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    Comment classer les échelles moyennes de Likert

    Les sondeurs et les chercheurs utilisent fréquemment des enquêtes pour recueillir des opinions, en demandant aux répondants d'évaluer leurs sentiments sur cinq réponses possibles. Ce format, connu sous le nom d'échelle de Likert, est parfois moyenné pour donner des estimations générales d'approbation ou de désapprobation. C'est un calcul simple, mais il n'est pas nécessairement aussi utile qu'il le semble.

    Échelles de Likert et de type Likert

    L'échelle de Likert porte le nom de son créateur, le scientifique américain Rensis Likert, qui a estimé que les enquêtes ne donnant que des réponses par oui ou par non étaient limitées dans leur utilité. Son innovation consistait à faire une déclaration au lieu de poser une question, puis à demander aux répondants d'évaluer dans quelle mesure ils étaient d'accord ou en désaccord avec l'énoncé de base. Cette opinion est exprimée sur une échelle de cinq points, le point médian représentant une opinion neutre et les quatre autres exprimant un accord ou un désaccord léger ou modéré. Les questions d'enquête utilisant la même structure mais un ensemble différent d'options - telles que «sur une échelle de 1 à 5, quelle est votre probabilité de ...» - sont appelées type Likert ou Likert, et fonctionnent dans la plupart des cas. De la même manière.

    Moyenne des réponses de Likert

    Parce que les questions de Likert et de Likert sont ordonnées avec des réponses numériques, il est facile et tentant de les classer en ajoutant la valeur numérique de chaque réponse, et puis diviser par le nombre de répondants. On attribue habituellement une valeur de cinq à «Accord fort» et une valeur de «Désaccord fort» à une, de sorte que toute moyenne résultant en un nombre supérieur à trois - le milieu de l'échelle et sa valeur neutre - peut être interprétée comme approbation globale,

    Arguments contre le calcul de moyenne

    Convertir des réponses à une question de type Likert en une moyenne semble une étape évidente et intuitive, mais cela ne constitue pas nécessairement une bonne chose. méthodologie. Un point important est que les répondants sont souvent réticents à exprimer une opinion forte et peuvent déformer les résultats en gravitant autour de la réponse neutre du point médian. Il suppose également que la distance émotionnelle entre un accord léger ou un désaccord et un accord fort ou un désaccord est la même, ce qui n'est pas nécessairement le cas. À son niveau le plus fondamental, le problème est que les nombres dans une échelle de Likert ne sont pas des nombres en tant que tels, mais un moyen de classer les réponses. Si les nombres sont remplacés par les lettres A à E, par exemple, l'idée de les calculer devient manifestement absurde.

    Autres approches des données de Likert

    Il existe des façons plus constructives d'approcher les données de Likert . Le plus simple est de calculer une médiane plutôt qu'une moyenne. Organisez les réponses dans l'ordre et recherchez la réponse qui se situe au point médian numérique. Si vous aviez 100 réponses, par exemple, ce serait la 50e réponse. Une médiane de 3 ou plus indique que la plupart des répondants étaient d'accord, tandis qu'une personne de moins de 3 indique que la plupart des répondants étaient en désaccord. Une autre technique courante consiste à regrouper les réponses positives et négatives, créant ainsi un large résultat d'approbation ou de désapprobation. Comme la moyenne, c'est aussi une faible utilisation des données, car - encore une fois - elle ne tient pas compte des différences entre la désapprobation légère et forte.

    Une approche plus utile consiste à lister les réponses dans l'ordre numérique, puis divisez-les en quatre groupes égaux. Le dernier nombre de chaque groupe est appelé le quartile. Maintenant, soustrayez le premier de ces nombres du troisième, pour vous donner ce qu'on appelle la gamme interquartile ou IQR. Si votre IQR est un ou deux, les opinions de vos répondants ne sont pas si éloignées. Si c'est un trois ou quatre votre, cela montre que votre déclaration a attiré des réponses fortement polarisées.

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