Creare e interpretare dati di scala lickert nella ricerca di mercato

Case Study - Misurare le preferenze dei consumatori per i dispositivi digitali

Man mano che i consumatori adottano i progressi tecnologici, la domanda di contenuti digitali su vari dispositivi mobili, come smartphone, tablet e laptop, aumenta drasticamente. Considera che un cliente di ricerche di mercato potrebbe voler capire meglio le preferenze dei consumatori riguardo ai diversi tipi di piattaforme digitali e esplorare i principali driver della visualizzazione di video dei consumatori per l'intrattenimento e per le esigenze aziendali .

Il cliente di ricerche di mercato ha chiesto che venga sviluppato un sondaggio per esplorare l'atteggiamento dei consumatori sull'uso delle piattaforme tecnologiche per la distribuzione dei contenuti. Il sondaggio sarà condotto per diversi mesi al fine di raccogliere dati su come il cambiamento tecnologico e l'implementazione influenzano le percezioni, le attitudini e i comportamenti dei partecipanti al sondaggio. Sia i dati quantitativi che qualitativi sono stati richiesti dal cliente di ricerche di mercato. Il campionamento casuale verrà utilizzato per selezionare i partecipanti al sondaggio, stabilendo così un campione di probabilità , che consentirà l'applicazione di statistiche inferenziali ai dati. Il campionamento casuale aiuta a ridurre efficacemente la distorsione a livelli accettabili .

Esempi di una scala Likert a 5 punti

Una scala Likert a 5 punti può essere utilizzata per registrare le risposte dei partecipanti al sondaggio. (Il nome Likert è pronunciato "Lick-urt" poiché è un cognome francese.) Una scala Likert è una versione di una scala di valutazione sommata, che è configurata in un modo che consente la conversione di risposte testuali in categorie quantificabili che possono essere riassunto per riflettere le differenze relative delle risposte individuali o aggregate.

Anche se non ci sono risposte corrette allegate alle domande , una scala di valutazione sommata si traduce in una maggiore affidabilità rispetto a una singola scala di rating che tende a fornire.

Di seguito sono riportate domande di esempio che potrebbero essere utilizzate in questo sondaggio.

Il contenuto del video è sufficientemente dettagliato in modo tale che non ho bisogno di leggere il contenuto web.

__ Concordare __Agree __Neutral __Disagree __ Fortemente in disaccordo

Dopo aver visto un video, di solito vado sul sito Web per informazioni più approfondite.

__ Assolutamente Vero __ Un po 'Vero __Neutrale __ Abbastanza falso __Solutamente falso

I consumatori godono di una qualità superiore utilizzando le applicazioni UI / UX nei siti Web aziendali.

__Sempre __Sempre __Metempo __Som dietro __Non sempre

Gli esempi sono formattati secondo una scala Likert a 5 punti. Poiché le persone tendono a pensare in termini di un numero maggiore indicando maggiore accordo o "veridicità", la scala è configurata in modo tale che quando i punteggi vengono sommati, un numero maggiore viene letto come allineato o in accordo con l'oggetto della domanda (che è davvero un affermazione, non una domanda).

5 = Molto d'accordo 4 = Accetto 3 = Neutro 2 = Disaccordo 1 = Forte disaccordo

5 = Assolutamente Vero 4 = Abbastanza Vero 3 = Neutro 2 = Abbastanza Non vero 1 = Assolutamente falso

5 = Sempre 4 = Spesso 3 = A volte 2 = Raramente 1 = Mai

Come possono essere interpretati i dati di scala di Likert?

Tuttavia, è importante riconoscere che uno svantaggio principale di un punteggio sommativo dei numeri ordinali da una scala Likert è che il punteggio impartisce un senso di significato che non è realmente rappresentativo di una reale grandezza. Per i dati quantitativi che risultano dalla somma dei record dei rispondenti dei punti per ciascuna voce della domanda, verranno utilizzate analisi statistiche per determinare le relazioni tra le risposte alle domande.

Di conseguenza, le statistiche possono quindi essere utilizzate per fornire informazioni sui tassi accettabili di affidabilità, validità e sensibilità. Ad esempio, la maggior parte dei ricercatori di mercato insiste che i dati delle scale Likert superano l'alfa di Cronbach o il test di intercettazione e validità di Kappa.

_fonti:

_{Jupp, V. (2006). Il dizionario SAGE dei metodi di ricerca sociale.}

_{Likert, R. (1932). Una tecnica per la misurazione degli atteggiamenti. Archives of Psychology, 140 (55).}

_{Martinez-Martin, P. (2010, 15 febbraio). Scale di valutazione composte. Journal of Neurological Science, 289 (1-2), 7-11. doi: 10.1016 / j.jns.2009.08.013.}

_{Zikmund, WG, Babin, BJ, Carr, JC e Griffin, M. (2013). Metodi di ricerca aziendale (nono ed.). Mason, OH: sud-occidentale.}