리커트 척도

Likert scale
다음에 대한 시리즈 일부
사회학
Social Network Diagram (segment).svg
주요 테마
관점
나뭇가지
방법들
사람
동아시아

남아시아

중동

유럽

북아메리카

목록

리커트 척도(/ˈlɪkərt/LIC-ərt[1], 일반적으로 /ˈlaɪkərt/ LY-kərt[2])는 설문지를 채용하는 연구에 일반적으로 관여하는 심리학 척도다.평가 척도에는 다른 유형이 있지만, 리커트 유형 척도(또는 더 완전하게)라는 용어가 등급 척도와 상호 호환적으로 사용되는 경우가 많다.

이 척도는 발명가인 심리학자 렌시스 리커트의 이름을 따서 지어졌다.[3]리커트는 항목 집합에 대한 집단 반응에서 나타나는 적절한 척도(보통 8개 이상)와 범위를 따라 반응이 점수가 매겨지는 형식을 구분한다.엄밀히 말하면 리커트 척도는 전자만을 가리킨다.[4][5]이 두 개념의 차이는 리커트가 조사되고 있는 근본적인 현상과 기초적인 현상을 가리키는 변동을 포착하는 수단 사이의 구별과 관련이 있다.[6]

리커트 항목에 응답할 때, 응답자들은 일련의 보고서에 대해 대칭적인 동의-해제 척도에 대한 자신의 동의 또는 반대 수준을 명시한다.따라서, 그 범위는 주어진 항목에 대한 그들의 감정의 강도를 포착한다.[7]이처럼 리커트 척도는 심리학과 사회과학, 통계학, 비즈니스, 마케팅 분야에서 응용 분야를 찾아냈다.[8]

개별 항목(질문) 집합에 대한 설문지 응답의 단순 합계 또는 평균으로 척도를 작성할 수 있다.이렇게 하면 리커트 스케일링은 각 선택(응답 옵션) 사이의 거리가 같다고 가정한다.많은 연구자들은 높은 상관관계를 가지고 있지만 (내부 일관성이 높은) 연구 대상의 전체 영역을 함께 포착할 수 있는 (완벽한 상관관계보다 덜 필요한) 일련의 항목들을 채택하고 있다.또 다른 기준으로는 "모든 항목은 서로 복제된 것으로 가정하거나 다른 말로 하면 평행한 계측기로 간주된다"[9]: 197 는 기준을 고수하고 있다.이와는 대조적으로, 현대의 시험 이론은 각 항목(ICC)의 난이도를 스케일링 항목에 통합해야 할 정보로 취급한다.[10]

구성

웹 사이트 설계에 대한 예시 설문지와 리커트 척도로 답변 포함

리커트 척도는 여러 리커트 항목에 대한 반응의 합이다.많은 리커트 척도가 각 구성 요소인 리커트 항목을 비주얼 아날로그 척도의 자체 인스턴스(예: 주체가 눈금 표시를 빙글빙글 돌거나 확인하여 반응을 나타내는 수평선)와 결합하기 때문에 개별 항목 자체가 존재 또는 존재한다고 잘못 언급되기도 하며, 이 오류로 인해 퍼베이시브 컨퓨시가 생성되기도 한다.그 방면의 문학과 용어로

리커트 항목은 단순히 응답자에게 어떤 종류의 주관적 또는 객관적 차원에 대한 정량적 가치를 부여함으로써 평가하도록 요청되는 진술이며, 합의/해제의 수준은 가장 일반적으로 사용되는 차원이 된다.잘 설계된 리커트 품목은 "대칭성"과 "균형"을 모두 나타낸다.대칭이란 각 거리 차이가 "중립"/제로 값(그 값이 후보로 제시되는지 여부에 관계없이)에 대해 쌍방향 대칭인 양과 음의 위치의 동일한 수를 포함하는 것을 의미한다.균형은 각 후보 가치 간의 거리가 같다는 것을 의미하며, 세 개 이상의 후보 가치가 포함된 항목에서 평균화 등 양적 비교가 유효할 수 있다.[11]

예를 들어 일반적인 5-수준 리커트 항목의 형식은 다음과 같을 수 있다.

  1. 강하게 반대하다.
  2. 동의하지 않음
  3. 찬성도 반대도 하지 않다
  4. 동의하다
  5. 강력히 동의하다.

리커트 스케일링은 문장에 대한 양성 반응 또는 음성 반응을 측정하는 양극성 스케일링 방법이다.때때로 "동의도 반대도 안 된다"는 중간 옵션을 사용할 수 없는 짝수 지점이 사용된다.중립적 옵션이 제거되기 때문에 이를 "강제적 선택" 방법이라고도 한다.[12]중립적 옵션은 응답자가 확실하지 않을 때 쉽게 선택할 수 있는 옵션으로 볼 수 있으며, 따라서 이것이 진정한 중립적 옵션인지 여부는 의문이다.1987년의 한 연구는 "결정되지 않은"과 "중립적인"을 5점 리커트 척도의 중간 옵션으로 사용하는 것 사이에서 무시할 수 있는 차이를 발견했다.[13]

리커트 척도는 몇 가지 원인으로 인해 왜곡될 수 있다.응답자는 다음과 같이 할 수 있다.

  • 특히 극단주의적 관점(사회적 만족도 편향의 예)을 갖는 것으로 인식되지 않도록 하기 위한 욕구 때문에 극단적인 반응 범주(중심적 경향 편향)를 사용하지 마십시오.이 효과는 시험의 초기에 피험자가 더 강한 견해를 갖는 문제가 뒤따를 수 있다는 기대감 때문에 나타날 수 있다. 예를 들어, 시험의 후반부에서 더 강한 반응을 위한 "공간"을 마련한다.이러한 기대는 시험 전체에 걸쳐 균일하지 않고 단순한 전체 표준화를 통해 교정될 수 없다는 점에서 특히 유해한 편견을 야기한다.
  • 제시된 진술(증발 편향)에 동의해야 하며, 이러한 효과는 아동, 발달장애인, 노약자와 같이 열망을 조장하고 장려하는 제도화 문화의 대상이 되는 사람들 사이에서 특히 강하다.
  • 잘못된 진술을 하지 않기 위한 방어적 욕망 또는 응답자가 답변을 잘못 해석하거나 문맥에서 벗어난 경우 그에 대한 답변으로 인해 발생할 수 있는 부정적인 결과를 피하고자 하는 방어적 욕망에서 제시된 문장에 동의하지 않음
  • 강인함 또는 약점/기능의 결여("가공품")를 나타내는 것으로 평가될 것으로 생각하는 답변을 제시한다.
  • 손상/병리학의 취약성 또는 존재를 나타내는 것으로 평가될 것으로 생각하는 답변을 제공("나쁜 척")한다.
  • 시험관이나 사회가 그들의 참된 신념보다 더 호의적으로 고려한다고 믿는 관점에서 그들 자신이나 그들의 조직을 묘사하도록 노력하라. (사회적 만족도 편견, 위에서 논의한 객관적 "위조선"의 주관적 버전)
  • 시험관이나 사회가 그들의 참된 신념보다 덜 호의적이거나 더 불리한 것으로 생각한다고 믿는 관점에서 그들 자신이나 그들의 조직을 묘사하도록 노력하라. (보통 반항, 위에서 논의한 객관적 "나쁜 척"의 주제간 버전)

균형잡힌 키잉(긍정적이고 부정적인 진술의 수가 같으며 특히 문제의 각 직위나 쟁점에 대해 긍정적이고 부정적인 진술의 수가 같음)으로 척도를 설계하면 부정적으로 키잉된 항목에 대한 묵인이 균형을 이룰 수 있기 때문에 묵인 편향의 문제를 방지할 수 있다.그러나 방어적, 중심적 경향, 사회적 만족도 편향은 다소 더 문제가 있다.

채점 및 분석

앙케이트가 완료된 후 각 항목을 별도로 분석하거나 경우에 따라 항목 응답을 합산하여 항목 그룹에 대한 점수를 생성할 수 있다.따라서 리커트 척도는 흔히 종합 척도라고 불린다.

개별 리커트 항목을 구간 수준 데이터로 간주할 수 있는지 또는 순서 범주 데이터로 취급해야 하는지 여부는 문헌에서 상당한 의견 불일치의 대상이 되며,[14][15] 가장 적용 가능한 방법에 대해서는 강한 신념을 가지고 있다.이러한 불일치는 여러 측면에서 리커트 항목이 서수 데이터로 해석되는 정도까지 추적할 수 있다.

이 논의에는 두 가지 주요 고려사항이 있다.첫째, 리커트 척도는 임의적이다.리커트 항목에 할당된 값은 측정 이론이나 척도(거리 메트릭을 결정할 수 있는 범위)의 관점에서 객관적 수치 기준이 없다.각 리커트 항목에 할당된 값은 단순히 조사 설계자가 원하는 세부 수준을 바탕으로 결정을 내리는 것에 의해 결정된다.그러나 관례상 리커트 항목에는 점진적인 양의 정수 값이 할당되는 경향이 있다.리커트 척도의 범위는 일반적으로 2에서 10까지이며 3, 5 또는 7이 가장 흔하다.[16]또한, 척도의 이러한 점진적 구조는 각각의 연속적인 리커트 항목이 앞의 값보다 '더 나은' 반응을 나타내는 것으로 취급된다.(이는 리커트 스케일의 역순서가 필요한 경우에 달라질 수 있다.)

두 번째, 그리고 아마도 더 중요한 점은 각 연속적인 항목 범주 사이의 "거리"가 등가인지 여부인데, 이것은 전통적으로 유추된 것이다.예를 들어 위의 5점 리커트 항목에서 범주 1과 2 사이의 '거리'가 범주 3과 4 사이의 '거리'와 동일하다는 추론이 있다.좋은 연구 관행의 측면에서, 연구자에 의한 등거리 제시가 중요하다. 그렇지 않으면 분석의 편향이 나타날 수 있다.예를 들어 범주가 "불량", "평균", "좋은", "매우 좋은"인 4점 리커트 항목은 평균 이하의 등급을 받을 수 있는 범주가 하나뿐이기 때문에 모든 등거리 범주를 가질 가능성은 낮다.이것은 틀림없이 어떤 결과도 긍정적인 결과에 유리하게 편향될 것이다.한편, 연구자가 동일하다고 생각하는 범주를 제시한다고 해도, 응답자에 의해 그렇게 해석되지 않을 수도 있다.

위와 같이 훌륭한 리커트 척도는 명확하게 정의된 언어적 한정자를 가진 중간점에 대한 범주의 대칭을 나타낼 것이다.그러한 대칭 스케일에서 등거리 속성은 일반적으로 더 명확하게 관찰되거나 적어도 유추될 것이다.리커트 척도가 대칭적이고 등거리일 때 구간 수준 측정과 더 비슷하게 동작할 것이다.따라서 리커트 척도는 실제로 서수이지만, 잘 표시된다면 구간 수준 측정에 근사치가 될 수 있다.이것은 만약 그것이 서수 척도로 취급된다면, 리커트 항목들 사이의 '거리'를 고려할 수 없다면, 일부 귀중한 정보가 손실될 수 있기 때문에 유익할 수 있다.여기서 중요한 아이디어는 리커트 척도가 어떻게 제시되었는가에 따라 적절한 분석 유형이 결정된다는 것이다.

중심적 경향의 개념은 종종 항목 수준에서 적용된다. 즉, 반응은 종종 준 정규 분포를 보여준다.그러한 조치의 유효성은 척도의 기본 간격 특성에 따라 달라진다.두 그룹의 비교에 대해 구간 특성이 가정된 경우 쌍체 표본t-테스트가 부적절한 것은 아니다.[5]비모수 시험을 수행해야 하는 경우 표준 Wilcoxon 서명 순위 시험보다 Wilcoxon 서명 순위 시험에 대한 Pratt(1959)[17] 수정을 권장한다.[5]

모든 질문이 동일한 리커트 척도를 사용하고 그 척도가 구간 척도에 대한 방어 가능한 근사치인 경우, 이 경우 중심 한계 정리를 통해 잠재 변수를 측정하는 구간 데이터로서 데이터를 처리할 수 있다면 몇 가지 리커트 질문에 대한 응답은 요약될 수 있다.[citation needed]합계된 반응이 이러한 가정을 충족하면 분산 분석과 같은 모수 통계적 시험을 적용할 수 있다.이러한 근사치가 허용될 것이라고 생각하는 일반적인 컷오프는 최소 4개 항목이며, 합계에서 가급적 8개 항목이 바람직하다.[6][15]

이항 리커트 반응을 직접 모형화하기 위해, 각각 동의와 동의하지 않는 반응을 합산하여 이항 형태로 나타낼 수 있다.카이-제곱, 코크란의 Q 검정 또는 McNemar 시험은 이 변환 후에 사용되는 일반적인 통계 절차다.카이-제곱 검정, Mann-Whitney 검정, Wilcoxon 서명 순위 검정 또는 Kruskal-Wallis 검정과 같은 비모수 검정.[18]종종 리커트 척도 데이터 분석에 사용된다.

또는 리커트 척도 반응을 순서형 프로빗 모델로 분석할 수 있어 구간 척도를 가정하지 않고 반응 순서를 유지할 수 있다.순서형 프로빗 모델을 사용하면 순서형 등급을 구간 수준 측정으로 처리할 때 발생하는 오류를 방지할 수 있다.[19]

일반적으로 인정되거나 객관적인 표준이 존재하지 않는 도메인에서 리커트 규모에 대한 객관적 표준을 작성하기 위해 CBA(Consensions 기반 평가)를 사용할 수 있다.컨센서스 기반 평가(CBA)는 일반적으로 허용되는 표준을 개선하거나 심지어 검증하는 데 사용될 수 있다.[citation needed]

리커트형 데이터의 시각적 표시

데이터 분석 및 표시의 중요한 부분은 데이터의 시각화(또는 플롯)이다.리커트(및 기타) 등급 데이터를 플로팅하는 주제는 로빈스와 하이버거에 의해 두 개의 논문에서 상세히 논의된다.[20]첫 번째 단계에서는 누적 막대 차트를 구분하여 다른 플롯 스타일과 비교할 것을 권고한다.두 번째 논문은[21] R을 위한 HH 패키지의 리커트 기능의 사용을 설명하고, 그 사용의 많은 예를 제시한다.

측정 수준

5개의 반응 범주는 종종 측정의 간격 수준을 나타내는 것으로 여겨진다.그러나 척도점 사이의 구간이 미터법적 의미에서의 경험적 관측에 해당하는 경우에만 그러할 수 있다.리프스와 펑크(2008)[22]는 이 기준이 시각적 아날로그 척도로 훨씬 더 잘 충족된다는 것을 보여준다.실제로 리커트 척도의 순서형 척도 수준에 의문을 제기하는 현상도 나타날 수 있다.[23]예를 들어, 항목 집합에서A,B,C다음과 같은 리커트 규모 순환 관계를 평가한다.A>B,B>C그리고C>A등장할 수 있다.이것은 서수 척도에 대한 전이성의 공리를 위반한다.

라보비츠와[24] 트레이일러의[25] 연구는 척도점 사이의 인식 거리를 다소 크게 왜곡하더라도 리커트형 항목은 동일한 간격으로 인식되는 척도에 근접하게 수행한다는 증거를 제공한다.따라서 설문지의 이러한 항목과 기타 동등한 노출 척도는 많은 연구자가 모수 통계 절차와 시험에 필요하다고 생각하는 동일한 거리 가정 위반에 대해 강력하다.

래쉬 모델

리커트 척도 데이터는 원칙적으로 이 모형에 맞는 데이터를 얻을 수 있을 때 다항성 Rasch 모델을 적용하여 연속체의 구간 수준 추정치를 얻기 위한 기초로 사용될 수 있다.또한 다항성 래쉬 모델은 의도한 대로 진술이 태도나 특성의 증가하는 수준을 반영한다는 가설을 시험할 수 있다.예를 들어, 모델의 적용은 종종 중립 범주가 불일치와 합의 범주 사이의 태도 또는 특성 수준을 나타내지 않는다는 것을 나타낸다.

다시 말하지만, 모든 리커트 크기 조정 항목을 Rasch 측정에 사용할 수 있는 것은 아니다.모형의 엄격한 형식 공리를 충족시키려면 데이터를 철저히 점검해야 한다.그러나 원시 점수는 Georg Rasch의 고의적인 선택인 Rasch 측정에 대한 충분한 통계량이기 때문에, 원시 점수를 유효한 것으로 받아들일 준비가 되어 있다면 Rasch 측도 유효한 것으로 받아들일 수 있다.

발음

저울의 개발자인 렌시스 리커트는 /ˈlɪkrtrt/LIC-ərt를 발음했다.[26][27]많은 사람들이 저울의 이름을 /ˈlaɪkərt/LY-kərt로 발음하기 때문에, 리커트의 이름이 "그 분야에서 가장 잘못 발음된 것 중 하나"[28]라고 주장해 왔다.[29]

참고 항목

참조

  1. ^ Wuensch, Karl L. (October 4, 2005). "What is a Likert Scale? and How Do You Pronounce 'Likert?'". East Carolina University. Retrieved April 30, 2009.
  2. ^ Taylor, Sean. "How do *you* pronounce Likert (as in Likert scale)?". Twitter. Retrieved 28 February 2018.
  3. ^ Likert, Rensis (1932). "A Technique for the Measurement of Attitudes". Archives of Psychology. 140: 1–55.
  4. ^ Spector, Paul E (1992). Summated Rating Scale Construction. Sage.
  5. ^ a b c Derrick, B; White, P (2017). "Comparing Two Samples from an Individual Likert Question". International Journal of Mathematics and Statistics. 18 (3): 1–13.
  6. ^ a b Carifio, James; Perla, Rocco J. (2007). "Ten Common Misunderstandings, Misconceptions, Persistent Myths and Urban Legends about Likert Scales and Likert Response Formats and their Antidotes". Journal of Social Sciences. 3 (3): 106–116. doi:10.3844/jssp.2007.106.116.
  7. ^ Burns, Alvin; Burns, Ronald (2008). Basic Marketing Research (Second ed.). New Jersey: Pearson Education. pp. 245. ISBN 978-0-13-205958-9.
  8. ^ 조반시크, 네마냐"리커트 척도: 자체 설문 조사 작성 방법".리드퀴즈.2020년 3월 9일 검색됨
  9. ^ van Alphen, A.; Halfens, R.; Hasman, A.; Imbos, T. (1994). "Likert or Rasch? Nothing is more applicable than good theory". Journal of Advanced Nursing. 20 (1): 196–201. doi:10.1046/j.1365-2648.1994.20010196.x. PMID 7930122.
  10. ^ Rusch, Thomas; Lowry, Paul B.; Mair, Patrick; Treiblmaier, Horst (2017). "Breaking free from the limitations of classical test theory: Developing and measuring information systems scales using item response theory". Information & Management. 54 (2): 189–203. doi:10.1016/j.im.2016.06.005.
  11. ^ Burns, Alvin; Burns, Ronald (2008). Basic Marketing Research (Second ed.). New Jersey: Pearson Education. pp. 250. ISBN 978-0-13-205958-9.
  12. ^ Allen, Elaine; Seaman, Christopher (2007). "Likert Scales and Data Analyses". Quality Progress. pp. 64–65.
  13. ^ Armstrong, Robert (1987). "The midpoint on a Five-Point Likert-Type Scale". Perceptual and Motor Skills. 64 (2): 359–362. doi:10.2466/pms.1987.64.2.359.
  14. ^ Jamieson, Susan (2004). "Likert Scales: How to (Ab)use Them". Medical Education. 38 (12): 1217–1218.
  15. ^ a b Norman, Geoff (2010). "Likert scales, levels of measurement and the "laws" of statistics". Advances in Health Science Education. 15 (5): 625–632.
  16. ^ "Likert Scale Explanation - With an Interactive Example". SurveyKing. Retrieved 13 August 2017.
  17. ^ Pratt, J. (1959). "Remarks on zeros and ties in the Wilcoxon signed rank procedures". Journal of the American Statistical Association. 54 (287): 655–667. doi:10.1080/01621459.1959.10501526.
  18. ^ Mogey, Nora (March 25, 1999). "So You Want to Use a Likert Scale?". Learning Technology Dissemination Initiative. Heriot-Watt University. Retrieved April 30, 2009.
  19. ^ Liddell, T.; Kruschke, J. (2018). "Analyzing ordinal data with metric models: What could possibly go wrong?". Journal of Experimental Social Psychology. 79: 328–348. doi:10.1016/j.jesp.2018.08.009. hdl:2022/21970.
  20. ^ Robbins, N. B.; Heiberger, R. M. (2011). "Plotting Likert and Other Rating Scales" (PDF). JSM Proceedings, Section on Survey Research Methods. American Statistical Association. pp. 1058–1066.
  21. ^ Heiberger, R. M.; Robbins, N. B. (2014). "Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales and Other Applications". Journal of Statistical Software. American Statistical Association. pp. 1–32.
  22. ^ Reips, Ulf-Dietrich; Funke, Frederik (2008). "Interval level measurement with visual analogue scales in Internet-based research: VAS Generator". Behavior Research Methods. 40 (3): 699–704. doi:10.3758/BRM.40.3.699. PMID 18697664.
  23. ^ Johanson, George A.; Gips, Crystal J. (April 12–16, 1993). Paired Comparison Intransitivity: Useful Information or Nuisance? (PDF). The Annual Meeting of the American Educational Research Association. Atlanta, GA.
  24. ^ Labovitz, S. (1967). "Some observations on measurement and statistics". Social Forces. 46 (2): 151–160. doi:10.2307/2574595. JSTOR 2574595.
  25. ^ Traylor, Mark (October 1983). "Ordinal and interval scaling". Journal of the Market Research Society. 25 (4): 297–303.
  26. ^ Babbie, Earl R. (2005). The Basics of Social Research. Belmont, CA: Thomson Wadsworth. p. 174. ISBN 978-0-534-63036-2.
  27. ^ Meyers, Lawrence S.; Guarino, Anthony; Gamst, Glenn (2005). Applied Multivariate Research: Design and Interpretation. Sage Publications. p. 20. ISBN 978-1-4129-0412-4.
  28. ^ Latham, Gary P. (2006). Work Motivation: History, Theory, Research, And Practice. Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications. p. 15. ISBN 978-0-7619-2018-2.
  29. ^ Taylor, Sean. "How do *you* pronounce Likert (as in Likert scale)?". Twitter. Retrieved 28 February 2018.

외부 링크