लिकट स्केल: यह क्या है और इसका उपयोग कैसे करें?

एक लिकर्ट स्केल एक क्लोज एंडेड, फोर्स्ड-चॉइस स्केल है जिसका उपयोग प्रश्नावली में किया जाता है जो उत्तर की एक श्रृंखला प्रदान करता है जो एक चरम से दूसरे तक जाती है। उदाहरण के लिए, एक पैमाने पर पांच विकल्प हो सकते हैं जो "दृढ़ता से सहमत" के साथ एक छोर पर शुरू होते हैं और दूसरे पर "जोरदार असहमत" होते हैं, जो मध्य तीन बिंदुओं में कम चरम विकल्पों के साथ होते हैं। मनोविज्ञान और अन्य सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में व्यापक पैमाने पर उपयोग किया जाता है।

कुंजी तकिए: लिकेर्ट स्केल

लिसेर्ट स्केल को अमेरिकी मनोवैज्ञानिक द्वारा विकसित किया गया था रेंसिस लिकट 1932 में। लिकर्ट व्यक्तिगत दृष्टिकोण को व्यवस्थित रूप से मापने का एक तरीका खोजना चाहते थे। उनका समाधान वह पैमाना था जो अब उनके नाम पर है।

लिकट स्केल आमतौर पर एक निरंतरता या श्रृंखला प्रदान करते हैं पांच से सात निश्चित-विकल्प विकल्प. यह लोगों को स्व-रिपोर्ट करने में सक्षम बनाता है कि वे किसी दिए गए प्रस्ताव से किस हद तक सहमत या असहमत हैं। नतीजतन, लिकेर्ट तराजू एक साधारण द्विआधारी प्रतिक्रिया की तुलना में अधिक बारीकियों की अनुमति देता है, जैसे हां या नहीं। यही कारण है कि मनोवैज्ञानिक शोध में डेटा एकत्र करने के लिए लिकर्ट स्केल का उपयोग अक्सर किया जाता है।

आपको पता है कि अगर आप एक स्टेटमेंट स्केल पूरा कर रहे हैं, तो आपको किसी स्टेटमेंट को चुनने के लिए स्टेटमेंट के हिसाब से राय देने के लिए कहा गया है विकल्पों की श्रृंखला जो आपको अपनी डिग्री के समझौते के लिए सक्षम बनाता है। कभी-कभी एक बयान के बजाय, आइटम एक सवाल होगा। हालाँकि, ध्यान देने वाली सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि जिन विकल्पों से आप अपनी प्रतिक्रिया चुन सकते हैं, उनमें कई तरह की राय होती हैं, जो ओवरलैप नहीं होती हैं।

लाइक स्केल, प्रतिक्रियाओं की एक रैखिक सेट बनाते हैं जो तीव्रता या शक्ति में वृद्धि या कमी करते हैं। ये प्रतिक्रिया श्रेणियां प्रतिवादी व्याख्या के लिए खुली हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक प्रतिवादी एक बयान के जवाब में "सहमत" का चयन कर सकता है, जबकि दूसरा उसी तरह महसूस करता है लेकिन इसके बजाय "दृढ़ता से सहमत" का चयन करता है। भले ही, उत्तरदाताओं और उनके डेटा को इकट्ठा करने वाले शोधकर्ता समझते हैं कि "दृढ़ता से सहमत" को "सहमत" से अधिक गहन सकारात्मक विकल्प माना जाता है।

जबकि लिकर के पैमानों को देखना सबसे आम है जिसमें 5 से 7 प्रतिक्रिया विकल्प शामिल हैं, कभी-कभी एक शोधकर्ता अधिक उपयोग करेगा। बहरहाल, यह देखा गया है कि जब लोगों को अधिक से अधिक प्रतिक्रिया विकल्पों के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो वे पैमाने के दोनों छोर पर प्रतिक्रियाओं को चुनने के लिए नहीं होते हैं। शायद बड़े पैमाने पर अंत-बिंदु विकल्प बहुत चरम दिखते हैं।

एक पैमाने के साथ ए प्रतिक्रिया श्रेणियों की विषम संख्या एक मध्य बिंदु है जिसे तटस्थ माना जाएगा। यदि एक शोधकर्ता एक उत्तरदाता को यह चुनने के लिए मजबूर करना चाहता है कि क्या वे एक प्रश्न पर एक तरह से या किसी अन्य तरीके से झुकते हैं, तो वे एक समान संख्या में विकल्पों के साथ पैमाने का उपयोग करके तटस्थ विकल्प को समाप्त कर सकते हैं।

वास्तविक मनोवैज्ञानिक प्रश्नावली से लिकर्ट आइटम के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं।

मैं खुद को किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में देखता हूं जो ऊर्जा से भरा है, हमेशा सक्रिय रहना पसंद करता है।

0. पूरी तरह से असहमत हैं

1. थोड़ा असहमत

2. तटस्थ राय

3. थोड़ा सहमत हूं

4. पूर्णतया सहमत

मैं हमेशा अपने जीवन का उद्देश्य ढूंढ रहा हूं

1. बिलकुल असत्य

2. अधिकतर असत्य

3. कुछ हद तक असत्य

4. इसे सही या गलत नहीं कहा जा सकता

5. कुछ हद तक सच है

6. ज्यादातर सच है

7. बिल्कुल सच

क्या आपको लगता है कि आपके पास अपने जीवन का नियंत्रण है?

1. हर्गिज नहीं

2. थोड़ा सा

3. मध्यम रूप से

4. बहुत ज्यादा

5. अत्यंत

एग्रीमेंट के अलावा कई तरह के नजरिए पूछने के लिए लाइक स्केल का इस्तेमाल किया जा सकता है। ऊपर दिए गए उदाहरणों के अलावा, लिकर्ट आइटम इस बारे में पूछ सकते हैं कि कोई व्यक्ति कितनी बार कुछ करता है (आवृत्ति आइटम के लिए समापन बिंदु) "बहुत बार" और "कभी नहीं" होगा, किसी व्यक्ति का मानना ​​है कि उनके लिए कितना महत्वपूर्ण है (किसी महत्वपूर्ण वस्तु के लिए समापन बिंदु) "बहुत महत्वपूर्ण" और "बहुत महत्वपूर्ण नहीं"), और किसी को कुछ पसंद है (पसंद करने वाले आइटम के लिए अंतिम बिंदु "बहुत कुछ" और "नहीं" होगा सब")।

प्रत्येक आइटम के जवाब में से चुनने के लिए कई श्रेणियों को शामिल करके, लिक्टर स्केल्स सक्षम करते हैं एक शोधकर्ता डेटा एकत्र करने के लिए जो प्रतिभागियों की राय में बारीकियों और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। इसके अलावा, यह डेटा मात्रात्मक है, इसलिए सांख्यिकीय रूप से विश्लेषण करना काफी आसान है।

दूसरी ओर, उत्तरदाताओं द्वारा सामाजिक रूप से वांछनीय प्रतीत होने के लिए लिकर्ट स्केल को प्रभावित किया जा सकता है। खासकर यदि कोई प्रतिभागी एक राय रखता है कि उन्हें पता है कि उन्हें सामाजिक रूप से अस्वीकार्य माना जाएगा, तो वे एक आइटम के लिए एक प्रतिक्रिया चुन सकते हैं जो उनकी राय को बाकी के लिए अधिक उपयुक्त प्रतीत होगी विश्व। उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति को उन वस्तुओं से सहमत होने की संभावना नहीं है जो एक प्रश्नावली को पूरा करते समय उन्हें पूर्वाग्रह से ग्रसित प्रतीत होंगे अल्पसंख्यकों के प्रति दृष्टिकोण के बारे में, इस मुद्दे का एक संभावित उपाय उत्तरदाताओं को प्रश्नावली भरने के लिए अनुमति दे सकता है गुमनाम रूप से।

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