Création et interprétation des données de l'échelle Lickert dans les études de marché

L'échelle de Likert: un atout fiable pour les enquêtes Recherche

Alors que les consommateurs adoptent des avancées technologiques, la demande de contenu numérique sur divers appareils mobiles tels que smartphones, tablettes et ordinateurs portables augmente considérablement. Considérons qu'un client d'étude de marché pourrait vouloir mieux comprendre les préférences des consommateurs concernant différents types de plateformes numériques et explorer les principaux moteurs de la visualisation de vidéos grand public pour le divertissement et les besoins de l'entreprise.

Le client d'étude de marché a demandé qu'une enquête soit développée pour explorer les attitudes des consommateurs quant à l'utilisation des plateformes technologiques pour la distribution de contenu. L'enquête sera menée sur plusieurs mois afin de recueillir des données sur la façon dont les changements technologiques et la mise en œuvre influencent les perceptions, les attitudes et les comportements des participants à l'enquête. Des données quantitatives et qualitatives ont été demandées par le client d'étude de marché. Un échantillonnage aléatoire sera utilisé pour sélectionner les participants à l'enquête, établissant ainsi un échantillon probabiliste, ce qui permettra l'application de statistiques inférentielles aux données. L'échantillonnage aléatoire aide à réduire efficacement le biais à des niveaux acceptables.

Exemples d'une échelle de Likert à 5 points

Une échelle de Likert à 5 points peut être utilisée pour enregistrer les réponses des participants à l'enquête. (Le nom Likert est prononcé "Lick-urt" puisqu'il s'agit d'un nom de famille français.) Une échelle de Likert est une version d'une échelle d'évaluation sommée, configurée de manière à permettre la conversion de réponses textuelles en catégories quantifiables pouvant être additionné pour refléter les différences relatives des réponses individuelles ou agrégées.

Même s'il n'y a pas de bonnes réponses attachées aux items de la question, une échelle d'évaluation globale donne une meilleure fiabilité qu'une seule échelle d'évaluation tend à fournir.

Voici des exemples de questions qui pourraient être utilisées dans cette enquête.

Le contenu vidéo est suffisamment détaillé pour que je n'ai pas besoin de lire le contenu Web.

__ Tout à fait d'accord __Au __Neutral __Désaccord __Très en désaccord

Après avoir visionné une vidéo, je consulte généralement le site Web pour obtenir des informations plus détaillées.

__ Absolument vrai __Quelque vrai __Neutral __Quelque chose qui ne va pas __Très faussement

Les consommateurs utilisent des applications UI / UX de qualité supérieure sur les sites Web des entreprises.

__ Toujours __Souvent __Seulement __Seldom __Never

Les exemples sont formatés selon une échelle de Likert à 5 points. Puisque les gens ont tendance à penser en termes d'un plus grand nombre d'accord ou de "véracité", l'échelle est configurée de sorte que lorsque les scores sont additionnés, un plus grand nombre est lu comme aligné ou en accord avec l'item de question. déclaration, pas une question).

5 = Tout à fait d'accord 4 = D'accord 3 = Neutre 2 = Pas d'accord 1 = Pas du tout d'accord

5 = Absolument vrai 4 = Assez vrai 3 = Neutre 2 = Un peu faux 1 = Absolument faux

5 = Toujours 4 = Souvent 3 = Parfois 2 = Rarement 1 = Jamais

Comment interpréter les données de l'échelle de Likert?

Cependant, il est important de reconnaître qu'un inconvénient principal d'un score sommatif des nombres ordinaux d'une échelle de Likert est que le score donne un sens qui n'est vraiment représentatif d'aucune grandeur réelle.

Pour les données quantitatives résultant de la sommation des points enregistrés par les répondants pour chaque élément de question, des analyses statistiques seront utilisées pour déterminer les relations entre les réponses aux questions. En conséquence, les statistiques peuvent ensuite être utilisées pour fournir des informations sur les taux acceptables de fiabilité, de validité et de sensibilité. Par exemple, la plupart des chercheurs sur le marché insistent sur le fait que les données provenant des échelles de Likert passent le test alpha de Cronbach ou le test Kappa d'intercorrélation et de validité.

_Sources:

_{Jupp, V. (2006). Le dictionnaire SAGE des méthodes de recherche sociale.}

_{Likert, R. (1932). Une technique pour la mesure des attitudes. Archives de psychologie, 140 (55).}

_{Martinez-Martin, P. (2010, 15 février). Échelles d'évaluation composites Journal of Neurological Science, 289 (1-2), 7-11. doi: 10. 1016 / j. jns. 2009. 08. 013.}

_{Zikmund, W. G., Babin, B.J., Carr, J.C., et Griffin, M. (2013). Méthodes de recherche commerciale (9e éd.). Mason, OH: Sud-Ouest.}