«likert» etiketlenmiş sorular

Anket sorularından elde ettiğim sıradan veriler var . Benim durumumda bunlar Likert tarzı tepkilerdir (Kesinlikle Katılmıyorum-Katılmıyorum-Nötr-Katılıyorum-Kesinlikle Katılıyorum). Verilerimde 1-5 olarak kodlandılar. Buradaki anlamın çok anlamlı olacağını sanmıyorum, bu yüzden hangi temel özet istatistiklerin faydalı olduğu düşünülüyor?

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

Sosyal bilimlerdeki birçok çalışmada Likert ölçekleri kullanılmıştır. Likert verilerini sıralı olarak kullanmak ne zaman ve ne zaman aralıklı veriler olarak kullanmak uygun olur?

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

Doğru anlarsam, 1-5 arası kitap derecelendirme Likert puanlarıdır. Yani, benim için bir 3 mutlaka bir başkası için bir 3 olmayabilir. Sıralı bir ölçek IMO. Kişi gerçekten sıralı skalaları ortalamamalı, ancak kesinlikle mod, ortanca ve yüzdelik harfleri alabilir. Bu yüzden hiç 'Tamam' olduğunu kuralları esnetmeye nüfusun büyük bir kısmı anlar beri …

49 mean  ordinal-data  likert 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz 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 CityID …

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 

Temel bileşen analizi (PCA), keşfedici faktör analizi (EFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (CFA) yaptım, sürekli olarak likert ölçeğine sahip verileri (5 seviyeli yanıtlar: yok, biraz, bazıları, ..) değişken. Sonra, Lavaan kullanarak, değişkenleri kategorik olarak tanımlayan CFA'yı tekrarladım. Veriler doğada sıradan olduğunda ne tür analizlerin uygun olacağını ve PCA ve EFA …

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

Likert tepkilerinin kümesini görselleştirmenin iyi yolları nelerdir? Örneğin, X'in A, B, C, D, E, F & G hakkındaki kararlarında önemini sorgulayan bir madde kümesi mi? Yığılmış çubuk grafiklerinden daha iyi bir şey var mı? N / A cevaplarıyla ne yapılmalı? Nasıl temsil edilebilirler? Çubuk grafikler yüzdeleri veya yanıt sayısını rapor …

25 data-visualization  scales  likert 

İtibaren ardından bu soruya : Bir 5'li Likert öğe üzerinde iki grup (örneğin, erkek ve kadın) arasındaki merkezi eğilim farklılıkları için teste istediğiniz düşünün (örn, yaşam doyum: Memnun etmek Memnun). Bir t-testinin çoğu amaç için yeterince doğru olacağını düşünüyorum, ancak grup araçları arasındaki farkların önyükleme testinin genellikle güven aralıklarının daha …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

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 

Her biri 1 - 5 (kesinlikle katılıyorum - kesinlikle katılmıyorum) olmak üzere 65 likert sorudan oluşan bir anketi tamamlayan 2 grupta 82 katılımcım var (A Grubu'nda 43 ve B Grubu'nda 39). Bu nedenle 66 sütun (her soru için 1 + grup tahsisini gösteren) ve 82 satır (her katılımcı için 1) …

19 r  data-visualization  spss  likert 

Maddeleri psikometrik bir bakış açısıyla analiz ederdim. Ama şimdi motivasyon ve diğer konularla ilgili diğer soruları analiz etmeye çalışıyorum. Bu soruların hepsi Likert skalalarında. İlk düşüncem faktör analizini kullanmaktı, çünkü sorular bazı temel boyutları yansıttığı varsayılıyor. Ancak faktör analizi uygun mu? Her bir sorunun boyutluluğuna ilişkin doğrulanması gerekli midir? Likert …

17 factor-analysis  scales  psychometrics  likert  psychology 

Bir anketten veri kurtarma konusunda biraz yardıma ihtiyacım var. Meslektaşlarımdan biri bir anket uyguladı, ancak yanlışlıkla 5 puanlık Likert ölçeğini kullanmak yerine (kesinlikle katılıyorum), ölçeğe 6. bir cevap ekledi. Ve konuyu daha da kötüleştirmek için 6. yanıt seçeneği… “Bilmiyorum”. Sorun şu ya da bu noktada “Bilmiyorum” u seçen katılımcıların büyük …

16 likert  data-imputation 

[geri bildirimlere yanıt olarak yapılan düzenlemeler- teşekkürler :-)] Doh! Daha fazla düzenleme! Üzgünüm! Merhaba- Moral ve benzeri konular hakkında yayınlanmış bir ölçek kullanarak sağlık personeline gönderilen bir anket ile oldukça kaba ve hazır veri toplama yapıyorum. Tek şey, ölçeğin anketteki diğer tüm şeylerle oldukça uzun olması ve her bir alt …

11 psychometrics  scales  reliability  likert 

Bu varsayımların en azından ölçeklerin aşırı uçlarında ihlal edildiğine dair makul beklentiler olduğunda, insanların tipik olarak Likert ölçeklerindeki verileri nasıl analiz ettiklerini hiç beğenmedim. Aşağıdaki alternatif hakkında ne düşünüyorsunuz: Tepki değeri alırsa bir de -Point ölçekte, bu veriyi genişletmek denemeler, değeri 1 ve sahip olan Böylece değerini 0. sahip olan, …

11 binomial  psychometrics  likert  psychology 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

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 

Tarihsel Bilgiler: Araştırmamdaki yüzlerce katılımcıya seçilen alanlarla ne kadar ilgilendiklerini sordum (beş puan Likert ölçeğine göre 1 puan "ilgilenmiyorum" ve 5 puan "ilgileniyor" şeklinde). Sonra PCA'yı denedim. Aşağıdaki resim ilk iki temel bileşene bir izdüşümdür. Renkler cinsiyetler için kullanılır ve PCA okları orijinal değişkenlerdir (yani ilgi alanları). Onu farkettim: Noktalar …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot