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설문 조사에서 Likert 척도는 한 개인의 만족도 또는 일련의 진술이나 질문에 대한 동의 정도를 측정하는 응답 범주에 대한 접근 방식입니다. 이러한 유형의 응답 분류를 사용하면 데이터 분석을 단순화하여 설문 응답을 쉽게 계량 할 수 있습니다. 응답자의 실제 응답과 예상 응답을 비교하는 카이 제곱 통계를 비롯하여 Likert 척도의 데이터를 분석하기위한 다양한 옵션이 있습니다. 카이 제곱은 주어진 가설의 통계적 유의성을 평가합니다. 실제 응답과 예상 응답 사이의 편차 수준이 높을수록 카이 제곱 통계량이 커지므로 결과가 가설에 적합하지 않습니다.
지침
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리 커트 척도로 응답 범주를 일치시킵니다. 예를 들어 리 커트 척도가 "완전히 동의 함", "동의 함", "동의하지 않음", "매우 동의하지 않음", "동의하지 않거나 동의하지 않음"등의 응답 범주를 사용하는 경우 "동의 함"과 "동의 함 하나의 범주와 대답은 "동의하지 않음"과 "완전히 동의하지 않음"을 다른 범주에 나타냅니다. 이러한 방식으로 "동의 함", "동의하지 않음"및 "동의하지 않거나 동의하지 않음"의 세 가지 범주의 대답이 나옵니다.
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스프레드 시트 프로그램이나 통계 소프트웨어를 사용하여 카이 제곱 통계 테스트를 수행하십시오. 예를 들어, Excel에서 테스트를 찾으려면 워크 시트 상단의 "수식"탭을 클릭 한 다음 "더 많은 함수"를 선택하고 "통계"를 선택하면 사용할 수있는 다양한 절차가 표시됩니다. "TEST.QUI"는 카이 제곱 절차입니다. 셀을 클릭하고 분석하려는 데이터 범위 위로 마우스를 드래그하면 카이 제곱 테스트를 수행 할 데이터가 Excel에 표시됩니다.
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프로그램에 의해 생성 된 카이 제곱 검정 결과를 조사하십시오. 결과를 분석 할 때 그의 통계 크기와 통계적 유의 수준에주의를 기울이십시오. 가장 높은 카이 제곱의 통계는 관찰 된 반응과 예상 된 반응 사이의 더 큰 변동을 나타냅니다. 대부분의 통계 및 스프레드 시트 프로그램은 유의 수준 0.05를 사용합니다. 즉, 통계적 유의성의 5 %가 우연히 발생했을 가능성이 한 가지만 있음을 의미합니다.
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분석 결과를 해석하십시오. 카이 제곱은 통계적으로 유의미한 관계가 존재 하는지를 나타내지 만 그 관계의 강도에 대한 정보는 밝히지 않습니다.
