Запитання з тегом «likert»

У мене є деякі порядкові дані, отримані з питань опитування. У моєму випадку це відповіді у стилі Лікерта (категорично не погоджуюсь-не погоджуюся-нейтрально-погоджуюся - сильно погоджуюсь). У моїх даних вони кодуються як 1-5. Я не думаю, що засоби означатимуть тут багато чого, тому яка основна підсумкова статистика вважається корисною?

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

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

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

Якщо я правильно розумію, рейтинги книг за шкалою 1-5 - це бали Лікерта. Тобто, 3 для мене не обов'язково може бути 3 для когось іншого. Це порядковий масштаб ІМО. Насправді не слід мати середню порядкову шкалу, але, безумовно, можна приймати режим, медіану та процентилі. Тож чи «нормально» дотримуватись правил, оскільки …

49 mean  ordinal-data  likert 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Я завершив аналіз основних компонентів (PCA), дослідницький факторний аналіз (EFA) та підтверджуючий факторний аналіз (CFA), обробляючи дані за шкалою Likert (5-рівневі відповіді: немає, мало, деякі, ..) як безперервний змінна. Потім, використовуючи Lavaan, я повторив CFA, визначаючи змінні як категоричні. Мені хотілося б знати, які типи аналізів підходили б і були …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

Які хороші способи візуалізувати набір відповідей Лікерта? Наприклад, набір предметів, які розпитують про важливість X для прийняття рішень щодо A, B, C, D, E, F & G? Чи є щось краще, ніж складені діаграми? Що слід зробити з відповідями непридатних? Як вони можуть бути представлені? Чи повинні звітні смуги відображати …

25 data-visualization  scales  likert 

Виходячи з цього питання : Уявіть, що ви хочете перевірити на відмінності в центральній тенденції між двома групами (наприклад, чоловіки та жінки) на 5-бальному елементі Likert (наприклад, задоволення життям: Незадоволений задоволеним). Я думаю, що t-тест був би досить точним для більшості цілей, але тест завантаження різниць між груповими засобами часто …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

У мене є 82 респонденти у 2 групах (43 у групі A та 39 у групі B), які завершили опитування з 65 питань Likert, кожне - від 1 до 5 (сильно згодні - категорично не згодні). Тому у мене є кадр даних з 66 стовпцями (1 для кожного питання + …

19 r  data-visualization  spss  likert 

Раніше я аналізував предмети з психометричної точки зору. Але зараз я намагаюся проаналізувати інші типи питань щодо мотивації та інших тем. Ці питання є на масштабах Лікерта. Моя початкова думка полягала у використанні факторного аналізу, оскільки питання гіпотезуються, щоб відображати деякі основні виміри. Але чи підходить факторний аналіз? Чи потрібно …

17 factor-analysis  scales  psychometrics  likert  psychology 

Мені потрібно трохи допомогти в пошкодженні даних з анкети. Один з моїх колег застосував анкету, але ненавмисно, замість того, щоб використати оригінальну 5-бальну шкалу Лікерта (категорично не погоджуюсь із сильною згодою), він вставив 6-ю відповідь у шкалу. І, що ще гірше, шостий варіант відповіді… “Я не знаю”. Проблема полягає у …

16 likert  data-imputation 

[правки, зроблені у відповідь на відгуки- дякую :-)] До! Більше змін! Вибачте! Здравствуйте- Я займаюсь досить грубим і готовим збором даних з опитуванням, розібраним медичним працівникам, використовуючи опубліковану шкалу про моральний стан та інші подібні проблеми. Єдине, що масштаб досить довгий з усіма іншими речами в опитуванні, і я хотів …

11 psychometrics  scales  reliability  likert 

Мені ніколи не подобалося, як люди зазвичай аналізують дані з шкал Лікерта, ніби помилки були суцільними та гауссовими, коли є обґрунтовані очікування, що ці припущення порушені принаймні в крайніх масштабах. Що ви думаєте про наступну альтернативу: Якщо відповідь приймає значення за шкалою точок, розгорніть ці дані до випробувань, з яких …

11 binomial  psychometrics  likert  psychology 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Передумови: Я запитав сотні учасників мого опитування, наскільки вони зацікавлені у вибраних областях (п’ятибальною шкалою Лікерта, 1 зазначає "не зацікавлений" та 5 - "зацікавлений"). Потім я спробував PCA. На малюнку нижче - проекція перших двох основних компонентів. Кольори використовуються для статі, а стрілки PCA - оригінальні змінні (тобто інтереси). Я …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot