มาตราส่วนลิเคิร์ต ( / ˈ l ɪ k ər t / LIK -ərt , ^{[ 1 ] [หมายเหตุ 1 ]} ) เป็น มาตราส่วน ทางจิตวิทยาที่ตั้งชื่อตามผู้คิดค้น คือเรนซิส ลิเคิร์ตนัก จิตวิทยาสังคมชาวอเมริกัน ^{[ 2 ]}ซึ่งมักใช้ในแบบสอบถาม วิจัย เป็นวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการวัดการตอบสนองในการวิจัยสำรวจ ดังนั้นคำนี้ (หรือเรียกให้เต็มว่ามาตราส่วนแบบลิเคิร์ต ) จึงมักใช้แทนกันได้กับมาตราส่วนการให้คะแนนแม้ว่าจะมีมาตราส่วนการให้คะแนนประเภทอื่น ๆ อีก ด้วย

ลิเคิร์ตได้แยกความแตกต่างระหว่างมาตราส่วนที่แท้จริง ซึ่งเกิดขึ้นจากการตอบสนองโดยรวมต่อชุดของรายการ (โดยปกติแปดรายการขึ้นไป) และรูปแบบที่การให้คะแนนการตอบสนองตามช่วง ในทางเทคนิคแล้ว มาตราส่วนลิเคิร์ตหมายถึงเฉพาะแบบแรกเท่านั้น^{[ 3 ] [ 4 ]}ความแตกต่างระหว่างสองแนวคิดนี้เกี่ยวข้องกับความแตกต่างที่ลิเคิร์ตสร้างขึ้นระหว่างปรากฏการณ์พื้นฐานที่กำลังตรวจสอบและวิธีการจับภาพความแปรปรวนที่ชี้ไปยังปรากฏการณ์พื้นฐาน^{[ 5 ]}

เมื่อตอบคำถามแบบลิเคิร์ต ผู้ตอบจะระบุระดับความเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วยบนมาตราส่วนเห็นด้วย-ไม่เห็นด้วยแบบสมมาตรสำหรับชุดข้อความ ดังนั้นช่วงจึงแสดงถึงความเข้มข้นของความรู้สึกของพวกเขาสำหรับรายการที่กำหนด^{[ 6 ]}

สามารถสร้างมาตราส่วนได้โดยการบวกหรือหาค่าเฉลี่ยของคำตอบแบบสอบถามจากชุดรายการแต่ละรายการ (คำถาม) ด้วยวิธีนี้ การกำหนดมาตราส่วนแบบลิเคิร์ตจะถือว่าระยะห่างระหว่างแต่ละตัวเลือก (ตัวเลือกคำตอบ) เท่ากัน นักวิจัยหลายคนใช้ชุดรายการดังกล่าวที่มีความสัมพันธ์กันสูง (ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องภายใน สูง ) แต่ยังรวมถึงรายการที่จะครอบคลุมโดเมนทั้งหมดที่กำลังศึกษา (ซึ่งต้องการความสัมพันธ์ที่ไม่สมบูรณ์แบบ) บางคนยึดถือมาตรฐานที่ว่า "รายการทั้งหมดถือว่าเป็นการจำลองซึ่งกันและกัน หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ รายการต่างๆ ถือว่าเป็นเครื่องมือคู่ขนาน" ^{[ 7 ] : 197} ในทางตรงกันข้ามทฤษฎีการทดสอบสมัยใหม่ถือว่าความยากของแต่ละรายการ ( ICCs ) เป็นข้อมูลที่จะนำมาใช้ในการกำหนดมาตราส่วนของรายการ^{[ 8 ]}

มาตราส่วนลิเคิร์ตคือผลรวมของการตอบสนองต่อข้อคำถามลิเคิร์ต หลายข้อ เนื่องจากมาตราส่วนลิเคิร์ตหลายแบบจับคู่ข้อคำถามลิเคิร์ตแต่ละข้อกับมาตราส่วนอนาล็อกเชิงภาพ (เช่น เส้นแนวนอน ซึ่งผู้ตอบระบุการตอบสนองโดยการวงกลมหรือทำเครื่องหมายถูก) ทำให้บางครั้งมีการเรียกข้อคำถามแต่ละข้ออย่างผิดพลาดว่าเป็นหรือมีมาตราส่วน ซึ่งความผิดพลาดนี้ก่อให้เกิดความสับสนอย่างแพร่หลายในเอกสารและศัพท์เฉพาะของสาขานี้

ข้อคำถามแบบลิเคิร์ตเป็นเพียงข้อความที่ผู้ตอบแบบสอบถามถูกขอให้ประเมินโดยให้ค่าเชิงปริมาณในมิติที่เป็นอัตวิสัยหรือวัตถุประสงค์ใดๆ โดยระดับความเห็นด้วย/ไม่เห็นด้วยเป็นมิติที่ใช้กันทั่วไป ข้อคำถามแบบลิเคิร์ตที่ออกแบบมาอย่างดีจะแสดงทั้ง "ความสมมาตร" และ "ความสมดุล" ความสมมาตรหมายความว่าข้อคำถามนั้นมีจำนวนตำแหน่งที่เป็นบวกและลบเท่ากัน โดยระยะห่างระหว่างตำแหน่งเหล่านั้นจะสมมาตรกันแบบทวิภาคีรอบค่า "เป็นกลาง"/ศูนย์ (ไม่ว่าค่านั้นจะถูกนำเสนอเป็นตัวเลือกหรือไม่ก็ตาม) ความสมดุลหมายความว่าระยะห่างระหว่างค่าตัวเลือกแต่ละค่าเท่ากัน ทำให้การเปรียบเทียบเชิงปริมาณ เช่น การหาค่าเฉลี่ย มีความถูกต้องสำหรับข้อคำถามที่มีค่าตัวเลือกมากกว่าสองค่า^{[ 9 ]}

รูปแบบของมาตราส่วนลิเคิร์ตโดยทั่วไปประกอบด้วยห้าหรือเจ็ดระดับ มาตราส่วนห้าระดับมีดังนี้:

1. ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง
2. ไม่เห็นด้วย
3. ไม่แน่ใจ
4. เห็นด้วย
5. เห็นด้วยอย่างยิ่ง

มาตรวัดลิเคิร์ต 7 ระดับ เพิ่มตัวเลือก "เห็นด้วยเล็กน้อย" และ "ไม่เห็นด้วยเล็กน้อย"

การวัดแบบลิเคิร์ตเป็นวิธีการวัดแบบ สองขั้ว โดยวัดการตอบสนองเชิงบวกหรือเชิงลบต่อข้อความ บางครั้งจะใช้มาตราส่วนแบบจุดคู่ ซึ่งตัวเลือกตรงกลางคือ "ไม่เห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วย" จะไม่มีให้ใช้ บางครั้งเรียกว่าวิธีการ " เลือกแบบบังคับ " เนื่องจากตัวเลือกที่เป็นกลางถูกตัดออกไป^{[ 10 ]}ตัวเลือกที่เป็นกลางอาจถูกมองว่าเป็นตัวเลือกที่ง่ายเมื่อผู้ตอบแบบสอบถามไม่แน่ใจ ดังนั้นจึงมีข้อสงสัยว่ามันเป็นตัวเลือกที่เป็นกลางอย่างแท้จริงหรือไม่ การศึกษาในปี 1987 พบว่ามีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างการใช้ "ไม่แน่ใจ" และ "เป็นกลาง" เป็นตัวเลือกตรงกลางในมาตราส่วนลิเคิร์ตห้าจุด^{[ 11 ]}

มาตรวัดลิเคิร์ตอาจเกิดความคลาดเคลื่อนได้จากหลายสาเหตุ ผู้ตอบแบบสอบถามอาจ:

• ควรหลีกเลี่ยงการใช้หมวดหมู่คำตอบสุดขั้ว ( อคติจากแนวโน้มส่วนกลาง ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะต้องการหลีกเลี่ยงการถูกมองว่ามีมุมมองสุดโต่ง (ซึ่งเป็นตัวอย่างของอคติจากความต้องการทางสังคม ) ผลกระทบนี้อาจปรากฏขึ้นในช่วงต้นของการทดสอบ เนื่องจากความคาดหวังว่าคำถามที่ผู้ตอบมีมุมมองที่ชัดเจนกว่าอาจตามมา ดังนั้นในคำถามแรกๆ จึงเป็นการ "เว้นที่ว่าง" ไว้สำหรับคำตอบที่ชัดเจนกว่าในภายหลัง ความคาดหวังนี้สร้างอคติที่เป็นอันตรายอย่างยิ่ง เนื่องจากผลกระทบของมันไม่สม่ำเสมอทั่วทั้งการทดสอบ และไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการปรับค่าให้เป็นมาตรฐานแบบง่ายๆ ทั่วทั้งการทดสอบ
• เห็นด้วยกับข้อความที่นำเสนอ ( อคติในการคล้อยตาม ) ตัวอย่างเช่น เห็นด้วยกับทั้งข้อความ A และข้อความตรงข้าม ผลกระทบนี้จะรุนแรงเป็นพิเศษในกลุ่มเด็ก ผู้พิการทางพัฒนาการ ผู้สูงอายุ และบุคคลที่อยู่ในสภาพแวดล้อมแบบสถาบันที่ส่งเสริมและกระตุ้นให้มีความกระตือรือร้นที่จะเอาใจผู้อื่น
• ไม่เห็นด้วยกับประโยคที่นำเสนอเนื่องจากความต้องการป้องกันตนเองเพื่อหลีกเลี่ยงการกล่าวข้อความที่ผิดพลาดและ/หรือเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบเชิงลบที่ผู้ตอบแบบสอบถามอาจเกรงว่าจะเกิดขึ้นหากคำตอบของพวกเขาถูกนำไปใช้เป็นหลักฐานต่อต้านพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากถูกตีความผิดและ/หรือนำไปใช้ผิดบริบท
• ให้คำตอบที่พวกเขาเชื่อว่าจะได้รับการประเมินว่าแสดงถึงความแข็งแกร่งหรือการไม่มีจุดอ่อน/ความผิดปกติ ("แสร้งทำดี")
• ให้คำตอบที่พวกเขาเชื่อว่าจะถูกประเมินว่าบ่งชี้ถึงความอ่อนแอหรือการมีอยู่ของความบกพร่อง/ความผิดปกติ ("การแกล้งทำเป็นป่วย")
• พยายามที่จะแสดงตนหรือองค์กรของตนในแง่มุมที่ตนเชื่อว่าผู้ตรวจสอบหรือสังคมจะมองว่าดีกว่าความเชื่อที่แท้จริงของตน ( อคติด้านความน่าปรารถนาทางสังคมซึ่งเป็นรูปแบบระหว่างบุคคลของการ "แสร้งทำดี" ในเชิงวัตถุวิสัยที่กล่าวถึงข้างต้น)
• พยายามสร้างภาพลักษณ์ของตนเองหรือองค์กรในแง่มุมที่ตนเองเชื่อว่าผู้ตรวจสอบหรือสังคมจะมองว่าไม่ดี/ไม่น่าพึงพอใจมากกว่าความเชื่อที่แท้จริง ( การท้าทายบรรทัดฐานซึ่งเป็นรูปแบบระหว่างบุคคลของการ "แสร้งทำเป็นไม่ดี" ในเชิงวัตถุวิสัยที่กล่าวถึงข้างต้น)

การออกแบบมาตรวัดที่มีการจัดวางคำตอบอย่างสมดุล (จำนวนข้อความเชิงบวกและเชิงลบเท่ากัน และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง จำนวนข้อความเชิงบวกและเชิงลบที่เท่ากันเกี่ยวกับแต่ละจุดยืนหรือประเด็นที่เกี่ยวข้อง) สามารถขจัดปัญหาอคติจากการเห็นด้วยได้ เนื่องจากความเห็นด้วยต่อข้อความที่มีคำตอบเชิงบวกจะสมดุลกับความเห็นด้วยต่อข้อความที่มีคำตอบเชิงลบ แต่ปัญหาอคติจากการป้องกันตนเอง แนวโน้มเข้าสู่จุดศูนย์กลาง และความปรารถนาทางสังคมนั้นค่อนข้างซับซ้อนกว่า

หลังจากกรอกแบบสอบถามเสร็จแล้ว แต่ละข้ออาจได้รับการวิเคราะห์แยกกัน หรือในบางกรณีอาจนำคำตอบของแต่ละข้อมารวมกันเพื่อสร้างคะแนนสำหรับกลุ่มของข้อคำถาม ดังนั้น มาตราส่วนลิเคิร์ตจึงมักเรียกว่ามาตราส่วนแบบสรุปผล

ไม่ว่ารายการ Likert แต่ละรายการจะถือเป็นข้อมูลระดับช่วงหรือควรได้รับการปฏิบัติเป็นข้อมูลเชิงหมวดหมู่เรียงลำดับหรือ ไม่นั้น เป็นเรื่องที่ถกเถียงกันอย่างมากในวรรณกรรม^{[ 12 ] [ 13 ]}โดยมีความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าในวิธีการที่เหมาะสมที่สุด ความขัดแย้งนี้สามารถสืบย้อนไปได้ในหลายแง่มุม ถึงขอบเขตที่รายการ Likert ถูกตีความว่าเป็นข้อมูล เชิงลำดับ

การพิจารณาหลักสองประการเป็นแนวทางในการอภิปราย ประการแรก มาตราส่วนลิเคิร์ตเป็นค่าที่กำหนดขึ้นเอง ค่าที่กำหนดให้กับรายการลิเคิร์ตไม่มีพื้นฐานเชิงตัวเลขที่เป็นรูปธรรม ไม่ว่าจะเป็นในแง่ของทฤษฎีการวัดหรือมาตราส่วน (ซึ่ง สามารถกำหนด เมตริกระยะทางได้) ค่าที่กำหนดให้กับแต่ละรายการลิเคิร์ตนั้นถูกกำหนดโดยนักวิจัยที่ออกแบบแบบสำรวจ ซึ่งตัดสินใจโดยพิจารณาจากระดับรายละเอียดที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม ตามธรรมเนียมแล้ว รายการลิเคิร์ตมักจะได้รับค่าจำนวนเต็มบวกที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ มาตราส่วนลิเคิร์ตโดยทั่วไปมีช่วงตั้งแต่ 2 ถึง 10 โดย 3, 5 หรือ 7 เป็นค่าที่พบได้บ่อยที่สุด^{[ 14 ]}นอกจากนี้ โครงสร้างแบบก้าวหน้าของมาตราส่วนทำให้แต่ละรายการลิเคิร์ตที่ต่อเนื่องกันถือว่าบ่งชี้ถึงการตอบสนองที่ 'ดีกว่า' ค่าก่อนหน้า ซึ่งอาจแตกต่างกันในกรณีที่จำเป็นต้องใช้ลำดับย้อนกลับของมาตราส่วนลิเคิร์ต

ประเด็นที่สอง และอาจสำคัญกว่านั้น คือ ระยะห่างระหว่าง "ระยะห่าง" ของแต่ละหมวดหมู่ที่ต่อเนื่องกันนั้นเท่ากันหรือไม่ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วมักจะอนุมานหรือสันนิษฐานเอาเอง ตัวอย่างเช่น ในแบบสอบถามลิเคิร์ตห้าจุดข้างต้น การอนุมานหรือการสันนิษฐานคือ "ระยะห่าง" ระหว่างหมวดหมู่ที่ 1 และ 2 เท่ากับระยะห่างระหว่างหมวดหมู่ที่ 3 และ 4 ในแง่ของหลักปฏิบัติการวิจัยที่ดี การนำเสนอแบบมีระยะห่างเท่ากันโดยนักวิจัยนั้นมีความสำคัญ มิเช่นนั้นอาจเกิดอคติในการวิเคราะห์ได้ ตัวอย่างเช่น แบบสอบถามลิเคิร์ตสี่จุดที่มีหมวดหมู่ "แย่" "ปานกลาง" "ดี" และ "ดีมาก" นั้นไม่น่าจะมีหมวดหมู่ที่มีระยะห่างเท่ากันทั้งหมด เนื่องจากมีเพียงหมวดหมู่เดียวเท่านั้นที่จะได้รับคะแนนต่ำกว่าค่าเฉลี่ย ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์มีอคติไปในทางบวก ในทางกลับกัน แม้ว่านักวิจัยจะนำเสนอสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็นหมวดหมู่ที่มีระยะห่างเท่ากัน ผู้ตอบแบบสอบถามอาจตีความแตกต่างออกไปก็ได้

มาตราส่วนลิเคิร์ตที่ดี ดังตัวอย่างข้างต้น จะนำเสนอความสมมาตรของหมวดหมู่รอบจุดกึ่งกลาง พร้อมด้วยคุณลักษณะทางภาษาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ในมาตราส่วนที่มีความสมมาตรเช่นนี้ คุณลักษณะที่อยู่ห่างกันอย่างเท่าๆ กันมักจะสังเกตได้ชัดเจนยิ่งขึ้น หรืออย่างน้อยก็สามารถอนุมานได้ เมื่อมาตราส่วนลิเคิร์ตมีความสมมาตรและอยู่ห่างกันอย่างเท่าๆ กัน มันจะทำงานคล้ายกับการวัดระดับช่วง ดังนั้น แม้ว่ามาตราส่วนลิเคิร์ตจะเป็นแบบลำดับแต่หากนำเสนออย่างดี มันก็สามารถประมาณค่าการวัดระดับช่วงได้ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ เนื่องจากหากมันถูกมองว่าเป็นเพียงมาตราส่วนแบบลำดับ ข้อมูลที่มีค่าบางอย่างอาจสูญหายไปหากไม่มี 'ระยะห่าง' ระหว่างรายการลิเคิร์ตให้พิจารณา แนวคิดสำคัญในที่นี้คือ ประเภทของการวิเคราะห์ที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับวิธีการนำเสนอมาตราส่วนลิเคิร์ต

ความถูกต้องของมาตรการดังกล่าวขึ้นอยู่กับลักษณะช่วงพื้นฐานของมาตราส่วน หากถือว่ามีลักษณะช่วงสำหรับการเปรียบเทียบสองกลุ่มการทดสอบt ตัวอย่างจับคู่ ก็ไม่เหมาะสม^{[ 4 ]}หาก จะทำการ ทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ขอแนะนำให้ใช้การปรับเปลี่ยนการทดสอบ Wilcoxon signed-rank ของ Pratt (1959) ^{[ 15 ]} มากกว่าการทดสอบ Wilcoxon signed-rank มาตรฐาน ^{[ 4 ]}

สามารถรวมคำตอบของคำถามลิเคิร์ตหลายข้อได้ โดยที่คำถามทั้งหมดใช้มาตราส่วนลิเคิร์ตเดียวกัน และมาตราส่วนนั้นเป็นการประมาณค่าที่สมเหตุสมผลของมาตราส่วนช่วง ซึ่งในกรณีนี้ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางจะอนุญาตให้ถือว่าข้อมูลเป็น ข้อมูล ช่วงที่วัดตัวแปรแฝง หากผลรวมของคำตอบเป็นไปตามข้อสมมติเหล่านี้ สามารถใช้การทดสอบทางสถิติแบบพาราเมตริก เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน ได้ โดยทั่วไปแล้วเกณฑ์สำหรับการคิดว่าการประมาณค่านี้จะยอมรับได้คืออย่างน้อยสี่ข้อ และควรเป็นแปดข้อในผลรวม^{[ 5 ] [ 13 ]}

ในการสร้างแบบจำลองการตอบสนองแบบ Likert ไบนารีโดยตรง สามารถแสดงใน รูปแบบ ทวินาม ได้ โดยการรวมการตอบสนองที่เห็นด้วยและไม่เห็นด้วยแยกกัน การทดสอบ ไคสแควร์การทดสอบ Cochran's Qหรือการทดสอบ McNemarเป็นขั้นตอนทางสถิติทั่วไปที่ใช้หลังจากการแปลงนี้ การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ เช่นการทดสอบไคสแควร์การทดสอบMann–Whitney การทดสอบ Wilcoxon signed-rankหรือการทดสอบ Kruskal–Wallisมักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมาตราส่วน Likert ^{[ 16 ]}

อีกทางเลือกหนึ่งคือ สามารถวิเคราะห์การตอบสนองของมาตราส่วนลิเคิร์ตด้วย แบบจำลอง โพรบิตแบบเรียงลำดับโดยรักษาลำดับของการตอบสนองโดยไม่ต้องตั้งสมมติฐานของมาตราส่วนช่วง การใช้แบบจำลองโพรบิตแบบเรียงลำดับสามารถป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อถือว่าการให้คะแนนแบบเรียงลำดับเป็นการวัดระดับช่วง^{[ 17 ]}การประเมินตามฉันทามติ (CBA) สามารถใช้เพื่อสร้างมาตรฐานที่เป็นกลางสำหรับมาตราส่วนลิเคิร์ตในโดเมนที่ไม่มีมาตรฐานที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไปหรือมาตรฐานที่เป็นกลาง การประเมินตามฉันทามติ (CBA) สามารถใช้เพื่อปรับปรุงหรือแม้แต่ตรวจสอบความถูกต้องของมาตรฐานที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป

วิธีปฏิบัติทั่วไปในการวิเคราะห์คำตอบของชุดข้อคำถามแบบมาตราส่วนลิเคิร์ต คือการสรุปคำตอบเหล่านั้นโดยใช้แบบจำลองตัวแปรแฝงตัวอย่างเช่น โดยการใช้การวิเคราะห์ปัจจัยหรือทฤษฎีการตอบสนองต่อข้อคำถาม

โดยหลักการแล้ว ข้อมูลจากมาตรวัดลิเคิร์ตสามารถใช้เป็นพื้นฐานในการหาค่าประมาณระดับช่วงบนมาตรวัดต่อเนื่องได้ โดยใช้แบบจำลองราสช์แบบหลายตัวเลือกเมื่อสามารถหาข้อมูลที่เหมาะสมกับแบบจำลองนี้ได้ นอกจากนี้ แบบจำลองราสช์แบบหลายตัวเลือกยังช่วยให้สามารถทดสอบสมมติฐานที่ว่าข้อความต่างๆ สะท้อนถึงระดับที่เพิ่มขึ้นของทัศนคติหรือคุณลักษณะตามที่ตั้งใจไว้ได้ ตัวอย่างเช่น การประยุกต์ใช้แบบจำลองมักบ่งชี้ว่าหมวดหมู่ที่เป็นกลางไม่ได้แสดงถึงระดับของทัศนคติหรือคุณลักษณะระหว่างหมวดหมู่ที่ไม่เห็นด้วยและเห็นด้วย

ไม่ใช่ทุกชุดของรายการที่มีมาตราส่วนลิเคิร์ตจะสามารถนำมาใช้ในการวัดแบบราสช์ได้ ข้อมูลจะต้องได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อให้เป็นไปตามหลักการ พื้นฐานที่เข้มงวด ของแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม คะแนนดิบเป็นสถิติที่เพียงพอสำหรับการวัดแบบราสช์ ซึ่งเป็นทางเลือกที่จอร์จ ราสช์ ตั้งใจไว้ ดังนั้น หากคุณพร้อมที่จะยอมรับคะแนนดิบว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้อง คุณก็สามารถยอมรับการวัดแบบราสช์ว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องได้เช่นกัน

ส่วนสำคัญของการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูลคือการแสดงภาพ (หรือการพล็อต) ข้อมูล หัวข้อของการพล็อตข้อมูลการให้คะแนนแบบลิเคิร์ต (และอื่นๆ) ได้รับการกล่าวถึงอย่างละเอียดในเอกสารสองฉบับโดย Robbins และ Heiberger ^{[ 18 ] [ 19 ]}

ในเอกสารฉบับแรก Robbins และ Heiberger แนะนำให้ใช้แผนภูมิแท่งซ้อนกันแบบแยกออก และเปรียบเทียบกับรูปแบบการพล็อตอื่นๆ^{[ 18 ]}

เอกสารฉบับที่สองอธิบายการใช้ฟังก์ชัน Likert ในแพ็คเกจ HH สำหรับRและให้ตัวอย่างการใช้งานมากมาย^{[ 19 ]}

เอกสารอีกฉบับโดย Koo และ Yang ยังมี โค้ด Pythonที่แสดงวิธีการสร้างแผนภูมิแท่งซ้อนกันแบบคลัสเตอร์ที่แยกออกจากกันของการตอบสนองมาตราส่วน Likert 5 จุด^{[ 20 ]}

โดยทั่วไปเชื่อกันว่าหมวดหมู่การตอบสนองทั้งห้าแสดงถึงระดับการวัด ช่วง อย่างไรก็ตาม นี่จะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อช่วงระหว่างจุดมาตราส่วนสอดคล้องกับการสังเกตเชิงประจักษ์ในเชิงเมตริก Reips และ Funke (2008) ^{[ 21 ]}แสดงให้เห็นว่าเกณฑ์นี้เป็นไปตามมาตราส่วนอนาล็อกภาพ ได้ดีกว่ามาก ในความเป็นจริง อาจมีปรากฏการณ์ที่ตั้งคำถามถึงระดับมาตราส่วนลำดับในมาตราส่วนลิเคิร์ตด้วย^{[ 22 ]}ตัวอย่างเช่น ในชุดรายการA , B , Cที่ให้คะแนนด้วยมาตราส่วนลิเคิร์ต ความสัมพันธ์แบบวงกลมเช่นA  >  B , B  >  CและC  >  Aสามารถปรากฏขึ้นได้ ซึ่งขัดกับสัจพจน์ของการถ่ายทอดสำหรับมาตราส่วนลำดับ

งานวิจัยของ Labovitz ^{[ 23 ]}และ Traylor ^{[ 24 ]}ให้หลักฐานว่า แม้จะมีการบิดเบือนระยะทางที่รับรู้ระหว่างจุดมาตราส่วนค่อนข้างมาก รายการประเภท Likert ก็ยังคงทำงานใกล้เคียงกับมาตราส่วนที่รับรู้ว่าเป็นช่วงเท่ากัน ดังนั้น รายการเหล่านี้และมาตราส่วนที่ดูเท่ากันอื่นๆ ในแบบสอบถามจึงมีความแข็งแกร่งต่อการละเมิดสมมติฐานระยะทางเท่ากันที่นักวิจัยหลายคนเชื่อว่าจำเป็นสำหรับขั้นตอนและการทดสอบทางสถิติแบบพาราเมตริก

Rensis Likertผู้พัฒนามาตราส่วนนี้ ออกเสียงชื่อของเขาว่า/ ˈ l ɪ k ər t / LIK -ərt ^{[ 25 ] [ 26 ]}ซึ่งออกเสียงเหมือน "LICK-ert" ตรงข้ามกับการออกเสียงผิดที่พบได้ทั่วไปคือ "LIKE-ert" ^{[ 27 ]}บางคนอ้างว่าชื่อของ Likert "เป็นหนึ่งในชื่อที่ออกเสียงผิดมากที่สุดในสาขานี้" ^{[ 28 ] เนื่องจาก}หลายคนออกเสียงชื่อมาตราส่วนนี้ว่า/ ˈ l aɪ k ər t / LY -kərt [ ^{27 ]}

• มาตราส่วนบอร์ก  – มาตราส่วนวัดระดับความเหนื่อยล้าที่รับรู้ได้
• มาตรวัดระยะห่างทางสังคมของโบการ์ดัส  – มาตรวัดที่ใช้วัดความเต็มใจของบุคคลในการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้คนประเภทต่างๆ
• เพชรแห่งสิ่งตรงข้าม  – รูปแบบโครงเรื่องที่ใช้ในกลุ่มจิตบำบัดแบบละคร
• มาตราดิสแคน  – มาตราและวิธีการในจิตวิทยาคลินิก
• ค่า K-factor  – มาตรวัดทางจิตวิทยามาตรฐานสำหรับการประเมินความผิดปกติทางจิตและบุคลิกภาพ
• มาตราส่วนกัตต์แมน  – มาตราส่วนทางจิตวิทยาเชิงลำดับเดี่ยว
• Ipsative  – คุณลักษณะของมาตรวัดการให้คะแนนแบบสำรวจ
• มาตราส่วนม็อกเคน
• แบบประเมินการเติมคำในช่องว่าง  – แบบประเมินทางจิตวิทยาที่ใช้ในแบบสอบถาม
• แบบสอบถาม  – ชุดคำถามเพื่อรวบรวมข้อมูล
• การสร้างแบบสอบถาม  – การออกแบบแบบสอบถามเพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีประโยชน์ทางสถิติเกี่ยวกับหัวข้อที่กำหนด
• มาตราส่วนการให้คะแนน  – ประเภทของมาตราส่วนการวัดข้อมูล
• เว็บไซต์ให้คะแนน  – เว็บไซต์ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ให้คะแนนบุคคล เนื้อหา หรือสิ่งอื่นๆ
• แบบประเมินความภาคภูมิใจในตนเองของโรเซนเบิร์ก  – แบบสอบถามแบบรายงานตนเอง
• การตัดสินใจอย่างพอใจ  – กลไกการคิดเชิงลัดในการค้นหาการตัดสินใจที่ยอมรับได้
• ความแตกต่างเชิงความหมาย  – วิธีการเชิงประจักษ์ที่ใช้ในภาษาศาสตร์
• มาตรวัดเธอร์สโตน  – เทคนิคอย่างเป็นทางการแรกในการวัดทัศนคติ
• ระบบการลงคะแนน  – วิธีการที่ผู้มีสิทธิเลือกตั้งทำการเลือกจากตัวเลือกต่างๆ

• Trochim, William MK (20 ตุลาคม 2549). "การวัดแบบลิเคิร์ต" . ฐานความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิจัย ฉบับที่ 2 . สืบค้นเมื่อ30 เมษายน 2552 .
• Galili, Tal (7 เมษายน 2553). "เมทริกซ์แผนภาพกระจายความสัมพันธ์สำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่เรียงลำดับ" . บล็อกสถิติ R . สืบค้นเมื่อ7 พฤศจิกายน 2560 .
• Uebersax, John S. มาตราส่วนลิเคิร์ต: ขจัดความสับสน 2006.
• Jebb, AT, Ng, V., & Tay, L. (2021). การทบทวนความก้าวหน้าสำคัญในการพัฒนามาตราส่วนลิเคิร์ต: 1995–2019. Frontiers in Psychology , 12, 637547. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.637547