Cómo analizar las escalas de Likert

El análisis de los datos Escala Likert

• Codificar las respuestas mediante la asignación de un valor numérico a cada uno. Supongamos, por ejemplo, pedimos a los encuestados cuánto acuerdo o no con diez acciones tomadas por el Congreso. Las categorías de respuesta son muy de acuerdo, de acuerdo, no está seguro / no decidida, en desacuerdo y muy en desacuerdo. Podríamos codificar las respuestas de la siguiente manera: muy de acuerdo = 1, de acuerdo = 2, indecisos = 3, en desacuerdo = 4, y = muy en desacuerdo 5. Se pueden introducir estos datos en una hoja de cálculo Excel para su análisis.

• Video: 24. La escala de tipo Likert | Metodología de la investigación científica

  Representar la gama de respuestas visuales con gráficos de barras que muestran el número y el porcentaje de encuestados que expresaron acuerdo, desacuerdo, etc., con cada posición cubierta en su encuesta.

• Resumir los datos de escala Likert utilizando estadística descriptiva. Tener cuidado en este paso. Un error común es calcular un promedio numérico, o el valor de las respuestas codificadas significar. Esto no es un método válido para el análisis de datos de la escala de Likert, que son de naturaleza ordinal. Como alternativa, un resumen de los datos de escala Likert con el modo o la respuesta más frecuente. Por ejemplo, si "de acuerdo" era la respuesta más frecuente a un elemento, el modo sería el valor numérico asignado a esa respuesta.

• Video: Excel 2013 Escala de Likert

  Explorar los datos más con técnicas estadísticas inferenciales. Existen muchas técnicas de este tipo, y la más adecuada dependerá de la naturaleza exacta de su estudio. El análisis de varianza es uno de los enfoques. Para el ejemplo en el paso 1, se puede analizar las respuestas con el género del entrevistado como una variable independiente, el examen de la diferencia en las respuestas entre los participantes de la encuesta masculinos y femeninos. El análisis factorial, que trata de explicar las respuestas en función de factores subyacentes, también se utiliza con frecuencia.