Echelle de Likert

La différence entre une échelle de Likert à part entière et une échelle de type Likert est que l'échelle de type Likert utilise seulement cinq points (ou sept points, ou ce que vous préférez) pour répondre à une seule question. Une vraie échelle Likert d'autre part utilise une série de déclarations qui explorent les différentes dimensions d'un sujet.

L'échelle de Likert peut également être utilisé pour mesurer les attitudes des gens. En répondant à une question du questionnaire de Likert, les personnes interrogées indiquent leur degré d'accord ou de désaccord sur une échelle symétrique accord-désaccord pour une série de déclarations. Ainsi, la gamme capte l'intensité de leurs sentiments pour un élément donné. Comme à l'échelle de Thurstone, le développement d'une échelle de Likert nécessite un certain effort.

Une échelle de Likert utilise un certain nombre de points de Likert, qui sont des énoncés auxquels le répondant exprime son accord ou son désaccord. Généralement, on utilise une échelle de cinq points ou de sept points, par exemple:

  • Entièrement d'accord
  • D'accord
  • Neutre
  • Pas d’accord
  • Entièrement pas d’accord

Comme vous voyez, chaque élément est bipolaire: il mesure l'accord ou le désaccord de quelqu'un par rapport à la déclaration et vous donne une mesure de l'accord ou du désaccord. Il existe une variété d'échelles possibles (1 à 7, 1 à 9, 0 à 4). Toutes ces échelles impaires ont une valeur au milieu est souvent indiqué comme neutre ou indécis. Il est également possible de forcer une choix par un nombre pair de réponses, sans choix neutre ou indécis. Dans cette situation, le répondant est obligé de décider s'il penche plus vers l'accord ou vers le désaccord.

Les principales étapes de l'élaboration d'une échelle de Likert sont:

  1. Déterminez le concept central: quel concept allez-vous mesurer (voir ce que l'attitude des gens sont envers cette notion)?
  2. Demandez à un groupe de personnes (ou une personne) à écrire des déclarations différentes sur ce concept, reflétant des différentes opinions ou attitudes sur le sujet. Assurez-vous que vous avez un grand nombre de déclarations, pour faire en sorte que les gens peuvent exprimer leur degré d'accord ou de désaccord sur une échelle de cinq ou sept points.
  3. Accorder une valeur aux déclarations: la prochaine étape est de demander au groupe d'indiquer pour chaque déclaration sur votre échelle de cinq points (ou sept points, soit 10 points) dans quelle mesure elle indique une attitude favorable ou défavorable à l'idée. Les membres du groupe ne doivent pas exprimer leur propre opinion. Toutes les déclarations (points) à l'échelle de Likert doivent utiliser le même nombre de points sur l'échelle (donc soit une échelle de 5 points, ou une échelle de 7 points, mais pas un mélange des deux).
  4. Sélectionnez les éléments pour votre échelle: L'étape suivante consiste à calculer les corrélations entre toutes les paires d'articles, sur la base des scores des juges. Pour décider quels déclarations vous pouvez retenir pour l'échelle finale, il y a plusieurs analyses possibles. Vous pouvez:
    • Jetez tous les éléments qui ont une faible corrélation avec le score total (sommée) de tous les éléments.
    • Pour chaque élément, obtenir la moyenne pour le quart supérieur et le quart inférieur des juges. Ensuite, faites un test-t des différences entre la moyenne de la déclaration pour les juges des quarts supérieurs et inférieurs.
  5. Déterminer la corrélation entre les points et le score total: Dans la plupart des outils informatiques pour la statistique, il est relativement facile de calculer ce type de corrélation élément-total. Tout d'abord, vous créez une nouvelle variable qui est la somme de tous les éléments individuels pour chaque répondant. Ensuite, vous devez inclure cette variable dans le calcul de la matrice de corrélation (si vous l'incluez comme la dernière variable dans la liste, le résultat corrélations élément-total seront tous de la dernière ligne de la matrice de corrélation et sera facile à repérer). A quel niveau de corrélation est-ce que vous pouvez supprimer la déclaration? Il n'existe aucune règle fixe ici - vous pourriez éliminer tous les éléments avec une corrélation par rapport au score total inférieur à 0,6 par exemple.
  6. T-test: quand vous trouvez des valeurs 't' élevées, cela signifie qu'il y a une grande différence entre les juges les plus élevés et les plus bas. En termes plus pratiques, des articles avec des T-valeurs plus élevées sont des meilleures discriminateurs, si vous voulez garder ces articles. En fin de compte, vous devrez utiliser votre jugement sur les éléments qui sont le plus judicieusement répartis. Sur votre échelle finale, vous voulez un nombre relativement petit d'éléments (par exemple, 10 à 15) et vous voulez qu'ils disposent de hautes corrélations élément-total et une forte discrimination (par exemple, les valeurs 't' élevées).
  7. Pour un exemple détaillé, voir http://www.socialresearchmethods.net/kb/scallik.php

Vous pouvez maintenant employer l'échelle pour mesurer les attitudes «sur le terrain»: encodez à la liste des déclarations en Logframer et utilisez l'échelle pour interroger les gens ou présentez la dans un document. Pour chaque déclaration, ils devraient exprimer leur accord ou leur désaccord.

Le score total d'une personne correspond à la somme de leurs scores pour tous les déclaration (c'est pourquoi on parle parfois d'une échelle sommatoire). Sur certaines échelles, vous aurez les éléments qui ont le sens inversé par rapport à l'orientation générale de l'échelle. Ceux-ci sont appelés des éléments renversés. Il faut que vous inversiez la valeur de réponse pour chacun de ces éléments avant de les additionner pour le total. Autrement dit, si le répondant a donné un 1, vous en faites une 5; s'ils donnaient un 2 vous en faire un 4, 3 = 3, 4 = 2; 5 = 1.

Sous l'onglet Notation:

  • Boîte Scores: insérez les différentes options d'échelle de Likert dont le répondant peut choisir. Une échelle de Likert typique possède cinq ou sept options (échelle de Likert à cinq points ou échelle de Likert à sept points), ce qui signifie qu'il ya une option neutre au milieu. Mais vous pouvez également prendre un nombre pair d'options ou ajouter plus ou moins d'options que cinq ou sept. Par exemple:
    • Fortement pas d’accord – pas d'accord - neutre - d'accord - fortement d'accord
    • Très bon - bon - mauvais - très mauvais
  • Entrez une valeur de notation pour chaque option.
  • Notation: voir la page sur ce sujet
  • Boîte Nombre: sélectionnez le nombre de décimales pour le score total de la situation de base ou des cibles.

Scoring options of a Likert indicator

Sous l'onglet Cibles:

  • L'onglet Cibles contient une autre série d'onglets: une pour la situation de base et puis un par cible
  • Ajoutez des déclarations en entrant les paires d’adjectifs dans la première colonne (colonne Déclarations). Lorsque vous entrez ou modifiez des déclarations dans l'onglet Situation de base ils seront automatiquement copiés aux cibles.
  • Sélectionnez l'une des cases à cocher pour chaque déclaration. Le score total de la situation de base ou du cible est affiché dans l'en-tête de l'onglet.
  • Lorsque vous mesurez au niveau du bénéficiaire, spécifiez quel pourcentage du groupe cible pourrait atteindre cet objectif. Sur la rangée du bas Logframer calcule les scores totaux pour la population cible.

Targets of the Likert indicator

Targets and scores of the Likert indicator

 

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