1. Thiết kế bảng hỏi

Thiết kế bảng câu hỏi là một quá trình nhiều giai đoạn đòi hỏi phải chú ý đến nhiều chi tiết cùng một lúc. Việc thiết kế bảng câu hỏi rất phức tạp vì các cuộc khảo sát có thể hỏi về các chủ đề ở các mức độ chi tiết khác nhau, các câu hỏi có thể được hỏi theo nhiều cách khác nhau và các câu hỏi được hỏi trước đó trong cuộc khảo sát có thể ảnh hưởng đến cách mọi người trả lời các câu hỏi sau này. Các nhà nghiên cứu cũng thường quan tâm đến việc đo lường sự thay đổi theo thời gian và do đó phải chú ý đến cách thức các ý kiến ​​hoặc hành vi được đo lường trong các cuộc điều tra trước đó.

Người khảo sát có thể tiến hành các thử nghiệm thí điểm (pilot survey) hoặc các nhóm tập trung (focus group) trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển bảng câu hỏi để hiểu rõ hơn cách mọi người nghĩ về một vấn đề hoặc hiểu một câu hỏi. Thử nghiệm trước một cuộc khảo sát là một bước thiết yếu trong quy trình thiết kế bảng câu hỏi để đánh giá cách mọi người phản ứng với bảng câu hỏi tổng thể và các câu hỏi cụ thể, đặc biệt là khi các câu hỏi được đưa ra lần đầu tiên.

1.1. Tiêu chí của bảng hỏi

Nguồn: fao.org

• Bảng câu hỏi được thiết kế tốt phải đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu. Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng nhiều cuộc điều tra đã bỏ qua các khía cạnh quan trọng do công tác chuẩn bị không đầy đủ và không thăm dò đầy đủ các vấn đề cụ thể do hiểu biết kém. Mỗi khảo sát chắc chắn sẽ để lại một số câu hỏi chưa được trả lời và đưa ra nhu cầu nghiên cứu thêm nhưng mục tiêu của việc thiết kế bảng câu hỏi tốt là "giảm thiểu" những vấn đề này.
• Cần thu thập thông tin đầy đủ và chính xác nhất có thể. Người thiết kế bảng câu hỏi cần đảm bảo rằng người trả lời hiểu đầy đủ các câu hỏi và không có khả năng từ chối trả lời, nói dối người phỏng vấn hoặc cố gắng che giấu thái độ của họ. Một bảng câu hỏi tốt được tổ chức và diễn đạt để khuyến khích người trả lời cung cấp thông tin chính xác, khách quan và đầy đủ.
• Bảng câu hỏi được thiết kế tốt phải giúp người trả lời dễ dàng cung cấp thông tin cần thiết và người phỏng vấn ghi lại câu trả lời, đồng thời bảng câu hỏi phải được sắp xếp sao cho có thể phân tích và diễn giải hợp lý.
• Nó sẽ giữ cho cuộc phỏng vấn ngắn gọn, đi thẳng vào vấn đề và được sắp xếp sao cho (những) người trả lời vẫn thể hiện sự quan tâm trong suốt cuộc phỏng vấn.

1.2. Các bước thiết kế bảng hỏi

Việc thiết kế bảng câu hỏi sẽ phụ thuộc vào việc nhà nghiên cứu muốn thu thập thông tin khám phá (exploratory information) (nghĩa là thông tin định tính nhằm mục đích hiểu rõ hơn hoặc tạo ra các giả thuyết về một chủ đề) hay thông tin định lượng – quantitatve information (để kiểm tra các giả thuyết cụ thể đã được tạo ra trước đó). Các bước thiết kế bảng hỏi bao gồm:

1. Quyết định thông tin cần thiết

Bước đầu tiên là quyết định “những thông tin cần biết từ người trả lời để đáp ứng các mục tiêu của cuộc khảo sát là gì?” Các thông tin này sẽ xuất hiện trong bản tóm tắt nghiên cứu và đề xuất nghiên cứu.

2. Xác định đối tượng trả lời

Ngay từ đầu, nhà nghiên cứu phải xác định quần thể (population) mà họ muốn khái quát hóa từ dữ liệu mẫu được thu thập. Ví dụ: trong nghiên cứu tiếp thị, các nhà nghiên cứu thường phải quyết định xem họ chỉ thu thập những người dùng hiện tại của loại sản phẩm chung hay bao gồm cả những người không sử dụng. Thứ hai, các nhà nghiên cứu phải lập một khung lấy mẫu. Thứ ba, khi thiết kế bảng câu hỏi, chúng ta phải tính đến các yếu tố như độ tuổi, trình độ học vấn, v.v. của đối tượng điều tra.

3. Chọn (các) phương thức tiếp cận đối tượng khảo sát

Nguồn: pewresearch.org

Một số phương pháp tiếp cận đối tượng khảo sát

• Phỏng vấn cá nhân
• Phỏng vấn nhóm hoặc tập trung
• Bảng câu hỏi gửi qua mail/email
• Phỏng vấn qua điện thoại.

Phỏng vấn online trở nên phổ biến hơn do sự phát triển của Internet và mạng xã hội, tuy nhiên có một số hạn chế như không xác định tính chính xác của các câu trả lời. Phỏng vấn trực tiếp có thể tăng độ chính xác của từng câu trả lời nhưng có chi phí cao hơn.

4. Xây dựng nội dung câu hỏi

Các nhà nghiên cứu luôn phải tự hỏi “Câu hỏi này có thực sự cần thiết không?”. Chỉ nên đưa thêm câu hỏi khi dữ liệu từ câu hỏi đó được sử dụng trực tiếp để kiểm tra một hoặc nhiều giả thuyết được thiết lập trong quá trình thiết kế nghiên cứu.

Có hai trường hợp khi các câu hỏi dường như "thừa" có thể được đưa vào:

• Các câu hỏi mở dễ trả lời và không bị coi là "đe dọa" và/hoặc được coi là thú vị, có thể hỗ trợ rất nhiều trong việc thu hút sự tham gia của người trả lời vào cuộc khảo sát và giúp thiết lập mối quan hệ.
• Câu hỏi "giả" có thể được sử dụng để ẩn giấu mục đích thực sự của cuộc khảo sát. Ví dụ: nếu một nhà sản xuất muốn tìm hiểu xem các nhà phân phối của họ có đáp ứng đủ mức độ dịch vụ cho người tiêu dùng hay không, nhà nghiên cứu sẽ tránh việc tiết lộ rằng họ đang điều tra mức độ dịch vụ của các nhà phân phối. Việc giữ bí mật mục tiêu thực sự giúp tránh việc lan truyền thông tin đồn đoán rằng có vấn đề gì đó không ổn với các nhà phân phối.

5. Diễn đạt câu hỏi hợp lý

Rõ ràng là sẽ có những tình huống trong đó một bảng câu hỏi sẽ cần kết hợp cả ba dạng câu hỏi. Trong những trường hợp cảm thấy người trả lời cần hỗ trợ để trình bày câu trả lời hoặc đưa ra câu trả lời theo khía cạnh ưa thích do nhà nghiên cứu xác định, thì nên sử dụng câu hỏi đóng. Các câu hỏi mở nên được sử dụng khi có rất nhiều câu trả lời khác nhau có thể xảy ra (ví dụ: quy mô trang trại), khi người ta đang tìm kiếm câu trả lời được mô tả bằng lời của chính người trả lời và khi người ta không chắc chắn về các phương án trả lời có thể có . Loại câu hỏi hỗn hợp sẽ có lợi trong hầu hết các trường hợp khi biết hầu hết các phương án trả lời tiềm năng; và có giá trị không báo trước. Các nghiên cứu thường chủ yếu sử dụng câu hỏi câu hỏi lựa chọn trả lời mở

Note: Một số dạng câu hỏi đóng hay gặp

Câu hỏi dạng "có" "không" cũng thuộc loại đó: VD: Bạn đã tốt nghiệp chưa?

• Câu hỏi lựa chọn ưa thích
• Câu hỏi nhiều lựa chọn
• Câu hỏi phân cực
• Câu hỏi xếp thứ hạng
• Câu hỏi phức hợp dùng thang Likert

Các câu hỏi càng đơn giản càng tốt. Các nhà nghiên cứu phải lưu ý là một số người mà họ sẽ phỏng vấn không có trình độ học vấn cao. Theo cách tương tự, các nhà nghiên cứu nên cố gắng tránh những câu hỏi dài. Trí nhớ của người trả lời bị hạn chế và việc tiếp thu ý nghĩa của các câu dài có thể khó khăn: khi nghe điều gì đó mà họ có thể không mấy hứng thú, họ có thể nghe thấy một số từ nhất định nhưng không nghe thấy những từ khác, hoặc họ có thể nhớ một số phần của những gì được nói nhưng không phải tất cả.

6. Sắp xếp các câu hỏi theo thứ tự và định dạng có ý nghĩa

• Câu hỏi mở đầu: Câu hỏi mở đầu phải dễ trả lời và không gây nguy hiểm cho người trả lời. Câu hỏi đầu tiên rất quan trọng vì đây là lần đầu tiên người trả lời tiếp xúc với cuộc phỏng vấn. Nếu họ thấy câu hỏi đầu tiên khó hiểu, hoặc vượt quá kiến ​​thức và kinh nghiệm của họ, hoặc lúng túng theo một cách nào đó, họ có thể sẽ bỏ cuộc ngay lập tức. Mặt khác, nếu họ thấy câu hỏi mở đầu dễ trả lời và dễ trả lời, thì họ được khuyến khích tiếp tục.
• Luồng câu hỏi: Các câu hỏi nên diễn ra theo một trật tự tâm lý nào đó, sao cho câu hỏi dẫn đến câu hỏi tiếp theo một cách dễ dàng và tự nhiên. Các câu hỏi về một chủ đề, hoặc một khía cạnh cụ thể của chủ đề, nên được nhóm lại với nhau. Những người được hỏi có thể cảm thấy bối rối khi liên tục chuyển từ chủ đề này sang chủ đề khác, hoặc được yêu cầu quay lại chủ đề nào đó mà họ nghĩ rằng họ đã đưa ra ý kiến ​​của mình trước đó.
• Câu hỏi đa dạng: Những người được hỏi nhanh chóng trở nên buồn chán và bồn chồn khi được hỏi những câu hỏi tương tự trong nửa giờ hoặc lâu hơn. Do đó, các câu hỏi cải thiện phản hồi để thay đổi nhiệm vụ của người trả lời theo thời gian. Một câu hỏi mở ở đây và ở đó (ngay cả khi nó không được phân tích) có thể mang lại sự giải thoát rất cần thiết khỏi một loạt câu hỏi dài mà người trả lời buộc phải giới hạn câu trả lời của họ trong các danh mục được mã hóa trước. Các câu hỏi liên quan đến việc hiển thị thẻ/hình ảnh cho người trả lời có thể giúp thay đổi tốc độ và tăng sự quan tâm.

Điều tự nhiên là người trả lời ngày càng trở nên thờ ơ với bảng câu hỏi khi nó gần kết thúc. Những câu hỏi có tầm quan trọng đặc biệt nên được đưa vào phần đầu của bảng câu hỏi nếu có thể. Các câu hỏi có khả năng nhạy cảm nên được đặt ở cuối, để tránh người trả lời cắt ngang cuộc phỏng vấn trước khi thông tin quan trọng được thu thập.

Khi xây dựng bảng câu hỏi, nhà nghiên cứu cần đặc biệt chú ý đến cách trình bày và bố cục của bản thân bảng câu hỏi. Nhiệm vụ của người phỏng vấn cần phải được thực hiện càng rõ ràng càng tốt. Các câu hỏi phải được diễn đạt rõ ràng và xác định rõ các phương án trả lời. Cần cung cấp các định nghĩa và giải thích theo quy định. Điều này đảm bảo rằng tất cả những người phỏng vấn đều xử lý các câu hỏi một cách nhất quán và trong quá trình phỏng vấn, người phỏng vấn có thể trả lời/làm rõ các câu hỏi của người trả lời.

7. Thí điểm bảng câu hỏi

Ngay cả sau khi nhà nghiên cứu đã tiến hành theo các hướng được đề xuất, bản câu hỏi dự thảo là một sản phẩm chỉ được phát triển bởi một hoặc hai bộ óc. Cho đến khi nó thực sự được sử dụng trong các cuộc phỏng vấn và với người trả lời, không thể nói liệu nó có đạt được kết quả mong muốn hay không. Vì lý do này, cần phải kiểm tra trước bảng câu hỏi trước khi nó được sử dụng trong một cuộc khảo sát toàn diện, để xác định bất kỳ sai sót nào cần sửa chữa.

Mục đích của việc kiểm tra trước bảng câu hỏi là để xác định:

• Liệu các câu hỏi khi chúng được diễn đạt sẽ đạt được kết quả mong muốn
• Liệu các câu hỏi đã được sắp xếp theo thứ tự tốt nhất chưa
• Liệu các câu hỏi có được hiểu bởi tất cả các tầng lớp người trả lời hay không
• Liệu có cần bổ sung hoặc xác định câu hỏi hay không hoặc liệu có nên loại bỏ một số câu hỏi hay không
• Hướng dẫn cho người phỏng vấn có đầy đủ hay không.

Thông thường, một số lượng nhỏ người trả lời được chọn để thử nghiệm trước. Những người trả lời được chọn cho cuộc khảo sát thử nghiệm phải đại diện cho loại người trả lời sẽ được phỏng vấn trong cuộc khảo sát chính.

8. Xây dựng phiếu điều tra cuối cùng

Sau khi kiểm tra kỹ các thông tin cần thiết, có thể tiến hành khảo sát trên mẫu đã chọn. Có thể dùng 1 số phần mềm quản lý survey như Kobo Toolbox, Qualtrics, Survey Monkey

2. Thiết kế thang đo

Nguồn: studyonline.unsw.edu.au

2.1. Loại dữ liệu thu thập

• Dữ liệu định tính đề cập đến thông tin về phẩm chất hoặc thông tin không thể đo lường được. Nó thường mô tả và văn bản. Ví dụ bao gồm màu mắt của ai đó hoặc loại xe họ lái. Trong các cuộc khảo sát, nó thường được sử dụng để phân loại các câu trả lời 'có' hoặc 'không'.
• Dữ liệu định lượng là số. Nó được sử dụng để xác định thông tin có thể đếm được. Một số ví dụ về dữ liệu định lượng bao gồm khoảng cách, tốc độ, chiều cao, chiều dài và cân nặng. Thật dễ dàng để nhớ sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng, vì một dữ liệu đề cập đến chất lượng và dữ liệu kia đề cập đến số lượng.

2.2. Các loại thang đo

Thang đo là cách các biến được xác định và phân loại. Nhà tâm lý học Stanley Stevens đã phát triển bốn thang đo phổ biến: danh nghĩa (nominal), thứ tự (ordinal), khoảng (interval) và tỷ lệ (ratio). Mỗi thang đo có các thuộc tính xác định cách phân tích dữ liệu đúng cách. Các thuộc tính được đánh giá là danh tính identity, độ lớn magnitude, khoảng bằng nhau equal intervals và giá trị tối thiểu bằng không minimum value of zero.

1. Thuộc tính của phép đo

• Danh tính: Danh tính đề cập đến mỗi giá trị có một ý nghĩa duy nhất.
• Độ lớn: Độ lớn có nghĩa là các giá trị có mối quan hệ theo thứ tự với nhau, do đó, có một thứ tự cụ thể cho các biến.
• Các khoảng bằng nhau: Các khoảng bằng nhau có nghĩa là các điểm dữ liệu dọc theo thang đo bằng nhau, do đó, sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu một và hai sẽ giống như sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu năm và sáu.
• Giá trị tối thiểu bằng không: Giá trị tối thiểu bằng không có nghĩa là thang đo có điểm không thực sự. Ví dụ, độ có thể giảm xuống dưới 0 và vẫn có ý nghĩa. Nhưng nếu bạn không nặng, bạn không tồn tại.

2. Các loại thang đo

Thang đo danh nghĩa

Thang đo danh nghĩa xác định thuộc tính nhận dạng của dữ liệu. Thang đo này có một số đặc điểm nhất định, nhưng không có bất kỳ dạng ý nghĩa số nào. Dữ liệu có thể được sắp xếp vào các danh mục nhưng không thể nhân, chia, cộng hoặc trừ với nhau. Cũng không thể đo lường sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu. Ví dụ về dữ liệu danh nghĩa bao gồm màu mắt và quốc gia sinh. Dữ liệu danh nghĩa có thể được chia lại thành ba loại:

• Danh nghĩa có thứ tự (Nominal with order): Một số dữ liệu danh nghĩa có thể được phân loại phụ theo thứ tự, chẳng hạn như “lạnh, ấm, nóng và rất nóng”.
• Danh nghĩa không có thứ tự (Nominal without order): Dữ liệu danh nghĩa cũng có thể được phân loại thành danh nghĩa không có thứ tự, chẳng hạn như nam và nữ.
• Phân đôi (Dichotomous): Dữ liệu phân đôi được xác định bằng cách chỉ có hai danh mục hoặc cấp độ, chẳng hạn như “có” và “không”.

Thang thứ tự

Thang thứ tự xác định dữ liệu được đặt theo một thứ tự cụ thể. Trong khi mỗi giá trị được xếp hạng, không có thông tin nào chỉ định điều gì phân biệt các danh mục với nhau. Không thể cộng hoặc trừ các giá trị này.Một ví dụ về loại dữ liệu này sẽ bao gồm các điểm dữ liệu về mức độ hài lòng trong một cuộc khảo sát, trong đó 'một = hài lòng, hai = bình thường và ba = không hài lòng'. Khi ai đó về đích trong một cuộc đua cũng mô tả dữ liệu thứ tự. Mặc dù vị trí thứ nhất, vị trí thứ hai hoặc vị trí thứ ba cho biết thứ tự hoàn thành của người chạy, nhưng nó không xác định người về đích ở vị trí thứ nhất cách người về thứ hai bao xa.

Thang đo khoảng

Thang đo khoảng chứa các thuộc tính của dữ liệu danh nghĩa và dữ liệu được sắp xếp, nhưng sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu có thể được định lượng. Loại dữ liệu này hiển thị cả thứ tự của các biến và sự khác biệt chính xác giữa các biến. Chúng có thể được cộng hoặc trừ với nhau, nhưng không được nhân hoặc chia. Ví dụ, 40 độ không phải là 20 độ nhân hai.

Thang đo này cũng được đặc trưng bởi thực tế là số 0 là một biến hiện có. Trong thang đo thứ tự, số không có nghĩa là dữ liệu không tồn tại.

Các điểm dữ liệu trên thang đo khoảng có cùng sự khác biệt giữa chúng. Sự khác biệt trên thang đo giữa 10 và 20 độ là như nhau giữa 20 và 30 độ. Thang đo này được sử dụng để định lượng sự khác biệt giữa các biến, trong khi hai thang đo còn lại chỉ được sử dụng để mô tả các giá trị định tính. Các ví dụ khác về thang đo khoảng thời gian bao gồm năm sản xuất ô tô hoặc các tháng trong năm.

Thang đo tỉ lệ

Các thang đo tỷ lệ bao gồm các thuộc tính từ cả bốn thang đo. Dữ liệu là danh nghĩa và được xác định bởi một danh tính, có thể được phân loại theo thứ tự, chứa các khoảng và có thể được chia nhỏ thành giá trị chính xác. Cân nặng, chiều cao và khoảng cách là tất cả các ví dụ về biến tỷ lệ. Dữ liệu trong thang tỷ lệ có thể được cộng, trừ, chia và nhân.

Thang đo tỷ lệ cũng khác với thang đo khoảng ở chỗ thang đo có 'số 0 thực'. Số không có nghĩa là dữ liệu không có điểm giá trị. Một ví dụ về điều này là chiều cao hoặc cân nặng, vì một người nào đó không thể cao bằng 0 cm hoặc cân nặng bằng 0 kg – hoặc âm cm hoặc số kg âm. Ví dụ về việc sử dụng thang đo này là tính toán cổ phần hoặc doanh số bán hàng. Trong tất cả các loại dữ liệu trên thang đo, các nhà khoa học dữ liệu có thể làm được nhiều nhất với các điểm dữ liệu tỷ lệ.

Thang đo Likert

Nguồn:

extension.iastate.edu

qualtrics.com

Thang đo likert, còn được gọi là hệ thống đánh giá, là một phương pháp đo lường được sử dụng trong các nghiên cứu để đánh giá thái độ, quan điểm và/hoặc nhận thức. Đối với mỗi câu hỏi hoặc câu phát biểu, đối tượng chọn từ một loạt các câu trả lời có thể.

Trong các nghiên cứu mà các câu trả lời được mã hóa bằng số, 'Hoàn toàn đồng ý' sẽ được xác định là 1 hoặc 5, tăng hoặc giảm tương ứng cho mỗi câu trả lời, ví dụ: trong ví dụ trên, 5, 4, 3, 2 và 1. Một số thang đo likert sử dụng thang điểm bảy với 1 là 'Hoàn toàn đồng ý' và 7 là 'Hoàn toàn không đồng ý' (hoặc ngược lại). Ở giữa, một tuyên bố trung lập như 'không đồng ý cũng không phản đối'.

Thang đo likert có thể đánh giá tần suất, chất lượng hoặc cảm giác quan trọng đối với một biến cụ thể. Ví dụ: bạn có thể sử dụng thang đo likert để hiểu cách khách hàng xem các tính năng nhất định của sản phẩm hoặc họ muốn xem bản nâng cấp sản phẩm nào tiếp theo dựa trên một loạt các tùy chọn. Nó có thể là một thang đo rất linh hoạt để sử dụng khi thu thập dữ liệu định lượng. Mức độ chi tiết mà nó cung cấp đối với các câu trả lời có hoặc không đơn giản có nghĩa là bạn có thể khám phá các mức độ quan điểm giúp bạn hiểu chính xác và đại diện hơn về phản hồi mà bạn nhận được.

Cách xây dựng thang đo Likert hiệu quả

• Viết đơn giản: Cách tốt nhất để có được kết quả chính xác là đặt những câu hỏi đơn giản, cụ thể. Làm cho nó rõ ràng những gì bạn đang yêu cầu người trả lời đánh giá, cho dù đó là sở thích, ý kiến ​​​​của họ hay không.Ví dụ: “Bạn hài lòng với dịch vụ của chúng tôi như thế nào?” và cung cấp một thang đo tiêu chuẩn, từ rất hài lòng đến rất không hài lòng, không có chỗ cho sự nhầm lẫn.
• Đảm bảo tính nhất quán: Người trả lời phải hiểu đầy đủ thang đo likert mà họ dự kiến ​​sẽ ghi lại câu trả lời, điều này có nghĩa là câu trả lời của bạn ở cả hai phía của thang đo phải nhất quán. Ví dụ: nếu nói “hoàn toàn đồng ý” ở một thái cực, thì thái cực kia phải là “hoàn toàn không đồng ý”.
• Sử dụng thang đo thích hợp — thang đo đơn cực và thang đo lưỡng cực: Bất kỳ thang đo likert nào cũng sẽ sử dụng thang đo đơn cực hoặc thang đo lưỡng cực.
• Thang đo lưỡng cực nên được sử dụng khi bạn muốn người trả lời trả lời với ý kiến ​​cực kỳ tích cực hoặc tiêu cực. Đôi khi, thang điểm chẵn được sử dụng khi không có lựa chọn ở giữa là “không đồng ý cũng không phản đối” hoặc “trung lập”. Điều này đôi khi được gọi là phương pháp “lựa chọn bắt buộc”.
• Thang đo đơn cực hoạt động theo cách tương tự, nhưng nó bắt đầu từ 0 ở một đầu, trong khi cực trị ở đầu kia. Ví dụ: nếu bạn hỏi sản phẩm của mình hấp dẫn như thế nào, câu trả lời đơn cực sẽ chuyển từ “không hấp dẫn chút nào” sang “cực kỳ hấp dẫn”.
• Giữ cho thang đo của mình là số lẻ vì các thang đo có số lượng giá trị là số lẻ đảm bảo có một điểm giữa. Giữ thang điểm giới hạn ở mức 5 hoặc 7 điểm.
• Chuyển đổi điểm thang đo: Việc chuyển đổi thang điểm ngăn người trả lời rơi vào nhịp điệu và đưa ra phản hồi thiên vị. Ví dụ: nếu thang điểm của bạn bắt đầu từ 1, 'hoàn toàn đồng ý' và kết thúc bằng 5, 'hoàn toàn không đồng ý', thì bạn chuyển các thang điểm này cho một số câu hỏi để 1 là hoàn toàn không đồng ý và 5 trở thành hoàn toàn đồng ý. Điều này khiến người trả lời luôn chú ý và tham gia vào cuộc khảo sát. Tuy nhiên, cần lưu ý khi phân tích dữ liệu vì có thể gây nhầm lẫn

Phân tích thang đo Likert

Không giống như nhiều loại khảo sát, bạn không thể sử dụng 'giá trị trung bình' làm thước đo xu hướng vì phản hồi trung bình đối với khảo sát likert không có ý nghĩa gì. Nói cách khác, hiểu được mức trung bình của những người hoàn toàn đồng ý hoặc không đồng ý sẽ không cho bạn biết điều gì liên quan. Thay vào đó, khi phân tích dữ liệu thang đo likert, cách tiếp cận phù hợp là đo lường phản hồi thường xuyên nhất để hiểu được cảm xúc chung của người trả lời.