많은 대학원 수준의 연구 프로젝트는 설문 조사를 배포하고 결과를 분석하는 과정을 수반합니다. 리 커트 척도는 태도 연구에 가장 많이 사용되는 지표 중 하나입니다. 리 커트 설문 조사에 응하면 일련의 진술을 보게되며, "강하게 동의하지 않음", "동의하지 않음", "약간 동의하지 않음"이 "미정", "약간 동의 함", "동의 함"인지를 묻는 메시지가 나타납니다. 또는 "강하게 동의합니다." 어떤 답변을 선택하든 점수가 부여되고 설문 조사를 수행 한 연구원이 결과를 해석합니다.
가능한 응답 수에 따라 각 응답에 1-5 또는 1-7의 포인트 값을 지정하십시오. 일부 측량 설계자들은 동의 또는 반대 측에 "약간"옵션을 포함시키지 않습니다. 옵션의 공통 값은 1 점에서 "강하게 동의하지 않음"으로 시작하고 5 또는 7 점에서 "강하게 동의합니다"로 시작합니다.
결과를 표로 작성하고 "모드"또는 가장 자주 발생하는 숫자와 "평균"또는 평균 반응을 찾으십시오. 표본이 충분히 크면이 두 지표가 모두 중요합니다. 모드는 각 문장에 대한 가장 일반적인 응답을 알려줍니다. 각 반응의 숫자 값은 계산 횟수만큼 객관적이지 않지만 평균은 전체 평균 반응을 제공합니다.
막대 그래프를 사용하여 응답의 그래픽 표현을 작성하여 각 응답 선택에 하나의 열을 제공하십시오. 가로 축에서 각 응답 선택 항목에 점 값을 레이블로 지정하고 세로 축을 교차하는 선을 다른 숫자 (50, 100, 150, 200 등)로 표시하십시오. 이 숫자는 응답자 수에 따라 다릅니다. 모든 반응 총계에 맞는 척도를 선택하고 그 차이를 의미있게 표시하십시오. 응답자가 30 명이고 축의 첫 번째 숫자가 100 인 경우 다양한 열간에 의미있는 차이를 표시 할 수 없습니다.
연구 필요에 따라 데이터를 분리하십시오. 연령대, 성별, 민족, 종교 또는 기타 변수별로 데이터를 분리 할 수 있습니다. 분석하려는 각 개별 그룹에 대한 막대 그래프를 작성하십시오.
다양한 분산 분석 테스트 중 하나를 사용하여 데이터를 분석하십시오. 시간이 지남에 따라 태도를 테스트하기 위해 두 가지 다른 시점에서 많은 태도 조사가 수행됩니다. 어떤 사람들은 특정 시점에서 사람들이 진술에 대해 어떻게 느끼는지보기 위해 한 번만 수행됩니다. Kruskal-Wallis, Mann-Whitney 및 카이 제곱 분석과 같은 테스트는 모두 Likert 설문 조사에서 태도 데이터를 가져 와서 다양한 형태의 분석을 제공 할 수 있습니다.
결과에 가설과 일치하거나 모순되는 중대한 차이가 있는지 확인하십시오. "의의"의 정의는 사용하는 테스트에 따라 다릅니다. 그러나 예를 들어, 다른 종교를지지하는 사람들이 패션 잡지 표지에 모델이 옷을 입는 방식에 대해 느끼는 방식과 같이 결과에 중대한 차이가있는 경우, 해당 연구를 패션 편집자에게 적용 할 수 있습니다.