Mange forskerprojekter på kandidatniveau involverer distribution af undersøgelser og analyse af de resultater, der kommer ind. Likert-skalaen er en af de mere populære målinger for holdningsforskning. Hvis du tager en Likert-undersøgelse, ser du en række udsagn, og du bliver bedt om at angive, om du "er meget uenig," "uenig," "lidt uenig," er "uafgjort", "lidt enig", "enig". eller "er meget enig." Uanset hvilket svar du vælger tildeles en pointværdi, og forskerne, der udfører undersøgelsen, fortolker resultaterne.
Tildel hvert svar en punktværdi, fra 1 til 5 eller 1 til 7, afhængigt af hvor mange mulige svar der er. Nogle undersøgelsesdesignere inkluderer ikke de "lidt" muligheder på den enige eller uenige side. Almindelige værdier for indstillingerne starter med "stærkt uenig" på 1 punkt og "meget enig" på 5 eller 7 point.
Tabulere dine resultater og find "tilstand" eller det hyppigst forekommende nummer og "middelværdi" eller det gennemsnitlige svar. Hvis din prøve er stor nok, er begge disse beregninger værdifulde. Denne tilstand fortæller dig det mest almindelige svar på hver erklæring. Og selv om de numeriske værdier for hver respons ikke er så objektive som tælling af tal ville være, vil middelværdien give dig det samlede gennemsnitlige svar.
Opret en grafisk repræsentation af svarene ved hjælp af en søjlediagram, hvor du giver en kolonne til hvert af svarvalgene. Under den horisontale akse skal du markere hvert af svarvalgene med punktværdien og markere linjer, der krydser den lodrette akse med forskellige tal - 50, 100, 150, 200 og så videre. Disse tal varierer afhængigt af antallet af respondenter. Vælg en skala, der passer til alle dine svarstotaler, men viser også forskellene mellem dem meningsfuldt. Hvis du kun har 30 respondenter, og dit første tal på aksen er 100, vil du ikke være i stand til at vise meningsfulde forskelle mellem de forskellige kolonner.
Opdel dine data efter behov til dine forskningsbehov. Det kan være nødvendigt at adskille data ud fra aldersgrupper, køn, etnicitet, religion eller andre variabler. Opret en søjlediagram for hver separat gruppe, du vil analysere.
Brug en af en række forskellige variansanalysetest til at analysere dine data. Mange holdningsundersøgelser udføres på to forskellige tidspunkter for at teste holdninger over tid. Andre er lige gjort en gang for at se, hvordan grupper af mennesker føler sig over udsagn på et bestemt tidspunkt. Tests som Kruskal-Wallis, Mann-Whitney og chi-square-analyser kan alle tage holdningsdata fra Likert-undersøgelser og give forskellige former for analyse.
Bestem, om dine resultater viser betydelige forskelle, der enten matcher eller modsiger din hypotese. Definitionen af "betydning" vil variere afhængigt af den test, du bruger. Men hvis dine resultater viser betydelige forskelle, for eksempel i den måde, som tilhængere af forskellige religioner føler for, hvordan modeller klæder sig på forsiden af modemagasiner, kan du finde anvendelser af denne forskning til moderedaktører.