Det finns en uppsjö av verktyg för medarbetarundersökningar på marknaden och det finns många metoder för att mäta medarbetarnas upplevelse. Vissa verktyg använder fritextsfrågor, andra en svarsskala med fyra svar, och ytterligare andra låter respondenten betygsätta sin upplevelse genom att flytta ett reglage eller välja en ikon eller symbol.
På Eletive använder vi en femgradig svarsskala, även känd som Likert-skalan. Vi använder detta beprövade tillvägagångssätt dpr det är den metodik som ger en hög vetenskaplig tillförlitlighet.
Vad är Likert-skalan?
Likerts femgradiga skala är en psykometrisk skala som används för att mäta attityder och åsikter. Psykologen Rensis Likert skapade denna typ av skala för att kvantifiera svarsvariationer i undersökningar. Med denna metod uppmanas respondenterna att betygsätta olika påståenden från "instämmer inte alls" till "instämmer helt", där 1 representerar "instämmer inte alls" och 5 representerar "instämmer helt".
En av de viktigaste fördelarna med Likert-skalan är att antalet alternativ är ojämnt. Det betyder att det finns ett neutralt alternativ i mitten av skalan: nummer tre. Om du istället skulle presentera ett jämnt antal svarsalternativ, till exempel fyra eller sex, kommer alla alternativ antingen att vara viktade mot "instämmer inte alls" eller "instämmer helt". Det betyder att respondenterna tvingas välja, även om/när de inte vill. Att tvinga människor att välja när de faktiskt är neutrala kan undergräva resultatens validitet.
Siffror säger mer än bilder
Man brukar ju säga att en bild säger mer än tusen ord, men just inom statistik är det en sanning med modifikation. Vissa undersökningsverktyg på marknaden låter anställda svara genom att välja mellan olika emojis eller genom att använda ett reglage för att betygsätta sin upplevelse. Detta är ofta ett försök att skapa en rolig användarupplevelse, men det är ett tillvägagångssätt som medför problem ur ett statistiskt perspektiv.
Siffror kan analyseras och jämföras med tidigare resultat och riktmärken, med visuella och mer subjektiva svar är betydligt svårare att kvantifiera. Låt oss säga att en medarbetare betygsätter sin upplevelse med ett hjärta ena gången, och nästa gången med en stjärna - hur vet man då vad varje symbol faktiskt betyder för respondenten? Och hur kan man mäta framsteg?
Genom att kombinera rätt medarbetarundersökningsfrågor och med en femgradig svars möjliggörs giltiga jämförelser mellan olika undersökningar. Med andra ord kan du då jämföra undersökningsresultatet både mellan olika delar av organisation, och med andra organisationer.
Likert-skalan, Cronbachs alfa och den vetenskapliga tillförlitligheten i medarbetarundersökningar
På Eletive utför vi kontinuerlig statistisk analys av vårt verktyg för att säkerställa att det uppfyller vetenskapliga kriterier för god tillförlitlighet. Tillförlitligheten bedöms med hjälp av Cronbachs alfa, ett statistiskt mått på testets interna konsistens, och beskrivs som ett tal mellan 0 och 1. Intern konsistens innebär hur väl olika delar av ett test mäter samma underliggande koncept.
Analyser visar att den interna konsistensen för förarna, beräknad som Cronbachs alfa, varierar från 0,7 till 0,95, med hälften av förarna 0,8 eller högre. Det är viktigt att komma ihåg att målet med intern konsistens är att hitta rätt balans. Ett för lågt värde, cirka 0,5 eller lägre, är inte bra. Ett värde på 0,6 anses vara acceptabelt. Ett för högt värde är inte heller bra. Cronbachs alfa vid 1 skulle inte vara idealisk, eftersom det skulle innebära att alla objekt var identiska. Med andra ord är en korrekt spridning det man ska sträva efter.
Förutom Cronbachs alfa-analys utförs sk bivariat analys (Pearson-korrelation), som mäter linjär korrelation genom att para ihop varje enskilt objekt med alla andra objekt. Detta ger en mer djupgående bild av spridningen inom varje drivkraft. Analys visar att även om vissa drivkrafter har en intern konsistens på 0,95, vilket anses vara högt, är spridningen inom dessa drivkrafter tillfredsställande. Drivkrafterna har visat sig vara konsekventa, och verktyget i sin helhet är att betrakta som mycket tillförlitligt.
