一个李克特量表是用来衡量意见、态度或行为的评分量表。

它由一个陈述句或一个问题组成，后面跟着一系列的5或7个答案陈述句。受访者选择最符合他们对陈述或问题感觉的选项。

由于受访者会得到一系列可能的答案，李克特量表非常适合以更微妙的方式捕捉他们对话题的认同程度或感受。然而，李克特量表容易反应偏差，受访者要么同意或不同意所有的陈述，由于疲劳或社会赞许性或者有极端反应的倾向需求的特点．

李克特量表在中国很常见调查研究以及市场营销、心理学或其他社会科学领域。

下载李克特量表响应选项

李克特量表通常包括五个或七个选项。每一端的选项都被调用响应锚．中间点通常是一个中立的项目，一边是积极的选项，另一边是消极的选项。每个项目都给出了1到5或1到7的分数。

例如，典型的李克特五级问题的格式可以是:

除了测量同意或不同意的程度，李克特量表还可以测量其他频谱，如频率、满意度或重要性。

研究人员在寻求比简单的“是或否”问题更大程度的细微差别时，会使用李克特量表问题。

例如，假设您正在进行一项关于客户对一双跑鞋的看法的调查。你问受访者“你对你买的鞋子满意吗?”

像上面这样的二分法问题所提供的信息非常有限。你无法判断客户到底有多满意或不满意。你可以通过问李克特量表问题来获得更具体、更有趣的信息:

“你对你买的鞋子满意吗?”

当你进行测量时，李克特量表是最有用的不可观察的个体特征，或没有具体、客观测量的特征。这些因素可以是导致行为变化的态度、感觉或观点。

每个李克特量表式的问题都应该评估一个单一的态度或特质。为了得到准确的结果，准确地表达你的问题是很重要的。根据经验，确保每个问题只反映主题的一个方面。

例如，如果你想评估人们对环境友好行为的态度，你可以设计一个李克特量表，用各种各样的问题来衡量这个话题的不同方面。

以下是一些建议:

一个很好的经验法则是混合使用这两种方法来保持参与者在调查过程中的参与度。在决定如何表达问题和陈述时，重要的是它们要容易理解偏见以这样或那样的方式。

如果你所有的问题都是关于社会理想你的参与者可能倾向于同意所有人的观点，以积极的态度表现自己。

同意第一种说法的受访者也应该不同意第二种说法。通过在一个长调查中包含这两个陈述，你还可以检查参与者的回答是否正确可靠的和一致的。

双重否定会导致困惑和误解，因为受访者可能不确定他们同意或不同意什么。

避免双管的问题(在同一个问题中询问两个不同的话题)。当面对这样的问题时，你的受访者可能会选择性地回答一个话题，而忽略另一个。这样的问题也可能会让受访者感到困惑，导致他们选择一个中立但不准确的答案，试图同时回答两个问题。

数据的准确性也很大程度上依赖于用词:

当使用李克特量表时，如何表达你的回答选项和如何表达你的问题一样重要。

这里有一些建议要记住。

更多的选项可以让你有更深刻的见解，但也会让参与者更难决定一个答案。更少的选项意味着你捕捉到的细节更少，但这个比例更方便用户使用。

通常，研究人员会给出5到7个回答选项。包含一个奇数是个好主意，这样就有了一个中点。然而，如果你想强迫你的受访者做出选择，偶数个回答就会消除中立选项。

你可以使用李克特量表来测量广泛的认知、动机和意图。回答选项应该尽量涵盖你预期参与者可能有的所有意见。

一些最常见的物品类型包括:

一些研究人员还添加了“不知道”选项。这使得他们能够区分那些觉得自己没有足够的信息来给出意见的受访者和那些对这个话题持“中立”态度的受访者。然而，包括“不知道”选项可能会促使没有积极性的受访者在每个问题上都选择“不知道”。

在一个单极量表，你只测量一个属性(例如，满意度)。在一个双相尺度，你可以测量两个属性(例如，满意或不满意)沿着连续体。

你的选择取决于你的研究问题和目标。如果需要关于某个属性的更细粒度的详细信息，请选择单极项。如果您想允许更广泛的回答，请选择双极性项目。

单极量表在使用五点量表时最为准确。相反，双极量表在使用7分制时最为准确(在一个真正中立的中点的每一边都有三个刻度点)。

避免在响应项中出现重叠。如果两个项目的含义相似，就有可能让受访者的选择变得随机。

在分析数据之前，重要的是要考虑您正在处理的数据类型。likert衍生数据可以作为ordinal-level或间隔级别的数据．然而，大多数研究人员将likert衍生数据视为序数:假设响应之间的距离不相等。

此外，你需要决定是哪一种描述性统计和/或推论统计可用于描述和分析从李克特量表中获得的数据。

您可以使用描述性统计以简单的数字或可视化形式总结收集的数据。

你可以用推理统计学测试假说，例如整个数据集中不同响应或模式之间的相关性。

最后，一定要在分析中清楚地说明是在区间级还是在序数级处理数据。

研究人员通常将likert衍生数据视为序数．在这里，响应类别以排序顺序呈现，但类别之间的距离不能假定为相等。

例如，考虑一个量表，1 =非常同意，2 =同意，3 =中立，4 =不同意，5 =非常不同意。

在这个刻度中，4比3,2或1更负。然而，不能推断4的响应是2的响应的两倍。

将likert衍生数据视为序号，您可以使用描述性统计数据以简单的数字或可视化形式总结收集的数据。的中位数或模式一般用作集中趋势的度量．此外，您可以为每个问题创建一个柱状图，以可视化每个项目选择的频率。

对于序数数据，适当的推理统计是，例如，斯皮尔曼相关或a独立性卡方检验．

但是，您也可以选择在中处理likert派生数据时间间隔水平．在这里，响应类别按顺序排列，类别之间的距离假设相等。

这里使用的适当的推理统计数据是方差分析或皮尔森的相关性．这种分析是合理的，前提是假设数据处于区间级别。

在描述性统计方面，您将每个问题的分数相加，以得到每个参与者的总分。你会发现的意思是，或平均，分数和标准偏差，即样本分数的分布。

李克特量表是一种实用且易于使用的数据收集方法。

李克特量表的问题通常来自不恰当的设计选择。

一个李克特量表评价量表是这样的吗定量评估意见、态度或行为。它由4个或更多的问题组成，当反应分数结合起来时，这些问题衡量的是单一的态度或特征。

使用李克特量表调查，你向参与者提出李克特式的问题或陈述，以及一个连续的项目，通常有5或7个可能的回答，以获取他们的同意程度。

通常会考虑单独的李克特型问题顺序数据，因为这些项目有明确的等级顺序，但分布不均匀。

整体李克特量表分数有时被视为间隔数据。这些分数被认为是有方向性的，甚至它们之间的间隔。

数据的类型决定内容统计测试你应该用来分析你的数据。

操作化意味着将抽象的概念转化为可测量的观察结果。

例如，社交焦虑的概念不能直接观察到，但它可以从自我评分得分、对拥挤场所的行为回避或社交场合中的身体焦虑症状等方面进行操作定义。

之前收集数据，重要的是要考虑如何操作变量你想要测量的。

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班达里，P.和Nikolopoulou, K.(2022年11月30日)。什么是李克特量表?|指南和示例。Scribbr。检索于2022年12月21日，来自//www.dandarfirm.com/methodology/likert-scale/