يُعد مقياس ليكرت الخماسي (Likert Scale) من أكثر أدوات القياس استخدامًا في البحوث العلمية، خاصة في الدراسات التربوية والإدارية والاجتماعية والنفسية. ويعتمد عليه الباحثون بشكل واسع لقياس الاتجاهات والآراء والمواقف ومستويات الرضا والإدراك لدى أفراد العينة، وذلك لما يتميز به من سهولة في التصميم والتطبيق والتحليل الإحصائي. وقد أصبح هذا المقياس عنصرًا أساسيًا في معظم الاستبيانات الأكاديمية التي تستهدف جمع البيانات الكمية وتحويل الآراء والانطباعات إلى قيم رقمية قابلة للتحليل.

وتكمن أهمية مقياس ليكرت الخماسي في قدرته على توفير درجة مناسبة من المرونة والدقة في قياس استجابات المشاركين، حيث يمنحهم خمس درجات تعبر عن مستوى موافقتهم أو عدم موافقتهم على العبارات المطروحة. كما يساعد الباحث على الحصول على بيانات قابلة للتحليل باستخدام مختلف الأساليب الإحصائية مثل المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية وتحليل الارتباط والانحدار واختبارات الفروق. ولذلك يحتاج الباحث إلى فهم طبيعة هذا المقياس وطريقة تصميمه واستخدامه وتفسير نتائجه بصورة صحيحة لضمان جودة البيانات المستخلصة من الدراسة.

ما هو مقياس ليكرت الخماسي؟

مقياس ليكرت الخماسي هو أحد مقاييس التقدير المستخدمة في الاستبيانات لقياس درجة موافقة أو رفض المشارك لعبارة معينة من خلال خمس درجات متدرجة.

ويتكون المقياس غالبًا من:

1️⃣ أوافق بشدة.

2️⃣ أوافق.

3️⃣ محايد.

4️⃣ لا أوافق.

5️⃣ لا أوافق بشدة.

وقد تختلف صياغة البدائل حسب طبيعة الدراسة، إلا أن الفكرة الأساسية تعتمد على وجود خمس فئات مرتبة تعكس مستوى الاستجابة.

كما يسمح هذا التدرج بقياس الفروق الدقيقة نسبيًا بين آراء المشاركين مقارنة بالمقاييس الثنائية مثل نعم أو لا.

ولهذا يُعد من أكثر المقاييس شيوعًا في الدراسات الأكاديمية.

تاريخ مقياس ليكرت وتطوره

يرجع أصل هذا المقياس إلى الباحث الأمريكي Rensis Likert الذي قدمه في ثلاثينيات القرن العشرين كوسيلة لقياس الاتجاهات والآراء بصورة كمية.

وقد ساهم المقياس في:

🔍 تطوير أدوات القياس السلوكية.

🔍 تسهيل تحليل الاتجاهات النفسية والاجتماعية.

🔍 تحويل الآراء إلى بيانات رقمية.

🔍 تحسين دقة الدراسات المسحية.

🔍 دعم تطور البحوث الكمية الحديثة.

ومع مرور الوقت أصبح المقياس يُستخدم في مختلف التخصصات العلمية وليس فقط في العلوم النفسية والاجتماعية.

كما ظهرت منه أشكال متعددة مثل المقياس الثلاثي والسباعي والتساعي، إلا أن المقياس الخماسي ظل الأكثر استخدامًا بسبب توازنه بين البساطة والدقة.

لماذا يفضل الباحثون مقياس ليكرت الخماسي؟

يحظى هذا المقياس بشعبية كبيرة بين الباحثين لعدة أسباب تتعلق بسهولة استخدامه وفاعليته في جمع البيانات.

ومن أبرز مميزاته:

⬅️ سهولة الفهم من قبل المشاركين.

⬅️ سهولة تصميم الاستبيان.

⬅️ توفير بيانات قابلة للتحليل الإحصائي.

⬅️ تقليل التشتت في الإجابات.

⬅️ تحقيق توازن مناسب بين عدد البدائل والدقة.

فعندما يواجه المشارك عددًا معتدلًا من الخيارات، يصبح اتخاذ القرار أسهل مقارنة بالمقاييس التي تحتوي على عدد كبير من البدائل.

كما أن وجود خيار محايد يمنح المشاركين فرصة للتعبير عن عدم وجود موقف واضح تجاه العبارة.

ولهذا السبب يُستخدم المقياس بكثرة في الدراسات الميدانية المختلفة.

كيفية تصميم عبارات مقياس ليكرت

تعتمد جودة البيانات التي يتم جمعها على جودة العبارات المستخدمة داخل المقياس.

ولذلك ينبغي عند إعداد العبارات مراعاة ما يلي:

🌟 الوضوح والبساطة.

🌟 التركيز على فكرة واحدة في كل عبارة.

🌟 تجنب الغموض والازدواجية.

🌟 الابتعاد عن الأسئلة الموجهة.

🌟 ارتباط العبارات بأهداف الدراسة.

فعلى سبيل المثال، ينبغي ألا تحتوي العبارة الواحدة على فكرتين مختلفتين في الوقت نفسه.

كما يُفضل استخدام لغة تتناسب مع مستوى أفراد العينة المستهدفة.

وكلما كانت العبارات أكثر وضوحًا، ازدادت دقة الاستجابات التي يحصل عليها الباحث.

طريقة ترميز مقياس ليكرت الخماسي

بعد جمع البيانات، يتم تحويل الاستجابات إلى أرقام لتسهيل التحليل الإحصائي.

وغالبًا ما يكون الترميز بالشكل التالي:

1️⃣ أوافق بشدة = 5 درجات.

2️⃣ أوافق = 4 درجات.

3️⃣ محايد = 3 درجات.

4️⃣ لا أوافق = درجتان.

5️⃣ لا أوافق بشدة = درجة واحدة.

وفي بعض الدراسات يتم عكس الترقيم حسب طبيعة التحليل أو صياغة العبارات.

كما ينبغي الانتباه إلى العبارات السلبية التي تتطلب إعادة ترميز قبل إجراء التحليل الإحصائي.

ويساعد هذا الترميز على حساب المتوسطات والمؤشرات المختلفة الخاصة بالدراسة.

كيفية تفسير المتوسطات الحسابية

بعد تحليل البيانات، يحتاج الباحث إلى تفسير المتوسطات الناتجة عن استجابات المشاركين.

ويتم ذلك عادة من خلال تقسيم الدرجات إلى مستويات مثل:

1️⃣ من 1.00 إلى أقل من 1.80 منخفض جدًا.

2️⃣ من 1.80 إلى أقل من 2.60 منخفض.

3️⃣ من 2.60 إلى أقل من 3.40 متوسط.

4️⃣ من 3.40 إلى أقل من 4.20 مرتفع.

5️⃣ من 4.20 إلى 5.00 مرتفع جدًا.

وتساعد هذه الفئات الباحث على وصف مستوى الاستجابة بصورة واضحة ومفهومة.

كما يمكن تعديل حدود الفئات وفقًا للمنهجية المعتمدة في الدراسة أو متطلبات الجامعة.

استخدام مقياس ليكرت في التحليل الإحصائي

يُستخدم مقياس ليكرت في العديد من التحليلات الإحصائية الشائعة داخل البحوث العلمية.

ومن أبرز هذه التحليلات:

✅ المتوسط الحسابي.

✅ الانحراف المعياري.

✅ اختبار T-Test.

✅ تحليل التباين ANOVA.

✅ الارتباط والانحدار.

كما تعتمد عليه معظم الدراسات التي تتناول الاتجاهات والسلوكيات والرضا الوظيفي وجودة الخدمات والقيادة وغيرها من المتغيرات السلوكية والإدارية.

ولذلك يُعتبر من أهم أدوات القياس في البحوث الكمية الحديثة.

أخطاء شائعة عند استخدام مقياس ليكرت

يقع بعض الباحثين في أخطاء تؤثر على جودة المقياس ونتائج الدراسة.

ومن أبرز هذه الأخطاء:

🌐 صياغة عبارات غير واضحة.

🌐 استخدام عدد كبير جدًا من الفقرات دون حاجة.

🌐 عدم اختبار صدق وثبات الأداة.

🌐 إهمال العبارات السلبية أثناء الترميز.

🌐 تفسير النتائج دون معايير واضحة.

كما أن بعض الباحثين يخلطون بين المتوسطات الحسابية ومستويات التفسير دون تحديد الفئات المستخدمة مسبقًا.

ولذلك ينبغي إعداد الأداة وتحليلها وفق أسس علمية دقيقة لضمان موثوقية النتائج.

الخاتمة والتوصيات للباحثين

يُعد مقياس ليكرت الخماسي من أكثر أدوات القياس فعالية وانتشارًا في البحوث العلمية، لما يوفره من سهولة في التطبيق ومرونة في التحليل وقدرة على قياس الاتجاهات والآراء بصورة كمية دقيقة. كما أنه يمثل خيارًا مثاليًا للعديد من الدراسات الميدانية التي تعتمد على الاستبيانات لجمع البيانات وتحليلها إحصائيًا.

ويمكن للباحثين الاستفادة من التوصيات التالية عند استخدام مقياس ليكرت الخماسي:

🔴 صغ العبارات بطريقة واضحة ومباشرة.

🔴 تأكد من ارتباط جميع الفقرات بأهداف الدراسة.

🔴 اختبر صدق وثبات المقياس قبل التطبيق النهائي.

🔴 راجع ترميز البيانات بدقة قبل التحليل.

🔴 استخدم معايير واضحة لتفسير المتوسطات الحسابية.

وفي ظل أهمية بناء أدوات قياس دقيقة في نجاح الدراسات العلمية، تقدم شركة كيانك للاستشارات الأكاديمية خدمات متخصصة في تصميم وتحكيم الاستبيانات، وبناء المقاييس البحثية، وقياس الصدق والثبات، والتحليل الإحصائي باستخدام SPSS وAMOS وSmartPLS، بما يساعد الباحثين على إعداد أدوات علمية احترافية والحصول على نتائج موثوقة تدعم جودة أبحاثهم ورسائلهم العلمية.