Likert-Skala auswerten: Darf man Mittelwerte bilden?
Aktualisiert: 18. Okt.
Der eigentliche Streitpunkt
Likert-Skalen auswerten: Eine Likert-Frage liefert Zahlen mit einer klaren Rangordnung. Zum Beispiel ist 4 mehr Zustimmung als 3. Ob die Abstände gleich groß sind, ist dagegen offen. Der Sprung von „lehne ab" zu „neutral" muss psychologisch nicht dasselbe sein wie der von „neutral" zu „stimme zu".
Streng genommen sind die Daten damit ordinal. Ein Mittelwert setzt Intervallskalierung voraus. Aus dieser Lücke speist sich die gesamte Debatte.
Die entscheidende Unterscheidung: Einzelitem oder Skala
Hier liegt die Auflösung, die in vielen Diskussionen untergeht.
Ein einzelnes Item mit fünf Stufen ist ordinal. Ein Mittelwert darüber ist heikel. Viele Betreuende verlangen hier Median und Häufigkeiten.
Eine Likert-Skala aus mehreren Items, die dasselbe Konstrukt messen und zu einem Score gemittelt werden, ist etwas anderes. Der Summen- oder Mittelwertscore hat viele mögliche Ausprägungen. Er verhält sich in der Praxis annähernd intervallskaliert und wird in der psychologischen Forschung durchgängig so behandelt.
Die Faustregel für deine Arbeit lautet deshalb: Einzelitems deskriptiv, Skalenscores parametrisch.
Was du bei Skalenscores tun kannst
Wenn dein Score aus mehreren Items besteht, sind die üblichen Verfahren zulässig:
Mittelwert und Standardabweichung
Pearson-Korrelation, siehe Korrelationstabelle nach APA 7
Regression
Zwei Bedingungen solltest du erfüllen: Die Items müssen tatsächlich zusammengehören. Das prüfst du über die interne Konsistenz, siehe Cronbachs Alpha. Außerdem müssen die üblichen Voraussetzungen des Verfahrens gelten, siehe Voraussetzungen des t-Tests prüfen.
Was du bei Einzelitems tun kannst
Für einzelne Fragen eignen sich:
Häufigkeiten und Prozentwerte pro Stufe
Median und Quartile
Mann-Whitney-U-Test für Gruppenvergleiche
Spearman-Korrelation für Zusammenhänge
Chi-Quadrat-Test, wenn du Kategorien zusammenfasst
Balkendiagramme über die Antwortverteilung sind hier meist informativer als jede Kennzahl.
Vor der Auswertung: drei Punkte prüfen
Invertierte Items umkodieren. Wenn ein Item negativ formuliert ist, muss es vor der Mittelwertbildung gedreht werden. Bei einer fünfstufigen Skala wird aus 1 eine 5, aus 2 eine 4 und so weiter. Das ist der häufigste Fehler bei Fragebogendaten und der häufigste Grund für ein unerwartet niedriges Alpha.
Deckeneffekte erkennen. Wenn 80 Prozent der Befragten die höchste Stufe wählen, gibt es kaum Varianz. Ohne Varianz findet kein Verfahren einen Zusammenhang. Das ist ein Ergebnis über dein Instrument, nicht über die Wirklichkeit.
Neutrale Mitte einordnen. Bei ungerader Stufenzahl ist offen, ob die Mitte „unentschieden", „trifft nicht zu" oder „weiß nicht" bedeutet. Wenn ein hoher Anteil dort liegt, gehört das in die Diskussion.
So formulierst du es
Die Skala zur Arbeitszufriedenheit umfasste acht Items mit fünfstufigem Antwortformat (1 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll zu). Zwei negativ formulierte Items wurden vor der Auswertung umgepolt. Die interne Konsistenz betrug α = .84. Für die Hypothesenprüfung wurde der Mittelwert über alle Items gebildet und als intervallskaliert behandelt.
Der letzte Halbsatz ist wichtig: Du benennst die Annahme, statt sie stillschweigend zu treffen. Genau danach wird im Kolloquium gefragt.
Häufige Fragen zu Likert-Skalen auswerten
Fünf, sieben oder zehn Stufen? Mehr Stufen erhöhen die Differenzierung, bis etwa sieben. Danach nimmt der Gewinn ab und die Antworten werden unzuverlässiger. Für die Auswertung selbst ändert die Stufenzahl nichts Grundsätzliches.
Was, wenn mein Betreuer auf Ordinalskala besteht? Dann rechnest du nichtparametrisch. Beispielsweise verliert der Mann-Whitney-U-Test gegenüber dem t-Test nur wenig an Teststärke. Der Konflikt lohnt sich meist nicht.
Kann ich Likert-Items in einer Regression verwenden? Als Skalenscore ja. Ein einzelnes Item als Prädiktor ist eigentlich nicht zulässig, machen aber dennoch viele.
Fazit und Empfehlungen
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Auswertung von Likert-Daten sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Wir sollten die Unterschiede zwischen Einzelitems und Skalen klar verstehen. Das ist entscheidend für die korrekte Analyse und Interpretation der Daten.
Wenn du unsicher bist, wie du deine Daten auswerten sollst, zögere nicht, Unterstützung zu suchen. Wir stehen bereit, um dir bei der statistischen Auswertung zu helfen.
Fragebogendaten sauber ausgewertet: Wir übernehmen Umkodierung, Skalenbildung, Reliabilitätsprüfung und Hypothesentests als statistische Auswertung für deine Abschlussarbeit. Wir erklären dir im Abschlussgespräch, welche Annahmen wir getroffen haben und warum.
