Tính trung bình các biến thang đo likert

là một phương pháp được sử dụng để đánh giá độ hài lòng dựa theo các câu trả lời đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần về mức độ đồng ý. Thang đo likert được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực để đo lường các ý kiến dưới dạng câu hỏi chi tiết hơn cả câu hỏi có/không. Việc sử dụng thang đo sẽ giúp người thực hiện thu thập và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Để hiểu rõ về bản chất cũng như cách chạy SPSS thang đo Likert, cùng Luận Văn 1080 tham khảo ngay bài viết phía dưới nhé!

Mục lục [Ẩn]

1. Bản chất Thang đo likert

Thang đo Likert là gì? Thang đo Likert có tên gọi tiếng anh là Likert Scale, do nhà khoa học người Mỹ Rensis Likert phát minh vào năm 1932.

1.1. Định nghĩa thang đo Likert

• Thang đo Likert là một phương tiện đo lường phổ biến để thu thập dữ liệu về ý kiến, suy nghĩ, hoặc thái độ của người tham gia nghiên cứu thông qua một loạt câu hỏi hoặc tuyên bố.
• Với thang đo Likert, người tham gia nghiên cứu được yêu cầu đánh giá mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của họ với mỗi tuyên bố đó trong danh sách câu hỏi đó.

1.2. Các thành phần của thang đo Likert

Thang đo này gồm thành phần cơ bản như sau:

• Các câu hỏi hoặc tuyên bố: bao gồm một danh sách các câu hỏi hoặc tuyên bố về một chủ đề cụ thể. Các câu hỏi này thường được thiết kế để thu thập thông tin về ý kiến, suy nghĩ hoặc thái độ của người tham gia nghiên cứu.
• Trạng thái đánh giá: câu hỏi hoặc tuyên bố được kèm theo một phát biểu về mức độ đồng ý hoặc không đồng ý với tuyên bố đó. Thông thường, các phát biểu này là: Đồng ý hoàn toàn/Đồng ý/Không đồng ý/Không đồng ý hoàn toàn/Không chắc chắn.
• Thang điểm: thường sử dụng loại thang 5 hoặc 7 điểm để phản ánh mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của người tham gia nghiên cứu với tuyên bố được đưa ra trong câu hỏi.
• Tổng điểm: được tính bằng cách tổng hợp những điểm số của người tham gia để đo lường mức độ đồng ý/không đồng ý với các tuyên bố được đưa ra trong câu hỏi.

Để tính các dữ liệu theo thang đo likert trong phần mềm spss thì không thể thiếu các thông số quan trọng có thể kể đến như hiệp phương sai,... Mọi người cần tính toán hết một lượt các hệ số cần sử dụng mới có thể áp dụng cách chạy spss thang đo likert. Xem ngay bài viết để hiểu rõ hơn nhé!

1.3. Số cấp độ đánh giá phổ biến

Thang đo Likert hiện đang là công cụ thu thập dữ liệu yêu thích của các nhà nghiên cứu, thường có 2 loại phổ biến: chẵn và lẻ.

Thang đo Likert chẵn

Thang đo Likert lẻ

Thang đo 4 mức độ:

• Gồm 4 câu trả lời: Rất không hài lòng/Không hài lòng; Hài lòng/Rất hài lòng.

Thang đo 5 mức độ:

• Gồm 5 câu trả lời: Hoàn toàn đồng ý/Đồng ý; Trung lập; Không đồng ý/Hoàn toàn không đồng ý.
• Thường được sử dụng để thu thập các vấn đề liên quan đến quan điểm cá nhân.

Thang đo 8 mức độ:

• Gồm 8 câu trả lời: Hoàn toàn không đồng ý/Không đồng ý/Hơi không đồng ý/Không chắc chắn; Hơi đồng ý/Đồng ý/Hoàn toàn đồng ý/Không có ý kiến.
• Được sử dụng để thu thập dữ liệu cho các câu hỏi hoặc chủ đề đơn giản, cần đánh giá trực quan và nhanh chóng.

Thang đo 7 mức độ:

• Gồm 7 câu trả lời: Hoàn toàn đồng ý/Đồng ý/Hơi đồng ý/Trung lập; Hơi không đồng ý/Không đồng ý/Hoàn toàn không đồng ý.
• Thường được sử dụng để thu thập các vấn đề liên quan đến chất lượng sản phẩm/dịch vụ hoặc trải nghiệm của họ.

Thang đo 9 mức độ

• Gồm 9 câu trả lời: Rất không đồng ý/Không đồng ý/Tương đối không đồng ý/Không chắc chắn; Tương đối đồng ý/Đồng ý/Rất đồng ý/Không có ý kiến/Không muốn trả lời.
• Thường được sử dụng liên quan tới các tuyên bố phức tạp và dùng rộng rãi trong các nghiên cứu xã hội, khoa học hoặc kinh doanh.

2. Thiết kế và triển khai thang đo Likert

Cách chạy SPSS thang đo Likert theo 4 bước sau:

2.1. Lựa chọn câu hỏi hoặc tuyên bố

Việc lựa chọn các câu hỏi trong thang đo phải phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Các câu hỏi cần có sự rõ ràng, chính xác nhằm đảm bảo sự hiểu rõ và đồng nhất của người tham gia.

2.2. Thiết kế cấu trúc câu hỏi

Việc thiết kế cấu trúc câu hỏi cần phải phù hợp với mục đích nghiên cứu. Đảm bảo những câu hỏi được người tham gia dễ dàng trả lời.

2.3. Lựa chọn số lượng câu hỏi và cấp độ đánh giá

Sau khi thiết kế cấu trúc câu hỏi, bạn tiến hành xác định:

• Số lượng câu hỏi: tùy thuộc vào mục đích và phạm vi nghiên cứu sẽ có số lượng phù hợp. Tuy nhiên, không nên quá nhiều hoặc quá ít, bạn cần lựa chọn số lượng câu hỏi hợp lý để thu thập đủ thông tin cần thiết.
• Cấp độ đánh giá: xác định độ đo phù hợp cho thang đo Likert, bao gồm số lượng mức độ (chẵn hoặc lẻ).

2.4. Lựa chọn phương án đánh giá và hướng dẫn cho người tham gia nghiên cứu

Cuối cùng, bạn tiến hành lựa chọn phương án đánh giá rồi thực hiện hướng dẫn cho người tham gia nghiên cứu thông qua các phương pháp nhưu khảo sát trực tiếp, khảo sát trực tuyến hoặc khảo sát qua điện thoại.

Thang đo Likert thường được sử dụng để thu thập dữ liệu định lượng cho các biến phụ thuộc trong phân tích chi-square test. Tuy nhiên, khi sử dụng thang đo Likert để thu thập dữ liệu, các điểm dữ liệu được coi là biến định lượng, trong khi chi-square test là một phương pháp phân tích dữ liệu phân loại.

3. 6 bước phân tích dữ liệu từ thang đo

Phân tích dữ liệu từ thang đo Likert thường được thực hiện theo 6 bước chính sau đây:

Bước 1: Kiểm tra tính đồng nhất & tin cậy của dữ liệu

• Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu, bạn phải kiểm tra xem dữ liệu thu thập đã đầy đủ, đồng nhất và tin cậy của thang đo hay chưa.
• Sử dụng phương pháp để đánh giá yếu tố này như: alpha cronbach, kiểm tra độ lệch chuẩn, kiểm tra phân phối của dữ liệu.

Bước 2: Tính điểm cho từng câu hỏi

• Khi tính điểm số cho từng câu hỏi, bạn cần đảm bảo thể hiện đúng ý nghĩa của mức độ đồng ý hoặc không đồng ý với tuyên bố.
• Cách tính điểm cho từng câu hỏi như sau: gán số cho mỗi phản hồi của thang đo, chẳng hạn như 1,2,3,4 hoặc 5.

Bước 3: Tính điểm cho từng mẫu

• Điểm số này thể hiện mức độ đồng ý hoặc không đồng ý của người tham gia nghiên cứu với các tuyên bố trong thang đo.
• Vì vậy, để thực hiện tính điểm cho từng mẫu, bạn cần tính tổng điểm cho từng điểm cho từng câu hỏi.

Bước 4: Phân tích dữ liệu trung bình

• Để xác định trung bình của các điểm số, bạn cần tính tổng điểm cho tất cả các mẫu và chia cho tổng số mẫu.

Bước 5: Phân tích sự phân tán dữ liệu

• Bạn cần sử dụng các chỉ số như phương sai hoặc độ lệch chuẩn để hiểu rõ sự phân tán của dữ liệu.
• Bên cạnh đó, bạn cũng có thể sử dụng các biểu đồ để thể hiện sự phân tán dữ liệu như biểu đồ tần số, biểu đồ đường, hoặc biểu đồ cột.

Bước 6: Phân tích tương quan

• Để phân tích tương quan giữa các câu hỏi, tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong thang đo, bạn có thể sử dụng phương pháp thống kê phân tích hồi quy.

Nếu dữ liệu được thu thập từ một mẫu ngẫu nhiên lớn và được xử lý đúng, thì sai số chuẩn có thể được tính toán để đánh giá độ chính xác của kết quả thu được từ thang đo Likert. Tuy nhiên, nếu phương pháp thu thập dữ liệu hoặc phương pháp phân tích không được thực hiện đúng, thì sai số chuẩn có thể không phản ánh chính xác độ chính xác của kết quả đo lường. Xem ngay Sai Số Chuẩn Là Gì để hiểu rõ hơn.

4. Phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến

4.1. Điểm số và tổng điểm

• Phương pháp tính tổng điểm là một cách đơn giản để phân tích dữ liệu từ thang đo Likert. Phương pháp này dựa trên việc tính tổng điểm của các câu hỏi hoặc tuyên bố được đánh giá bằng thang đo.
• Kết quả cuối cùng của phương pháp này sẽ là một con số duy nhất cho biết tổng số điểm mà người tham gia nghiên cứu nhận được.

4.2. Tần suất và phân phối

• Bằng cách đếm số lần mỗi cấp độ đánh giá xuất hiện, bạn có thể tính được tần suất và phân phối của từng cấp độ đánh giá trong thang.
• Nhờ thế, sẽ giúp bạn hiểu và nắm rõ hơn về xu hướng đánh giá của người tham gia nghiên cứu.

4.3. Phương sai và độ tin cậy

• Trong phương pháp phân tích dữ liệu từ thang đo, phương sai và độ tin cậy được sử dụng để kiểm tra sự đồng nhất của các câu hỏi trong thang đo.
• Để đánh giá độ tin cậy của các câu hỏi đánh giá trong thang đo, ta sử dụng chỉ số Cronbach's alpha. Giá trị độ tin cậy này được đo trên thang điểm từ 0 đến 1 và giá trị độ tin cậy cao hơn 0,7 được xem là chấp nhận được, trong khi giá trị độ tin cậy cao hơn 0,9 được coi là rất tốt.
• Kết quả này giúp đảm bảo tính đồng nhất của các câu hỏi trong thang, để từ đó tăng tính tin cậy của quá trình đánh giá.

4.4. Điều chỉnh giá trị thang đo Likert

• Khi tiến hành phân tích dữ liệu từ thang, điều chỉnh giá trị của thang đo là một phương pháp phổ biến được sử dụng.
• Cụ thể, ta có thể điều chỉnh giá trị trung tâm của thang đo bằng cách chia tổng số câu hỏi hoặc tuyên bố, từ đó thu được một giá trị phần trăm trung bình cho mỗi câu hỏi hoặc tuyên bố.
• Phương pháp này giúp cho việc so sánh các kết quả đánh giá từ nhiều nhóm khác nhau trở nên dễ dàng và chính xác hơn.

5. Ưu điểm và hạn chế của thang đo Likert

5.1. Ưu điểm của thang đo Likert

Là một công cụ đo lường phổ biến bởi chúng đem đến nhiều sự hữu ích như:

• Dễ sử dụng và triển khai: có thể triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau với cách sử dụng đơn giản.
• Có độ tin cậy cao: thang đo này trong SPSS thường được thiết kế để đo lường các khía cạnh khác nhau của một hiện tượng. Vì vậy, chúng có độ tin cậy cao.
• Đánh giá đa chiều: thang đo cho phép đánh giá đa chiều của một hiện tượng, tức không chỉ ở mức đơn giản có hoặc không, mà tương đối chi tiết giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về ý kiến của người tham gia.
• Dễ dàng thực hiện phân tích thống kê: Khi sử dụng thang đo Likert, phân tích thống kê đơn giản và dễ dàng hơn so với các phương pháp đo lường khác.
• Tính năng ẩn danh: người trả lời không cần ghi thông tin cá nhân bởi thang đo này sẽ cho phép ẩn danh trên bảng câu hỏi. Điều này giúp người trả lời giảm được áp lực khi đánh giá câu hỏi.

5.2. Hạn chế của thang đo Likert

Bên cạnh những ưu điểm được liệt kê phía trên thì song đó, thang đo Likert vẫn còn nhiều hạn chế, cụ thể:

• Giới hạn kích thước: thang đo chỉ cung cấp cho người dùng một vài kết quả nhất định. Vì vậy, sẽ gây ra kết quả không đúng về thái độ cần đo.
• Tính chính xác: do cách đặt câu hỏi khiến người tham gia khảo sát không hiểu hết ý, cảm thấy nhàm chán, không có hứng thú và trả lời một cách mất tập trung nên tính chính xác của phép đo có thể bị sai lệch.
• Thiên vị khi lựa chọn: người tham gia đôi khi sẽ lựa chọn phản hồi do thành kiến của xã hội về vấn đề nào đó.

Sau khi tham khảo qua toàn bộ các thông tin cần biết về thang đo likert, Luận văn 1080 mong bạn sẽ áp dụng thành công trong bài làm của mình. Ngoài ra nếu bạn cảm thấy khó hiểu về cách cách làm thang đo likert trong google form hoặc cách chạy spss thang đo likert anova, đừng ngần ngại hãy liên hệ dịch vụ hỗ trợ spss của chúng tôi để được giải đáp sớm nhất.

6. Ví dụ và ứng dụng của thang đo Likert

6.1. Ví dụ sử dụng thang đo Likert trong nghiên cứu khoa học xã hội

• Sử dụng thang trong nghiên cứu khoa học xã hội khi muốn đo độ hài lòng của khách hàng đối với một sản phẩm/dịch vụ.
• Nhà nghiên cứu sẽ thực hiện đưa ra một bộ câu hỏi được định hướng từ tích cực đến tiêu cực và kèm theo thang đo cho mỗi câu hỏi đề người dùng lựa chọn phản hồi.
• Ví dụ: Bạn có hài lòng với chất lượng làm luận văn thuê của Luận Văn 1080 hay không?
  • Hoàn toàn đồng ý.
  • Đồng ý.
  • Không chắc chắn.
  • Không đồng ý.
  • Hoàn toàn không đồng ý.
• Sau khi bạn đã thu thập được các phản hồi, tiến hành tổng hợp lại để tính toán điểm trung bình cho từng mục tiêu đánh giá. Điều này sẽ giúp bạn nhìn nhận rõ, khách hàng đối với sản phẩm/dịch vụ đó là là tích cực hoặc tiêu cực.

6.2. Ứng dụng thang đo Likert trong đánh giá chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ

Cách ứng dụng thang đo Likert trong đánh giá chất lượng sản phẩm/dịch vụ tại công ty A mới ra mắt sản phẩm mới. Các câu hỏi có thể được đưa ra như sau:

• Bạn có thấy hài lòng với sản phẩm mới của chúng tôi không?
• Bạn cảm thấy sản phẩm này đáp ứng được nhu cầu của bạn không?
• Sản phẩm mới này có xứng đáng với giá tiền mà bạn phải bỏ ra hay không?
• Bạn sẽ tiếp tục mua sản phẩm mới của công ty chúng tôi chứ?
• Bạn có muốn giới thiệu sản phẩm mới của chúng tôi cho người khác không?

Bạn có thể sử dụng thang 5 mức độ để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm mới này. Từ đó, có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị của mình để cải thiện chất lượng sản phẩm tốt hơn.

6.3. Sử dụng thang đo Likert trong đánh giá và phản hồi của khách hàng

Dưới đây là ví dụ về cách ứng dụng Likert trong đánh giá và phản hồi của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn.

Khảo sát sẽ bao gồm những câu hỏi như:

• Bạn có hài lòng với trải nghiệm của mình tại khách sạn chúng tôi?
• Bạn có muốn quay trở lại khách sạn chúng tôi vào lần sau?
• Bạn sẽ đánh giá tốt về khách sạn chúng tôi chứ?

Kết quả của cuộc khảo sát sẽ được sử dụng để đánh giá và cải thiện chất lượng dịch vụ của khách sạn. Từ đó, sẽ giúp khách sạn cải thiện được những hạn chế, tăng sự hài lòng của khách hàng.

EViews có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu thu thập từ thang đo Likert. Nó có thể được sử dụng để tính toán các chỉ số thống kê cơ bản, như trung bình, độ lệch chuẩn và phân phối tần số của các điểm dữ liệu từ thang đo Likert. EViews cung cấp các công cụ phân tích thống kê, hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, và phân tích dữ liệu bản địa. Để tìm hiểu sâu hơn về công cụ này, đọc ngay bài viết Giới thiệu về phần mềm EVIEWS

Về bản chất, thang đo Likert trong SPSS không khó để thực hiện. Tuy nhiên, bạn cần nắm vững những kiến thức cơ bản mà bài viết phía trên đã cung cấp để quá trình thực hành không bị gián đoạn và một số lưu ý như cần đặt câu hỏi rõ ràng, tránh sử dụng từ ngữ mơ hồ, khó hiểu; đưa ra số lượng câu hỏi phù hợp; tránh tình trạng đặt câu hỏi quá đơn điệu hoặc quá phức tạp… nhằm tăng tính chính xác cho cuộc khảo sát của bạn.