За яких умов ваги Лікерта слід використовувати як порядкові чи інтервальні дані?

Багато досліджень із соціальних наук використовують шкали Лікерта. Коли доцільно використовувати дані Лікерта як порядкові, а коли доцільно використовувати їх як інтервальні дані?

Можливо, пізно, але я все одно додаю свою відповідь ...

Це залежить від того, що ви збираєтесь робити зі своїми даними: Якщо вам цікаво показати, що бали відрізняються, якщо врахувати різні групи учасників (стать, країна тощо), ви можете розцінювати їх як числові значення, якщо вони виконують звичайні припущення. про дисперсію (або форму) та розмір зразка. Якщо ви, скоріше, зацікавлені в висвітленні того, як шаблони відповідей змінюються в різних підгрупах, то слід розглянути результати позиції як дискретний вибір серед набору варіантів відповідей і шукати лінійне лінійне моделювання, порядкову логістичну регресію, модель-відповідь або будь-яку іншу статистичну модель що дозволяє впоратися з багатотомними предметами.

Як правило, можна вважати, що наявність 11 різних точок на шкалі є достатньою для наближення інтервальної шкали (для інтерпретації див. Коментар @ xmjx)). Предмети Лікерта можна вважати справжніми порядковими масштабами, але вони часто використовуються як числові, і ми можемо обчислити їх середнє значення або SD. Це часто робиться під час опитування ставлення, хоча розумно повідомляти як середнє / SD, так і% відповіді, наприклад, у двох найвищих категоріях.

При використанні підсумкових балів за шкалою (тобто ми підсумовуємо бали на кожному елементі для обчислення "загального балу"), може застосовуватися звичайна статистика, але ви повинні мати на увазі, що ви зараз працюєте з прихованою змінною, так що базова конструкція має мати сенс! У психометрії ми, як правило, перевіряємо, що (1) одновимірність масштабу виконується, (2) надійність шкали достатня. Порівнюючи дві такі шкали (для двох різних інструментів), ми можемо навіть розглянути можливість застосування ослаблених кореляційних заходів замість класичного коефіцієнта кореляції Пірсона.

До класичних підручників належать:
1. Nunnally, JC and Bernstein, IH (1994). Психометрична теорія (3-е видання). Серія McGraw-Hill з психології.
2. Стрейнер, DL та Норман, GR (2008). Ваги вимірювання здоров'я. Практичний посібник з їх розвитку та використання (4-е видання). Оксфорд.
3. Рао, К.Р. і Сінгарай, С., Едс. (2007). Посібник зі статистики, Вип. 26: Психометрія . Elsevier Science BV
4. Данн, Г. (2000). Статистика в психіатрії . Ходдер Арнольд.

Ви також можете ознайомитись із застосуванням прихованих ознак та моделей латентного класу в соціальних науках від Rost & Langeheine та веб-сайту В. Ревелла щодо дослідження особистості .

Під час перевірки психометричної шкали важливо звернути увагу на так звані ефекти стелі / підлоги (велика асиметрія в результаті оцінювання учасниками за найнижчою / найвищою категорією відгуку), що може серйозно вплинути на будь-яку статистику, обчислену під час трактування їх як числової змінної ( наприклад, агрегація країни, t-тест). Це викликає конкретні проблеми в крос-культурних дослідженнях, оскільки відомо, що загальний розподіл відповідей у ​​опитуваннях щодо ставлення чи здоров’я відрізняється від країни до іншої (наприклад, китайці проти тих, хто приходить із західних країн, як правило, виділяють конкретну схему реагування, колишня загалом більш екстремальні бали на рівні предмета, див. напр. Song, X.-Y. (2007) Аналіз моделей структурних рівнянь з декількома зразками з додатками до даних про якість життя, уПосібник з прихованих змінних та споріднених моделей , Lee, S.-Y. (Ред.), Стор 279-302, Північна Голландія).

Більш загально, ви повинні подивитися на психометричну літературу, яка широко використовує предмети Лікерта, якщо вас цікавить питання вимірювання. Були розроблені різні статистичні моделі, які зараз очолюються в рамках Теорії реагування на предмет.

Проста відповідь полягає в тому, що ваги Лікерта завжди порядкові. Інтервали між позиціями на шкалі є монотонними, але ніколи не настільки чітко визначеними, щоб бути числовими рівномірними кроками.

Однак, розмежування між порядковим та інтервальним розмірами ґрунтується на конкретних вимогах проведеного аналізу. За особливих обставин ви можете розглянути відповіді так, ніби вони потрапляють на інтервальну шкалу. Для цього, як правило, респонденти повинні бути тісно узгоджені щодо значення масштабних відповідей, і аналіз (або рішення, прийняті на основі аналізу), повинен бути відносно нечутливим до проблем, які можуть виникнути.

Крім того, що вже було сказано вище про підсумовані шкали, я також зазначу, що питання може змінюватися при аналізі даних на рівні групи. Наприклад, якщо ви проходили обстеження

• задоволення життям держав або країн,
• задоволення роботою організацій чи відділів,
• задоволеність учнів з предметів.

У всіх цих випадках кожна сукупна міра (можливо середня величина) базується на багатьох індивідуальних відповідях (наприклад, n = 50, 100, 1000 тощо). У цих випадках початковий елемент Лікерта починає набувати властивостей, що нагадують інтервальну шкалу на сукупному рівні.

Шкала лікерта завжди в порядковій формі: Метод приписання кількісного значення якісним даним, щоб зробити його підданим статистичному аналізу. Кожному потенційному вибору присвоюється числове значення, а в кінці оцінювання або опитування обчислюється середня цифра для всіх відповідей.