Likertスケールの例と定義

Likertスケールとは何ですか？

リッカート尺度は、調査研究で使用される尺度の一種であり、特定の主題に対する回答者の態度を測定します。 Likertスケールの質問は、単一の選択肢、クローズドエンドの質問であり、Likertスケールを使用する主な利点は、単純なyes/no質問タイプよりも被験者に対する人々の態度 Likertスケールを使用することで、研究者はさまざまなレベルの合意、重要性、品質、およびその他の要因を評価できます。

Likertという用語は、Likertスケールの作成者、1930年代にスケールを発明した社会心理学者Rensis Likertから来ており、Likertスケールは現在非常に一般的に使用されており、この用語は Likert尺度は評価尺度の一種ですが、尺度に沿ったテキストベースの回答の範囲を回答者に提供するという点で具体的です。 完全なLikertスケールは一連の関連文で構成されますが、この用語は「Likertタイプ」の回答を持つ単一文の質問を記述するためにも使用されます：

完全なLikertスケー:

Likertタイプの質問:

LikertスケールまたはLikertタイプの質問は、1)強く同意しない5)強く同意するスケールで声明との合意レベルをランク付けするためによく使用されますが、幅広い用途があり、頻度、品質、重要性、満足度などの項目を測定することもできます。 Likertスケールは、”まったく役に立たない”から”非常に役立つ”などの一方向のスケールで測定する単極型、または二つの反対の力を測定するバイポーラ型、例えば”同意する”対”同意しない”または”満足する”対”不満を抱いている”などのいずれかである。 いずれの場合も、最初のオプションは最後のオプションから最も遠い感情にする必要があります。

Likertスケールは、最も一般的には”同意も同意もしない””中立”または”未定”などの中立的な中間点を持つ5点または7点のスケールですが、研究者が回答者に明確な意見を提供させたい場合には、中立的な選択肢を排除する4点または6点のLikertスケールを使用することができます。 7ポイントのLikert尺度は、5ポイントのLikert尺度よりもさらに高いレベルの粒度を提供することができますが、回答者は長い尺度でのオプションを区別するのが難しいかもしれません。 7ポイントスケールは、画面上のより多くの部屋を占有するので、5ポイントスケールは、多くの場合、質問の長さや画面サイズの周りの制限SMSや他のモバ

Likertスケールの例

アンケート調査にもたらす粒度に加えて、Likertスケールは、顧客満足度から世論調査まで、幅広いシナリオに適用可能な事前に書かれた回答オプ たとえば、以下に示すように「同意しない」Likertスケールは、ブランドの親和性、政治的信念などに関する声明で合意のレベルを評価するように回答者に求めることによって、ほぼすべてのトピックに適用することができます。 最も有用なLikertスケールの質問の例のいくつかは次のとおりです:

同意しないライカートスケール

• 同意しない
• 同意しない
• 同意しない
• 同意しない
• 同意しない
• 同意しない

満足度ライカートスケール

• 非常に不満
• やや不満
• どちらも満足していない
• 非常に満足している
• 非常に満足している

可能性Likertスケール

• 非常に低い
• やや低い
• やや低い

>

• ありそうもない
• ありそうもない
• ありそうもない
• ありそうもない
• ありそうもない

良いから悪いリカートスケール

• 非常に悪い
• 悪い
• 平均
• 良い
• 優秀

頻度リカートスケール

• 非常に悪い
• 悪い
• 決して
• まれに
• 時には
• しばしば
• 常に

Likertスケールの質問の使用

Likertタイプの質問の主な利点は、上記の質問を使用して幅広い感情に関する情報を収集することができるため、柔軟性があることです。トピックの範囲。 Likertタイプの質問または完全なLikertスケールを、単純なyes/no質問、オープンエンドの質問、および他の質問タイプと組み合わせて使用することにより、研究者は、:

• 製品やブランド：どのように可能性が高いあなたは再びこのアイスクリームのブランドを購入していますか？
• 顧客満足度：あなたに提供されているサービスにどのくらい満足していますか？
• 政治的信念：新政府税制との合意のレベルを強く同意しないから強く同意する
• 個人または企業の行動: X社の最近の決定を強く承認、やや承認、やや不承認、または強く不承認していますか？

良いLikertスケールまたはLikertタイプの質問を書くためには、研究者は、評価される声明または声明が明確であり、回答の選択肢が互いに異なる（上記の事前に書かれた選択肢で示されているように）ことを確認する必要があり、尺度は経験が満足できるものであったり、回答者が声明に積極的に反応すると仮定するのではなく、すべての可能な選択肢を包含する必要がある。

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