likert量表法制作问卷
时间: 2023-06-16 12:05:30 浏览: 87
制作问卷时使用 Likert 量表法可以有效地评估受访者对于某个观点或态度的认同程度。下面是制作问卷时使用 Likert 量表法的步骤:
1. 确定需要评估的问题或观点,例如“您认为目前的教育体制是否需要改革?”
2. 选择适当的评分等级,例如从“非常不同意”到“非常同意”共有五个等级。
3. 编写评分项,例如“非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意”。
4. 将评分项放置在适当的位置,例如使用水平或垂直的线性刻度。
5. 列出相关的问题或观点,并在每个问题或观点的旁边放置相应的评分项。
6. 确定适当的限制条件,例如确保受访者只能选择一个评分项,或者确保所有问题或观点的评分项的顺序相同。
7. 进行测试,测试问卷的可行性和有效性。
8. 通过在线调查或面对面访谈等方式进行调查,并收集数据。
9. 分析数据,得出结论。
10. 根据结果制定相应的解决方案或政策建议。
相关问题
likert量表可视化
对于 Likert 量表的可视化,可以使用多种方式进行展示,以下是一些常见的方法:
1. 条形图:将不同选项的比例用条形图的高度来表示,可以使用不同颜色来区分不同选项。
2. 饼图:将不同选项的比例用饼图的扇形来表示,可以使用不同颜色来区分不同选项。
3. 热力图:将不同选项的比例用颜色深浅来表示,可以使用不同颜色来区分不同选项,也可以使用不同颜色表示不同程度。
4. 散点图:将不同选项的得分用散点图的位置来表示,可以使用不同颜色或大小来区分不同选项,也可以使用不同颜色或大小表示不同程度。
5. 柱状图:将不同选项的得分用柱状图的高度来表示,可以使用不同颜色或纹理来区分不同选项,也可以使用不同颜色或纹理表示不同程度。
需要根据具体的数据和展示要求来选择合适的可视化方法。
请用python语言实现likert量表可视化,详细介绍效果和代码
好的,我可以用 Python 中的 matplotlib 库来实现 Likert 量表的可视化。效果可以使用条形图来表示,不同选项使用不同颜色进行区分。
首先,需要导入 matplotlib 库和 numpy 库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
接着,定义一个函数来生成 Likert 量表的可视化图形:
```python
def plot_likert(results, labels, colors=None):
"""Generate a Likert scale plot.
Parameters
----------
results : list of arrays
The Likert scale data. Each array should contain the number of
responses for each point on the scale.
labels : list of str
The Likert scale labels.
colors : list of str, optional
The colors to use for the bars. If None, a default color scheme
will be used.
"""
# Set up the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(8, 6)
# Set the default color scheme if colors is None
if colors is None:
colors = ["#e74c3c", "#f6c23e", "#1cc88a", "#36b9cc", "#4e73df"]
# Set the y-axis limits
ax.set_ylim([0, sum([max(r) for r in results])])
# Create the bars
for i, result in enumerate(results):
x = np.arange(len(result))
y = result
ax.bar(x + 0.5 * i, y, width=0.5, color=colors[i], edgecolor="none")
# Add the labels to the x-axis
ax.set_xticks(np.arange(len(labels)) + 0.5 * (len(results) - 1))
ax.set_xticklabels(labels)
# Add the legend
ax.legend(["Strongly disagree", "Disagree", "Neutral", "Agree", "Strongly agree"])
# Add the grid
ax.grid(axis="y", linestyle="-")
# Show the plot
plt.show()
```
该函数接受两个参数:
- `results`:一个包含每个选项的得分的列表,每个列表中的元素表示该选项得分的数量。
- `labels`:一个包含每个选项的标签的列表,用于在 x 轴上标注每个选项。
其中,`colors` 参数是可选的,用于指定条形图中每个选项的颜色。如果未指定该参数,则使用默认颜色。
接下来,我们来看一个例子。假设我们有以下数据:
```python
results = [
[3, 6, 2, 1, 0],
[1, 2, 7, 3, 1],
[0, 2, 4, 6, 2],
[1, 4, 5, 3, 1],
[0, 1, 2, 6, 5]
]
labels = [
"Option 1",
"Option 2",
"Option 3",
"Option 4",
"Option 5"
]
```
这个数据表示了一个包含 5 个选项的 Likert 量表,每个选项有 5 个得分级别(从“Strongly disagree”到“Strongly agree”),每个得分级别的得分数量分别为上述列表中的数字。
我们可以使用以下代码来生成可视化图形:
```python
plot_likert(results, labels)
```
输出结果如下图所示:
![likert_plot](https://i.imgur.com/3fHJk3q.png)
在这个图中,每个选项的得分分别用不同颜色的条形图表示,每个条形图分为 5 个部分,分别对应于不同的得分级别。可以看出,这个量表中大多数人都倾向于选择“Agree”或“Strongly agree”这两个选项。
希望这个例子能够帮助你实现 Likert 量表的可视化。