เครื่องชั่ง Likert ควรใช้ภายใต้เงื่อนไขใดว่าเป็นข้อมูลลำดับหรือช่วงเวลา

การศึกษาจำนวนมากในสังคมศาสตร์ใช้เครื่องชั่ง Likert เมื่อใดจึงเหมาะสมที่จะใช้ข้อมูล Likert เป็นลำดับและเมื่อใดที่เหมาะสมที่จะใช้เป็นข้อมูลช่วงเวลา

อาจจะสายเกินไป แต่ฉันจะเพิ่มคำตอบของฉันต่อไป ...

ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณตั้งใจจะทำกับข้อมูลของคุณ: หากคุณสนใจที่จะแสดงว่าคะแนนแตกต่างกันเมื่อพิจารณากลุ่มผู้เข้าร่วมที่แตกต่างกัน (เพศประเทศ ฯลฯ ) คุณอาจถือว่าคะแนนของคุณเป็นค่าตัวเลข เกี่ยวกับความแปรปรวน (หรือรูปร่าง) และขนาดตัวอย่าง หากคุณสนใจที่จะเน้นว่ารูปแบบการตอบสนองแตกต่างกันอย่างไรในกลุ่มย่อยคุณควรพิจารณาคะแนนรายการเป็นตัวเลือกที่ไม่ต่อเนื่องระหว่างชุดตัวเลือกคำตอบและมองหาการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นบันทึกการถดถอยโลจิสติกเชิงอันดับ ที่ช่วยให้สามารถรับมือกับรายการ polytomous

ตามกฎของหัวแม่มือเรามักคิดว่าการมี 11 คะแนนที่แตกต่างกันในสเกลนั้นเพียงพอที่จะประมาณค่าสเกลช่วงเวลา (สำหรับวัตถุประสงค์ในการตีความดูที่ความคิดเห็นของ @ xmjx) รายการ Likert อาจถือได้ว่าเป็นลำดับที่แท้จริง แต่มักใช้เป็นตัวเลขและเราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยหรือ SD ได้ สิ่งนี้มักจะทำในการสำรวจทัศนคติแม้ว่าจะเป็นการดีที่จะรายงานทั้งค่าเฉลี่ย / SD และ% ของการตอบกลับในเช่นระดับสูงสุดสองประเภท

เมื่อใช้คะแนนสรุปแบบสรุป (เช่นเราจะเพิ่มคะแนนในแต่ละรายการเพื่อคำนวณ "คะแนนรวม") สถิติทั่วไปอาจถูกนำไปใช้ แต่คุณต้องจำไว้ว่าตอนนี้คุณกำลังทำงานกับตัวแปรที่แฝงอยู่ดังนั้นโครงสร้างพื้นฐาน ควรสมเหตุสมผล! ใน psychometrics เรามักตรวจสอบว่า (1) unidimensionnality ของเครื่องชั่งถือ (2) ความน่าเชื่อถือของเครื่องชั่งก็เพียงพอแล้ว เมื่อเปรียบเทียบคะแนนสเกลสองรายการ (สำหรับเครื่องมือที่แตกต่างกันสองรายการ) เราอาจพิจารณาใช้การวัดความสัมพันธ์แบบลดทอนแทนค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน

ตำราคลาสสิกประกอบด้วย:
1. Nunnally, JC และ Bernstein, IH (1994) ทฤษฎี Psychometric (ฉบับที่ 3) ซีรี่ส์ McGraw-Hill ในด้านจิตวิทยา
2. Streiner, DL และ Norman, GR (2008) เครื่องชั่งวัดสุขภาพ คู่มือปฏิบัติเพื่อการพัฒนาและการใช้ (ฉบับที่ 4) ฟอร์ด
3. Rao, CR และ Sinharay, S. , Eds (2007) คู่มือสถิติฉบับ 26: Psychometrics Elsevier Science BV
4. Dunn, G. (2000) สถิติในจิตเวช ฮอดเดอร์อาร์โนลด์

นอกจากนี้คุณยังอาจมีลักษณะที่การประยุกต์ใช้ลักษณะและรูปแบบที่ซ่อนเร้นแฝงอยู่ในระดับสังคมศาสตร์จาก Rost & Langeheine และเว็บไซต์ของดับเบิลยู Revelle ในการวิจัยบุคลิกภาพ

เมื่อตรวจสอบขนาดของไซโครเมทริกซ์สิ่งสำคัญคือต้องดูที่ผลกระทบเพดาน / พื้น (ความไม่สมมาตรขนาดใหญ่ที่เกิดจากผู้เข้าร่วมให้คะแนนในหมวดหมู่การตอบสนองต่ำสุด / สูงสุด) ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อสถิติใด ๆ ที่คำนวณ เช่นการรวมประเทศการทดสอบที) สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาเฉพาะในการศึกษาข้ามวัฒนธรรมเนื่องจากเป็นที่ทราบกันว่าการกระจายการตอบสนองโดยรวมในทัศนคติหรือการสำรวจด้านสุขภาพแตกต่างจากประเทศหนึ่งไปสู่อีกประเทศหนึ่ง (เช่นคนจีนกับคนที่มาจากประเทศตะวันตก โดยทั่วไปแล้วคะแนนที่สูงกว่ามากในระดับรายการดูเช่นเพลง, X.-Y. (2007) การวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างหลายตัวอย่างพร้อมกับการประยุกต์ใช้กับข้อมูลคุณภาพชีวิตในคู่มือของตัวแปรแฝงและโมเดลที่เกี่ยวข้อง , Lee, S.-Y. (Ed.), pp 279-302, North-Holland)

โดยทั่วไปแล้วคุณควรดูวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับไซโครเมทซึ่งใช้รายการ Likert อย่างกว้างขวางหากคุณสนใจกับปัญหาการวัด แบบจำลองทางสถิติต่างๆได้รับการพัฒนาและกำลังมุ่งหน้าภายใต้กรอบทฤษฎีการตอบสนองรายการ

คำตอบง่ายๆก็คือเครื่องชั่ง Likert นั้นมักจะเป็นอันดับ ช่วงเวลาระหว่างตำแหน่งต่างๆบนสเกลนั้นเป็นแบบโมโนโทนิก แต่ไม่เคยมีคำจำกัดความที่ชัดเจนว่าเป็นการเพิ่มขึ้นของตัวเลขอย่างสม่ำเสมอ

ที่กล่าวว่าความแตกต่างระหว่างลำดับและช่วงเวลาจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของการวิเคราะห์ที่กำลังดำเนินการ ภายใต้สถานการณ์พิเศษคุณอาจปฏิบัติต่อการตอบสนองราวกับว่าพวกเขาอยู่ในช่วงเวลา ในการทำเช่นนี้โดยทั่วไปผู้ตอบแบบสอบถามจะต้องเห็นด้วยอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับความหมายของการตอบสนองต่อขนาดและการวิเคราะห์ (หรือการตัดสินใจบนพื้นฐานของการวิเคราะห์) ควรจะค่อนข้างอ่อนไหวต่อปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

นอกจากสิ่งที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นเกี่ยวกับเครื่องชั่งที่สรุปแล้วฉันยังพูดถึงว่าปัญหาสามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลในระดับกลุ่ม ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังตรวจสอบ

• ความพึงพอใจในชีวิตของรัฐหรือประเทศ
• ความพึงพอใจในการทำงานขององค์กรหรือหน่วยงาน
• ความพึงพอใจของนักเรียนในวิชา

ในทุกกรณีเหล่านี้การวัดโดยรวม (อาจหมายถึง) ขึ้นอยู่กับการตอบสนองของแต่ละบุคคล (เช่น n = 50, 100, 1,000 เป็นต้น) ในกรณีเหล่านี้รายการ Likert ดั้งเดิมเริ่มที่จะใช้คุณสมบัติที่มีลักษณะคล้ายกับมาตราส่วนช่วงเวลาที่ระดับรวม

มาตราส่วนของ likert จะอยู่ในรูปของเลขลำดับ: วิธีการในการกำหนดปริมาณเชิงปริมาณกับข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อทำให้คล้อยตามการวิเคราะห์ทางสถิติ ค่าตัวเลขจะถูกกำหนดให้กับตัวเลือกที่เป็นไปได้แต่ละตัวและคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับการตอบกลับทั้งหมดเมื่อสิ้นสุดการประเมินหรือการสำรวจ