סולם ליקרט בעבודה אקדמית: בניית שאלות, קידוד וניתוח התשובות

מהו סולם ליקרט?

סולם ליקרט הוא שיטת מדידה שבה המשתתפים מדרגים את מידת הסכמתם עם סדרת היגדים. פורמט נפוץ כולל חמש אפשרויות תשובה, החל מ”כלל לא מסכים/ה” ועד “מסכים/ה מאוד”.

לדוגמה, אפשר להציג את ההיגד: “אני מרגיש/ה חלק מקהילת הסטודנטים במוסד הלימודים שלי”, ולבקש מהמשתתפים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

המספרים משמשים לקידוד התשובות. הם מבטאים סדר, אך אינם מבטיחים שהמרחק הפסיכולוגי בין 1 ל-2 שווה למרחק בין 4 ל-5.

מה ההבדל בין פריט ליקרט לבין סולם ליקרט?

• פריט ליקרט: היגד אחד ותשובה מדורגת אחת, למשל מידת ההסכמה עם תחושת שייכות.
• סולם ליקרט: כמה פריטים הקשורים לאותו מושג, שמהם מחושב ציון כולל, בדרך כלל באמצעות סכום או ממוצע.

ההבחנה משפיעה על הניתוח. אין הצדקה לחבר שאלות על שייכות, עומס לימודי ושביעות רצון מהספרייה לציון אחד רק משום שכולן נענו בסולם של 1 עד 5.

איך בונים שאלות ליקרט שמתאימות למחקר?

1. מגדירים מה בדיוק רוצים למדוד

לפני כתיבת השאלות, מגדירים את המשתנה: תחושת שייכות, מסוגלות עצמית, עמדות כלפי למידה מקוונת או מושג אחר. ההגדרה צריכה להישען על הספרות ולהתאים לשאלת המחקר.

לדוגמה, בשאלה “האם תחושת שייכות למוסד קשורה לכוונה להמשיך בלימודים?”, יש שני משתנים נפרדים. צריך למדוד כל אחד מהם בנפרד, ולא לשלב את כל הפריטים במדד יחיד.

2. בודקים אם קיים שאלון מתאים

במסגרת סקירה ספרותית, חפשו כלי מדידה ששימש במחקרים קודמים. בדקו לאיזו אוכלוסייה הוא נועד, האם קיימת גרסה עברית ומהן הוראות השימוש והניקוד.

שאלון שנבדק בעבר אינו מתאים אוטומטית לכל מחקר. שינוי בניסוח, בתרגום או במספר אפשרויות התשובה עשוי להשפיע על המדידה, ולכן יש לתעד התאמות ולבחון את התאמת הכלי לאוכלוסייה שלכם.

3. מנסחים רעיון אחד בכל פריט

פריט טוב הוא קצר, ברור וממוקד. הימנעו משאלה כפולה: משתתף עשוי להסכים עם חלק אחד שלה ולהתנגד לחלק אחר.

כאשר מודדים התנהגות, לעיתים עדיף לשאול ישירות על תדירות במקום על הסכמה. למשל, לשאלה “באיזו תדירות השתתפת בדיונים בשיעור בחודש האחרון?” מתאימות תשובות כמו “אף פעם” עד “לעיתים קרובות מאוד”. זהו סולם דירוג מסוג ליקרט, אך הוא מודד תדירות ולא הסכמה.

סולם של 5 או 7 דרגות: איך בוחרים?

סולמות של חמש ושל שבע דרגות נפוצים במחקר. הבחירה תלויה באוכלוסייה, במורכבות המושג וביכולת המשתתפים להבחין בין אפשרויות סמוכות.

אין מספר דרגות שמבטיח שאלון טוב יותר. אם משתמשים בכלי קיים, נקודת המוצא היא הפורמט המקורי שלו. אם בונים כלי חדש, כדאי לבחון את אפשרויות התשובה בפיילוט.

האם צריך להוסיף “לא יודע/ת” או “לא רלוונטי”?

כאשר משתתפים עשויים להיות חסרי מידע או ניסיון בנושא, אפשר להציע אפשרות נפרדת כזו. היא אינה שקולה לניטרליות: מי שאינו מכיר את שירותי הספרייה אינו בהכרח בעל עמדה ניטרלית לגביהם.

אין לקודד “לא רלוונטי” כ-3 בסולם של חמש דרגות. הגדירו אותה בנפרד וטפלו בה בהתאם לתוכנית הניתוח. שמרו גם על סדר תשובות עקבי ותוויות מילוליות ברורות לאורך השאלון.

דוגמה לפריטי ליקרט בעבודה אקדמית

במחקר על תחושת שייכות אפשר להתחיל מהפריטים הבאים:

הפריטים כאן נועדו להמחשה ואינם שאלון מתוקף. לפני שימוש מחקרי צריך לבדוק את התאמתם התיאורטית, את הבנת הניסוח ואת הראיות לכך שהם מודדים את המושג הרצוי.

בפיילוט בקשו מהמשתתפים להסביר כיצד הבינו את ההיגדים. בדקו אם חסרות אפשרויות תשובה, אם הפריטים חוזרים על עצמם ואם חלקם אינם רלוונטיים. פריטים הפוכים אינם חובה; ניסוח שלילי עלול ליצור בלבול, ולכן אין להוסיף אותו רק כדי לגוון את השאלון.

איך מקודדים תשובות של סולם ליקרט?

בקובץ הנתונים, כל שורה מייצגת משתתף וכל עמודה מייצגת משתנה. שמרו מזהה אנונימי ותעדו במילון קידוד את משמעות הערכים.

• שם המשתנה: למשל q1.
• תיאור: נוסח ההיגד או תיאור ברור שלו.
• ערכים תקפים: למשל 1 עד 5.
• תוויות: המשמעות המילולית של כל קוד.
• ערכים חסרים: כיצד מסומנים אי-מענה ו”לא רלוונטי”.
• כיוון הניקוד: האם נדרש קידוד הפוך.

לפני החישוב, בדקו שכיחויות כדי לזהות ערכים מחוץ לטווח, טעויות יבוא או קודים שלא הוגדרו. אפס אינו תשובה תקפה בסולם של 1 עד 5, ואין להשתמש בו כתחליף אוטומטי לאי-מענה.

מהו קידוד הפוך?

קידוד הפוך מיישר את כיוון הפריטים כך שציון גבוה יבטא את אותו כיוון בכל המדד. בדוגמה שלנו, הסכמה עם “אני מרגיש/ה זר/ה” מבטאת שייכות נמוכה, ולכן יש להפוך את q3 לפני חישוב ציון השייכות.

הנוסחה היא:

ציון הפוך = הערך הנמוך בסולם + הערך הגבוה בסולם – הציון המקורי.

בסולם 1 עד 5 מחשבים 6 פחות הציון המקורי; בסולם 1 עד 7 מחשבים 8 פחות הציון המקורי. שמרו את הפריט המקורי וצרו משתנה חדש לציון ההפוך. אין להפוך פריט רק משום שהוא מתואם באופן שלילי עם אחרים: קודם בודקים את משמעותו ואת הוראות הניקוד.

איך מחשבים ציון כולל ומטפלים בערכים חסרים?

אם יש הצדקה לשלב את הפריטים, אפשר לחשב סכום או ממוצע בהתאם להוראות הכלי. ממוצע של ארבעה פריטים בסולם 1 עד 5 נשאר בטווח 1 עד 5; סכום של אותם פריטים נע בין 4 ל-20.

לדוגמה, משתתף ענה על ארבעת הפריטים: 4, 5, 2, 4. לאחר היפוך הפריט השלישי מתקבלים 4, 5, 4, 4. ממוצע הפריטים הוא 4.25 והסכום הוא 17.

כלל הטיפול באי-מענה צריך להיקבע מראש. אם לשאלון יש הוראות ניקוד, פעלו לפיהן. בהיעדר הוראות, אפשר להגדיר כלל מנומק, למשל חישוב ממוצע רק כשיש תשובות לשלושה מתוך ארבעה פריטים. זו דוגמה למדיניות אפשרית, ולא סף אוניברסלי.

אל תשוו סכומים שחושבו ממספר שונה של תשובות, ואל תחליפו ערכים חסרים בנקודת האמצע ללא הצדקה. בדקו גם את היקף החסר ואת האפשרות שהוא קשור למאפייני המשתתפים.

איך בודקים מהימנות ותוקף?

לפני שילוב הפריטים, בדקו אם הם מתאימים מבחינה תיאורטית למדד אחד. אם השאלון כולל כמה ממדים, ייתכן שצריך לחשב ציונים נפרדים לכל תת-סולם.

אלפא של קרונבאך היא מדד נפוץ לעקיבות פנימית. עם זאת, אלפא גבוהה אינה מוכיחה שכל הפריטים מודדים ממד יחיד ואינה מוכיחה תוקף. בהתאם למודל המדידה ולנתונים, אפשר לשקול גם אומגה של מקדונלד וניתוח גורמים.

• בדקו שהפריטים ההפוכים קודדו נכון.
• בחנו את הקשרים בין הפריטים ואת התאמתם לתוכן המדד.
• דווחו על המהימנות במדגם שלכם, גם כשמדובר בשאלון מוכר.
• אל תמחקו פריט רק משום שהמחיקה מעלה מעט את אלפא.
• הציגו גם את מקור הכלי והראיות להתאמתו למשתנה ולאוכלוסייה.

איך מנתחים סולם ליקרט?

הבחירה בניתוח סטטיסטי תלויה בשאלת המחקר, ברמת המדידה ובמבנה הנתונים. אין מבחן אחד שמתאים לכל שאלון ליקרט.

יש הצדקות מחקריות לשימוש בשיטות פרמטריות בציונים משולבים, אך עצם חישוב הממוצע אינו מספיק. בוחנים את מבנה המדד, ההתפלגות, גודל המדגם, חריגים והנחות הניתוח. גם שיטות לא פרמטריות דורשות הנחות ואינן תמיד בודקות אותה שאלה כמו החלופה הפרמטרית.

כאשר אותם משתתפים נמדדים לפני התערבות ואחריה, נדרש ניתוח למידות תלויות. אם הנתונים נאספו בתוך כיתות או מוסדות, צריך להביא בחשבון גם את התלות האפשרית בין המשתתפים.

למה לא כדאי לדווח רק על ממוצע?

לפריט יחיד עשוי להיות ממוצע 3 בשני מצבים שונים: כולם בחרו בתשובה האמצעית, או שחצי בחרו 1 וחצי בחרו 5. לכן טבלת שכיחויות יכולה לחשוף הסכמה, פיזור או קיטוב שהממוצע מסתיר.

כאשר מדווחים אחוזי הסכמה באמצעות איחוד תשובות 4 ו-5, ציינו במפורש את האיחוד ואת בסיס החישוב. עדיף לשמור גם את התפלגות חמש הקטגוריות, ולא להסתפק באחוז המאוחד.

קידוד וניתוח סולם ליקרט ב-SPSS

להלן דוגמה לארבעה משתנים מספריים בשם q1, q2, q3 ו-q4. כל פריט מקודד מ-1 עד 5, והפריט q3 דורש היפוך.

שלב 1: הגדרת המשתנים ובדיקת טווחים

ב-Variable View הגדירו תוויות לערכים וערכים חסרים. פריט יחיד מוגדר בדרך כלל כ-Ordinal. לאחר מכן הפיקו שכיחויות באמצעות Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies.

הגדרת ציון משולב כ-Scale היא הגדרה בתוכנה בלבד; היא אינה מוכיחה שהציון מתאים לניתוח רציף.

שלב 2: היפוך הפריט

אפשר להשתמש ב-Transform > Recode into Different Variables. התחביר הבא ממפה רק תשובות תקפות, ושומר את יתר הערכים כחסרים במשתנה החדש:

RECODE q3
  (1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1)
  (ELSE=SYSMIS)
  INTO q3_rev.
EXECUTE.

הדוגמה מניחה שכל ערך שאינו 1 עד 5 צריך להיות חסר. בדקו שההנחה מתאימה לקובץ שלכם, והגדירו גם בפריטים האחרים את קודי אי-המענה כחסרים לפני החישוב.

שלב 3: בדיקת עקיבות פנימית

בחרו Analyze > Scale > Reliability Analysis והכניסו את q1, q2, q3_rev ו-q4. בבדיקת אלפא, בחנו גם את נתוני הפריטים ואת המתאמים המתוקנים בין כל פריט לבין יתר המדד.

שלב 4: חישוב ציון

דרך Transform > Compute Variable אפשר לחשב ממוצע. אם נקבע מראש שנדרשות לפחות שלוש תשובות תקפות מתוך ארבע, השתמשו בתחביר הבא:

COMPUTE belonging_mean = MEAN.3(q1, q2, q3_rev, q4).
EXECUTE.

הסיומת MEAN.3 מחייבת לפחות שלושה ערכים תקפים. לעומת זאת, MEAN ללא סיומת עשויה לחשב ממוצע גם על סמך תשובה תקפה אחת בלבד. לכן חשוב להתאים את הפקודה למדיניות החסר שהוגדרה במחקר.

איך מדווחים על סולם ליקרט בעבודה אקדמית?

בפרק שיטת מחקר הציגו את מקור השאלון, מספר הפריטים, אפשרויות התשובה, כיוון הניקוד, אופן חישוב הציון והטיפול בערכים חסרים. תעדו תרגום או התאמות והסבירו את הבחירה בניתוח.

דוגמה לניסוח בפרק השיטה

תחושת השייכות נמדדה באמצעות ארבעה פריטים, שעליהם השיבו המשתתפים בסולם בן חמש דרגות, מ-1 (כלל לא מסכים/ה) עד 5 (מסכים/ה מאוד). לאחר קידוד הפוך של הפריט השלישי, חושב ממוצע הפריטים עבור משתתפים שהשיבו על שלושה פריטים לפחות. ציון גבוה ביטא תחושת שייכות גבוהה יותר.

זהו ניסוח לדוגמה, שיש להשלים בו את מקור הכלי, הראיות לתוקפו והמהימנות שנמצאה בפועל. אין להציג את הפריטים הממחישים במדריך כשאלון שכבר עבר תיקוף.

דוגמה לדיווח בפרק הממצאים

בדוגמה היפותטית, ל-120 משתתפים חושב ציון שייכות תקף. ממוצע המדד היה 3.84 וסטיית התקן הייתה 0.67. העקיבות הפנימית במדגם הייתה α = .82. בפריט הראשון, 68% מהמשיבים בעלי תשובה תקפה בחרו באפשרויות “מסכים/ה” או “מסכים/ה מאוד”.

בניתוח היסקי דווחו גם על המבחן, גודל המדגם בניתוח, אומדן ההבדל או הקשר, גודל האפקט ורווח הסמך לפי הצורך. בפרק הדיון קשרו את הממצאים לספרות והציגו מגבלות, למשל דיווח עצמי או דגימת נוחות. קשר בין ציונים אינו מוכיח סיבתיות.

אפשר להיעזר בעבודה סמינריונית לדוגמא כדי להבין את מבנה הפרקים, תוך התאמת שיטת הדיווח לנתונים ולהנחיות שלכם.

טעויות נפוצות שכדאי למנוע

• חיבור פריטים שאינם שייכים לאותו מדד: פורמט תשובה זהה אינו מצדיק ציון משותף.
• בלבול בין ניטרליות לאי-ידיעה: אלה תשובות בעלות משמעות שונה.
• שכחת קידוד הפוך: עלולה לשבש את הציון ואת בדיקת המהימנות.
• חישוב על סמך מעט מדי תשובות: יש לקבוע דרישת מינימום וליישם אותה.
• פרשנות של פי שניים: ציון 4 אינו מעיד על עמדה חזקה פי שניים מציון 2.
• יצירת קטגוריות ללא הצדקה: חלוקה ל”נמוך”, “בינוני” ו”גבוה” דורשת נימוק או ספים מבוססים.
• מחיקת פריטים לשיפור אלפא בלבד: עלולה לצמצם את כיסוי המושג הנחקר.

שאלות נפוצות על סולם ליקרט

האם סולם ליקרט הוא משתנה כמותי או איכותי?

תשובה לפריט יחיד היא משתנה קטגוריאלי סדרי, גם כאשר היא מקודדת במספרים. בציון משולב של כמה פריטים ניתן לעיתים להשתמש כמשתנה רציף בקירוב, כאשר יש לכך הצדקה.

האם מותר לחשב ממוצע לתשובות ליקרט?

ממוצע משמש לעיתים להצגת הנתונים, במיוחד במדד משולב. בפריט יחיד חשוב להציג גם את התפלגות התשובות ולזכור שהמרווחים בין הקטגוריות אינם בהכרח שווים.

כמה שאלות צריך לכלול בסולם?

אין מספר קבוע. נדרש כיסוי מתאים של המושג בלי חזרתיות מיותרת. בכלי קיים פועלים לפי המבנה והוראות הניקוד; בכלי חדש נדרשת בדיקה של איכות הפריטים ושל מבנה המדד.

האם חייבים לכלול פריטים הפוכים?

לא. פריטים הפוכים יכולים להוסיף קושי וליצור הבדלים שנובעים מהניסוח. אם משתמשים בהם, צריך לבדוק את הבנתם ולבצע את ההיפוך לפני חישוב המדד.

האם אלפא גבוהה מספיקה כדי לחבר את הפריטים?

לא. צריך גם בסיס תיאורטי וראיות למבנה המדד. אלפא בוחנת עקיבות פנימית ואינה תחליף לבדיקת תוקף או חד-ממדיות.

מה כדאי לבדוק לפני הגשת העבודה?

ודאו שכל פריט משרת את המשתנה שהגדרתם, שאפשרויות התשובה מתאימות לניסוח ושקובץ הנתונים מתועד. בדקו קידוד הפוך, ערכים חסרים והתפלגויות, ורק לאחר מכן חשבו ציונים ובחרו מבחנים.

ליקרט הוא חלק מתכנון המחקר כולו. המדריך לכתיבת סמינריון יכול לעזור לחבר בין שאלת המחקר, כלי המדידה והדיווח. אם אתם זקוקים לליווי בבניית שאלון או בפירוש הנתונים, אפשר לפנות לצוות ויקידמיה לקבלת סיוע בהתאם להנחיות המוסד האקדמי.

מקורות מקצועיים להרחבה

• Analyzing and Interpreting Data From Likert-Type Scales – דיון בניתוח ובפירוש נתוני ליקרט.
• Best Practice Guidelines for Scale Development and Validation – הנחיות לפיתוח כלי מדידה ולתיקופם.
• IBM SPSS: Reliability Analysis – תיעוד ניתוח המהימנות.
• IBM SPSS: Missing Values – טיפול בערכים חסרים בחישובים.