Nói một cách đơn giản nhất, khi thiết kế bảng câu hỏi mà các câu trả lời được mã hóa như sau, thì đó là thang đo likert Show
Thực tế bảng câu hỏi sử dụng thang đo likert có dạng như sau:  Ứng dụng thực tế của thang đo likert:Thang đo likert được sử dụng phổ biến trong việc làm luận văn dạng định lượng, dạng làm bảng khảo sát hỏi ý kiến. Đa số các luận văn hướng Quản Trị Kinh Doanh áp dụng thang đo likert trong việc thiết kế bảng câu hỏi. Rất nhiều bảng câu hỏi có sẵn tại đây, các bạn tham khảo nhé https://phantichspss.com/tong-hop-gan-200-mau-bang-cau-hoi-khao-sat-du-moi-chu-de-cho-luan-van-tien-si-thac-si-va-dai-hoc.html Định nghĩa sâu về likertNhiều loại thang đánh giá khác nhau đã được phát triển để đo lường thái độ một cách trực tiếp (tức là người đó biết thái độ của họ đang được nghiên cứu). Được sử dụng rộng rãi nhất là thang đo Likert (1932). Thang đo Likert là thang điểm năm (hoặc bảy) điểm được sử dụng để cho phép cá nhân thể hiện mức độ họ đồng ý hoặc không đồng ý với một tuyên bố cụ thể. Thang đo Likert giả định rằng cường độ của một thái độ là tuyến tính, nghĩa là trên một chuỗi liên tục từ không đồng ý mạnh đến đồng ý mạnh và đưa ra giả định rằng thái độ có thể được đo lường. Các bảng khảo sát thường xuyên được sử dụng để đo lường chất lượng. Nó có thể được sử dụng để đánh giá nhận thức của khách hàng về chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ. Thang đo Likert là một bản đánh giá khảo sát rất phổ biến. Người được khảo sát sẽ trả lời xếp hạng chất lượng từ cao đến thấp hoặc từ tốt nhất đến tệ nhất sử dụng bảng đo lường năm hoặc bảy mức độ. Các nhà thống kê thường phân loại dữ liệu thu thập từ các khảo sát này vào một hệ thống bốn cấp độ đo lường:
Phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu định danh, khoảng và tỉ lệ thường rõ ràng và minh bạch. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu thứ tự, đặc biệt là liên quan đến thang đo Likert hoặc các thang đo khác trong khảo sát, không phải lúc nào cũng vậy. Đây không phải là vấn đề mới. Sự phù hợp khi xem xét dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng tiếp tục gây tranh cãi trong phân tích khảo sát trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Một lý do để phân tích dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng là vì các kiểm định thống kê có tham số (dựa vào định lý giới hạn trung tâm) có ý nghĩa hơn các phương pháp không tham số. Các kết luận từ kiểm định tham số thường dễ hiểu hơn và cung cấp nhiều thông tin hơn. Tuy nhiên, xem xét dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng (hoặc thậm chí tỉ lệ) mà không xem xét giá trị của tập dữ liệu và mục tiêu của phân tích có thể làm hiểu lầm và trình bày sai lệch kết quả của một khảo sát. Để xem xét các phân tích phù hợp của dữ liệu vô hướng và khi nào nên xem xét dữ liệu thứ tự như dữ liệu khoảng, chúng ta sẽ tập trung vào thang đo Likert. Cơ Bản về Thang Đo LikertThang đo Likert ra đời năm 1932 là bảng khảo sát theo thang đo năm điểm quen thuộc mà hầu hết mọi người ngày nay đều biết. Những thang đo này dao động từ một nhóm các danh mục – ít nhất đến nhiều nhất – đặt câu hỏi để chỉ ra họ đồng ý hoặc không đồng ý, tán thành hoặc phản đối, hoặc tin là đúng hoặc sai đến mức nào. Thực sự không có cách nào sai để xây dựng một thang đo Likert. Điều quan trọng nhất là phải bao gồm ít nhất năm phản hồi. Một số ví dụ về nhóm danh mục xuất hiện trong Bảng 1. Bảng 1. Các Cấp Độ Thường Thấy Trong Thang Đo Likert Thang điểm 1 2 3 4 5 Không bao giờ Hiếm khi Thỉnh thoảng Thường xuyên Luôn luôn Hoàn toàn đồng ý Đồng ý Trung lập Không đồng ý Hoàn toàn không đồng ý Quan trọng nhất Quan trọng Trung lập Không quan trọng Hoàn toàn không quan trọng Các đầu của thang đo thường được mở rộng để tạo ra thang đo bảy điểm bằng cách thêm chữ “rất” vào đầu trên và dưới của thang đo năm điểm. Thang đo bảy điểm đã được chứng minh đạt đến giới hạn độ tin cậy của thang đo. Theo nguyên tắc chung, Likert và các nhà khảo sát khác khuyến khích sử dụng thang đo rộng nhất có thể. Bạn luôn có thể thu gọn các phản hồi vào các danh mục rút gọn phù hợp, để phân tích. Thang đo đôi khi được giảm xuống còn bốn mục để loại bỏ lựa chọn “trung lập” trong bản khảo sát có tính chất “lựa chọn ép buộc”. Bài báo gốc của Rensis Likert chỉ ra rõ ràng có thể có một biến số ẩn mô tả ý kiến hoặc thái độ của người trả lời ở mức độ khoảng là nhiều nhất. Phân Tích, Tổng Quát Chỉ Số Liên TụcNhư một quy tắc chung, điểm trung bình và độ lệch chuẩn không phải là các tham số hợp lệ cho thống kê mô tả bất cứ khi nào dữ liệu nằm trong thang đo thứ tự, như là các phân tích tham số dựa trên cách phân phối chuẩn. Các phương pháp khảo sát không tham số – dựa trên xếp hạng, trung vị hoặc phạm vi khảo sát – sẽ phù hợp cho việc phân tích dữ liệu, cũng như các phương pháp không dựa trên phân phối như biểu đồ, tần số, bảng liên kết và thống kê chi-bình phương. Mô hình Kruskall-Wallis có thể cung cấp cùng loại kết quả như phân tích phương sai, nhưng dựa trên xếp hạng chứ không phải trung bình của các phản hồi. Vì các thang đo này đại diện cho một phép đo ẩn, một đề xuất là phân tích chúng như dữ liệu khoảng như một bước thử nghiệm trước khi thu thập phép đo liên tục. Bảng 2 Ví Dụ Thang đo Likert So với việc học trực tiếp, kết quả từ việc học trực tuyến hiện nay là: 2003 2004 2006 Tốt hơn 0.6% 1% 1.8% Hơi tốt hơn 11.5% 10% 15.1% Giống nhau 50.6% 50.6% 45% Hơi kém hơn 28.4% 28.4% 30.3% Kém hơn 10.1% 10.1% 7.8% Nguồn: I. Elaine Allen & J.R. Seaman, “Making the Grade: Online Education in the United States,” www.sloan-c.org, 2006 Bảng 2 bao gồm một ví dụ về kết luận gây hiểu lầm, cho thấy kết quả từ cuộc khảo sát hàng năm của Quỹ Alfred P. Sloan về chất lượng và phạm vi học trực tuyến tại Hoa Kỳ. Người trả lời sử dụng thang đo Likert để đánh giá chất lượng học trực tuyến so với học truyền thống. Trong khi hơn 60% người trả lời cảm nhận học trực tuyến ngang bằng hoặc tốt hơn học truyền thống, vẫn có một số ít cảm nhận học trực tuyến kém hơn ít nhất là phần nào. Nếu những dữ liệu này được phân tích bằng cách sử dụng điểm trung bình, với thang điểm từ 1 đến 5 từ kém đến xuất sắc, sự khác biệt này sẽ bị mất, cho ra trung bình là 2.7, 2.6 và 2.7 lần lượt cho ba năm này. Nên kết quả khảo sát nhận được sẽ một ít thấp hơn sự đồng tình trung bình thay vì phân phối thực tế của các phản hồi. Một ví dụ gắt hơn là đặt tất cả người trả lời ở hai đầu cực của thang đo, tạo ra kết quả “giống nhau” nhưng được giải nghĩa khác so với phản hồi thực tế. Trong hoàn cảnh nào thang đo Likert có thể được sử dụng với các thủ tục khoảng? Giả sử dữ liệu xếp hạng bao gồm một cuộc khảo sát về thu nhập đo lường $0, $25,000, $50,000, $75,000 hoặc $100,000 chính xác, và các số này được xem là “thấp,” “trung bình” và “cao”. “Khoảng” ở đây là một thuộc tính của dữ liệu, không phải của tên gọi. Nhấn mạnh, mục thang đo nên có ít nhất năm và tốt nhất là bảy danh mục. Một ví dụ khác về phân tích thang đo Likert như giá trị khoảng là khi các bộ mục thang đo Likert có thể được kết hợp để tạo ra các chỉ số. Tuy nhiên, có một lưu ý quan trọng đối với cách tiếp cận này: Hầu hết các nhà nghiên cứu khẳng định rằng sự kết hợp của các thang đo phải vượt qua bài kiểm tra Cronbach alpha hoặc Kappa về sự tương quan và tính hợp lệ. Ngoài ra, việc kết hợp các thang đo để tạo ra một chỉ số mức độ khoảng giả định rằng sự kết hợp này tạo ra một đặc tính hoặc biến số ẩn đằng sau. Các Phương Pháp Đo Liên Tục Thay Thế cho Thang ĐoCác phương pháp thay thế cho việc sử dụng thang đo Likert chính thức có thể là sử dụng một dòng liên tục hoặc thanh trượt. Đối với việc đo nỗi đau, một dòng 100 mm có thể được sử dụng ở một cuộc khảo sát trên giấy để đo từ tệ nhất đến tốt nhất, tạo ra một phép đo khoảng liên tục. Trong thời đại của nhiều cuộc khảo sát trực tuyến, điều này có thể được thực hiện với thanh trượt tương tự như hình minh họa trong Hình 1. Người trả lời ở đây có thể điều chỉnh phản hồi của họ thành các khoảng liên tục có thể được thu thập bởi phần mềm khảo sát dưới dạng giá trị liên tục. Kết LuậnPhân tích ban đầu của dữ liệu thang đo Likert không nên liên quan đến thống kê tham số mà nên dựa trên bản chất thứ tự của dữ liệu. Mặc dù các biến thang đo Likert thường đại diện cho một phép đo liên tục ẩn, phân tích các mục cá nhân nên sử dụng thủ tục tham số chỉ như một bước phân tích thử nghiệm. Kết hợp thang đo Likert vào chỉ số tạo thêm giá trị và tính biến đổi cho dữ liệu. Nếu các giả định về tính chuẩn tắc được đáp ứng, phân tích với tham số có thể được tuân theo. Cuối cùng, chuyển đổi thang đo năm hoặc bảy qua một biến liên tục là có thể thực hiện được với một đường hoặc rãnh giữ được chỉ số đo lường. REFERENCES
Scandinavian Journal of Caring Sciences, Vol. 18, 2004, pp. 437-440.
Type Items,” Journal of Agricultural Education, Vol. 35, No. 4, 1994. BIBLIOGRAPHY Jacoby, Jacob, and Michael S. Matell, “Three-Point Likert Scales Are Good Enough,” Journal of Marketing Research, Vol. 8, No. 4, 1971, pp. 495-500. Jamieson, Susan, “Likert Scales: How to (Ab)use Them,” Medical Education, Vol. 38, No. 12), 2004, pp. 1,217-1,218.
College in Babson Park, MA. She has a doctorate in statistics from Cornell University in Ithaca, NY. Allen is a senior member of ASQ. |
