Création et interprétation de données à l'échelle de Lickert dans une étude de marché

Étude de cas - Mesure des préférences des consommateurs pour les appareils numériques

À mesure que les consommateurs adoptent les progrès technologiques, la demande de contenu numérique sur divers appareils mobiles, tels que les téléphones intelligents, les tablettes et les ordinateurs portables, augmente considérablement. Considérons qu'un client d'étude de marché pourrait vouloir mieux comprendre les préférences des consommateurs concernant différents types de plateformes numériques et explorer les principaux moteurs de la visualisation de vidéos grand public pour le divertissement et les besoins de l'entreprise .

Le client d'étude de marché a demandé qu'une enquête soit développée pour explorer les attitudes des consommateurs quant à l'utilisation des plateformes technologiques pour la distribution de contenu. L'enquête sera menée sur plusieurs mois afin de recueillir des données sur la façon dont les changements technologiques et la mise en œuvre influencent les perceptions, les attitudes et les comportements des participants à l'enquête. Des données quantitatives et qualitatives ont été demandées par le client d'étude de marché. Un échantillonnage aléatoire sera utilisé pour sélectionner les participants à l'enquête, établissant ainsi un échantillon probabiliste , ce qui permettra l'application de statistiques inférentielles aux données. L'échantillonnage aléatoire aide à réduire efficacement le biais à des niveaux acceptables .

Exemples d'une échelle de Likert à 5 points

Une échelle de Likert en 5 points peut être utilisée pour enregistrer les réponses des participants à l'enquête. (Le nom Likert est prononcé "Lick-urt" puisqu'il s'agit d'un nom de famille français.) Une échelle de Likert est une version d'une échelle d'évaluation sommée, configurée de manière à permettre la conversion de réponses textuelles en catégories quantifiables pouvant être additionné pour refléter les différences relatives des réponses individuelles ou agrégées.

Même s'il n'y a pas de bonnes réponses attachées aux items de la question , une échelle d'évaluation globale donne une meilleure fiabilité qu'une seule échelle d'évaluation tend à fournir.

Voici des exemples de questions qui pourraient être utilisées dans ce sondage.

Le contenu vidéo est suffisamment détaillé pour que je n'aie pas besoin de lire le contenu Web.

__Fortement d'accord D'accord Neutre En désaccord Fortement en désaccord

Après avoir visionné une vidéo, je vais généralement sur le site Web pour obtenir des informations plus détaillées.

__Absolument vrai __Quelque vrai __Neutral __Quelque peu faux ___ Absolument faux

Les consommateurs bénéficient d'une qualité supérieure à l'aide d'applications UI / UX sur les sites Web professionnels.

__Always __Fois __Seulement __Sauvage __Niveau

Les exemples sont formatés selon une échelle de Likert à 5 points. Puisque les gens ont tendance à penser en termes d'un plus grand nombre d'accord ou de "véracité", l'échelle est configurée de sorte que lorsque les scores sont additionnés, un plus grand nombre est lu comme aligné ou en accord avec l'item de question. déclaration, pas une question).

5 = Tout à fait d'accord 4 = D'accord 3 = Neutre 2 = En désaccord 1 = Fortement en désaccord

5 = Absolument vrai 4 = Assez vrai 3 = Neutre 2 = Plutôt faux 1 = Absolument faux

5 = Toujours 4 = Souvent 3 = Parfois 2 = Rarement 1 = Jamais

Comment interpréter les données de l'échelle de Likert?

Cependant, il est important de reconnaître qu'un inconvénient principal d'un score sommatif des nombres ordinaux d'une échelle de Likert est que le score donne un sens qui n'est pas vraiment représentatif d'une grandeur réelle. Pour les données quantitatives résultant de la somme des points enregistrés par les répondants pour chaque question, des analyses statistiques seront utilisées pour déterminer les relations entre les réponses aux questions.

En conséquence, les statistiques peuvent ensuite être utilisées pour fournir des informations sur les taux acceptables de fiabilité, de validité et de sensibilité. Par exemple, la plupart des chercheurs sur le marché insistent sur le fait que les données provenant des échelles de Likert passent le test alpha de Cronbach ou le test Kappa d'intercorrélation et de validité.

_Sources:

_{Jupp, V. (2006). Le dictionnaire SAGE des méthodes de recherche sociale.}

_{Likert, R. (1932). Une technique pour la mesure des attitudes. Archives de psychologie, 140 (55).}

_{Martinez-Martin, P. (2010, 15 février). Échelles d'évaluation composites Journal of Neurological Science, 289 (1-2), 7-11. doi: 10.1016 / j.jns.2009.08.013.}

_{Zikmund, GT, Babin, BJ, Carr, JC et Griffin, M. (2013). Méthodes de recherche commerciale (9e éd.). Mason, OH: Sud-Ouest.}