ArticlePDF Available

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

January 2015

Authors:

Ibrahim Turan

Istanbul University - Cerrahpaşa

Umit Simsek

Ataturk University

Hasan Aslan

Kafkas University

Content uploaded by Ibrahim Turan

Content may be subject to copyright.

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM

FAKÜLTESİ DERGİSİ

ISN: 1303-0310

Gönderim Tarihi:17.09.2015 – Kabul Tarihi: 15.12.2015

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve

Analizi

∗

İbrahim TURAN1 Ümit ŞİMŞEK2 Hasan ASLAN3

Öz: Rensis Likert tarafından 1932 yılında ortaya atıldığından bu yana geçen sürede Likert ölçeği ve

Likert-tipi sorular sosyal bilimler, siyaset bilimi, psikoloji, pazarlama ve eğitim gibi pek çok alanda en

çok kullanılan tutum ve eğilim ölçüm tekniği haline gelmiştir. Ancak “Likert Ölçeği” ve “Likert-tipi

soru” kavramlarının birbiriyle karıştırılması bu ölçeklerden elde edilen verilerin yanlış analizine ve

yorumlanmasına yol açmaktadır. Bir başka tartışma konusu da Likert ölçeği veya Likert-tipi sorular

ile elde edilen verilerin analizinde parametrik testlerin mi yoksa parametrik olmayan testlerin mi

kullanılacağı hususudur. Bu araştırmanın amacı literatürde “Likert Ölçeği” ve “Likert-tipi Soru”

kavramları ve bu tür ölçeklerde kullanılabilecek analiz türleri üzerinde yapılan tartışmaları incelemek,

eğitim araştırmalarında bu kavram ve yöntemlerden hangisinin tercih edildiğini tespit etmek ve son

olarak bu tip ölçeklerden elde edilen verilerin istatistiksel analizinde hangi testlerin uygulanması

gerektiğini örnek analizler ile ortaya koymaktır. Araştırma sonucunda konuyla ilgili kavramların

birbiriyle karıştırıldığı, Likert-tipi sorularda çoğunlukla parametrik olmayan, Likert ölçeklerinde

hangi testin daha tutarlı ve güvenilir olduğu konusunda bir görüş birliği olmamasına rağmen

genellikle parametrik testlerin kullanıldığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Eğitim araştırması; likert ölçeği; likert-tipi soru; parametrik testler; parametrik

olmayan testler.

∗ Bu çalışma 3-5 Ekim 2013 tarihleri arasında Trabzon’da düzenlenen VI. Sosyal Bilimler Eğitimi Kongresinde

sunulan bildirinin gözden geçirilmiş ve genişletilmiş halidir.

1 İstanbul Üniversitesi, Hasan Ali Yücel Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü, ibrahim.turan@istanbul.edu.tr

2 Atatürk Üniversitesi, Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü, simsekum@atauni.edu.tr

3 Atatürk Üniversitesi, Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi, Ortaöğretim Bölümü, hasanaslan_25@hotmail.com

186

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

The Use and Analysis of Likert Scales and Likert-Type Items in Educational

Research

Abstract: Since its introduction in 1932 by Rensis Likert, Likert scales and Likert-type items have

become the most used attitude and tendency measurement technique in many areas like, social

sciences, political sciences, psychology, marketing and education. However, confusion in "Likert

Scale" and "Likert-type item" concepts leads to misinterpretation and false analysis of the data

obtained from these scales. Another topic of discussion is whether parametric or non-parametric tests

should be used in analyzing the Likert scale and Likert-type items. The purpose of this research, is to

clarify concepts of "Likert Scale" and "Likert-type item", to determine which concept and method is

more preferred in educational research, and to examine which test should be used in the statistical

analysis of data obtained from this type of scales. The result of the study show that relevant concepts

are mixed with each other, Likert-type items are mostly analyzed with non-parametric tests, and

generally parametric tests were used in analyzing Likert scales despite the lack of a consensus on

consistent and reliable method.

Keywords: Educational research; likert scale; likert-type item; parametric tests; non-parametric tests.

Giriş

Eğitim araştırmalarında sıklıkla ölçülmeye çalışılan değişkenlerden biri de tutumdur.

Tutum, “belirli nesne, durum, kurum, kavram ya da diğer insanlara karşı öğrenilmiş, olumlu

ya da olumsuz tepkide bulunma eğilimi” (Tezbaşaran, 2008, s.1) olarak tanımlanmıştır. Birey

ve grupların tutum, eğilim ve görüşlerini ölçmek için bugüne kadar Bogardus tarafından

geliştirilen “Toplumsal Uzaklık Ölçeği,” L. L. Thurstone’un “Eşit Görünümlü Aralıklar”

ölçeği, L. Guttman’ın “Yığışımlı Ölçekleme” tekniği ve Rensis Likert’in “Dereceleme

Toplamlarıyla Ölçekleme” modeli gibi farklı ölçekler kullanılmıştır (Tezbaşaran, 2008, s.5).

Ancak bunlar arasında en yaygın kullanıma sahip olanı (Judd, Eliot ve Kidder, 1991, Akt.

Tezbaşaran, 2008) Rensis Likert (1932) tarafından Thurstone ölçeğinin basitleştirilmiş bir

versiyonu olarak geliştirilen Likert ölçeğidir (Cramer ve Howitt, 2004: 89). Uygulaması,

kodlaması ve ölçmesi gayet kolay olduğu için (Spector, 1992) sosyal bilimler, siyaset bilimi,

psikoloji, pazarlama ve eğitim gibi pek çok alanda sıklıkla başvurulan teknik (Edmondson,

2005) haline gelmiştir.

187

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

Likert-tipi sorular araştırılan konu hakkında tutum veya görüş içeren bir ifade ve bu

ifadeye katılım düzeyini belirten seçenekler içerir. Likert-tipi sorularda katılım düzeyini

belirlemek amacıyla iki aşırı uç arasında yer alan birden çok seçenek sunulur. Bu seçenekler

“en yüksekten en düşüğe” veya “en iyiden en kötüye” doğru dereceli bir şekilde sıralanır.

Analiz aşamasında bu seçenekler derecelerine göre birer sayısal değer atanarak kodlanır ve

böylece nitel veri nicel veriye dönüştürülerek analiz edilir.

Likert “Bir Tutum Ölçüm Tekniği” isimli çalışmasında “Sosyal tutum ölçülebilir mi?”

ve “İki kişinin tutumu birbirinden ayırt edilebilir mi?” sorularına cevap aramıştır (1932: 8). 3

seçenekli ifadeler ve çoktan seçmeli sorulara da yer verdiği bu çalışmasında kendi deyimiyle

“Kesinlikle Onaylıyorum İfadeleri” olarak adlandırdığı 5’li Likert-tipi soruların diğer soru

tipleri karşısında etkililiğini araştırmıştır.

Tablo 1. Likert’in Tezinde Kullandığı 5 Seçenekli Ölçüm Sistemi.

Kesinlikle

Onaylıyorum

Kararsızım

Onaylamıyorum

Kesinlikle

Onaylamıyorum

Orjinali 5 seçenekten oluşan (Tablo 1) Likert-tipi sorular günümüzde 3’ten 7’ye kadar

farklı seçenek sayısı ve farklı etiketleme sistemleri ile kullanılmaktadır. Şekil-1’de Likert-tipi

soruların farklı kullanımlara dair örnekler sunulmuştur.

Şekil 1. Farklı Seçenek Sayısı ve Etiketleme Sistemi ile Hazırlanmış Likert-tipi Soru Örnekleri.

Örnek-1: 3’lü Likert-tipi soru

Katılıyorum

Kararsızım

Katılmıyorum

Örnek-2: 4’lü Likert-tipi soru

Tamamen

Destekliyorum

Desteklemiyorum

Hiç

Desteklemiyorum

Örnek-3: 5’li Likert-tipi soru

Çok Seviyorum

Seviyorum

Ne Seviyorum

Ne Sevmiyorum

Sevmiyorum

Hiç Sevmiyorum

Örnek-4: 6’lı Likert-tipi soru

Çok iyi

İyi

Biraz İyi

Biraz Kötü

Kötü

Çok Kötü

Örnek-5: 7’li Likert-tipi soru

Tamamen

Uygun

Biraz

Uygun

Tarafsızım

Biraz

Uygunsuz

Kesinlikle

Uygunsuz

Yukarıda bahsedilen çalışmasında Likert katılımcıların uluslararasıcılık konusundaki

tutumlarını ölçmek için 9 adet 5’li Likert-tipi soru, Afro-Amerikan hakları konusundaki

188

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

tutumlarını ölçmek için 6 adet 5’li Likert-tipi soru ve sömürgecilik konusundaki tutumlarını

ölçmek için 8 adet 5’li Likert-tipi soru kullanmıştır (1932:15-20). Katılımcıların herhangi bir

konu (boyut) hakkındaki tutumlarını ortaya koymak için soruları tek tek ele almamış o

boyutu ölçmek için kullandığı tüm soruları bir arada analiz etmiştir.

Son derece yaygın bir kullanıma sahip olmakla birlikte Likert ölçeği ve Likert-tipi

soruların doğru kullanımı ve analizi konusunda uzun süren bir kafa karışıklığı ve

anlaşmazlık söz konusudur (Carifio ve Perla, 2008: 1150). Bazı araştırmacılar Likert verilerin

t test gibi parametrik testler kullanılarak analiz edilebileceğini diğerleri ise bu tip verilerin

analizinde parametrik olmayan testlerin kullanılmasının daha doğru olduğunu

savunmaktadır.

Bu araştırmanın amacı literatürde yer alan farklı görüşlere yer vererek “Likert

Ölçeği” ve “Likert-tipi Soru” kavramlarına açıklık getirmek, eğitim araştırmalarında bu

kavram ve yöntemlerden hangisinin tercih edildiğini tespit etmek ve bu tip ölçeklerden elde

edilen verilerin istatistiksel analizinde hangi testlerin uygulanması gerektiğini örnek

analizler ile ortaya koymaktır.

“Likert-tipi Soru” ve “Likert Ölçeği” Kavramlarının Ayrımı

Literatürde bu tip soru ve ölçekleri tanımlarken “Likert ölçeği”, “Likert tipi ölçek”,

“Likert tipi soru”, “5’li Likert ölçeği”, “5’li Likert-tipi soru”, “Likert tipi anket” gibi çok farklı

kavramların ve çoğu zaman birbirinin yerine kullanıldığını görmekteyiz. Bu araştırma

kapsamında YÖK Tez Merkezinde tarama yapılarak Eğitim Bilimleri alanında Likert-tipi

soru veya Likert ölçeği kullanılarak yapılmış tezler arasından ulaşılabilir örneklem yolu ile

seçilmiş 64 adet Yüksek Lisans ve Doktora tezi incelenmiştir. İncelenen tezlerde çoğunlukla

“Likert tipi ölçek” ve “Likert tipi anket” ifadelerinin kullanıldığı görülmüştür. Bu konudaki

kavram karmaşası incelenen tezlerde de gözlemlenmiş ve araştırmacıların çoğu zaman

“Likert-tipi ölçek” ile “Likert tipi anket” kavramlarını veya “Likert-tipi soru” ile “Likert-tipi

ölçek” kavramlarını bir arada ve birbirlerinin yerine kullandıkları saptanmıştır.

Akademik yazımda bu kavramlar dikkatli seçilmeli ve kesinlikle birbirinin yerine

kullanılmamalıdır. Çünkü kavramların birbirinin yerine kullanılması sadece yazım hatası

değil, daha büyük istatistiksel hatalara yol açan bir durumdur. Yukarıda sayılan farklı

kavramlar arasında tercih edilmesi gereken alan yazımda tanımlanmış ve açıklanmış olan

189

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

“Likert-tipi soru” veya “Likert ölçeği” kavramlarıdır. Bu iki kavram istatistiksel analizde

doğru test seçimi için önemli olduğundan burada açıklanmaya çalışılacaktır.

Likert Tipi Soru

Likert’in kendi çalışmasında kullandığı soru tipine benzeyen ancak seçenek sayısı

veya kullanılan kelimeler farklı olan tek soruları ifade eder. Likert tipi soruların kullanıldığı

araştırmalarda her ne kadar birden çok soru kullanılsa da araştırmacının bu soruların

ortalama değerlerini kullanarak genel bir çıkarımda bulunma amacı yoktur. Sorular

birbirinden bağımsız olarak tek tek ele alınır. Tablo-2’de her biri başka bir değişkeni ölçmeye

yönelik hazırlanmış dolayısıyla birbirinden bağımsız değerlendirilmesi gereken Likert-tipi

sorulara örnek verilmiştir.

Tablo 2. Likert-tipi Sorular

Kesinlikle

Katılmıyorum

Kararsızım

Katılıyorum

Kesinlikle

Katılıyorum

İstanbul Üniversitesini

seçtiğim için memnunum

Ailem üniversite tercihimde

bana çok yardımcı oldu

Danışman hocalarımız bize

yeterince yardımcı

olmaktadır

Likert-tipi Sorular Konusunda Literatürde Yer Alan Tartışmalar

Seçenek Sayısı

Likert-tipi sorulara anketlerinde yer veren araştırmacılar Likert’in yaptığı gibi

seçenek sayısı olarak genelde 5’li ölçek kullanmaktadırlar. Ancak literatürde 3’ten 18’e kadar

farklı seçenek sayılarının kullanıldığı ve en uygun seçenek sayısının tartışma konusu olduğu

görülmektedir (Preston ve Colman, 2000: 2). Tartışmanın kaynağı kullanılacak seçenek

sayısının ölçeğin geçerlik ve güvenirliği üzerine olası etkisidir. Jacoby ve Matell (1971: 499)

seçenek sayısının araştırma sonucu üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığını bu nedenle 3

seçenekli bir ölçeğin yeterli olacağını ifade etmektedir. Diğer taraftan 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,

11 ve 101 seçenekten oluşan ölçekleri geçerlik, güvenirlik ve kullanıcı tercihleri açısından

karşılaştıran Preston ve Colman (2000) bunun aksini iddia etmektedir. Preston ve Colman

(2000: 12) araştırmalarında 2, 3 ve 4 seçenekten oluşan ölçeklerin en düşük, 5 ve 6 seçenekten

oluşan ölçeklerin orta, 7-10 seçenekten oluşan ölçeklerin ise en yüksek geçerlik, güvenirlik ve

190

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

kullanıcı tercihi değerlerine sahip olduklarını, 7-10 seçenekten oluşan ölçekler ile 101 puanlı

ölçek arasında ise anlamlı bir farklılık bulunmadığını ortaya koymuşlardır. Seçenek sayısın

belirlemede katılımcı profili de önemli bir unsurdur. Küçük yaştaki katılımcılar için daha az

seçenek sayısı önerilmektedir (Adelson ve McCoachk, 2010: 797).

Seçenek Etiketleri

Likert-tipi soruların avantajlarından biri de seçeneklerin etiketlenmesinde

araştırmacılara sağladığı geniş serbestliktir (Bkz. Şekil-2). Bu etiketlerin anket veya ölçekte

gösterilmesinde iki farklı uygulamanın var olduğunu görmekteyiz; a) Tüm seçeneklerin

etiketlenmesi, b) Sadece uç değerlerin etiketlenerek ara değerlerin boş bırakılması. Weijters,

Cabooter ve Schillewaert (2010: 244) bu iki sistem arasındaki farkı ortaya koydukları

araştırmalarında tüm seçenekleri etiketlemenin algılama, fark edilme ve çekiciliği

arttırdığını, yanlış işaretleme, boş bırakma ve aşırı uçlara yönelme eğilimini azalttığını ortaya

koymuşlardır.

Tarafsızlık/Kararsızlık Seçeneği

Ölçek geliştiriciler Likert-tipi sorularda kullanılabilecek en uygun seçenek sayısının

tek sayı mı yoksa çift sayı mı olduğu üzerinde tartışmaktadırlar (Adelson ve McCoachk,

2010: 797). Bu tartışmanın asıl amacı tarafsızlık veya kararsızlık ifade eden seçeneğine yer

verilip verilmeyeceğidir. Bazı araştırmacılar tarafsızlık/kararsızlık seçeneğine yer

verilmesinin ölçeğin ayırt ediciliğini ve dolayısıyla güvenirliğini arttıracağını iddia ederken,

bazı araştırmacılar ise bu seçeneğin kaldırılmasının katılımcıları daha çok düşünmeye sevk

edip daha kesin cevaplar vermelerini sağlayacağını belirtmektedir (Garland, 1991: 70).

Burada tartışılan bir başka husus da araştırmacıların tarafsızlık seçeneğini kullanma

amacıyla katılımcıların bu seçenekleri algılayış biçiminin her zaman örtüşmediği görüşüdür.

Araştırmacılar bu seçeneği, katılımcılar soruda verilen (pozitif ve negatif) iki uç seçenek

arasında, her iki seçeneğe eşit uzaklıkta kaldıklarında seçebilmeleri için kullanmaktadırlar.

Yani araştırmacılar için bu seçenek çoğu zaman ortalama, ılımlı bir konumu belirtme amacı

gütmektedir (Kulas ve Stachowski, 2009). Ancak bu seçenek katılımcılar için her zaman

ortalama veya ılımlı bir anlam ifade etmemektedir (Kulas, Stachowski, & Haynes, 2008).

Shaw ve Wright ‘a (1967) göre katılımcılar üç durumda bu seçeneği işaretlemektedirler:

1. Konu hakkında her hangi bir tutum veya fikirleri olmadığı zaman,

2. Konu hakkındaki tutum veya fikirlerini tam olarak tanımlayamadıkları zaman,

191

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

3. Değerlendirme açısından dengede oldukları zaman.

Bunun dışında katılımcılar konuya ilgisiz veya kayıtsız olduklarında (Nowlis, Kahn

ve Dhar, 2002), kişisel sorularda gerçek cevaplarını gizlemek istediklerinde (Tourangeau,

Smith, & Rasinski, 1997), diğer cevapları kendilerine uygun bulmadıklarında, konu hakkında

yeterli bilgiye sahip olmadıklarında veya kesin cevaplar vermekten kaçındıklarında (Stone,

2004) bu seçeneği işaretlemektedirler.

Tarafsızlık/Kararsızlık Seçeneğinde Kullanılacak İfade

Yukarıda katılımcıların sorulan sorular hakkında yeterli bilgiye sahip olmadıklarında

ve kendilerine başka bir seçim hakkı verilmediğinde tarafsızlık/kararsızlık seçeneğini

işaretleyerek soruyu geçiştirdiklerinden bahsedilmişti. Bu durum veri toplama aracının

geçerlik ve güvenirliğini olumsuz etkilemektedir. Ryan ve Garland (1999, 109) yaptıkları üç

uygulamada kullanılan anketlerde “bilmiyorum” seçeneğine yer verildiğinde katılımcıların

ortalama % 20’sinin bu seçeneği işaretlediklerini ortaya koymuşlardır.

Likert-tipi Sorulara Getirilen Eleştiriler

Uygulaması, kodlaması ve ölçmesinin kolay olması, farklı sayıda seçenek

kullanımına izin vermesi, seçeneklerin etiketlenmesinde araştırmacılara serbestlik tanıması

ve katılımcılar için kolay anlaşılır olması (Tavakoli, 2012; Spector, 1992), tutum ve görüş

araştırmalarında Likert-tipi soruların sıklıkla kullanılmasını sağlamıştır. Ancak Likert-tipi

soruların eleştirildiği hususlar da söz konusudur. Literatürde Likert-tipi sorulara yöneltilen

eleştiriler beş ana başlık altında toplanabilir:

1. Eşit Aralık: Seçenekler arasında eşit aralık söz konusu değildir (Tavakoli, 2012;

Goldstein ve Hersen, 1984).

2. Zorlanmış seçenek: Birçok anket ve ölçek sorusunda olduğu gibi Likert tipi sorularda

katılımcılardan verilen seçenekler arasından kendisine en uygun olanı seçmesini

istenmesi çoğu zaman katılımcıları “kötünün en iyisini” seçmeye zorlamaktadır.

3. Kabullenme eğilimi: Katılımcıların sorunun içeriğine bakmadan olumlu seçeneği

işaretleme eğilimidir.

4. Merkeze yöneliş eğilimi: Yukarıda bahsedildiği üzere çeşitli nedenlere katılımcılar

Likert tipi sorularda ortada yer alan seçeneği işaretleme eğilimindedir. Bu nedenle

tarafsızlık/karasızlık seçeneğine yer verilip verilmemesi tartışma konusudur. Yine bu

192

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

seçenekte kullanılan “Kararsızım”, “Fikrim Yok” gibi ifadeler araştırmacılar

tarafından eleştirilmektedir.

5. Aşırı uçlara yöneliş eğilimi: İnsanlar “katılıyorum – tamamen katılıyorum” veya

“onaylamıyorum – kesinlikle onaylamıyorum” gibi iki dereceli bir seçenekle

karşılaştıklarında en olumsuz veya en olumlu seçeneği seçme eğilimindedirler

(Javaras ve Ripley, 2007; Baumgartner ve Steenkamp, 2001; Cronbach, 1950;

Cronbach, 1946).

Likert Ölçeği

Likert ölçeği, birden çok Likert-tipi sorunun bir araya getirilerek kullanıldığı ölçekleri

ifade eder. Tek bir araştırma problemini cevaplandırmak amacıyla iki veya daha fazla Likert

tipi soru oluşturmak ve analiz aşamasında bu soruların ortalama (birleştirilmiş) değerlerini

kullanmak şeklinde tanımlanmıştır (Clason ve Dormody, 1994). Bu ölçekte amaç tüm

soruların birleştirilmiş değerlerinden insanların bu konular üzerindeki ortalama tutumlarını

belirlemektir. Tablo-3’de sağlıklı beslenmeye yönelik tutumu ölçmek amacıyla birden çok

Likert-tipi sorunun bir arada kullanılmasıyla oluşturulmuş Likert ölçeğine örnek verilmiştir.

Tablo 3. Likert Ölçeği Örneği

Kesinlikle

Katılmıyorum

Kararsızım

Katılıyorum

Kesinlikle

Katılıyorum

Sağlıklı beslenmeye çalışırım.

Fastfood her zaman ilk

tercihimdir.

Yemek pişirirken mümkün

olduğunca az yağ kullanmaya

çalışırım.

Abur-cubur tarzı gıdaları

sadece öğün aralarında tercih

ederim

Likert ölçekleri toplamalı ölçeklerdir çünkü katılımcının bir konu hakkındaki genel

görüşüne ulaşmak için tek tek soruları verdiği cevaplar toplanır. Bu nenle Likert ölçeği aynı

değişkeni ölçtüğü varsayılan Likert-tipi soruların rastgele bir araya getirilmesi ile

oluşturulamaz. Öncelikle biçimsel ve dil açısından bütünlük sağlanmalı, sorularda olgusal

ifadelere yer verilmemeli, ifadeler yanlış anlamalara yol açmayacak şekilde açık ve net

olmalı, eşit miktarda olumlu ve olumsuz ifadeye yer verilmelidir (Tezbaşaran, 2008, 12-13).

193

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

İkinci olarak belirlenen soruların aynı değişkeni ölçtüğünden emin olmak için pilot çalışma

üzerinde madde analizi yapmak gereklidir. Likert ölçeğinde kullanılan her bir sorunun

ölçülmek istenilen tutum veya görüşü ölçme gücünü belirlemek için iki farklı analiz

kullanılır: a) Korelasyonlara dayalı analiz, b) İç tutarlık ölçütüne (alt ve üst grup ortalamaları

farkına) dayalı analiz (McIver ve Carmines 1982, Akt. Tezbaşaran, 2004, 78).

Likert-tipi Soruların İstatistiksel Analizi

Likert-tipi sorular 1’den başlayarak soruda kullanılan seçenek sayısınca kodlanır. Bu

kodlamada en olumsuz cevap en düşük (1) rakamı ile en olumlu cevap ise en yüksek rakam

ile temsil edilir. 1’den başlayıp devam eden bu sıralı kodlamadan dolayı Likert tipi sorular

sıralı (ordinal) veri olarak kabul edilir. Likert-tipi sorular aralı (interval) veri değildir. Çünkü

yukarıda bahsedilen kodlama sisteminde kullanılan rakamlar arasında matematiksel olarak

eşit aralık var iken bu rakamların temsil ettiği ifadeler arasında eşit bir aralık söz konusu

değildir (Tavakoli, 2012: 326; Goldstein ve Hersen, 1984, 52). Şekil 2’de görüleceği üzere bu

kodlama sisteminde kullanılan 3 ile 2 veya 2 ile 1 rakamları arasındaki aralık eşit iken bu

soruları cevaplayan katılımcıların bu üç cevabı birbirine eşit uzaklıkta gördükleri

söylenemez. Çoğunluk için “Katılmıyorum” ile “Kesinlikle Katılmıyorum” cevapları

arasındaki fark “Kararsızım” ile “Katılmıyorum cevapları arasındaki farktan daha azdır. Bu

alanda yapılan ampirik araştırmalar da katılımcıların Likert tipi sorularda seçenekler

arasındaki farkı eşit olarak algılamadıklarını ortaya koymaktadır (Hart, 1996).

Şekil 2. Likert Tipi Soruların Algılanışı.

Kararsızım

Katılmıyorum

Kesinlikle Katılmıyorum

(3)

(2)

(1)

Likert tipi sorular ordinal veri olarak kabul edildiğinden bu sorulardan elde edilen

verilerin istatistiksel analizinde parametrik olmayan istatistiksel testlerin kullanılması

gerekmektedir. Likert tipi sorulardan oluşan verilerin analizinde tanımlayıcı istatistik yani

aritmetik ortalama yerine medyan ve mod, standart sapma yerine ranj, grafik yerine

histogram kullanılması, fark ve korelasyon hesaplamalarında ise parametrik olmayan

testlerin kullanılması daha doğrudur (Boone ve Boone, 2012).

194

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

Ancak literatür taramaları araştırmacıların çoğu zaman bu konuda hataya

düştüklerini ortaya koymaktadır. Clason ve Dormody (1994) Agricultural Education

dergisinde yayınlanmış ve veri toplama aracı olarak Likert ölçeği veya Likert tipi soruları

kullanmış 188 makaleyi incelemişlerdir. Bu inceleme sonucunda Likert tipi soruların

analizinde farklı istatistiksel yöntemlerin kullanıldığın ortaya koymuşlardır. İncelenen 188

makaleden 95’inde Likert tipi sorular kullanılmış ve bunların % 54’ünde sadece tanımlayıcı

istatistik (aritmetik ortalama, standart sapma, frekans vb.), % 13’ünde parametrik olmayan

testler (ki-kare, Mann-Whitney U testi, Kruskall-Wallis testi vb.) ve 34’ünde parametrik

testler (t-test, ANOVA vb.) kullanılarak istatistiksel analiz yapılmıştır (s.31).

Araştırma kapsamında incelediğimiz 65 yüksek lisans ve doktora tezinden 4’ünde

Likert-tipi soru kullanıldığı ve bunların 3’ünde verilerin analizi için parametrik olmayan

testlerin kullanıldığı ancak birinde parametrik testlerin kullanıldığı tespit edilmiştir.

Likert Ölçeğinin İstatistiksel Analizi

Likert-tipi soruların analizinde parametrik olmayan testlerin kullanılması hususunda

görüş birliği varken Likert ölçeğinin analizinde kullanılacak test türü konusunda iki ayrı

görüş söz öne sürülmektedir. Birinci görüşü destekleyen uzmanlara göre sıralı (ordinal) veri

her zaman ordinal veridir ve hiçbir şekilde aralı (interval) veri haline getirilemez (Jamieson,

2004). Bu nedenle bazı araştırmacılar ordinal veri analizinde parametrik testlerin

kullanılmasını “istatistiksel analizin yedi ölümcül günahından biri” olarak tanımlamışlardır

(Kuzon, Urbanchek, ve McCabe, 1996).

İkinci görüşe sahip uzmanlara göre ise Likert ölçeğinde yer alan sorulara verilen

cevapların aritmetik ortalamasının alınması veriyi aralı (interval) veri haline getirir ve bu

aritmetik ortalama üzerinde parametrik testler uygulanabilir (Carifio ve Perla, 2008). Yine

bazı araştırmacılara göre test türünün seçiminde veri türüne kıyasla örneklem büyüklüğü ve

dağılımın türü daha önemli kıstaslardır (Knapp, 1990, Akt. Jamieson, 2004).

Bu durumda Likert ölçeğinin analizinde hem parametrik (t-test, ANOVA vb.), hem

de parametrik olmayan (ki-kare, Mann-Whitney U testi, Kruskall-Wallis vb.) testler

kullanılabileceği iddia edilmektedir. İstatistik uzmanlarının arasındaki bu görüş ayrılığı alan

yazımda karşılık bulmuş ve araştırmacılar Likert ölçeğinden elde ettikleri verilerin

analizinde farklı testler kullanmışlardır.

195

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

Kaptein, Nass ve Markopoulos (2010, 2391), CHI (2009) Konferansında sunulan

bildirileri incelenmiş ve bunların % 45’inde Likert tipi ölçeklerin kullanıldığını, Likert tipi

ölçeği kullanan araştırmacıların büyük çoğunluğunun (% 80.6) veri analizinde parametrik

testleri kullandığını ve sadece % 8.3’ünün parametrik olmayan testleri kullandığını tespit

etmişlerdir.

Bu araştırma kapsamında incelediğimiz 65 yüksek lisans ve doktora tezinden 61’inde

Likert tipi ölçek kullanılmıştır. Bu ölçeklerin % 90’ı (55) parametrik testler kullanılarak analiz

edilmiştir. Geriye kalan 4 araştırmada (ölçekten elde edilen veriler parametrik testlerin ön

koşullarını sağlamadığı için) parametrik olmayan testler kullanılmış, 2 araştırmada ise ölçek

verileri hem parametrik hem de parametrik olmayan testler kullanılarak analiz edilmiştir.

Likert ölçeğinden elde edilen verilerin analizinde hangi yaklaşımın daha güvenli ve

tutarlı sonuç verdiği farklı araştırmalarda test edilmiştir. Kaptein, Nass ve Markopoulos

(2010) 7’li Likert ölçeğinden elde edilen verilerin analizinde parametrik testler ile parametrik

olmayan testlerin güvenirliğini incelemişlerdir. Araştırmacılar parametrik ANOVA testi ile

bunun parametrik olmayan alternatifi Kruskall Wallis testini karşılaştırmışlar ve özellikle

örneklem sayısının küçük olduğu durumlarda (n < 50) parametrik olmayan testin daha

güvenilir sonuçlar verdiğini ortaya koymuşlardır (s.2393).

Nanna ve Sawilowsky (1998) 7’li Likert ölçeğinden elde edilen verilerin analizinde t-

testi ve Mann-Whitney-Willcoxon testini karşılaştırmış ve parametrik olmayan Mann-

Whitney-Willcoxon testinin daha güvenilir sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur.

Glass, Peckham ve Sanders (1972:237) 5-7 seçenekli Likert ölçeğinden elde edilen

verilerin analizinde parametrik ANOVA testinin kullanımının uygun olduğunu. Bu test

kullanılarak aralı (interval) veri önkoşullarının ihlal edildiği durumlarda dahi (varyansların

eşitliği önkoşulu hariç) son derece kararlı ve güvenilir sonuçlar elde edilebileceğini ortaya

koymuşlardır.

Winter ve Dodou (2010) 5’li Likert ölçeğinden elde edilen verilerin analizinde t-testi

ve Mann-Whitney-Willcoxon testini karşılaştırmış ve her iki testte de tip-1 hata yapma

ihtimalinin %3’ün altında olduğu, her iki yaklaşımda da testin gücünün birbirine yakın

seviyelerde olduğunu saptamışlar bu nedenle bunlardan herhangi birini seçmenin yanlış

olmayacağı kanaatine varmışlardır.

196

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

Bu araştırmada Likert ölçeklerinden elde edilen verilerin analizinde parametrik ve

parametrik olmayan testlerin ulaştığı sonuçları sınamak amacıyla ilk olarak parametrik

bağımsız gruplar t testi ile bunun parametrik olmayan karşılığı Mann-Whitney U Testi

karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma amacıyla 1350 öğrenci üzerinde uygulanmış 5 adet 5’li Likert

tipi sorudan oluşan tutum ölçeği verileri üzerinden SPPS-21 programı kullanılarak farklı

büyüklüklerde örneklemler alınmıştır. Bu örneklemler üzerinde “Öğrencilerin tarih dersine

karşı tutumları cinsiyete ve sınıfa göre değişir” tezleri test edilmiştir. Rastgele seçilen

örneklemler arasında parametrik t test ön koşullarını taşıyan (normal dağılıma sahip) 27

örneklem üzerinde karşılaştırma yapılmıştır. Tablo 5’de görüleceği her iki testte ulaşılan σ

değerleri birbirine çok yakındır. Yine yapılan karşılaştırmaların 24’ünde (%89) t test ve

Mann-Whitney U testleri aynı sonuca ulaşarak H1 hipotezini ret edip H0 hipotezini kabul

etmiştir. Ancak yapılan karşılaştırmaların 3’ünde (%11) t test ve Mann-Whitney U testi farklı

sonuçlara ulaşmışlardır.

Tablo 5. t Test ile Mann-Whitney U Testi Karşılaştırması.

t test

Sig. (2-tailed)

Mann-Whitney U

Sig. (2-tailed)

Fark

(‰)

,099*

,161*

,133

,204

,074*

,116*

,232

,314

,380

,602

222

,774

,778

,965

,935

,761

,843

,586

,565

,827

,795

,291

,265

,366

,396

,652

,712

,928

,985

,497

,361

136

,112*

,069*

,648

,370

278

,072

,080

,161

,157

,122

,190

,218

,308

,002

,003

,891

,717

174

116

,673

,652

140

,524

,445

145

,551

,504

197

,007

,010

* t test ve Mann-Whitney U testi farklı sonuçlara ulaşmıştır.

197

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

İkinci olarak Tablo 3’te gösterilen karşılaştırmanın bir benzeri parametrik tek yönlü

varyans analizi (ANOVA) ile bunun parametrik olmayan karşılığı Kruskal-Wallis Testi

arasında gerçekleştirilmiştir. 1350 kişilik çalışma evreni içerisinden SPSS-21 programı

kullanılarak farklı büyüklüklerde örneklemler seçilmiş ve bunlar arasında parametrik tek

yönlü varyans analizi (ANOVA) testinin ön koşullarını karşılayan 15 örneklem üzerinde

karşılaştırma yapılmıştır. Tablo 6’da görüleceği üzere her iki testte ulaşılan σ değerleri

birbirine çok yakındır. Yapılan karşılaştırmaların büyük çoğunluğunda (14) ANOVA ve

Kruskal-Wallis testleri aynı sonuca ulaşarak H1 hipotezini ret edip H0 hipotezini kabul

etmiştir. 15 karşılaştırmadan sadece birinde kullanılan testler farklı sonuçlara ulaşmıştır.

Tablo 6. ANOVA ile Kruskal-Wallis Testi karşılaştırması

ANOVA

Kruskal-Wallis

Fark (‰)

,214

,204

,150

,139

,168

,179

,640

,529

111

,003

,007

,792

,741

,642

,592

,198

,211

,729

,709

140

,687

,709

195

,308

,211

200

,622

,578

200

,093

,154

200

,023*

,105*

250

,318

,222

* ANOVA ve Kruskal-Wallis testleri farklı sonuca ulaşmıştır.

Son olarak Glass, Peckham ve Sanders’in (1972:237) “Likert ölçeğinden elde edilen

verilerin analizinde parametrik ANOVA testinin veri önkoşullarının ihlal edildiği

durumlarda dahi (varyansların eşitliği önkoşulu hariç) son derece kararlı ve güvenilir sonuç

verdiği” tezini sınanmıştır. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) testinin normal dağılım ve

varyansların eşitliği ön koşulunu yerine getirmeyen iki örneklem verisi üzerinde ANOVA ve

Kruskal-Wallis testlerinin ne tür bir sonuca ulaşacağı sınanmıştır. Tablo 7’de “Öğrencilerin

teknolojiye karşı tutumları öğrenme stillerine göre değişmektedir” hipotezi parametrik

ANOVA ve parametrik olmayan alternatifi Kruskal-Wallis testi ile test edilmiştir. Hipotezi

test etmek için yanlış test kullanıldığında (dağılım normal olmadığından burada ANOVA

198

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

kullanılmamalıdır) dağılımda aslında var olan istatistiksel farkın var olmadığı sonucuna

varılacak dolayısıyla tip II (β) hataya düşülecektir.

Tablo 7. Normal Dağılım Ön Koşulunun Karşılanmadığı Durumda ANOVA ile Kruskal-Wallis Testi

Karşılaştırması

Tablo 8’de ise “Çalışanların işyeri memnuniyetleri eğitim seviyesine göre

değişmektedir” hipotezi parametrik ANOVA ve parametrik olmayan alternatifi Kruskal-

Wallis testi ile test edilmiştir. Hipotezi test etmek için yanlış test kullanıldığında (grupların

varyansları eşit olmadığından burada ANOVA kullanılmamalıdır) dağılımda aslında

olmayan istatistiksel farkın var olmadığı sonucuna varılacak dolayısıyla tip I (α) hataya

düşülecektir.

Tablo 8. Varyansların Eşitliği Ön Koşulunun Karşılanmadığı Durumda ANOVA ile Kruskal-Wallis

Testi Karşılaştırması

ANOVA

Memnuniyet

Sum of Squares

Mean Square

Sig.

Between Groups

5,497

1,832

3,239

,023

Within Groups

110,889

196

,566

Total

116,385

199

Test Statistics

a,b

Memnuniyet

Chi-Square

6,133

Asymp. Sig.

,105

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable:

Eğitimdurumu

199

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

Sonuç, Tartışma ve Öneriler

Likert-tipi soru veya Likert ölçeği geliştirmesi, uygulaması ve değerlendirmesi kolay

olduğu için eğitim araştırmalarında tutum, eğilim ve görüş ölçmek amacıyla sıklıkla

kullanılmaktadır. Ancak özellikle “değerlendirme kolaylığı” konusu tartışma konusudur.

Üst düzey istatistiksel analizler gerektirmediği için değerlendirmesi kolaydır fakat bu tür

verilerin analizinde hangi test türünün kullanılacağı konusunda görüş birliği olmaması

araştırmacıların işini zorlaştırmaktadır. Bu aşamada karşılaşılan sorunları iki başlık altında

toparlayabiliriz:

a) Kavram karmaşasından kaynaklanan sorunlar: Likert-tipi sorular (3’lü, 5’li, 6’lı

vs.) kullanılarak oluşturulan bir anket ile Likert ölçeği aynı değildir. Yapılan

incelemelerde yanlış analiz kullanıldığı için eleştirilen çalışmalar büyük oranda

araştırmacıların Likert-tipi soruları Likert ölçeği gibi algıladığı araştırmalardır. Bu

tür çalışmaların doğrudan hatalı olarak değerlendirilmesinin nedeni birbirinden

bağımsız Likert-tipi sorularla oluşturulan bir ankette her sorunun ayrı ayrı analiz

edilmesi ve bu analizde parametrik olmayan (mod, medyan, ranj, Mann-Whitney

U, Kruskal-Wallis vb.) testlerin kullanılması gerektiği hususunda görüş birliği

olmasıdır.

b) Veri türü üzerinde yapılan tartışmalardan kaynaklanan sorunlar: Likert

ölçeklerinden elde edilen verinin sıralı veya aralı veri olarak tanımlanmasından

kaynaklanan bu sorunun mutlak çözümü mümkün görünmediğinden bu tip

ölçeklerden elde edilen verilerin analizinde kullanılacak yöntem tartışma konusu

olmaya devam edecektir.

Veri türü üzerinde yapılan tartışmalar nedeniyle Likert ölçeklerinin analizinde hangi

test türünün kullanılacağı konusunda üç ayrı görüş ortaya çıkmaktadır. Birinci görüşe göre

bu tip verilerin analizinde sadece parametrik olmayan testler kullanılabilir, ikinci görüşe

göre hem parametrik hem de parametrik olmayan testler kullanılabilir ve üçüncü görüşe

göre daha güvenli sonuçlar verdiği için sadece parametrik testler kullanılmalıdır.

Bu çalışma sonucunda araştırmacıların daha ziyade üçüncü görüşü benimsedikleri

dolayısıyla Likert ölçeği verilerini genellikle parametrik testler kullanarak analiz ettikleri

saptanmıştır. Her iki test türünün de birbirine yakın sonuçlara ulaşmasına rağmen

200

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

araştırmacıların parametrik testleri daha çok tercih etmesinde bu testlerin daha güvenli

sonuçlar ortaya koyduğu inancının yanı sıra parametrik testlerin tanınırlığı ve popülerliği de

etkilidir (Kaptein, Nass ve Markopoulos, 2010: 2391). Burada sıklıkla hatırlatılan husus eğer

parametrik testler tercih edilecekse kullanılan verinin parametrik testlerin önkoşullarına

sahip olduğundan (yani örneklem sayısının 50’nin üstünde, dağılımın normal ve

varyansların eşit olduğundan) emin olunmasıdır (Boone ve Boone, 2012).

Kaynakça

Adelson, J.L., ve McCoach, D.B. (2010). Measuring the mathematical attitudes of elementary

students: the effects of a 4-point or 5-point likert-type scale. Educational and

Psychological Measurement, 70, 796-807, DOI: 10.1177/0013164410366694.

Baumgartner, H., & Steenkamp, J. B. E. M. (2001, May). Response styles in marketing

research: A cross-national investigation. Journal of Marketing Research, 38, ss.

143−156.

Boone, H.N. ve Boone, D.A. (2012). Analyzing Likert data. Journal of Extension, April 2012,

V.50, N.2.

Carifio, J., ve Perla, R. (2008). Resolving the 50-year debate around using and misusing Likert

scales. Medical Education, 42, ss. 1150–1152.

Clason, D. L. ve Dormody, T. J. (1994). Analyzing data measured by individual Likert-type

items.Journal of Agricultural Education, 35(4), ss. 31- 35.

Cramer, D. & Howitt, D.L. (2004). The SAGE dictionary of statistics: A practical resource for

students in the social sciences. Londra: SAGE.

Cronbach, L.J. (1946). Response sets and test validity.Educational and Psychological

Measurement, 6, ss. 475–494.

Cronbach, L.J. (1950). Further evidence on response sets and test design. Educational and

Psychological Measurement, 10, ss. 3-31.

Edmondson, D. R. (2005). Likert scales: A history. In L. C. Neilson (Ed.), Proceedings of the

12th conference on historical analysis and research in marketing (CHARM)(pp. 127–

133). Erişim: http://faculty.quinnipiac.edu/charm

Garland, R. (1991). The mid-point on a Likert rating scale: Is it desirable? Marketing Bulletin,

2, ss. 66-70.

Goldstein, G., & Hersen, M. (1984). Handbook of psychological assessment. New York:

Pergamon.

201

Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi; 2015; (30): 186-203

Hart, M.C. (1996). Improving the discrimination of SERVQUAL by using magnitude scaling.

G. K. Kanji (Ed.), Total Quality Management in Action. London: Chapman and Hall.

Jamieson, S. (2004). Likert scales: how to (ab)use them. Medical Education, 2004; 38: 1217–1218.

Javaras, K.N. ve Ripley, B.D. (2007). An "unfolding" latent variable model for likert attitude

data: drawing ınferences adjusted for response style. Journal of the American Statistical

Association, Vol. 102, No. 478 (Jun., 2007), ss. 454-463. Erişim:

http://www.jstor.org/stable/27639876 .

Kaptein, M., Nass, C., ve Markopoulos, P. (2010). Powerful and consistent analysis of likert-

type rating scales. CHI 2010 Proceedings, ss.2391-2394.

Kulas, J. T., Stachowski, A. A., & Haynes, B. A. (2008). Middle response functioning inLikert-

responses to personality items.Journal of Business and Psychology, 22, ss.251–260.

Kulas, J. T., Stachowski, A. A. (2009). Middle category endorsement in odd-numbered Likert

response scales: Associated item characteristics, cognitive demands, and preferred

meanings. Journal of Research in Personality, 43, ss.489–493.

Kuzon, W.M., Urbanchek, M.G. ve McCabe, S. (1996). The seven deadly sins of statistical

analysis. Annals of Plastic Surgery, 1996; 37:265–272.

Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, Vol.

22, ss. 5-55.

Nanna, M. J., & Sawilowsky, S. S. (1998). Analysis of Likert scale data in disability and

medical rehabilitation research. Psychological Methods, 3, ss.55–67.

Nowlis, S. M., Kahn, B. E., & Dhar, R. (2002). Coping with ambivalence: The effect

ofremoving a neutral option on consumer attitude and preference judgments.Journal

of Consumer Research, 29, ss.319–334.

Preston, C. C., & Colman, A. M. (2000). Optimal number of response categories in rating

scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta

Psychologica, 104, ss. 1-15.

Ryan, C. ve Garland, R. (1999). The use of a specific non-response option on Likert-type

scales. Tourism Management, 20, ss.107-113.

Schutz, H. G., & Rucker, M. H. (1975). A comparison of variable configurations across scale

lengths: an empirical study. Educational and Psychological Measurement, 35, ss.319-324.

Spector, P. E. (1992). Summated rating scale construction: An introduction. Newbury

Park, CA: Sage.

Stone, M. H. (2004). Substantive scale construction. In E. V. Smith Jr. & R. M. Smith

(Eds.),Introduction to Rasch measurement (201–225). Maple Grove, MN: JAM.

202

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

Tavakoli, H. (2012). A dictionary of research methodology and statistics in applied

linguistics. Tahran: Rahnama.

Tezbaşaran, A.A. (2008). Likert tipi ölçek hazırlama kılavuzu (e-kitap). Erişim:

http://www.academia.edu/1288035/Likert_Tipi_Ölçek_Hazırlama_Kılavuzu

Tezbaşaran, A.A. (2004). Likert tipi ölçeklere madde seçmede geleneksel madde

analizi tekniklerinin karşılaştırılması. Türk Psikoloji Dergisi, 19 (54), 77-87.

Tourangeau, R., & Rasinski, K. A. (1988). Cognitive processes underlying contexteffects in

attitude measurement.Psychological Bulletin, 103, ss. 299–314.

Weijters, B., Cabooter, E., & Schillewaert, N. (2010). The effect of rating scale format on

response styles: The number of response categories and response category labels.

Internanitonal Journal of Research in Marketing, 27, ss.236–247.

Winter, J.C.F. & Dodou, D. (2010). Five-point likert items: T test vs Mann-Whitney-Wilcoxon.

Practical Assessment, Research & Evaluation, Vol 15, No 11, ss. 1-16.

203

EVALUATION OF THE FOREIGN STUDENT ASSOCIATION BY THE MEMBERS VIA RELIABILITY ANALYSIS

Article

Full-text available

Mar 2023

A student association could be established in a university or between the students outside the university. It can be established in accordance with special laws in order to discuss and solve the common problems of the students. The first step to establish an association is to choose the representatives of the students. After discussing the common problems of the students, the solutions and decisions are made by the representatives of the association within group which is in charge according to slate and policy of the association. The representatives members could be ranked within a group less or more than 13 members as the president, vice president, general secretary, etc. One of the association representative’s duties is to find solutions to the problems and guide the students to be more effective in their study life. This study was carried out on the Yemeni Student Association in Karabuk University. The representatives of the association are 13 students, and the total number of Yemeni students in Karabuk University is around 600 students. According to the questionnaire shared with the students, the members who are getting helped by the association are approximately 303 students. In this study, to evaluate the internal consistency and impartiality among the association member answers using the reliability analysis, 18 questions were asked in a survey and the number of students who answered the questions was 109 students. The method used in the reliability analysis was the Cronbach Alpha method. If α (Cronbach Alpha) ≥ 0.70, then the content of the questions is appropriate and the reliability analysis is accepted which means the internal consistency and impartiality among the association member answers are (very or highly) reliable. Otherwise, the reliability analysis should be re-applied by exchanging the order of the scales (answers) or by deleting items (questions). The survey was shared using Google Form containing 18 questions and 5-point Likert scale. The application of the reliability analysis was made by using SPSS program, and the categorical values were exchanged to numerical values before analysis. The categorization of the categorical values was as follows: Demographic information : age, gender (1=male, 2=female), educational status: (1=language preparation, 2= university), and compatibility questions (strongly agree=1, agree=2, disagree=3, strongly disagree=4, undecided=5). The number of questions which reliability analysis was applied on was 15 questions starting from Q4 to Q18. According to SPSS results, Cronbach alpha value was 0.939, so reliability analysis was accepted.

Environmental Literacy: Comparison between Chemistry Teacher Candidates, Chemistry Teachers, and Individuals in Environmentally Related Professions

Article

Full-text available

Oct 2022

An essential component of preventing environmental issues is environmental education. Environmental education's primary goal is to raise people's environmental literacy—their understanding and sensitivity to the environment. The purpose of this study is to compare the environmental literacy of chemistry teacher candidates, chemistry teachers, and environmentally related professions in terms of their awareness of environmental issues, knowledge, attitude, and use. It also seeks to find out how gender and experience affect environmental literacy. A total of 793 people from three groups participated in the study. Participants completed an environmental literacy scale that included components for environmental knowledge, environmental attitude, environmental concern, and environmental use. According to the results of the research, it was determined that the three participant groups were sufficient in the components of environmental attitude, environmental use, and environmental concern, but their level of knowledge about environmental issues was not sufficient. Considering the total environmental literacy scores of the study groups, a statistically significant difference was determined in favor of chemistry teachers compared to the other groups. In addition, it was determined that the level of environmental literacy differed according to the o gender and professional experience of teachers.

Internet Addiction in Gifted Students: A Systematic Review of the Literature

Article

Full-text available

Jul 2022

This systematic review of the literature aims to examine the empirical studies about internet addiction of gifted students. The articles reviewed in this study were accessed through the final search made on Google Scholar as well as the searches made in the Web of Science and Education Resources Information Center directories. After determining the keywords and accessing the articles, research articles were selected by the inclusion/exclusion criteria. Only five research articles met those criteria to be reviewed in this study. These research articles were reviewed in terms of methodology, data collection tool(s), participants, statistical analysis and findings. This research review indicated that quantitative methods were chosen in all of the studies and two to four data collection tools (survey, scale, etc.) were used in these studies. In addition, it was revealed that most of the participants consisted of gifted students at secondary and high school levels and male participants of the studies were more than females. It was understood that while research questions were included in four of the studies, hypotheses were not presented in any of them. On the other hand, it was seen that pre-analysis of the statistical analysis was used only in two studies, and these were limited to testing the assumption of normal distribution. While the findings of two of the studies indicated that there were no statistically significant differences according to the gender variable; the findings of the other three showed that there were statistically significant differences according to the gender variable, and this difference was in the direction of males in two studies and females in one study. In addition, only one study has examined internet addiction in the context of online game addiction and revealed that the addiction scores of gifted students were lower than their non-gifted peers. Findings of the current review of the literature were discussed and several recommendations were formed.

COVID-19 Vaccine Attitude Scale: Validity and Reliability Study: Methodological Study

Article

Jan 2022

Futbolda Uygulanan Video Yardımcı Hakem Sistemi Hakkında Taraftar Tutumlarını Belirlemeye Yönelik Ölçek Geliştirme ÇalışmasıA Scale Development Study to Determine their Attitudes about The Video Assistant Referee System in Football Fans

Article

Dec 2022

Mustafa Ertan TABUK

Bu çalışma futbolda kullanılan Video Yardımcı Hakem (VAR) sistemine yönelik taraftar tutumlarını belirlemek amacıyla yapılan bir ölçme aracı geliştirme araştırmasıdır. Çalışma genel tarama modeli kullanılan betimsel bir araştırmadır. Araştırmanın grubu VAR sisteminin uygulandığı süper lig profesyonel futbol kulüplerinin taraftarlarıdır. Araştırmaya 397 katılımcı gönüllü olarak katılmıştır. Veriler, spor kulüplerinin taraftar gruplarının sosyal medya hesapları aracılığıyla web tabanlı olarak toplanmıştır. Geliştirilen ölçme aracına açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri yapılmış ve uyum iyiliği indekslerine uygun değerler elde edilmiş, geliştirilen ölçeğin geçerlilik ölçütlerine uygunluğu tespit edilmiştir. Ölçme aracının iç tutarlık katsayısı α=,873 tespit edilerek ölçme aracının güvenilir olduğu ve alt boyutlarında hedeflenen özellikleri ölçtüğü ve geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. “Video Yardımcı Hakem Sistemi Taraftar Tutum Ölçeği” adı verilen ölçme aracı 9 ifadeli 7’li likert tipi ile hazırlanmış, futbola katkı, oyun yönetimi ve yarışma baskısı adı verilen 3 alt boyuttan oluşmaktadır. Araştırma sonucunda VAR sitemine karşı taraftar tutumlarını ölçmek amacıyla kullanılabilir, geçerli ve güvenilir bir ölçek oluşturulmuştur.

İÇ GİRİŞİMCİLİK SÜREÇLERİNİN İNOVASYON VE ÖRGÜTSEL İNOVASYON KÜLTÜRÜNE YANSIMALARI

Book

Full-text available

Dec 2022

There have been many fundamental change in the world, where globalization has taken place rapidly in recent times. As a result of the changes, trade borders between countries are eliminated, resulting in challenging competitive conditions. In this regard, businesses need to identify and implement various innovation and competition-oriented strategies to adapt to challenging competitive conditions. Businesses need to support intrapreneurship activities to be able to implement such strategies. It is thought that intrapreneurship characteristics such as risk-taking, innovation and proactiveness can support businesses' innovation activities and organisational innovation cultures. The aim of this study is to investigate the effects of intrapreneurship of enterprises operating on innovation and organizational innovation cultures in the logistics sector. The sample of this study consists of logistics sector employees. In this context, a questionnaire was applied to logistics sector employees. A total of 321 questionnaires were obtained. Multiple linear regression analysis was used to analyze the relationship between the obtained data and the variables. According to the results of the analysis, it has been determined that the risk-taking dimension has a significant effect on the dimensions of firm innovativeness, shared view, open-mindedness, technological innovation orientation, learning orientation, willingness to take risks and future market orientation. It was determined that the proactivity dimension had a significant effect on the dimensions of internal knowledge sharing, learning orientation, willingness to take risks, and future market orientation. It has been concluded that the innovation dimension has a positive and significant effect on the dimensions of firm innovation, commitment to learning, shared opinion, open-mindedness, internal knowledge sharing, technological innovation orientation, learning orientation, willingness to take risks and future market orientation.

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN KULLANILMASININ ÖĞRENCİ BAŞARISI ÜZERİNE ETKİLERİ

Article

Full-text available

Jan 2022

Ortaokul Öğrenci ve Öğretmenlerinin Hukuk ve Adalet Dersi İle İlgili Görüş ve Değerlendirmeleri: Sultanbeyli İlçesi Örneği

Thesis

Full-text available

May 2022

Hakan Öngören

Bu araştırmada Hukuk ve Adalet dersi ile alakalı öğrenci ve öğretmenlerinin görüş ve değerlendirmelerinin nasıl ve ne şekilde olduğunu anlamaya yönelik olarak gerçekleştirilmiştir. Özellikle son 20 yıl içerisinde çok fazla göç alması ve buna bağlı çocuk yaş grubu nüfusun fazla olması gibi nedenlerden dolayı da araştırma sahası olarak Sultanbeyli ilçesinde yer alan ortaokullar seçilmiştir. Bu kapsamda araştırmacı tarafından öğrencilere yönelik Hukuk ve Adalet Dersinin İçeriği ve Yapısı Anketi (İYA) ile Hukuk ve Adalet Dersinin Teorik Bilgi ve Kazanım Anketi (TBKA) geliştirilmiştir. Her iki anket uzman görüşleri doğrultusunda Kapsam Geçerlilik İndeksi (KGİ) aşamalarından geçirilerek anketlere ait Hukuk ve Adalet dersi algısı, Hukuk ve Adalet dersine ilişkin uygulama ve davranış, Hukuk ve Adalet dersinin içeriğine ilişkin tutum, Hukuk ve Adalet dersine ilişkin teorik bilgi ve Hukuk ve Adalet dersinin yapısı ve işlenişi hakkında tutumları alt boyutları geliştirilmiştir. Söz konusu alt boyutlar cinsiyet, okul türü, sınıf, aylık gelir, anne eğitim, baba eğitim, göç nedeni, ders kaynağı değişkenleri açısından incelenmiştir. Öğrencilere anket yargıları içerisinde tam olarak ifade edemedikleri durumlar için de açık uçlu sorular da yöneltilmiş ve bu çerçevede nitel veriler elde edilmiştir. Öğretmenlerden de yarı-yapılandırılmış görüşme formu soruları ile Hukuk ve Adalet dersi ile ilgili görüş ve değerlendirmeleri elde edilmiştir. Nitel verilerin analizi aşamasında NVivo programından yararlanılmış ve betimsel yöntemle tematik kodlar oluşturularak kategorize edilmiştir. Daha sonra karma analiz yöntemi kapsamında nitel ve nicel veriler birlikte kullanılmış ve sonuçlar kısmında birleştirilmiştir. Nicel analiz verileri deneysel olmayan betimsel ilişkisel araştırma modeli ile desenlenmiştir. Nicel analiz verilerinde SPSS 26 programından yararlanılarak frekans, yüzde, ortalama, standart sapma, t-Testi ve ANOVA testi kullanılmıştır. Nicel analiz sonuçlarına göre öğrencilerin; Hukuk ve Adalet dersine ve hukuka yönelik algıları ile cinsiyet, aile aylık gelir düzeyi, anne ve baba eğitim düzeyi, aile göç durumu ve göç nedeni ve ders kaynağı değişkeni değişkenleri arasındaki farkın anlamlı olmadığı tespit edilmiştir. Buna karşın öğrencilerin Hukuk ve Adalet dersine ve hukuka yönelik algıları ile okul türü değişkenleri ve sınıf düzeyi değişkenleri arasında anlamlı fark olduğu tespit edilmiştir. Öğrencilerin, Hukuk ve Adalet dersine ilişkin uygulama ve davranış düzeyleri ile okul türü değişkenleri, sınıf düzeyi değişkenleri, baba eğitim düzeyi ve aile göç durumu ve göç nedeni değişkenleri arasındaki farkın anlamlı olmadığı tespit edilmiştir. Buna karşın öğrencilerin Hukuk ve Adalet dersine ilişkin uygulama ve davranış IX düzeyleri ile cinsiyet değişkenleri, aile gelir düzeyi değişkenleri, anne eğitim değişkeni ve ders kaynağı değişkenleri arasında anlamlı fark olduğu tespit edilmiştir. Nitel ve nicel analiz sonuçlarının karşılaştırmasına göre; öğretmenler, öğrencilerin Hukuk ve Adalet dersini seçmelerinde hukuk sistemini ve hukuki terimleri anlamak istemeleri, hukuk ve devlet ilişkisi hakkında bilgi sahibi olmak istemeleri, güncel hukuki sorunları ve adaletsizlikler hakkında yorum yapabilecek kadar hukuki bilgiye sahip olmak istemelerinin etkili olduğunu belirtmiştir. Öğretmenler ve öğrenciler Hukuk ve Adalet dersinin haftada iki saat olması gerektiğini belirtmişlerdir. Öğretmenler Hukuk ve Adalet ders kitabındaki soruların anlaşılırlık düzeyinin öğrenci seviyesine uygunluğu ile ilgili olarak düzeyin öğrenciler için gayet uygun, açık ve anlaşılır olduğunu belirtmiştir. Öğrenciler de ders kitabındaki ya da e-kitaptaki bilgilerin açık, sade ve anlaşılır bir dille yazılmış olduğunu belirtmişlerdir. Öğretmenler, Hukuk ve Adalet dersi işlenirken öğrencilerin zorlandığı ya da açıklayamadığı konular ile ilgili olarak yarıya yakını öğrencilerin açıklayamadığı herhangi bir konunun olmadığını belirtmişlerdir. Öğrencilerin de yarı yarıya yakını da Hukuk ve Adalet dersinde anlamını bilmediği çok kelime bulunmakta şeklinde değerlendirmelerde bulunmuşlardır. Öğretmenler Hukuk ve Adalet dersinin sonunda öğrencilerin özsaygı ve hak arayışlarına etkisi konusunda öğrencilerin özsaygı ve hak arayışlarında olumlu yönde gelişmeler yaşandığını, öğrencilerde hak ihlali durumunda neler yapacakları ile ilgili farkındalık ve beceri oluştuğunu ve öğrencilerin çevrelerine karşı daha adil ve duyarlı hareket etmeye başladıklarını belirtmişlerdir. Öğrenciler de haklarının çiğnendiğinde mahkemelerin işe yaradığını bildiklerini ve Hukuk ve Adalet dersini aldıktan sonra arkadaşlarının ve çevresindekilerin haklarına saygı duymaya başladıklarını ayrıca tüm insanların hiçbir ayrım gözetmeksizin eşit ve özgür yaşama hakkına sahip olduklarını savunmaya başladıklarını belirtmişlerdir. Genel olarak ele alındığında Hukuk ve Adalet dersinin öğrenci ve öğretmenler tarafından benimsenen ve kabul edilen bir ders olduğu ve öğrencilerin de bu ders sayesinde hukuki yollardan hak arama ve sorumluklarını bilme ile ilgili öğrenmeye yatkın oldukları anlaşılmaktadır.

ÖĞRETMEN PROBLEM ÇÖZME BECERİSİ KAZANDIRMA YETERLİĞİ ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ: GEÇERLİK GÜVENİLİRLİK ÇALIŞMASI

Article

Full-text available

Aug 2022

Yasin Yiğit

z Milli eğitim bakanlığı çağın insanının ihtiyacı olan problem çözme becerisinin öğrencilere kazandırılmasına büyük önem vermektedir. Bu çalışmanın amacı da, öğretmen problem çözme becerisi kazandırma yeterliğini ölçen geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda ölçeğe ilk olarak açımlayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Daha sonra doğrulayıcı faktör analizi ile modelin uygunluğu test edilmiştir. Açımlayıcı faktör analizine göre ölçek, 17 madde ve 3 faktörlü yapı göstermiştir. Ölçeğin toplamda açıkladığı varyans %59.819'dur. Ölçeğin Crombach Alfa iç tutarlık katsayısı ise 0.91'dir. Çalışmada Sivas ili ve ilçelerinde görev yapan öğretmenlerden veri toplanmıştır. Açımlayıcı faktör analizi ve güvenilirlik analizi için 203, doğrulayıcı faktör analizi için 256 öğretmene ulaşılmıştır. Çalışma sonucunda ortaya çıkan modelin uyum indeksleri x2/sd=1.508, RMSEA=.045, RMR=.029, SRMR=.046, GFI=.930, AGFI=.904, CFI=.970, TLI=.963, IFI=.970 şeklindedir. Tüm faktörler istatistiksel olarak anlamlı bulunmuş, uyum indeksleri sonucunda elde edilen modelin iyi bir uyuma sahip olduğu ortaya konulmuştur.

Akran Eğitimi Yaklaşımının Fen Bilimleri Ders Planlama Sürecine Etkisi: Öğretmenlik Uygulaması Örneği

Article

Jul 2022

A Dictionary of Research Methodology and Statistics in Applied Linguistics

Book

Full-text available

May 2012

Hossein Tavakoli

‘A dictionary of research methodology and statistics in applied linguistics’ is a reference guide which offers an authoritative and comprehensive overview of key terms and concepts in the areas of research and statistics as concerns the field of applied linguistics. The volume is in-tended as a resource to delineate the meaning and use of various concepts, approaches, methods, designs, techniques, tools, types, and processes of applied linguistics research in an efﬁcient and accessible style. Some entries relating to statistical aspects of research are also used so as to help the researcher in the successful formulation, analysis, and execution of the research design and carry the same towards its logical end. This book makes use of approximately 2000 entries on the key concepts and issues of research with cross references where necessary. Cross-referencing is achieved in several ways. Within the text, there are terms which have their own alphabetical entries and are printed in SMALL CAP-ITAL LETTERS. There are also in-text entries that are defined within the body of the paragraph and are printed in bold letters. Other entries that are related to the term at issue that might be of interest and further investigation are either provided in the main text or listed at the end of each entry under ‘see’ and ‘see also’ respectively. This volume is designed to appeal to undergraduate and graduate students, teachers, lecturers, practitioners, researchers, consultants, and consumers of information across the field of applied linguistics and other related disciplines. I hope that this dictionary succeeds in fulfilling its intent as a resource that can convey essential information about research issues, practices, and procedures across the whole gamut of the applied linguistics. I would very much welcome reactions and comments from readers, especially relating to points where I may have lapsed or strayed from ac-curacy of meaning, consistency of style, etc., in the interests of improving coverage and treatment for future editions.

Response Styles in Marketing Research: A Cross-National Investigation

Article

Full-text available

May 2001

Response styles are a source of contamination in questionnaire ratings, and therefore they threaten the validity of conclusions drawn from marketing research data. In this article, the authors examine five forms of stylistic responding (acquiescence and disacquiescence response styles, extreme response style/response range, midpoint responding, and noncontingent responding) and discuss their biasing effects on scale scores and correlations between scales. Using data from large, representative samples of consumers from 11 countries of the European Union, the authors find systematic effects of response styles on scale scores as a function of two scale characteristics (the proportion of reverse-scored items and the extent of deviation of the scale mean from the midpoint of the response scale) and show that correlations between scales can be biased upward or downward depending on the correlation between the response style components. In combination with the apparent lack of concern with response styles evidenced in a secondary analysis of commonly used marketing scales, these findings suggest that marketing researchers should pay greater attention to the phenomenon of stylistic responding when constructing and using measurement instruments.

Five-Point Likert Items: t Test Versus Mann–Whitney–Wilcoxon

Article

Full-text available

Jan 2010

Likert questionnaires are widely used in survey research, but it is unclear whether the item data should be investigated by means of parametric or nonparametric procedures. This study compared the Type I and II error rates of the t test versus the Mann-Whitney-Wilcoxon (MWW) for five-point Likert items. Fourteen population distributions were defined and pairs of samples were drawn from the populations and submitted to the t test and the t test on ranks, which yields the same results as MWW. The results showed that the two tests had equivalent power for most of the pairs. MWW had a power advantage when one of the samples was drawn from a skewed or peaked distribution. Strong power differences between the t test and MWW occurred when one of the samples was drawn from a multimodal distribution. Notably, the Type I error rate of both methods was never more than 3% above the nominal rate of 5%, even not when sample sizes were highly unequal. In conclusion, for five-point Likert items, the t test and MWW generally have similar power, and researchers do not have to worry about finding a difference whilst there is none in the population. Likert scales are widely used in various domains such as behavioral sciences, healthcare, marketing, and usability research. When responding to a Likert scale, participants specify their level of agreement to statements with typically five or seven ordered response levels. Likert item data have distinct characteristics: discrete instead of continuous values, tied numbers, and restricted range.

Improving the dissemination of SERVQUAL by using magnitude scaling

Chapter

Jan 1996

M. C. Hart

The SERVQUAL survey instrument is one of the most widely utilised techniques for deriving a measure of the quality of service industries (Parasuraman, Zeithaml and Berry, 1985, 1988; Zeithaml, Parasuraman and Berry, 1990). It has been extensively used, principally in the USA, for obtaining quantitative measures of consumer satisfaction. The instrument invites consumers to indicate the extent to which they agree with a series of statements which are designed to measure those elements of a service which consumers would expect as ideal (the Expectations score) and then those elements of a service that they have recently experienced (the Perceptions score) Satisfaction is then measured as the simple arithmetic ‘gap’ between Perceptions and Expectations (S=P-E). The scale is a composite of five dimensions (Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance and Empathy). These dimensions will differ in salience as between different industries. In addition, consumers may place a higher value on some of these dimensions rather than others — for example, empathy might be more important in a hospital clinic but reliability in a bank. Respondents are also asked to indicate the importance of the relative weighting of the dimensions by allocating them a series of points which total to 100. In this way, it is possible for individual respondents to give much more weight to certain facets of the services under consideration than to others. A SERVQUAL score for each dimension can then be computed for each respondent by averaging the ‘gap’ scores for the questions relating to that dimension. It is then possible to produce a total weighted score for each customer by applying the weights that the customer attaches to each dimension.

Analyzing Likert data

Article

Apr 2012

This article provides information for Extension professionals on the correct analysis of Likert data. The analyses of Likert-type and Likert scale data require unique data analysis procedures, and as a result, misuses and/or mistakes often occur. This article discusses the differences between Likert-type and Likert scale data and provides recommendations for descriptive statistics to be used during the analysis. Once a researcher understands the difference between Likert-type and Likert scale data, the decision on appropriate statistical procedures will be apparent.

Comprehensive handbook of psychological assessment: (Vol. 2)

Book

Jan 2004

Michael Hersen

Analyzing Data Measured By Individual Likert-Type Items

Article

Dec 1994

Using individual (not summated) Likert-type items (questions) as measurement tools is common in agricultural education research. The Journal of Agricultural Education published 188 research articles in Volumes 27 through 32. Responses to individual Likert-type items on measurement instruments were analyzed in 95, or more than half, of these articles. After reviewing the articles analyzing individual Likert-type items, 5 1 (54%) reported only descriptive statistics (e.g., means, standard deviations, frequencies/percentages by category). Paired Likert-type items or sets of items were compared using nonparametric statistical techniques (e.g., chi-square homogeneity tests, Mann-Whitney-Wilcoxon U tests, Kruskal-Wallis analysis of variance tests) in 12 (13%) of the articles. Means for paired Likert-type items were compared using parametric statistical procedures (e.g. t-tests or analysis of variance F-tests) in 32 (34%) of the articles. These data are introduced to illustrate that a variety of statistical methods are being used to analyze data from individual Likert-type items in the Journal of Agricultural Education. Which are most appropriate. ? On what bases should we make our choice of methods? This paper explores these questions. Likert Scales and Likert-Type Items Likert (1932) proposed a summated scale for the assessment of survey respondent's attitudes. Individual items in Likert's sample scale had five response alternatives: Strongly approve, Approve, Undecided, Disapprove, and Strongly disapprove. Likert noted that descriptors could be anything --it is not necessary to have negative and positive responses. He implies that the number of alternatives is also open to manipulation. Indeed, we see contemporary work using many classifications besides the traditional five point classifications; some researchers use an even number of categories, deleting the neutral response. The 95 articles analyzing individual Likert-type items in Volumes 27 through 32 of the Journal of Agricultural Education used response alternatives ranging from three to eight (or more) points (Table 1).

An "Unfolding" Latent Variable Model for Likert Attitude Data: Drawing Inferences Adjusted for Response Style

Article

Jun 2007

Likert attitude data consist of responses to favorable and unfavorable statements about an entity, where responses fall into ordered categories ranging from disagreement to agreement. Social science and marketing researchers frequently use data of this type to measure attitudes toward an entity such as a policy or product. We focus on data on American and British attitudes toward their respective nations ("national pride"). We introduce a multidimensional unfolding model (MUM) to describe the relationship between the data and the attitudes underlying them. Unlike most existing models, the MUM allows the data to reflect not just attitudes, but also response style, which is defined as a consistent and content-independent pattern of response category selection such as a tendency to agree with all statements. The MUM can be used to model multiple attitudes, which allows researchers to expand their analysis of the data of interest to include all available Likert data so as to increase information on response style. For example, we include additional data on immigration attitudes to help distinguish the effects of response style and national pride on our data. The MUM can be used to fit linear models for the effects of background variables on attitudes. Resulting inferences about attitudes are adjusted for response style and should be less biased. Simulation results strongly suggest that, unlike Likert's popular scoring model, the MUM yields unbiased inferences even when there are unequal proportions of favorable and unfavorable statements.

The use of a specific non-response option on Likert-type scales

Article

Feb 1999
TOURISM MANAGE

The paper argues that the use of non-response options in questionnaires relating to attitudinal research offers various advantages. First, if non-random patterns of response on individual items within a questionnaire occur, such patterns may hold valuable information for the researcher. Second, the provision of the non-response option may mean that any resultant analysis is based upon a sample with appropriate knowledge or opinions, thereby aiding discrimination. To support this view, various pieces of past research by the authors are presented where patterns of non-response are analysed. In each case it was found that the existence of the non-response option offered some new insight. Such insights could help to improve subsequent questionnaires, if used at the pilot study stage, or illustrate specific aspects of a sample’s attitudes – for example, in one case, about uncertainty over a council’s tourism policies.

Measuring the Mathematical Attitudes of Elementary Students: The Effects of a 4Point or 5Point Likert-Type Scale

Article

Sep 2010
EDUC PSYCHOL MEAS

The purpose of this study was to compare how students in Grades 3 to 6 respond to a mathematics attitudes instrument with a 4-point Likert-type scale compared with one with an additional neutral point (a 5-point Likert-type scale). The 606 participating students from six elementary and middle schools randomly received either the 4-point or 5-point format of the Math and Me Survey. Regardless of whether a neutral midpoint was offered or not, the structure of the instrument was virtually the same, with equal intercepts, means, variances and covariances, pattern coefficients, and nearly all residuals. The 5-point scale is preferred with this population because with this format the reliability estimate for the Mathematical Self-Perceptions subscale was higher (p = .049), and the pattern coefficients were stronger. Additionally, this format provided less model misfit than the 4-point format. Based on these findings, the authors recommend administration of the Math and Me Survey in the 5-point format. These findings also indicate that despite what some educators and educational experts believe, children in Grades 3 to 6 are capable of discriminating among five response options and do not tend toward the neutral point more so than with a 4-point scale.

Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert-Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi

Recommendations

Evidence-Based Survey Design: The Use of a Midpoint on the Likert Scale

The use of midpoint on Likert Scale: The implication for educational research

BELEDİYE HİZMETLERİ MEMNUNİYET ARAŞTIRMASI: ÜNYE BELEDİYESİ

Likert

Pengembangan Skala Psikologi : Lima Kategori Respons ataukah Empat Kategori Respons ?