عندما يتعلق الأمر بقياس الآراء والمواقف، يقدم مقياس ليكرت حلاً موثوقًا يجمع بين البساطة والفعالية، فهو يُستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات، بدءًا من الأبحاث العلمية وحتى أبحاث السوق وجميع الاستبيانات مثل استبيان رضا العملاء. ونحن في هذه المقالة المقدمة لكم من موقع مُجَرِّبٌ – Mojarib وضحنا ما هو استبيان مقياس ليكرت، ثم وضحنا أيضاً فوائده والتحديات والقيود التي تواجهه، ثم وضحنا كيفية كتابة أسئلة استبيان باستخدام مقياس ليكرت، ثم ختمنا المقالة بتوضيح كيفية تحليل بيانات مقياس ليكرت.
تعريف مقياس ليكرت
مقياس ليكرت هو طريقة قياس تُستخدم في الاستبيانات والبحوث العلمية لجمع البيانات الكمية والنوعية المتعلقة بآراء أو اتجاهات الأفراد حول موضوع معين، ويتميز مقياس ليكرت بوجود سلسلة من الخيارات المرتبة تدريجيًا،تتراوح عادةً بين “أوافق بشدة”، “أوافق”، “محايد”، “لا أوافق”، و”لا أوافق بشدة”، مما يسمح للمشاركين في الاستبيان بالتعبير عن مستوى اتفاقهم أو اختلافهم مع عبارات محددة او للإجابة عن اسئلة محددة. ومقياس ليكرت أحد أكثر الأدوات شيوعًا في تصميم الاستبيانات، لأنه يوفر سهولة في جمع البيانات وتحليلها باستخدام الأساليب الإحصائية.
مقالة ذات صلة: استبيان رضا العملاء: ما هو، أهميته، أنواعه، نموذج مكتوب
فوائد استخدام أسئلة مقياس ليكرت
1. سهولة الفهم
يُعتبر مقياس ليكرت سهل الفهم بالنسبة للمشاركين، فالخيارات المرتبة تدريجيًا، مثل “أوافق بشدة”، “أوافق”، “محايد”، “لا أوافق”، و”لا أوافق بشدة”، هي خيارات واضحة يمكن للمشاركين في الاستبيان فهمها دون الحاجة إلى تفسيرات إضافية، وهذا يسهل على الأفراد من مختلف الخلفيات التعليمية والثقافية الإجابة بدقة وسرعة، مما يزيد من احتمالية الحصول على استجابات صادقة وموثوقة.
2. قابلية التخصيص حسب الحاجة
يمكن تخصيص مقياس ليكرت ليتناسب مع أهداف البحث او الاستبيان، ويمكن اختيار عدد الاختيارات (مثل 5 اختيارات أو 7 اختيارات) وفقًا لمتطلبات الاستبيان او البحث العلمي. وكما يمكن تعديل اللغة المستخدمة في الاختيارات لتناسب الجمهور المستهدف؛ وهذه المرونة تتيح لمن يستخدم مقياس ليكرت تكييف المقياس ليعكس بدقة المشاعر والمواقف التي يسعي لفهمها.
3. سهولة تحليل البيانات وتفسيرها
يسهل مقياس ليكرت تحليل البيانات، حيث يُحول الإجابات إلى قيم عددية يمكن استخدامها لإجراء تحليلات إحصائية، وتُظهر الرسوم البيانية والنسب المئوية توزيع الآراء بوضوح، مما يساعد القائم بعمل البحث او الاستبيان على استخلاص استنتاجات دقيقة؛ وهذه السهولة تجعل مقياس ليكرت مناسبًا للأبحاث والاستبيانات التي تحتاج إلى قرارات سريعة ومبنية على البيانات.
4. لا يُجبر المشاركين على إجابات محددة
على عكس الأسئلة التي تعتمد على إجابات قاطعة مثل “نعم” أو “لا”، يتيح مقياس ليكرت للمشاركين التعبير عن آرائهم بشكل متدرج، مما يعكس تباين المشاعر أو المواقف بدقة أكبر، مما يُنتج بيانات أكثر ثراءً وشمولية، وكما يساعد مقياس ليكرت في تقليل الإجابات المتحيزة أو المتطرفة، مما يعزز من دقة النتائج.
5. فعال لتحليل المشاعر
مقياس ليكرت فعال لتقييم المشاعر تجاه النشاط التجاري، العلامة التجارية، المنتج، أو الخدمة؛ ويمكن استخدام الإجابات لتحديد النسبة المئوية للمشاركين في الاستبيان الراضين مقابل غير الراضين، مع تحليل دقيق للتفاصيل. على سبيل المثال، يمكن تصنيف العملاء بين “راضٍ جدًا” و”راضٍ فقط”، ومن ثم العمل على تحويل العملاء الراضين إلى عملاء راضين جداً.
6. تعزيز رضا المشاركين وتحفيزهم على الاستجابة
يوفر مقياس ليكرت تجربة إجابات متنوعة للمشاركين، حيث يجدون خيارات تناسب جميع وجهات النظر، وهذا يقلل من شعورهم بالإجبار على اختيار إجابة لا تعكس رأيهم الحقيقي، وبالتالي تكون النتيجة هي معدلات تجاوب أعلى وجودة بيانات أفضل، مما يساعد الباحثين على تحقيق أهدافهم بسهولة.
مقالة ذات صلة: استبيان رضا الموظفين: ما هو، أهميته، أنواعه، نموذج مكتوب
التحديات والقيود التي تواجه مقياس ليكرت
على الرغم من فعالية مقياس ليكرت في قياس الآراء والمشاعر، إلا أنه يعاني من بعض التحديات:
1. عدم القدرة على استيعاب الأسباب الكامنة وراء الاستجابات
رغم أن مقياس ليكرت يُظهر درجة الاتفاق أو الاختلاف مع العبارة اوانه يظهر الإجابة الصحيحة للسؤال المطروح من وجهة نظر المشارك في الاستبيان، فإنه لا يوضح الأسباب التي دفعت المشاركين في الاستبيان لاختيار هذه الإجابة. فعلى سبيل المثال، إذا اختار مشارك “غير راضي”، لا يمكن للباحث او للقائم بعمل الاستبيان معرفة ما إذا كان السبب هو سوء الدعم الفني أو جودة المنتج. او ارتفاع السعر او …الخ. وهذا القيد يجعل البيانات سطحية إلى حد ما، حيث يركز المقياس على النتيجة دون الغوص في التفاصيل العميقة للأسباب التي تؤثر على استجابات المشاركين؛ ولذلك، يحتاج الباحث إلى دمج المقياس مع أدوات أخرى مثل المقابلات أو الأسئلة المفتوحة لفهم الأبعاد الكامنة بشكل أفضل.
2. الانحياز للمقبول اجتماعيا
قد يتأثر المشاركون برغبتهم في الظهور بمظهر إيجابي أو مقبول اجتماعيًا؛ فعلى سبيل المثال، إذا كانت الأسئلة تتعلق بقيم حساسة مثل الأخلاقيات أو التمييز ضد الأقليات، قد يختار المشاركون الإجابة “الصحيحة اجتماعيًا” بدلًا من الإجابة الحقيقية التي تعكس مواقفهم أو مشاعرهم. وهذا التأثير يقلل من دقة البيانات ويؤثر على قدرتها على تمثيل الآراء الفعلية؛ ولحل هذه المشكلة، يمكن تصميم الاستبيانات بطريقة تقلل من الوصم الاجتماعي، مثل ضمان السرية التامة.
3. تأثير الأسئلة السابقة على الإجابات
طريقة ترتيب الأسئلة وخيارات الإجابة قد تؤثر بشكل كبير على ردود المشاركين، فإذا كانت جميع الخيارات الإيجابية تأتي أولاً، فقد يشعر المشاركون بالإغراء لاختيارها دون قراءة بقية الخيارات. وكذلك، إذا جاءت أسئلة متشابهة بشكل متتالي، فقد يدخل المشاركون في “روتين” للإجابة دون التفكير العميق. وهذه التأثيرات يمكن أن تقلل من جودة البيانات وتزيد من احتمالية التحيز؛ ولتقليل هذا التحدي، يجب عكس ترتيب الإجابات أو تغيير ترتيب الأسئلة لتشجيع المشاركين على التفكير قبل الإجابة.
مقالة ذات صلة: صافي نقاط الترويج: ما هو، أهميته، أنواعه، كيفية حسابه
كيفية كتابة أسئلة استبيان باستخدام مقياس ليكرت
عند تصميم أسئلة استبيان باستخدام مقياس ليكرت، من الضروري مراعاة عدة عوامل لضمان الحصول على استجابات دقيقة وموثوقة؛ وإليك دليلًا شاملًا يساعدك في صياغة أسئلة فعّالة:
1. الحفاظ على البساطة
أفضل طريقة للحصول على نتائج دقيقة هي طرح أسئلة بسيطة وواضحة ومحددة، ويجب أن يكون السؤال مباشرًا حتى يفهمه المشاركون في الاستبيان دون أي غموض.
فعلى سبيل المثال: “ما مدى رضاك عن خدمتنا؟” مع تقديم مقياس قياسي من “راضٍ جدًا” إلى “غير راضٍ تمامًا”، يتيح للمستجيبين فهم المطلوب بوضوح دون أي مجال للالتباس.
2. ضمان التناسق في الإجابات
يجب أن يكون المشاركين في الاستبيان قادرين على فهم مقياس ليكرت المستخدم في الاستبيان بسهولة، وهذا يتطلب أن تكون الإجابات على طرفي المقياس متناسقة.
فعلى سبيل المثال، إذا كان أحد أطراف مقياس ليكرت هو “موافق تمامًا”، يجب أن يكون الطرف الآخر “غير موافق تمامًا”؛ وهذا التناسق يساعد المستجيبين في التعرف على المقياس بسرعة والرد بدقة.
3. اختيار المقياس المناسب: مقياس أحادي القطب أو ثنائي القطب
يعمل مقياس ليكرت إما بطريقة أحادية القطب أو ثنائية القطب، ويجب اختيار النوع الأنسب بناءً على هدف الاستبيان:
- المقياس ثنائي القطب: يستخدم لقياس اتجاهات متضادة أو شعورين متعاكسين، بحيث يكون أحد القطبين سلبيًا والآخر إيجابيًا.، مثل “موافق تمامًا” مقابل “غير موافق تمامًا”. ويمكن استخدام مقياس ذو نقاط زوجية لإجبار المستجيبين على اتخاذ موقف محدد، حيث لا يتوفر خيار “محايد” (بمعني اوضح تقديم 4 او 6 او 8 خيارات).
- المقياس أحادي القطب: يُستخدم لقياس شدة أو درجة وجود شعور أو رأي واحد فقط، دون مقارنة بين قطبين متضادين.، مثل “غير جذاب على الإطلاق” إلى “جذاب جدًا”.
ودائماً يفضل استخدام مقاييس بعدد فردي من النقاط، مثل 5 أو 7 نقاط، لضمان وجود نقطة وسطية تعبر عن الحياد أو عدم التحيز.
4. تجنب استخدام العبارات واستبدالها بالأسئلة
صياغة استبيان فعال يتطلب استخدام الأسئلة بدلاً من العبارات، والأسئلة تشجع المشاركين على التفكير في إجاباتهم، بينما تميل العبارات إلى تحفيز تحيز الموافقة، حيث يميل الناس إلى الاتفاق مع العبارات الإيجابية تلقائيًا.فعلى سبيل المثال، بدلًا من كتابة “الخدمة جيدة”، يمكن طرح سؤال مثل: “ما مدى رضاك عن جودة الخدمة؟”. هذا النهج يضمن استجابات أكثر موضوعية وأقل تحيزًا.
5. تغيير ترتيب خيارات المقياس
من المفيد تبديل ترتيب النقاط على مقياس ليكرت في بعض الأسئلة لتجنب أن يقع المستجيبون في نمط معين من الإجابات؛ فعلى سبيل المثال، إذا كان المقياس يبدأ بـ “موافق تمامًا” عند النقطة 1 وينتهي بـ “غير موافق تمامًا” عند النقطة 5، يمكن عكس الترتيب في بعض الأسئلة. وهذه الطريقة تبقي المستجيبين منتبهين وتجعل الاستبيان أكثر فعالية.
6. اختيار الأسئلة بعناية لتجنب الغموض
كل سؤال في الاستبيان يجب أن يكون محددًا ولا يترك مجالًا للتفسير الشخصي، ويجب أن تكون الأسئلة مرتبطة مباشرة بهدف الدراسة لضمان جمع بيانات دقيقة.
مقالة ذات صلة: استبيان أبحاث السوق: ما هو، اهميته، نموذج مكتوب
أمثلة على أسئلة مقياس ليكرت
- “ما مدى احتمالية أن توصي بخدمتنا لأصدقائك؟”؛ قم بالأختيار علي مقياس من 1 الي 5، حث تعتبر 1 احتمالية منخفضة جداً و 5 احتمالية عالية جداً؟
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
- “ما مدى رضاك عن سهولة استخدام المنتج؟”
- راضي جدا
- راضي
- محايد
- غير راضي
- غير راضي جداً
- “ما مدى توافقك مع العبارة التالية: فريق الدعم كان متعاونًا؟”
- موافق جداً
- غير موافق
- محايد
- رافض
- رافض جداً
كيفية تحليل بيانات مقياس ليكرت
1. لا تهتم بالمتوسط
على عكس أنواع الاستبيانات الأخرى، لا يمكن استخدام المتوسط كطريقة لتحليل ميل الاستجابات في مقياس ليكرت، والسبب هو أن المتوسط لا يعكس الفرق الدقيق بين خيارات المقياس. فعلى سبيل المثال، معرفة أن المتوسط هو “3.5” لا توضح ما إذا كان معظم المستجيبين “موافقين” أو “غير موافقين”؛ وبدلًا من ذلك، يجب التركيز على نسبة الإجابات لكل خيار لفهم الاتجاه العام للمشاركين.
2. تحليل النسب المئوية والأنماط
يمكنك مقارنة نسب المستجيبين لكل خيار لمعرفة التوزيع العام للآراء؛ فعلى سبيل المثال، إذا أجاب 87% بـ “موافق تمامًا” على سؤال يتعلق بجودة الخدمة، فهذا يشير إلى أن الأغلبية العظمى راضية. وكما يمكن مقارنة النسب بين خيارات متجاورة، مثل الفرق بين “موافق” و”موافق تمامًا”، لتحديد الفرص لتحسين التجربة.
3. عرض البيانات بطريقة مرئية
أسهل طريقة لعرض نتائج مقياس ليكرت هي استخدام الرسوم البيانية، مثل الأعمدة أو الدوائر، لتوضيح توزيع الإجابات بشكل بسيط وسريع الفهم.
