Thang Đo Likert Và Những Vấn Đề Cần Quan Tâm Trong SPSS

5/5 - (8 bình chọn)

Một trong những phương pháp đánh giá độ hài lòng của người dùng hiệu quả, nhanh chóng thì không thể không nhắc đến Thang Đo Likert. Hiện nay, thang đo Likert được dùng rộng rãi trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội. Với mục đích lớn nhất là để đo lường những ý kiến được thu thập dưới dạng câu hỏi chi tiết (câu hỏi tự luận không phải câu trả lời có – không). Để giúp các bạn có thêm nhiều thông tin về thang đo Likert cũng như quy trình làm việc của nó. Ngày hôm nay chúng tôi sẽ trình bày tới các bạn những vấn đề tổng quan về thang đo Likert.

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc phân tích hay khảo sát Thang Đo Likert, thiết kế Thang Đo Likert…thì hãy liên hệ với Luận Văn Tốt để được hỗ trợ dịch vụ xử lý số liệu luận văn thạc sĩ trọn gói, cam kết sẽ mang đến cho các bạn kết quả hơn cả mong đợi, nhắn tin hoặc gọi Zalo/tele : 0934573149 bạn nhé!!

Khái niệm thang đo Likert

Khái niệm thang đo Likert
Khái niệm thang đo Likert

          Hiện nay, thang đo Likert được định nghĩa là một công cụ hiệu quả giúp người dùng có thể đo lường, xác định những ý kiến, những quan điểm của cá nhân về các câu hỏi khảo sát. Và những câu hỏi khảo sát này sẽ là những câu hỏi theo tính khảo sát ở mức độ đồng ý, mức độ hài lòng của cá nhân (không phải câu trả lời có – không). Thang đo Likert được phát minh bởi một nhà khoa học người Mỹ bào năm 1932. Phát minh này ra đời và được đặt theo tên của người sáng lập ra nó – ông Rensis Likert. Đây là dạng thang đo được sử dụng nhiều, phổ biến trong phần mềm SPSS.

          Thang đo Likert có nhiều dạng khác nhau, tuy nhiên chỉ có hai dạng phổ biến và được sử dụng nhiều nhất chính là thang đo Likert 5 mức độ và Likert 7 mức độ. Theo đó, mà trong bảng khảo sát, nghiên cứu sinh sẽ thường sử dụng những dạng câu hỏi, câu trả lời theo các mức độ như “hoàn toàn đồng ý”, “đồng ý”, bình thường”, “không đồng ý”, hoàn toàn không đồng ý”, … Việc xây dựng câu trả lời và câu hỏi trong bảng khảo sát sẽ là yếu tố quyết định việc sử dụng Likert 5 mức độ hay thang đo Likert 7 mức độ. Từ đó, những mức độ sẽ được người dùng mã hóa bằng số để có thể thuận tiện hơn trong những bước nghiên cứu tiếp theo.

          Xét trong thực tế hiện nay, các dạng thang đo Likert được sử dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực khác nhau trong đời sống xã hội. Đặc biệt, xuất hiện nhiều trong các bài nghiên cứu khoa học, luận văn thạc sĩ, khóa luận tốt nghiệp, …. Thông thường sẽ được sử dụng nhiều hơn trong ngành xã hội học. Vì ngành này luôn phải nghiên cứu, khảo sát mức độ hài lòng của người tiêu dùng, người dân về một dịch vụ, một sản phẩm nào đó. Nhìn chung ta có thể thấy được ứng dụng thực tiễn của thang đo Likert là rất rộng và phổ biến trong giai đoạn hiện nay.

Bài viết liên quan : Cách Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa 

Phân tích 2 loại thang đo Likert thường gặp

Phân tích 2 loại thang đo Likert thường gặp
Phân tích 2 loại thang đo Likert thường gặp

          Hiện nay có hai loại thang đo Likert thường gặp đó chính là thang đo chẵn và thang đo lẻ. Ngày hôm nay chúng tôi sẽ đi sâu phân tích về hai loại thang đo này để các bạn hiểu rõ hơn và vận dụng được trong bài nghiên cứu của mình.

          1.Thang đo chẵn

          Thang đo chẵn là tên gọi dùng để chỉ hai loại thang đo chính là thang đo loại 4 và thang đo loại 8. Lý do gọi là thang đo chẵn thì đơn giản chỉ là vì 4 và 8 đều là số chẵn.

          Loại thang đo số 4 là loại thang đo có 4 đầu điểm đánh giá khác nhau về mức độ hài lòng của cả nhân. Đối với loại này, người dùng có thể lựa chọn 4 mức độ và trong đó thì không có mức độ trung lập. Ví dụ như là “rất hài lòng”, “hài lòng”, “không hài lòng”, “rất không hài lòng”. Như các bạn thấy ở ví dụ này hoàn toàn không có sự lựa chọn của mức độ trung lập.

          Loại thang đo số 8 là dạng được cải tiển, phát triển dựa trên cơ sở sẵn có của thang đo số 4 mà chúng tôi đã nói ở trên. Một điểm tiến bộ của thang đo loại số 8 so với thang đo loại số 4 chính là loại số 8 có thể tùy chọn để thu thập những phản hồi của người khảo sát. Từ đó tiến hành phân tích và chỉ ra được những khả năng đề xuất phù hợp với từng sự lựa chọn.

  1. Thang đo lẻ

          Thang đo lẻ sẽ bao gồm 3 loại cơ bản là thang đo loại 5, thang đo loại 7 và thang đo loại 9. Giống như ở trên, sở dĩ gọi là thang đo lẻ là bởi vì nhứng sô 5, 7, 9 đều là nhứng số lẻ.

          Đối với thang đo loại số 5 này, người nghiên cứu sẽ tiến hành thiết lập câu hỏi và câu trả lời dựa trên 5 mức độ khác nhau tương ứng với 5 đầu điểm. Và đây chính là một phiên bản mới, phiên bản nâng cấp của thang Likert 3 mức độ. Tại đây các nhà nghiên cứu vẫn sẽ tiếp tục sử dụng kết cấu của thang đo Likert nhằm thu thập những thông tin, những câu trả lời phục vụ cho bài toán nghiên cứu của mình. Một đặc điểm nữa của thang số 5 chính là loại này sẽ có một phương án trả lời trung lập cho cá nhân có thể chọn lựa trong trường hợp không muốn lựa chọn những câu trả lời mang tính cực đoan khác.

          Loại thang đo số 7, về tính chất và bản chất thì thang đo này cũng giống như thang đo loại số 5. Sẽ có 7 mức độ tương ứng với 7 đầu điểm để đánh giá. Thang đo này vẫn sẽ có một mức độ mang tính chất “trung lập” cho người trả lời lựa chọn. Tuy nhiên sẽ có bổ sung thêm hai mức độ nữa ở phần bắt đầu và phần kết thức của câu hỏi. Mục đính là để đa dạng các câu trả lời, khai thác thêm nhiều số liệu hơn cho bài nghiên cứu.

          Loại thang đo số 9 là một dạng khá phổ biến và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng. So với thang đo loại 7 thì sẽ có thêm hai phương án lựa chọn. Việc thêm phương án sẽ thực hiện bằng việc thêm 2 tùy chọn bất kỳ vào trong trang đo Likert 7 ban đầu. Loại thang đo này có tính đa dạng, phong phù các sự lựa chọn. Từ đó làm tăng tính thực tế cho bài nghiên cứu.

Trong quá trình chia sẻ về Thang Đo Likert Và Những Vấn Đề Cần Quan Tâm Trong SPSS thì Luận Văn Tốt muốn gửi đến các bạn nội dung Tổng Quan Về Hiệp Phương Sai Trong Spss mà hiện nay cũng được rất nhiều bạn đọc quan tâm. 

Sự khác biệt giữa thang đo Likert 5 mức độ và thang đo Likert 7 mức độ

Sự khác biệt giữa thang đo Likert 5 mức độ và thang đo Likert 7 mức độ
Sự khác biệt giữa thang đo Likert 5 mức độ và thang đo Likert 7 mức độ

          1.Thang đo Likert 5 mức độ

          Như chúng tôi đã nói ở phần trên, thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng một cách thường xuyên và rộng rãi. Cụ thể trong những trường hợp nghiên cứu từ một nhóm chủ đề chung hoặc cụ thể. Và yêu cầu người trả lời cho biết về mức độ hài lòng của họ đối với một nhóm chủ đề nghiên cứu đó. Các mức độ sẽ được thể hiện theo chiều từ thấp đến cao hoặc từ cao đến thấp. Hiện nay, thang đo Likert nói chung đang tồn tại 3 loại mức độ đó là mức độ đồng tình, chấp thuận và tin tưởng.

          Ví dụ: Khảo sát mức độ hài lòng của sinh viên trường đại học M về dịch vụ Internet trong trường.

          1.Rất không hài lòng

  1. Hài lòng
  2. Bình thường
  3. Không hài lòng
  4. Rất không hài lòng

          Ưu điểm: Đem lại cho người trả lời cảm giác thoái mái và dễ hiểu. Bởi không có quá nhiều sự lựa chọn và mỗi sự lựa chọn đều rất rõ ràng. Ví dụ như: “rất đồng ý”; “đồng ý”, “bình thường”, “không đồng ý”, “rất không đồng ý”. Điều này sẽ giúp cho người trả lời hiểu rõ về giới hạn của từng mức độ một. Từ đó đưa ra sự lựa chọn một cách chính xác nhất và nhanh nhất. Chính vì điều này, mà loại thang đo Likert 5 mức độ trở thành mẫu thang đo lý tưởng để đánh giá kết quả cho mẫu nghiên cứu.

          Nhược điểm: bên cạnh những ưu điểm vượt trội như trên, thang đo Likert 5 mức độ vẫn còn tồn tại những hạn chế nhất định. Vì có sự đa dạng nên những mức độ mang tính quan trọng trong loại thang đo này vẫn còn có giới hạn. Người dùng sẽ không thể tiến hành đo lường tất cả các thái độ cùng một mẫu lớn. Do đó, làm cho tính khách quan và độ chính xác bị giảm xuống.

  1. Thang đo Likert 7 mức độ

          Thang đo Likert 7 mức độ là loại thang đo cổ điển. Thang đo này sẽ cung cấp cho người trả lời 7 phương án lựa chọn khác nhau tương đương với 7 đầu điểm để đánh giá. Và trong 7 phương án này được chia thành 3 tính chất khác nhau với 2 ý kiến ôn hòa, hai ý kiến trung gian và 1 ý kiến trung lập cho người trả lời lựa chọn. Việc xây dựng câu hỏi và câu trả lời cho thang đo Likert 7 là khá phức tạp. Do vậy, yêu cầu những nhà nghiên cứu cần phải có được lượng kiến thức chuyên môn sâu và vững chắc cùng với khả năng tư duy, logic.

          Ví dụ: Khảo sát mức độ hài lòng của người tiêu dùng đối với đồ ăn nhanh tại cửa hàng A.

          1.Hoàn toàn không đồng ý

          2.Không đồng ý

          3.Phần nào không đồng ý

          4.Không đồng ý cũng không phản đối

  1. Phần nào đồng ý

          6.Đồng ý    

  1. Hoàn toàn đồng ý

          Ưu điểm: Chính vì có thêm 2 sự lựa chọn so với thang đo Likert 5 mức độ cho nên, thang đo Likert 7 mức độ được đánh giá là loại thang đo có độ chính xác cao nhất. Được sử dụng phổ biến và hiệu quả trong việc tính điểm trung bình của thang đo Likert. Đồng thời, loại thang đo này cũng đã phản ánh một cách thực tế bản chất của câu trả lời. Thang Likert 7 mức độ còn có một ưu điểm nữa đó là dễ dàng sử dụng, giúp cho người trả lời thoải mái lựa chọn. Là một cơ sở khai thác cũng như cung cấp nhiều dữ liệu để tiến hành chạy phần mềm SPSS.

          Nhược điểm: Mức độ còn tồn tại một số nhược điểm như, những câu trả lời có thể bị ảnh hưởng nhiều bởi một số câu trả lời phía trước. Bởi vì có tới 7 mức độ nên các nhà nghiên cứu cần phải cân đo đóng đếm, chia thành các mức độ phù hợp. Sẽ không tránh khỏi việc sự chênh lệch giữa hai mức độ liền kề là rất nhỏ. Chính vì thế làm ảnh hưởng tới phán đoán của người trả lời, sẽ dễ bị dao động bới những phương án liền kề.

          Trên đây là những thông tin mà chúng tôi muốn chia sẽ tới các bạn về Thang Đo Likert. Bài viết được xây dựng để giúp các bạn giải quyết những thắc mắc về bản chất của thang đo Liker. Trong bài viết của mình chúng tôi đã đưa ra những ví dụ cụ thể để các bạn có thể hiểu rõ hơn về bản chất, hình thức của thang đo Likert. Nếu các bạn gặp khó khăn trong quá trình xử dụng phần mềm SPSS thì hãy liện hệ dịch vụ xử lý số liệu luận văn của Luận Văn Tốt bạn nhé. Xin chân thành cảm ơn các bạn đã đọc bài viết này của chúng tôi.

5 1 đánh giá
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x
()
x
Liên hệ