek kolayca anlaşılabilir ve çeşitli müşteri memnuniyeti veya çalışan memnuniyeti anketlerine uygulanabilir.
- Sayısallaştırılabilir cevap seçenekleri: İfade ile belirgin bir ilişkisi olmayan Likert maddelerini sayısallaştırın ve alınan sonuçlar üzerinde istatistiksel analiz yapın.
- Görüşlerin sıralamasını analiz edin: Belirli bir konu hakkında farklı görüşlere sahip bir örneklem olabilir. Likert ölçeği, ankete katılan bu kişilerin görüşlerinin bir sıralamasını sunmaktadır.
- Yanıtlaması basit: Katılımcılar bu ölçeğin amacını anlayabilir ve soruyu hızlı bir şekilde yanıtlayabilir.
Likert ölçeklerini bir ankette kullanmak mı istiyorsunuz? QuestionPro ile yapın!
Likert ölçekli anket, geri bildirim ve bilgileri ölçmek için kapsamlı bir tekniktir ve anlaşılmasını ve yanıtlanmasını önemli ölçüde kolaylaştırır. Bu, belirli bir konuya yönelik görüş veya tutumu ölçmek için kritik bir sorudur, böylece bir araştırmanın bir sonraki adımında çok yardımcı olacaktır.
QuestionPro ile bir kuruluş Likert Ölçeği kullanarak çevrimiçi bir anket düzenleyebilir. Şununla başlayın
ücretsiz hesap oluşturma
ve bu tür soruları test etmeye başlayın.
Bir kuruluş platformumuzdaki bu ve diğer sorular hakkında daha fazla bilgi almak isterse, çevrimiçi sohbetimize başvurun, bize projeden bahsedin ve bu ihtiyaçlara en uygun araştırma araçlarımızdan birini memnuniyetle sunalım.