5级量表数据分析

简介：

李克特量表，又称五级量表。是一种心理反应量表，常在问卷中使用，而且是目前调查研究中使用最广泛的量表。当受测者回答此类问卷的项目时，他们具体的指出自己对该项陈述的认同程度。它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成，每一陈述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答，分别记为5、4、3、2、1，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所的分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或她在这一量表上的不同状态

基本步骤：

（1）收集大量（50～100）与测量的概念相关的陈述语句。

（2）有研究人员根据测量的概念将每个测量的项目划分为“有利”或“不利”两类，一般测量的项目中有利的或不利的项目都应有一定的数量。

（3）选择部分受测者对全部项目进行预先测试，要求受测者指出每个项目是有利的或不利的，并在下面的方向-强度描述语中进行选择，一般采用所谓“五点”量表：

a．非常同意

b．同意

c．无所谓（不确定）

d．不同意

e．非常不同意

（4）对每个回答给一个分数，如从非常同意到非常不同意的有利项目分别为5、4、3、2、1分，对不利项目的分数就为1、2、3、4、5。

（5）根据受测者的各个项目的分数计算代数和，得到个人态度总得分，并依据总分多少将受测者划分为高分组和低分组。

（6）选出若干条在高分组和低分组之间有较大区分能力的项目，构成一个李克特量表。如可以计算每个项目在高分组和低分组中的平均得分，选择那些在高分组平均得分较高并且在低分组平均得分较低的项目。

优点：

（1）容易设计；

（2）使用范围比其他量表要广，可以用来测量其他一些量表所不能测量的某些多维度的复杂概念或态度。

（3）通常情况下，利克特量表比同样长度的量表具有更高的信度。

（4）利克特量表的五种答案形式使回答者能够很方便的标出自己的位置。

缺点：

相同的态度得分者具有十分不同的态度形态。因为利克特量表是一个项目总加的分代表一个人的赞成程度，它可大致上区分个体间谁的态度高，谁的低，但无法进一步描述他们的态度结构差异。

5级量表数据分析

以李克特五点量表为例介绍使用SPSS分析问卷数据的流程。问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，保证数据的准确性。分析步骤如下：

01丨录入问题及数据

打开SPSS软件，在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意。同理输完一篇问卷即可。

02丨描述性分析

描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地等等，这类问题一般放置在一份问卷的开头（也有放置在结尾，个人设计问卷时比较喜欢放置于开头）。描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。

1、点击分析-----描述统计----描述----选择变量----点击选项----选择你需要描述的项（平均值、方差…..）。

2、分析----描述统计----频率---选择项，则可以得出频率频数。 最后将自己需要的数据进行汇总了列成表格或图表（饼图/柱形图等）的表示，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，并辅以文字说明，使结果一目了然。（注：以下图表及数据仅作为案例解释说明，数据不具有准确性和真实性）

03丨信度分析

信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。

问卷分析的步骤如下：点击分析----标度----可靠性分析-----选择项----确定

结果分析：一般来说，问卷是否可靠主要看Alpha（a系数），a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠，0.7

在进行进一步介绍时先谈一下问卷设计的内容。实证分析的论文中比较简单的模型大概可能是:研究对象的影响因素（自变量）会影响研究对象的效果（因变量），A H B ; 即论文假设H为自变量A对因变量B会产生一定的影响。一般可以找出四五个影响因素设计为自变量，每一个影响因素可以设计3—7个问题进行调查。所以在进行可靠性分析的时候可以对每一个影响因素（自变量）的题目数（项数）分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。（若某一因素项数信度不够好，首先可以通过调整题目中的表达措词、修改或增加关键词来提高信度，若某道题目修改调整后信度仍然过低则可以删除这一道题目达到提高整篇文章的信度）。

五级量表

五级量表

关于五级量表的信度和效度问题[ 转贴] 本⽂章被浏览1060次dreamhawk：

您对xxx是否满意？1、⾮常不满意

2、⽐较不满意

3、⼀般

4、⽐较满意

5、⾮常满意

您对xxx观点是否同意？1、⾮常不同意

2、⽐较不同意

3、⼀般

4、⽐较同意

5、⾮常同意

这种类型的题⼤家都不陌⽣吧。但感觉统计出结果后基本选择的都是3、4，其次是5，1、2选项基本是浪费。这种题在进⾏⽐较时往往差异很⼩。

解决的办法往往是换成七级量表，或换算成100分制，这样差异会相对⽐较明显。

感觉被访者⾮常有选⽐较满意的倾向，这是真实的吗？在做分析的时候就算换算成百分数往往分值差异也很⼩，感觉以此为基础分析真的很牵强！

问题是：1、对于这种类型问题的研究是否有其他更好的⽅法？

2、这种五级量表统计出的结果信度和效度到底如何？

[新贴]：

对于这个问题我有⼀些新的想法不知是否可以试试：

具体操作如下：

把问卷分成两部分，题⽬完全⼀样，但涉及到五级量表问题时⼀半问卷采⽤否定命题，另⼀半采⽤肯定命题。

⽐如：

⼀半问卷问：您对“我经常阅读报纸杂志中的⼴告”这⼀观点1、⾮常不同意

2、⽐较不同意

3、⼀般

4、⽐较同意

5、⾮常同意

另⼀半问卷问：您对“我很少阅读报纸杂志中的⼴告”这⼀观点1、⾮常不同意

2、⽐较不同意

3、⼀般

4、⽐较同意

5、⾮常同意

两批问卷样本数要保持⼀致，在数据录⼊时第⼀批问卷按选项付值，第⼆批问卷相反，选择⼀的付值为5，选五的付值为1，然后综合在⼀起进⾏数据分析。

感觉这样设计后期统计分析也很好操作并能在⼀定程度上避免被试的肯定性思维影响。由于语句或满意度都由同⼀被试完成，所以也并不影响各语句或属性间的对⽐。但相信这样统计出来的数据值会⽐传统⽅法低，客户看了会感觉不爽，但个⼈感觉这样更客观也更适合⽐较。不知这样操作是否值得⼀试，还请各位⼤虾发表意见。

另外，apolloson提到的中国⼈向来认为60分时及格（中间值），我也很有同感，所以我⼀直很质疑量表两端是否必须对等。事实是两个否定的选项也的确没什么⼈选，如果有极个别⼈选了，只要⼀问则必然和这个被试的某次不愉快经历有关。那么在某些特定情况下设计不平衡量表是否会更适合呢？但不平衡量表似乎很难找到依据，也很难有科学的有说服⼒的设计。

likert5级评 分法

Likert 5级评分法，又称为李克特量表法，是一种常用的对定性数据进行量化分析的方法，适用于对态度、看法等主观性因素进行测量。本文将分步骤阐述Likert 5级评分法的具体使用方法。

步骤一：设计调查问卷

首先需要设计一份调查问卷，确定所要调查的因素，如对某一产品或服务的态度、看法等。对于每一项调查因素，编制一系列陈述性问题，要点明确、简练易懂，能涵盖所有可能的答案。每个问题配有五个答案选项，分别是“非常同意”、“同意”、“不确定”、“不同意”、“非常不同意”，逐级递增或递减。

步骤二：说明调查目的并征得参与者同意

在进行调查之前，往往需要说明调查的目的，保证调查的真实性和隐私性。并征得参与者的同意，让他们自己完成调查问卷。

步骤三：收集数据

在调查的过程中，要保证问卷的标准化和匿名性，以保证被调查者自由地表达自己的态度和看法。在数据收集过程中，收集者需要对数据进行鉴别和筛选，以保证数据的真实性和完整性。

步骤四：数据分析

通过对调查数据的统计分析，可以计算出每个选项的人数占比，从而确定最可能的答案。如某调查问卷的问题是“你对公司提供的服务是否满意？”，而五个答案选项的比例分别是15%、40%、10%、30%、5%。协调员可以判断，参与者对公司提供的服务整体上是比较满意的。

步骤五：得出结论并采取行动

最后，根据数据分析的结果，协调员可以对企业提出相关建议或对产品服务进行改进。针对调查结果，适时对某些关键问题进行跟进，以达到改进企业经营和服务质量的目的。

总之，Likert 5级评分法是一种十分有效的数据收集工具，通过合理的设计、收集和分析，可以准确地评估个体的态度和看法，从而为企业提供可操作的建议和方案。