Eine Likert Skala ist eine effektive Methode, um Informationen in Fragebögen zu sammeln. In unserem vorherigen Blog haben wir bereits erklärt, was eine Likert Skala ist und wie sie in Fragebögen verwendet wird. In diesem Artikel wollen wir uns nun genauer mit den Auswertungsmöglichkeiten und Einflusskomponenten einer Likert Skala befassen.
Likert Skala: Auswertung und Skalierungsniveau
Bevor wir uns mit der Auswertung einer Likert Skala beschäftigen, müssen wir verstehen, wie das Skalierungsniveau funktioniert. Es gibt drei Skalierungen: nominal, ordinal und metrisch. Eine Likert Skala besteht aus einer Reihe von Aussagen oder Items, die anhand vorgegebener Kategorien beantwortet werden.
Es ist wichtig zu beachten, dass die statistische Auswertung einer Likert Skala durch das Skalierungsniveau der einzelnen Items bestimmt wird. Die Daten der einzelnen Items einer Likert Skala sind ordinal skaliert, was bedeutet, dass die Abstände zwischen den Ausprägungen nicht als gleich betrachtet werden können. Daher werden die Ergebnisse anhand des Modus und des Medians dargestellt. Der Durchschnittswert kann statistisch betrachtet nur verwendet werden, wenn die Likert Skala symmetrisch formuliert ist und die Skalenpunkte von allen Befragten als gleichabständig interpretiert werden.
Die Punktwerte der einzelnen Itemantworten werden addiert und ergeben einen Summenscore für die Gesamtskala. Dieser Wert kann als metrisch betrachtet werden, was es ermöglicht, Mittelwerte und Standardabweichungen zu berechnen. Dadurch stehen verschiedene statistische Auswertungsverfahren zur Verfügung.
Likert Skala Auswertung: Der Einfluss der Mitte
Die Wahl der Skalierungsmethode hat einen Einfluss auf die Auswertung der Likert Skala. Bei einer Skalierung mit einer Mittelkategorie werden die Befragten aufgefordert, sich konkret zu positionieren, entweder in Richtung Zustimmung oder Ablehnung. Die Summe der positiven Ratings wird als “Top Box” bezeichnet, während die Summe der ablehnenden Ratings als “Bottom Box” bezeichnet wird. Bei einer geraden Skalierung liegt der Fokus weniger auf dem Summenscore und dem Mittelwert, sondern vielmehr auf der prozentuellen Verteilung von Top Box gegenüber Bottom Box. Die verschiedenen Ausprägungen werden also auf die binäre Option “Pro/Contra” komprimiert. Dies kann beispielsweise verwendet werden, um die Stimmung zu einem bestimmten Thema anhand mehrerer Einzelfragen zu erfassen.
Bipolare Skalen (Polaritätsprofil)
Bisher haben wir von unipolaren Skalen gesprochen, bei denen die Ausprägungen von einem Extrem zum anderen reichen. Es gibt auch bipolare Skalen, die Gegensatzpaare verwenden, um Einstellungen oder Einschätzungen zu messen. So kann ein Polaritätsprofil erstellt werden. Beispiele für solche Polaritäten sind “modern-traditionell”, “gesund-ungesund” oder “schön-hässlich”. Unipolare Skalen sind in der Methodik üblicher, aber der Einsatz von bipolaren Skalen hängt vom Forschungsziel ab.
Einfluss durch Skalenbenennung
Die Fragestellung und die vorgegebenen Antwortmöglichkeiten haben einen Einfluss auf das Ergebnis der Likert Skala. Experimente haben gezeigt, dass item-spezifische Fragen, die den Fokus auf die Fragestellung legen, zu sorgfältigeren Antworten führen. Es wurde eine höhere Konzentration bei den Befragten gemessen, was zuverlässigere Antworten liefert. Bei längeren Fragebatterien führen die item-spezifischen Fragen zu weniger schnellen Routinenantworten.
Umfrage Auswertung: Das sollte man beachten
Neben der korrekten Analyse der Likert Skalen gibt es noch weitere wichtige Punkte bei der Auswertung einer Umfrage. Es ist wichtig, diese Punkte zu beachten, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
Quellenangaben:
- Porst, Rolf. Fragebogen. Ein Arbeitsbuch. 4. Aufl. VS Verlag. Wiesbaden 2014.
- Schnell, Rainer; Hill, Paul B; Esser, Elke. Methoden der empirischen Sozialforschung. 10. Aufl. Oldenbourg. München 2014.
- Survey Monkey: Let’s agree NOT to use agree/disagree questions.
