Wofür brauchen wir eine Likert-Skala? Nehmen wir an, du hast eine Hypothese formuliert, in der eine nicht direkt messbare Variable, eine sogenannte latente Variable, vorkommt.
Latente Variablen sind zum Beispiel das körperliche Wohlbefinden oder das Umweltbewusstsein. Warum sind diese Variablen denn nicht direkt messbar? Natürlich könntest du in deinem Fragebogen einfach fragen: „Wie hoch ist Ihr Umweltbewusstsein?“
Nur mit dieser einen Frage wirst du das Umweltbewusstsein jedoch sehr schwer bzw. sehr ungenau messen können, da das Umweltbewusstsein aus mehreren Dimensionen besteht.
Die erste Person denkt sich, ich bin in einem Tierschutzverein und kümmere mich um notleidende Tiere, und kreuzt „sehr hoch“ an, macht aber auf der anderen Seite dreimal im Jahr eine Fernreise mit dem Flugzeug.
Die nächste Person denkt sich, naja, mein Bewusstsein für die Umwelt ist sehr hoch, ich weiß, dass man eigentlich den Müll trennen und nicht die ganze Zeit mit dem Auto fahren sollte, daher ist mein Bewusstsein für die Umwelt hoch, aber ich halte mich nicht dran. Kreuzt diese Person dann „hoch“ oder „niedrig“ an?
Du kannst natürlich einfach nur diese einzige Frage zur Messung des Umweltbewusstseins stellen, mit den Antworten wirst du jedoch nicht viel anfangen können.
Skalen
Um dennoch latente Variablen wie das Umweltbewusstsein hinreichend messen zu können, verwendet man nun Skalen. Eine Skala ist eine Gruppe von Fragen, z.B. Frage 1, 2, 3 und 4, mit Antwortkategorien von z.B. „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“. Diese Fragen dienen gemeinsam dazu, eine latente Variable zu messen.
Dadurch, dass du mehrere Fragen verwendest, wird deine Messung genauer. So eine Skala wird auch als Multi-Item-Skala bezeichnet.
Die bekannteste Skala ist die Likert-Skala. Dabei handelt es sich um ein Verfahren, mit dem persönliche Einstellungen gemessen werden. Die Likert-Skala besteht aus mehreren Fragen, sogenannten Items. Items sind Aussagen, die den Grad der Zustimmung oder Ablehnung der Befragten erfassen. Die Befragten können also auf einer mehrstufigen Antwortskala angeben, wie sehr sie eine Aussage ablehnen oder ihr zustimmen.
In der Regel wird ein 4- oder 5-stufiges Rating verwendet.
4-stufiges Rating:
- trifft zu (1)
- trifft eher zu (2)
- trifft eher nicht zu (3)
- trifft nicht zu (4)
5-stufiges Rating:
- trifft zu (1)
- trifft eher zu (2)
- teils-teils (3)
- trifft eher nicht zu (4)
- trifft nicht zu (5)
Ob eine Mittelkategorie sinnvoll ist oder nicht, kann nicht pauschal beantwortet werden.
In einigen Fällen macht es Sinn, dass die Befragten eine „neutrale“ Mittelkategorie zur Verfügung haben, um nicht in eine Richtung gedrängt zu werden. Andererseits besteht die Gefahr, dass viele Befragte gerne die Mittelkategorie wählen, wodurch deine Ergebnisse weniger aussagekräftig werden könnten.
Frage bei einer Likert Skala
Die nächste Frage ist nun, wie komme ich zu den richtigen Fragen? Denke ich mir die Fragen einfach selbst aus?
Das ist keine gute Idee, denn in dem Fall müsstest du erst aufwendig prüfen, ob deine Fragen wirklich die latenten Variablen korrekt messen.
Der saubere Weg ist eine Literatur- und Skalenrecherche durchzuführen und herauszufinden, ob es bereits validierte Fragen gibt, mit denen du deine Variablen messen kannst.
Was ist der einfachste Weg, um eine Literatur- und Skalenrecherche zu starten? Wir fangen einfach „quick and dirty“ an und „googeln“ mal nach „Umweltbewusstsein Fragebogen“
Das erste Ergebnis sieht ja schon recht vielversprechend aus:
ZIS ist ein Open Access Repositorium für sozial- und verhaltenswissenschaftliche Erhebungsinstrumente. Unter Überblick sehen wir eine Zusammenfassung. Auf der ZIS Seite finden wir Items, mit denen wir das allgemeine Umweltbewusstsein abfragen können.
Jetzt musst du diese Fragen nur noch in deinen Fragebogen kopieren und die Quelle sauber in deiner Abschlussarbeit zitieren.
Likert-Skala mit DATAtab
Damit du eine Vorstellung hast, wie das im online Fragebogen aussieht, erstellen wir einfach mal einen Frageblock mit DATAtab.
Wir gehen auf „Online-Umfrage“, klicken auf „neue Frage“ und wählen „Einfachauswahl Tabelle Matrix“ aus.
Nun kopieren wir einfach die Fragen hier hinein; als Beispiel sollten die ersten drei reichen -und die Ratings in die Spalten. In deinem fertigen Fragebogen sieht dies dann so aus:
Likert-Skala und Indexbildung
So, jetzt sendest du deinen Fragebogen aus und lässt ihn ausfüllen. Gehen wir davon aus, dass du genügend Rücklauf erreicht hast und mit der Umfrage fertig bist. Was machst du dann mit den Antworten? Das sehen wir uns jetzt an.
Damit wir nicht zu viel Text haben, nehmen wir einfach wieder dieses Beispiel:
Die TeilnehmerInnen deiner Umfrage haben für Frage 1 bis 4 irgendetwas von „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“ angekreuzt. Nun kannst du dir die fertige Umfrage nach Excel oder DATAtab exportieren, dann ist in jeder Reihe eine befragte Person und in den Spalten die 4 Fragen abgebildet. Die erste Person hat bei Frage 1 „2“ angekreuzt, bei Frage 2 „1“, bei Frage 3 „3“ und bei Frage 4 „2“.
Nun möchtest du mit diesen vier Fragen deine latente Variable messen. Bei Likert-Skalen wird in der Praxis häufig metrisches Skalenniveau angenommen. Strenggenommen sind die Antworten auf einer Likert-Skala ordinalskaliert, denn die Abstände zwischen den Antworten werden von den UmfrageteilnehmerInnen wahrscheinlich nicht als gleich wahrgenommen.
Der gängigste Weg ist daher, dass du einen sogenannten Mittelwerts-Index bildest. Dazu berechnest du einfach den Mittelwert jeder Reihe. Damit hast du nun eine Schätzung für deine latente Variable.
Du kannst auch ganz einfach mit DATAtab den Mittelwerts-Index bilden. Hierfür kopierst du deine Daten in diese Tabelle und klickst auf „Daten transformieren“. Nun klickst du auf „Indexbildung“ und wählst Frage 1 bis 4 aus. Dann klickst du auf „Mittelwert-Index“ und trägst den Namen für die neue Variable ein - fertig! Nun kannst du noch prüfen, ob deine Fragen, vereinfacht gesagt, wirklich eine latente Variable messen. Dies kannst du mit dem sogenannten Cronbachs Alpha machen.
