什么是克特量表

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是李克特量表。

李克特量表（Likert scale）是属评分加总式量表最常用的一种，属同一构念的这些项目是用加总方式来计分，单独或个别项目是无意义的。它是由美国社会心理学家利克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成，每一陈述有＂非常同意＂、＂同意＂、＂不一定＂、＂不同意＂、＂非常不同意＂五种回答，分别记为1,2,3,4,5，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所的分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或她在这一量表上的不同状态。

李克特量表形式上与沙氏通量表相似，都要受测者对一组与测量主题有关陈述语句发表自己的看法。它们的区别是，沙氏通量表只要受测者选出他所同意的陈述语句，而李克特量表要受测者对每一个与态度有关的陈述语句表明他同意或不同意的程度。另外，沙氏通量表中的一组有关态度的语句按有利和不利的程度都有一个确定的分值，而李克特量表仅仅需要对态度语句划分是有利还是不利，以便事后进行数据处理。

李克特量表的基本步骤

(1)收集大量（50~100）与测量的概念相关的陈述语句。

(2)有研究人员根据测量的概念将每个测量的项目划分为“有利”或“不利”两类，一般测量的项目中有利的或不利的项目都应有一定的数量。

(3)选择部分受测者对全部项目进行预先测试，要受测者指出每个项目是有利的或不利的，并在下面的方向-强度描述语中进行选择，一般采用所谓“五点”量表：

a.非常同意

b.同意

c.无所谓（不确定）

d.不同意

e.非常不同意

(4)对每个回答给一个分数，如从非常同意到非常不同意的有利项目分别为1、2、3、4、5分，对不利项目的分数就为5、4、3、2、1。

(5)根据受测者的各个项目的分数计算代数和，得到个人态度总得分，并依据总分多少将受测者划分为高分组和低分组。

(6)选出若干条在高分组和低分组之间有较大区分能力的项目，构成一个李克特量表。如可以计算每个项目在高分组和低分组中的平均得分，选择那些在高分组平均得分较高并且在低分组平均得分较低的项目。

李克特量表的优点

(1)容易设计；

(2)使用范围比其他量表要广，可以用来测量其他一些量表所不能测量的某些多维度的复杂概念或态度。

(3)通常情况下，利克特量表比同样长度的量表具有更高的信度。

(4)利克特量表的五种答案形式使回答者能够很方便的标出自己的位置

李克特量表的缺点

相同的态度的分着具有十分不同的态度形态。因为利克特量表是一个项目总加的分代表一个人的赞成程度，它可大致上区分个体间谁的态度高，谁的低，但无法进一步描述他们的态度结构差异。

如何用SPSS对李克特量表进行分析

第一步：建立数据

1. 打开SPSS

2. 在左下角点”variable view”

3. 在左上角输入“调查问卷”——将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals小数点”位数改成“0”

4. 从第二行开始依次输入“问题1，问题2，问题N”，并在每个问题的“Values变量值”在输入：变量值Values框中为“1”/标签Label框中“非常不同意”点“add添加”；然后依次输入2不同意3不一定4同意5非常同意

5. 以同样的方式输完所有的问题

第二步：输入数据

1. 左下角选“Data View数据视图”

2. 将每份问卷每道题的结果输入对应的框中

3. 以同样的方式将150份问卷输入

第三步：分析数据

1. 在标题栏选择“Analyze分析”——“Description statistics描述性统计”——“Frequencies频数分析”

2. 在频数分析对话框中，从左框选择要分析的问题到右框中

3. 选择“Statistics统计”出现对话框

4. 选择对应输出项即可：Mean平均数 Std. deviation标准差 variance方差 range极差 max最大min最小

5. 同时也可以用“charts图表”选择要输出的图形

6. 点击“OK确定”即可

7. 然后再Output表中读取分析结果

8. 注：因为所要分析的比较简单，能够很直观的从结果中分析出来，所以结果分析就不多解释了

PS：当然Excel也可以完成这样的分析，但SPSS软件比起Excel来要更专业些，所以用spss做出来的结果更容易得到认可，也容易得高分，并且对于更复杂的问题Excel就显的不够用了，而SPSS则更强大，建议有时间的话学一学SPSS，我感觉SPSS是非常有用的

我用的是SPSS16.0英文版的，操作上可能有稍许差异，另外每个选项我也都注释了对应的中文，尽管不是那样准确，希望能帮到你！

李特克式量表SD偏态峰度是什么意思用excel怎么计算

峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）

峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。

偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。这个统计量同样需要与正态分布相比较，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。偏度的绝对值数值越大表示其分布形态的偏斜程度越大。