多くの大学院レベルの研究プロジェクトでは、調査の配布と結果の分析が行われます。リッカート尺度は、態度研究で最も一般的な指標の1つです。リッカート調査に参加すると、一連の声明が表示され、「強く同意しない」、「同意しない」、「わずかに同意しない」が「未定」、「わずかに同意する」、「同意する」かどうかを尋ねられますまたは「強く同意します。」選択した回答にポイント値が割り当てられ、調査を実施する研究者が結果を解釈します。
可能な応答の数に応じて、各応答に1〜5または1〜7のポイント値を割り当てます。一部の調査設計者は、同意する側または同意しない側に「少し」オプションを含めません。オプションの一般的な値は、1ポイントで「強く同意しない」で始まり、5または7ポイントで「強く同意する」です。
結果を表にして、「モード」または最も頻繁に発生する数値、および「平均」または平均応答を見つけます。サンプルが十分に大きい場合、これらのメトリックは両方とも価値があります。モードは、各ステートメントに対する最も一般的な応答を示します。そして、各応答の数値は、カウント数と同じくらい客観的ではありませんが、平均は全体的な平均応答を示します。
棒グラフを使用して回答のグラフィック表現を作成し、各回答の選択肢に1つの列を与えます。水平軸の下で、各回答選択肢にポイント値のラベルを付け、垂直軸と交差する線に50、100、150、200などの異なる番号を付けます。これらの数は、回答者の数によって異なります。すべての回答の合計に適合するが、それらの間の違いも有意に示すスケールを選択します。回答者が30人のみで、軸の最初の数が100である場合、さまざまな列の間に有意な差を表示することはできません。
調査のニーズに応じて、データを分解します。年齢グループ、性別、民族、宗教、またはその他の変数ごとにデータを分けたい場合があります。分析する個別のグループごとに棒グラフを作成します。
さまざまな分散分析テストのいずれかを使用して、データを分析します。態度を長期にわたってテストするために、多くの態度調査が2つの異なる時点で行われます。特定の時点でのステートメントについて人々のグループがどのように感じるかを確認するために、他は一度だけ行われます。 Kruskal-Wallis、Mann-Whitney、カイ2乗分析などのテストはすべて、リッカート調査から態度データを取得し、さまざまな形式の分析を提供できます。
結果が仮説と一致または矛盾する有意差を示すかどうかを判断します。 「有意性」の定義は、使用するテストによって異なります。ただし、たとえば、ファッション雑誌の表紙にモデルがどのように着飾っているのかについて異なる宗教に固執している方法など、結果に大きな違いがある場合は、ファッション研究者向けのその研究の応用を見つけることができます。