"คะแนนเฉลี่ย" ของ Amazon ทำให้เข้าใจผิดหรือไม่?

ถ้าฉันเข้าใจถูกต้องการจัดอันดับหนังสือในระดับ 1-5 เป็นคะแนน Likert นั่นคือ 3 สำหรับฉันอาจไม่จำเป็นต้องเป็น 3 สำหรับคนอื่น มันเป็นมาตราส่วนตามลำดับ IMO หนึ่งไม่ควรเฉลี่ยเกล็ดปกติ แต่สามารถใช้โหมดมัธยฐานและเปอร์เซนต์

ดังนั้น 'ไม่เป็นไร' ที่จะปรับเปลี่ยนกฎเนื่องจากประชากรส่วนใหญ่เข้าใจว่ามีความหมายมากกว่าสถิติข้างต้น แม้ว่าชุมชนการวิจัยจะดุอย่างยิ่งที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของข้อมูลตามระดับ Likert แต่เป็นเรื่องดีที่จะทำเช่นนี้กับผู้คนจำนวนมาก การเฉลี่ยในกรณีนี้ทำให้เข้าใจผิดเริ่มต้นด้วยหรือไม่

ดูเหมือนว่าไม่น่าเป็นไปได้ที่ บริษัท อย่าง Amazon จะคลำหาสถิติพื้นฐาน แต่ถ้าไม่เช่นนั้นฉันจะพลาดอะไรไปบ้าง เราสามารถอ้างได้หรือไม่ว่าขนาดของลำดับนั้นเป็นการประมาณที่สะดวกสำหรับลำดับที่จะแสดงว่ามีค่าเฉลี่ย? ในบริเวณใด

ประโยชน์ของการใช้ค่าเฉลี่ยในการสรุปแนวโน้มกลางของการจัดอันดับ 5 คะแนน

ตามที่ @ gung กล่าวว่าฉันคิดว่ามักจะมีเหตุผลที่ดีมากสำหรับการใช้ค่าเฉลี่ยของรายการห้าจุดเป็นดัชนีแนวโน้มกลาง ผมมีอยู่แล้วที่ระบุไว้ที่นี่ด้วยเหตุผลเหล่านี้

ในการถอดความ:

1. ค่าเฉลี่ยนั้นง่ายต่อการคำนวณ
2. ค่าเฉลี่ยนั้นเข้าใจง่ายและเข้าใจได้ดี
3. ค่าเฉลี่ยคือตัวเลขเดียว
4. ดัชนีอื่น ๆ มักจะให้ลำดับการเรียงลำดับของวัตถุที่คล้ายกัน

ทำไมค่าเฉลี่ยถึงดีสำหรับ Amazon

คิดเกี่ยวกับเป้าหมายของอเมซอนในการรายงานค่าเฉลี่ย พวกเขาอาจจะเล็งไปที่

• ให้คะแนนที่เข้าใจง่ายสำหรับรายการ
• ให้แน่ใจว่าผู้ใช้ยอมรับระบบการจัดอันดับ
• ให้แน่ใจว่าผู้คนเข้าใจความหมายของการจัดอันดับเพื่อให้พวกเขาสามารถใช้มันอย่างเหมาะสมเพื่อแจ้งการตัดสินใจซื้อ

Amazon จัดเรียงค่าเฉลี่ยของการปัดเศษการนับความถี่สำหรับแต่ละตัวเลือกการจัดอันดับและขนาดตัวอย่าง (เช่นจำนวนการจัดอันดับ) ข้อมูลนี้น่าจะเพียงพอสำหรับคนส่วนใหญ่ที่จะชื่นชมทั้งความเชื่อมั่นทั่วไปเกี่ยวกับรายการและความเชื่อมั่นในการจัดอันดับ (เช่น 4.5 กับ 20 อันดับมีแนวโน้มที่จะมีความแม่นยำมากกว่า 4.5 กับ 2 คะแนนรายการที่มี 10 5 - การจัดอันดับดาวและการให้คะแนนระดับ 1 ดาวที่ไม่มีความเห็นอาจยังคงเป็นรายการที่ดี)

คุณสามารถเห็นค่าเฉลี่ยเป็นตัวเลือกที่เป็นประชาธิปไตย การเลือกตั้งจำนวนมากนั้นขึ้นอยู่กับว่าผู้สมัครคนใดจะได้ค่าเฉลี่ยสูงสุดในระดับสองจุด ในทำนองเดียวกันหากคุณโต้แย้งว่าแต่ละคนที่ส่งความเห็นได้รับการลงคะแนนคุณจะเห็นค่าเฉลี่ยเป็นแบบฟอร์มที่ให้น้ำหนักการโหวตของแต่ละคนอย่างเท่าเทียมกัน

ความแตกต่างของขนาดใช้เป็นปัญหาหรือไม่

มีความหลากหลายของอคติการจัดอันดับที่เป็นที่รู้จักในวรรณคดีจิตวิทยา (สำหรับการตรวจสอบดู Saal et al 1980) เช่นอคติแนวโน้มกลาง, อคติผ่อนปรน, อคติความเข้มงวด นอกจากนี้ผู้ประเมินบางคนจะมีความอิสระมากกว่าและบางคนจะเชื่อถือได้มากกว่า บางคนอาจมีระบบให้คำวิจารณ์เชิงบวกหรือปลอมปลอม สิ่งนี้จะสร้างข้อผิดพลาดหลายรูปแบบเมื่อพยายามคำนวณคะแนนเฉลี่ยที่แท้จริงสำหรับรายการ

อย่างไรก็ตามหากคุณต้องสุ่มตัวอย่างประชากรประชากรความเอนเอียงดังกล่าวจะถูกยกเลิกและขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เพียงพอคุณจะยังคงได้รับค่าเฉลี่ยที่แท้จริง

แน่นอนว่าคุณไม่ได้รับตัวอย่างสุ่มจาก Amazon และมีความเสี่ยงที่ชุดผู้ประเมินที่คุณได้รับสำหรับรายการนั้นจะลำเอียงอย่างเป็นระบบเพื่อผ่อนปรนหรือเข้มงวดมากขึ้นเรื่อย ๆ ที่กล่าวว่าฉันคิดว่าผู้ใช้ของ Amazon จะขอบคุณผู้ใช้ที่ให้คะแนนมาจากตัวอย่างที่ไม่สมบูรณ์ ฉันคิดว่ามันค่อนข้างเป็นไปได้ด้วยขนาดตัวอย่างที่สมเหตุสมผลซึ่งในหลายกรณีความแตกต่างของการตอบสนองส่วนใหญ่จะเริ่มหายไป

ความก้าวหน้าที่เป็นไปได้เกินกว่าค่าเฉลี่ย

ในแง่ของการปรับปรุงความถูกต้องของการจัดอันดับฉันจะไม่ท้าทายแนวคิดทั่วไปของค่าเฉลี่ย แต่ฉันคิดว่ามีวิธีอื่นในการประมาณค่าการจัดอันดับค่าเฉลี่ยของประชากรจริงสำหรับรายการ (เช่นค่าเฉลี่ยที่จะได้รับ เป็นตัวแทนตัวอย่างขนาดใหญ่ขอให้คะแนนรายการ)

• ผู้ให้น้ำหนักตามความน่าเชื่อถือ
• ใช้ระบบการจัดอันดับแบบเบย์ที่ประเมินการจัดอันดับเฉลี่ยเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของการจัดอันดับเฉลี่ยสำหรับรายการทั้งหมดและค่าเฉลี่ยจากรายการเฉพาะและเพิ่มการให้น้ำหนักสำหรับรายการเฉพาะเมื่อจำนวนการจัดอันดับเพิ่มขึ้น
• ปรับข้อมูลผู้ประเมินตามแนวโน้มการจัดอันดับทั่วไปในรายการต่างๆ (เช่น 5 จากคนที่ให้ 3s โดยทั่วไปจะมีค่ามากกว่าคนที่ให้ 4 วินาที)

ดังนั้นหากความแม่นยำในการให้คะแนนเป็นเป้าหมายหลักของอเมซอนฉันคิดว่ามันควรจะพยายามเพิ่มจำนวนการให้คะแนนต่อรายการและใช้กลยุทธ์ข้างต้นบางอย่าง วิธีการดังกล่าวอาจเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสร้างการจัดอันดับ "ดีที่สุด" อย่างไรก็ตามสำหรับการให้คะแนนที่ต่ำต้อยบนหน้าเว็บมันอาจเป็นไปได้ว่าค่าเฉลี่ยตัวอย่างนั้นดีขึ้นตามเป้าหมายของความเรียบง่ายและโปร่งใส

อ้างอิง

• Saal, FE, Downey, RG และ Lahey, MA (1980) การให้คะแนนการให้คะแนน: การประเมินคุณภาพของข้อมูลการจัดอันดับ Psychometric Bulletin, 88, 413

จะค่อนข้างเทคนิคที่นี่การจัดอันดับเหล่านี้จะไม่จริงLikertขนาด ; พวกเขาเป็นเพียงอันดับอันดับ ตอนนี้ต้องบอกว่าจุดของคุณถูกต้องเป็นหลัก อย่างไรก็ตามฉันมักจะคิดว่าปัญหานี้มากเกินไป สิ่งหนึ่งที่ควรทราบก็คือโดยทั่วไปแล้วจะเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยของรายการลำดับสามารถประมาณช่วงเวลาและดังนั้นเมื่อมีการจัดอันดับจำนวนมากค่าเฉลี่ยจะกลายเป็นตัวแทนที่สมเหตุสมผลมากขึ้น ฉันได้พบคำตอบนี้โดย @JeromyAnglim ว่ายอดเยี่ยม (จริงๆแล้วคำถามและคำตอบจากผู้เข้าร่วมทั้งหมดมีมูลค่าการอ่าน) สำหรับการรักษาเชิงทฤษฎีเพิ่มเติมดูที่นี่. ในบันทึกอื่นฉันชอบอเมซอน แต่ฉันไม่เห็นเหตุผลที่จะคาดหวังความซับซ้อนทางสถิติจากพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการออกแบบเว็บไซต์ขั้นพื้นฐาน - ประเด็นคือการใช้งานโดยผู้บริโภคไม่ใช่การสร้างความประทับใจให้อาจารย์สถิติ

ทุกคนมีความคิดเห็นที่ดีเกี่ยวกับเรื่องนี้ ฉันไม่คิดว่าฉันจะเพิ่มอะไรได้อีกมาก อย่างไรก็ตามฉันจะโพสต์สิ่งนี้ :

จากประสบการณ์ของฉันค่าเฉลี่ยของข้อมูลการจัดอันดับมักจะมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดที่สุดกับระดับของตัวชี้วัดในโลกแห่งความจริงที่เราพยายามเชื่อมโยงกับระดับการจัดอันดับ เราพบความสัมพันธ์เชิงเส้นจำนวนมากและค่าเฉลี่ยจึงเป็นหนึ่งในวิธีที่ดีกว่าในการสรุปข้อมูล วิธีดังกล่าวส่วนใหญ่ในการวิเคราะห์แนวโน้มกลางของการจัดอันดับจะให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกัน (อันดับคำสั่งซื้อและอื่น ๆ ) เป็นส่วนใหญ่

นอกจากนี้ฉันสงสัยว่าอเมซอนอาจไม่ใช่ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ในท้ายที่สุดเป้าหมายของอเมซอนคือการทำให้ผู้คนซื้อสินค้ามากขึ้นใน Amazon.com และวิธีการตรวจสอบช่วยให้บรรลุซึ่งอาจจะไม่แตกต่างกับสิ่งที่สรุปด้วยหมายเลขหนึ่ง ผลิตภัณฑ์ที่ดีจะได้รับรางวัลผลิตภัณฑ์ที่ไม่ดีจริง ๆ ถูกลงโทษและผู้ซื้อประสาทจะมีโอกาสตรวจทานข้อดีและข้อเสียในรายละเอียดเพิ่มเติม

การให้คะแนนของ Amazon ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจาก บริษัท ต่างๆเล่นเกมในระบบ เมื่อลูกค้าได้รับข้อเสนอส่วนลดและสินค้าฟรีเพื่อเป็นการตอบแทนความคิดเห็นระดับ 5 ดาว "สถิติ" ของหมายเลขการจัดอันดับหรือหมายถึงว่าเป็นสิ่งที่สงสัย

คุณทำคะแนนได้ดี การหาค่าเฉลี่ยของเลขลำดับค่อนข้างทำให้เข้าใจผิด บทสรุปของการจัดอันดับหลาย ๆ ครั้งจะประสบกับความจริงที่ว่าอัตนัย 3 ของฉันอาจเทียบเท่ากับ 4 ของคุณดังนั้นการรวมคะแนนบุคคลที่แตกต่างกันอาจเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุด การตีความค่าเฉลี่ยของ 3 และ 4 เป็น 3.5 นั้นไม่ใกล้เคียงอย่างมหันต์