Articles / 10月 8, 2021

20Likert Scale Questions and Examples for2021

Likert scaleは、顧客調査でよく使用される評価尺度です。評価尺度のこの形式は、その発明者、心理学者Rensis Likertにちなんで命名されています。 Likertスケールは、ブランド、製品、サービスに関する顧客の意見、態度、経験を評価するために効果的に使用される心理測定スケールです。

リッカートスケールとは何ですか？

Likertスケールの質問により、お客様は、特定の声明に同意または同意しない範囲を示したり、中立的な回答を表明したりすることができます。回答者は、”同意する”と”同意しない”の間のバイナリ選択を行うことを余儀なくされていません。これらは、分析のための定量的データを生成するためにLikertスケール調査で使用されます。

しかし、これが（市場調査を行うのではなく）利用可能な顧客からのフィードバックを得るための最良の方法であるかどうかについての質問は続きま

5 Point Likert Scale Questions

典型的なLikert scaleの質問と回答の例を見ることは、Likert scaleがどのように機能するかを理解する最良の方法です。

ここでは、典型的なLikertスケールの質問と回答の例です:

あなたが受け取ったサービスにどのくらい満足していますか？

回答者には、回答を選択するためのこの5ポイントのLikertスケールが提供される可能性があります。

非常に満足しています。
満足も不満もありません。
非常に不満。

この形式のリッカートスケールの質問は1932年に初めて登場し、おそらく最も一般的な形式のままです。回答者が回答を登録できるようにする中間の中立応答オプションに注意してください。この手法は、調査回答者がバイナリ選択を余儀なくされるのを防ぎます。

より詳細なアンケート回答が必要な場合は、7点または9点のLikertスケールの質問を使用できます。ただ、利用可能な複数の選択肢のオプションは、潜在的な混乱や調査の放棄の可能性が大きいことを覚えておいてください。 9ポイントスケールでは、誰かが確実かつ一貫して期待することができる応答の違いを疑問に思う必要があります。

ベスト-プラクティスは、選択肢を少なくすることです。その後、フォローアップの質問でより深く調査して、理由を明らかにすることができます。

Even Likert Scale Questions

‘even’Likert scale questionには偶数があります（つまり、2、4、6など）。）複数の選択肢の応答の数。言い換えれば、中間の’neutral’オプションなし。 Likertスケールが最初に導入されて以来、複数の選択肢の回答の最適数に関する多くの研究が行われてきました。わずか2つの選択肢から100以上までのスケールは、さまざまな状況で使用されています。提供される応答オプションが多いほど収集される情報の量が最大になると主張されているが（Green and Rao（1970））、7つの応答オプションが最適であることが示あなたは、5つの選択肢が最も一般的ですが、ほとんどの学者は7つの選択肢を提唱していることを見つける傾向があります。

最も単純な”偶数”リケートスケールの質問はもちろん2です。これは、回答者に同意するか同意しないか、またはおそらく満足または不満を表明するように強制します。これらの超単純なバイナリの選択肢は、いくつかの状況では、必要なものを提供することができます。しかし、2オプションスケールは7点リッカートスケールよりも精度が低く、信頼性が高く、興味深いと見られていたことが発見されている（Jones(1968))。そして、より曖昧なものもあります。調査応答の信頼性は、(Cicchetti,Showalter and Tyrer(1985))によると、7ポイントスケールを使用すると2ポイントスケールと比較して増加しました。 7ポイントを超えると、それ以上の信頼性の向上は見られませんでした。

4ポイントのリッカートスケールは、回答者に”フェンスから降りる”よう促します。中間または中立のオプションなしで正または負のいずれかの選択を行うには。フォローアップの質問と結合されるこの技術は頻繁に最もよい応答率および実用的な洞察力を引き出す。

Likert Scale Surveys

Advantages

Likert scale based survey questionsは、いくつかの明確な利点を提供していますが、ここではそのうちのいくつかを示します。

理解し、実装するのは簡単です。
定量化可能な回答は、統計分析、報告、表現をサポートします。
回答者は、Likertの回答スケールを理解し、使用しやすいと感じています。
Likert scalesは、様々な意見を記録するための機能を提供します。

短所

Likertスケールベースの質問を使用することにはいくつかの明確な利点がありますが、注意すべきいくつかの欠点があります。

回答選択肢の数が限られているため、Likert尺度は回答者の真の態度を測定することができません。
回答者の回答は、以前に提示されたアンケートの質問の影響を受ける可能性があります。
一部の人々は、これらが最も正確であっても、”完全に同意する”または”完全に同意しない”などの極端なオプションを選択することを頻繁に避けます。

評価

上記の利点に対抗することは、Likertスケールの質問を使用することで多くの欠点があります。

回答選択肢の数が限られているため、Likert尺度は回答者の真の態度を測定することができません。
回答者の回答は、以前に提示されたアンケートの質問の影響を受けている可能性があります。
一部の人々は、これらが最も正確であっても、”完全に同意する”または”完全に同意しない”のような極端なオプションを選択することを頻繁に避けます。

Likertスケールの質問の評価

顧客調査を考案するとき、あなたが評価し、測定したいものを正確に考慮する必要があります。 Likertアンケートの質問を適用することは、顧客の経験、意見、または態度を示す尺度を割り当てることを意味します。回答には、2つの明確な両極端と、顧客が回答を定量化できるようにする適切な数の「中間」オプションが含まれている必要があります。

Likertスケールベースの顧客調査の質問は、通常、以下を評価するために使用されます:

満足度
- “喜んでいる”から”不満を抱いている”までの間にオプションがあります
重要性
- “必須”から”重要でない”へ’
品質
- “非常に高い”から”非常に悪い”へ’
周波数
- ‘頻繁に’から’決して’へ’
尤度
- ‘間違いなく’から’決して’へ’

これらの極端な間に回答者に提供されるオプションは、顧客ができるだけ正確に自分の意見や経験を表現することを可能にする必要があります。

20 Likert scale Questions

Likert scale questionsは、ほぼ任意の数の複数の選択肢の回答オプションを提供できます。調査の質問を考案するときは、より良い回答率の回答者から必要な以下の思考を覚えています。唯一のいくつかの答えのオプションを持つ質問を提示し、その後、さらに質問と否定的な回答者をフォローアップ。これは、一般的に有益な、実用的なフィードバックを提供します。ここでは、調査のためのいくつかのLikertスケールの例があります。

例

店内での経験にどのように満足していましたか？

喜んで
満足して
全く満足していない/不満

従業員を技術で最新の状態に保つために時間とお金を投資します。

強く同意する
同意する
同意しない
強く同意しない

私達のプロダクト（またはサービス）の満足のあなたのレベルは何でしたか。

非常に満足しています
非常に満足しています
少し不満
全く満足していません

オンラインストアチェックアウトプロセスは簡単でした。

強く同意する
同意する
同意しない
強く同意しない

どのように可能性が高い友人や家族にこの製品/サービスをお勧めしていますか？

非常に可能性が高い
可能性が高い
可能性が高い
可能性が高い
可能性が高い
可能性が高い

私達が24/7のカスタマーサービスを提供することがいかに重要であるか私達に言って下さい。

重要な
重要な
重要でない
重要でない
重要でない
重要でない

ユーザーマニュアルでは、アプリケーションのインストールと設定方法について明確なガイダンスが提供されました。

完全に同意する
ほとんど同意する
わずかに同意しない
完全に同意しない

私が探していたものを見つけるためにウェブサイトをナビゲートするのは簡単でした。

強く同意する
同意する
同意しない
強く同意しない。

に追加された新機能があなたにどのように重要であるかを教えてください。

非常に重要です。
適度に重要
低い重要性
全く重要ではありません

私達のウェブサイトから提供される指示のビデオはいかに有用ですか。

非常に有用
やや有用
非常に有用ではありません
全く有用ではありません

私たちの新しいメニューにはどのように満足していましたか？

非常に満足
合理的に満足
やや不満
非常に不満。

私たちの顧客サービスチームはどの程度あなたの期待に応えましたか？

予想を大幅に上回った
期待を満たした
期待を満たしていなかった

どのようにあなたの最近の顧客サービスの呼び出しを評価しますか？

例外的な
良い
公正な
悪い

会議のスピーカーは知識があり、報知的だった。

強く同意する
同意する
わずかに同意しない
完全に同意しない

どの位の割りで顧客サポートからの援助を追求するか。

非常に頻繁に
時折
まれに
決して

プロダクトは良質の部品および材料から製造されたである。

強く同意する
同意する
部分的に同意しない
完全に同意しない

私は将来的に再びこの製品を購入（このサービスを使用）します。

可能性が非常に高い
可能性が高い
可能性が低い
可能性が高い
可能性が高い
可能性が高い

あなたは私たちのオンライン価格についてどう思いますか？

幸せ
幸せ
幸せ
幸せ
幸せ
幸せ
幸せ
幸せ

私たちの製品の価格はあなたにとってどれくらい重要ですか？

非常に重要な
重要な
重要性が低い
重要ではありません

あなたにとって製品保証はどのくらい重要ですか？

非常に重要
重要
重要性が低い
重要ではありません

Likert Scale Surveyの分析方法

Likert scale surveyのデータは”序数”であり、あるスコアが他のスコアよりも高いか低いかを判断できることを意味します。答えの選択肢の違いや距離を定量化することはできません。

オプションの各回答に数値タグを割り当てることはできますが、これらは分析目的で適用できる代表的なスコアではありません。 Likert scale surveyデータを分析する場合、この文脈では意味がないため、平均値または平均値を使用することはできません。「非常に満足している」から「非常に不満を持っている」までの範囲の「平均」または「平均」は何ですか？

最も適切で基本的な尺度は、最も頻繁に提供される応答を示す’モード’を調べることです。調査データを視覚化する実用的な方法は、棒グラフを使用することです。これらは、他のオプションを選択する回答者の数を示すバーと一緒に”モード”（最も頻繁に提供される回答）を強調表示します。

Likertスケールの調査データを分析する際には、情報を意味のある方法で解釈することが重要です。棒グラフは非常に効果的です。データを表にすることは、単純だが非常に効果的な別の手法です。

今日Likertスケール調査の送信を開始

顧客温度計は、あなたが望む任意の方法Likertスケール調査を作成することができます。重要なので、彼らはあなたの調査回答者に負担をかけることなく、迅速かつ簡単に答えることができます。これは偉大な応答率を達成するための鍵です。フォローアップ第二の質問を追加すると、人々が特定の答えを与えた理由に深い洞察を提供します。

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