De nombreux projets de recherche de niveau supérieur impliquent la distribution d'enquêtes et l'analyse des résultats obtenus. L'échelle de Likert est l'un des paramètres les plus populaires pour la recherche attitudinale. Si vous répondez à un sondage Likert, vous verrez une série d’énoncés et on vous demandera d’indiquer si vous êtes "fortement en désaccord", "en désaccord", "légèrement en désaccord", "indécis", "légèrement en accord", "en accord". ou "tout à fait d'accord." Quelle que soit la réponse que vous choisissez, une valeur en points est attribuée et les chercheurs chargés de l'enquête interprètent les résultats.
Attribuez à chaque réponse une valeur en points, comprise entre 1 et 5 ou entre 1 et 7, en fonction du nombre de réponses possibles. Certains concepteurs d’enquêtes n’incluent pas les options "légèrement" du côté de l’accord ou du désaccord. Les valeurs communes pour les options commencent par "fortement en désaccord" à 1 point et "fortement en accord" à 5 ou 7 points.
Compilez vos résultats et trouvez le "mode" ou le nombre le plus fréquemment rencontré, ainsi que la "moyenne" ou la réponse moyenne. Si votre échantillon est assez grand, ces deux métriques seront utiles. Le mode vous indiquera la réponse la plus commune à chaque énoncé. Et bien que les valeurs numériques pour chaque réponse ne soient pas aussi objectives que de compter, la moyenne vous donnera la réponse moyenne globale.
Créez une représentation graphique des réponses à l'aide d'un graphique à barres, en donnant une colonne à chacun des choix de réponse. Sous l’axe horizontal, identifiez chacun des choix de réponse avec la valeur du point, puis marquez les lignes traversant l’axe vertical avec des nombres différents - 50, 100, 150, 200, etc. Ces chiffres varieront en fonction du nombre de répondants. Choisissez une échelle qui correspond à tous les totaux de vos réponses mais montre également les différences entre elles de manière significative. Si vous n'avez que 30 répondants et que votre premier nombre sur l'axe est 100, vous ne pourrez pas montrer de différences significatives entre les différentes colonnes.
Répartissez vos données en fonction de vos besoins en matière de recherche. Vous souhaiterez peut-être séparer les données par groupe d'âge, sexe, appartenance ethnique, religion ou autres variables. Créez un graphique à barres pour chaque groupe séparé que vous souhaitez analyser.
Utilisez l'un des nombreux tests d'analyse de variance pour analyser vos données. De nombreuses enquêtes sur les attitudes sont effectuées à deux moments différents pour tester les attitudes dans le temps. D'autres ne font qu'une seule fois pour voir comment les groupes de personnes pensent les déclarations à un moment donné. Des tests tels que l'analyse de Kruskal-Wallis, de Mann-Whitney et du chi-carré peuvent tous prendre des données attitudinales provenant d'enquêtes de Likert et fournir différentes formes d'analyse.
Déterminez si vos résultats montrent des différences significatives qui correspondent ou contredisent votre hypothèse. La définition de "signification" variera en fonction du test que vous utilisez. Toutefois, si vos résultats font apparaître des différences significatives, par exemple dans la façon dont les adhérents de différentes religions ressentent la manière dont les mannequins se parent des couvertures de magazines de mode, vous pouvez trouver des applications de cette recherche aux rédacteurs de mode.