Die Likert-Skala ist eine weit verbreitete Methode zur Messung von Einstellungen und Meinungen. Sie wurde nach ihrem Erfinder, dem Psychologen Rensis Likert, benannt. Hier sind die Hauptmerkmale und die Verwendung der Likert-Skala:
- Messung von Einstellungen: Die Likert-Skala ist ein Instrument zur Messung von Einstellungen und Meinungen durch die Erfassung von Antworten auf eine Reihe von Aussagen.
- Abgestufte Antwortmöglichkeiten: Die Skala bietet in der Regel fünf oder sieben abgestufte Antwortmöglichkeiten, die von einer negativen zu einer positiven Einstellung reichen. Beispiele für die Abstufungen könnten sein: “stimme überhaupt nicht zu”, “stimme nicht zu”, “neutral”, “stimme zu”, “stimme voll und ganz zu”.
- Fragebogenstruktur: Die Aussagen in einer Likert-Skala sind so formuliert, dass sie eine bestimmte Einstellung oder Meinung messen. Die Befragten werden gebeten, ihr Ausmaß der Zustimmung oder Ablehnung zu jeder Aussage anzugeben.
- Datenerhebung: Die Antworten werden gesammelt und die Ergebnisse können quantitativ analysiert werden. Jede Antwortkategorie wird oft mit einer numerischen Punktzahl verbunden, wodurch die Einstellungen messbar und vergleichbar gemacht werden.
- Datenanalyse: Die gesammelten Daten können durch statistische Methoden wie Mittelwert, Median und Modus analysiert werden, um ein Verständnis für die vorherrschenden Einstellungen und Meinungen in der befragten Gruppe zu erhalten.
Ein einfaches Beispiel für die Verwendung einer Likert-Skala könnte eine Kundenzufriedenheitsumfrage sein. Kunden könnten gebeten werden, ihre Zustimmung zu Aussagen wie “Ich bin zufrieden mit dem Service” oder “Ich würde dieses Unternehmen weiterempfehlen” auf einer Skala von “stimme überhaupt nicht zu” bis “stimme voll und ganz zu” anzugeben.
Die Likert-Skala ist ein nützliches und flexibles Instrument in vielen Bereichen wie der Marktforschung, Sozialwissenschaften und Psychologie. Sie bietet eine einfache und effektive Methode zur Quantifizierung von Einstellungen und Meinungen, was für die Analyse von Daten und die Informationsgewinnung von entscheidender Bedeutung ist.