أكاديـمـيـا جلـــــوب

---

‏ماهو مقياس ليكرت ؟ 
‏وكيف يتم تحليل بيانات مقياس ليكرت إحصائياً ؟ 
مقياس ليكرت : هو أحدأكثر المقاييس استعمالاً حيث يطلب فيه من المستجيب أن يحدد درجة موافقته أو عدم موافقته على خيارات محددة. وهو مجموع الإجابات التي يتم الحصول عليها باستخدام هذا المقياس الذي يتالف من محاور، وكل محور يتكون من مجموعة من العبارات ضمن موضوع معين مثل الوضع الاقتصادي والوضع السياسي ومستوى الخدمات المصرفية والصحية المقدمه وغيرها.
 الهدف من المقياس هو قياس درجة الموافقة أو عدم الموافقة على كل عبارة من عبارات كل محور ،حيث يتم اختيار مقياس ليكرت الخماسي وهو المقياس الأكثر استخداماً وتكون خياراته بالشكل التالي ( أوافق بشدة - أوافق - محايد - غير موافق - غير موافق بشدة). ويمتاز هذا المقياس بسهولة تصميمه وتطبيقه ومعالجته وحساب درجة ثباته وصدقه.

ويستخدم هذا المقياس بكثرة في استطلاعات الرأي وذلك لأنه يوفر الوقت والجهد مع مراعاة بعض الشروط عند استخدامه وهي:

1) التوازن بين الفقرات الإيجابية والسلبية للمقياس وتوزيعها بشكل عشوائي.

2) عند صياغة عبارات المقياس يجب أن تكون :

• قصيرة بحيث لاتزيد عن عشرين كلمة.

• أن تصاغ العبارة لغوياً بصيغة المضارع.

• تحتوي فكرة واحدة غير مركبة.

• مكتوبة بلغة سهلة وبسيطة وواضحة المعنى.

• أن تكون جملاً اعتقادية انفعالية شعورية مثل (اعتقد ، اشعر، اتوقع).

• تعكس تعريف الاتجاه المراد قياسه بحيث تتضمن المكونات الفرعية (المعرفية والوجدانية والسلوكية) للاتجاه.

• الاعتدال والحذر في استخدام  بعض الكلمات مثل (فقط او اطلاقاً).

3. تحليل عبارات المقياس بالطرق الاحصائية المناسبة وخاصةً بما يتعلق بالصدق والثبات نتيجة التقييم والتحليل.

بعد الانتهاء من جمع البيانات يمكن تحليل كل محور على حده ويمكن جمع اجابات عدة محاور للحصول على نتيجة لمجموع تلك المحاور.

تحليل بيانات مقياس ليكرت إحصائياً:

ينتشر بكثرة استخدام هذ المقياس في الدراسات والبحوث الإدارية الاجتماعية والإنسانية وأيضاً في استطلاعات الرأي والمسوحات الإحصائية ، ويجب على المحلل الإحصائي عند تحليل بيانات هذا المقياس أن ينتبه الى قضايا هامة وهي:

1- يتم ترميز الاختيارات عن طريق التعبير بقيمة رقمية لكل خيار وفق التالي ( موافق بشدة = 5 ،موافق = 4 ، محايد = 3،غير موافق = 2 ،غير موافق بشدة = 1).

2- يجب الانتباه أن البيانات الترتيبية ( ordinal data) تختلف عن البيانات الفئوية (interval data) حيث لكل نوع من هذه البيانات طريقة تحليل تختلف لان البيانات الترتيبية تعني أن رتبة الأول أقل من رتبة الثاني في صفة معينة ورتبة الثالث أعلى من رتبة الثاني مثل الشهادات (دكتوراه = 4، الماجستير =3،الدبلوم العالي =2 ،البكالوريوس = 1) أي أن شهادة الدبلوم العالي أفضل من البكالوريوس وأن شهادة الماجستيرأفضل  من الدبلوم العالي وهكذا.

مع مراعاة مايلي:

-أن الأرقام هنا تشير إلى  الترتيب التصاعدي أو التنازلي وليس الى الكم.

- المسافات في المقياس ليست متساوية.

- يرتب الأفراد حسب مدى موافقتهم على موضوع معين.

- يوضح هذا المقياس بأن الفرد أو المجموعة المستجوبة لديهم درجة موافقة على مسالة معينة مطلوب قياسها دون معرفة حجم الفرق بين أي اثنين من هؤلاء الأفراد .

- المقياس هنا يعني الترتيب ولايعني التساوي.

- مع خاصية الترتيب يملك هذا المقياس إمكانية التصنيف التي يمتلكها المقياس الاسمي على سبيل يمكن تصنيف درجة الموافقة بناءً على الشهادة.

أما فيما يخص البيانات الفئوية يكون معروف قيمة كل مشاهدة والفرق بينها وبين المشاهدة التي تسبقها والمشاهدة التي تليها بلارقام فعلياً.

ولها مميزات أهمها : تعبر الأرقام في هذا التصنيف عن أرقام فعلية،تكون وحدات القياس من نفس النوع،القيم الموجودة في هذا التصنيف تعطي معلومات عن الترتيب والكمية للصفة المدروسة.

وفي بعض الاحيان يجتهد مجموعة من الباحثين بمعاملة البيانات الترتيبية معاملة البيانات الفئوية ويفترضون أن  المسافة متساوية بين المرتبة والمرتبة التي تليها وهذا ليس صحيح دائماً وعلى سبيل المثال قد لاتكون المسافة بين موافق وموافق بشدة هي نفس المسافة بين غير موافق وموافق.
3- يبدأ تحليل البيانات التجيمعية باسلوب مقياس ليكرت عن طريق التحليل الاحصائي الوصفي وعلى الرغم من أن الباحثين يقومون بتحويل العبارةإلى أرقام مثل ( موافق بشدة = 5 ،موافق = 4 ، محايد = 3،غير موافق = 2 ،غير موافق بشدة = 1) ثم يقومون باجراء عمليات حسابية لتلك الإرقام إلا أنه يجب الانتباه أن هذه الأرقام ليست فعلياً أرقام وأنما رموز تستخدم للتعبير عن عبارة أو كلمة معينة ، لذلك يفضل عند استخدام مقاييس النزعة المركزية أن  لايتم استخدام الوسط الحسابي عند الاحتساب ويفضل استخدام الوسيط أو  المنوال لأن هذه المقاييس يمكن استخدامها مع البيانات الترتيبية مع امكانية فهما من قبل المستفيدين بشكل أكبر  ويمكن عرض النتائج عن طريق استخدام التوزيع التكراري النسبي لمعرفة النسب المئوية ممن اجابو " موافق" من مجموع من استجابوا. وأيضاً يمكننا استخدام الرسوم والاشكال البيانية لتوضيح النتائج.

4- يمكن استخدام مجموعة من الاساليب الإحصائية المتقدمة لهذا النوع من المقياس وهي الاختبارات والطرق اللامعلمية (اللابارمترية) مثل تحليل (مان وتني) او اختبار (كروسكال واليس) وغيرها من الاساليب الملائمة.

5- ويمكن تبسيط هذا المقياس فس المسوحات واستطلاعات الرأي من خلال دمج فئات الاستجابة السابقة ( موافق بشدة = 5 ،موافق = 4 ، محايد = 3،غير موافق = 2 ،غير موافق بشدة = 1) الى فئتين اسميتين مثل (موافق وغير موافق) او (قبول ورفض) والتي يمكن تحليلها إحصائياً باستخدام مربع كاي (X2).

أما إذا كان المقياس ثلاثي مثل (نعم ،محايد،لا) والذي يكون غير محبذ دائماً لأنه يركز على النهايات المتطرفة للاستجابة مع ان هناك الكثير من الاجابات بين هذه الخيارات.

---

تعليقات

---