De nombreux projets de recherche de deuxième cycle comprennent la distribution de sondages et l'analyse des résultats. L'échelle de Likert est l'un des indicateurs les plus populaires de la recherche attitudinale. Si vous effectuez un sondage Likert, vous verrez une série d'énoncés, et il vous sera demandé d'indiquer si vous êtes «fortement en désaccord», «en désaccord», «en désaccord», «indécis», «légèrement d'accord». , "" d'accord, "ou" fortement d'accord ". Quelle que soit la réponse choisie, une valeur de point est attribuée, et les chercheurs effectuant l'enquête interprètent les résultats.
Affectez à chaque réponse une valeur de point, de 1 à 5 ou de 1 à 7, selon le nombre de réponses possibles . Certains concepteurs de sondage n'incluent pas les options «légèrement» du côté de l'accord ou du désaccord. Les valeurs communes pour les options commencent par "fortement en désaccord" à 1 point et "fortement d'accord" à 5 ou 7 points.
Tabuler vos résultats et trouver le "mode", ou le nombre le plus fréquent, et le "mean", ou la réponse moyenne. Si votre échantillon est assez grand, ces deux mesures seront précieuses. Le mode vous dira la réponse la plus commune à chaque déclaration. Et bien que les valeurs numériques pour chaque réponse ne soient pas aussi objectives que le nombre de chiffres, la moyenne vous donnera la réponse moyenne globale.
Créez une représentation graphique des réponses en utilisant un graphique à barres, en donnant une colonne à chacun des choix de réponse. Sous l'axe horizontal, étiquetez chacun des choix de réponse avec la valeur du point, et marquez les lignes qui traversent l'axe vertical avec des nombres différents - 50, 100, 150, 200 et ainsi de suite. Ces chiffres varient en fonction du nombre de répondants. Choisissez une échelle qui correspondra à tous vos totaux de réponse, mais montrera également les différences entre eux significativement. Si vous n'avez que 30 répondants et que votre premier chiffre sur l'axe est 100, vous ne pourrez pas montrer de différences significatives entre les différentes colonnes.
Désagréger vos données selon vos besoins de recherche. Vous pouvez séparer les données selon les groupes d'âge, le sexe, l'appartenance ethnique, la religion ou d'autres variables. Créez un graphique à barres pour chaque groupe distinct que vous souhaitez analyser.
Utilisez l'un de plusieurs tests d'analyse de variance pour analyser vos données. De nombreuses enquêtes attitudinales sont effectuées à deux moments différents pour tester les attitudes au fil du temps. D'autres sont juste fait une fois, pour voir comment les groupes de personnes se sentent à propos des déclarations à un moment donné dans le temps. Des tests comme l'analyse Kruskal-Wallis, Mann-Whitney et le khi-carré peuvent tous prendre des données comportementales à partir d'enquêtes Likert et fournir différentes formes d'analyse.
Déterminer si vos résultats montrent des différences significatives hypothèse. La définition de «signification» varie en fonction du test que vous utilisez. Cependant, si vos résultats montrent des différences significatives, par exemple, dans la façon dont les adeptes des différentes religions pensent de la façon dont les mannequins couvrent les couvertures des magazines de mode, vous pouvez trouver des applications de cette recherche pour les éditeurs de mode.
