Ich habe meine Pilotstudie zur Motivation des Sprachenlernens auf einer 6-Punkte-Likert-Skala durchgeführt, aber von 0 (stimme überhaupt nicht zu) bis 5 (stimme voll zu). Ich habe festgestellt, dass ein Kollege in seiner Umfrage 1 bis 6 verwendet hat. Werden meine berechneten Variablen (Summe und Mittelwert) dieselben sein, als hätte ich 1 bis 6 verwendet? Wird normalerweise aus irgendeinem Grund empfohlen, keine 0 zu verwenden? Ich bin neu bei SPSS, habe aber das meiste geschafft, was ich tun muss, aber ich mache mir jetzt Sorgen, dass meine Werte "verzerrt" sind. Ich verstehe nicht, wie SPSS einer Gleichung eine 0 hinzufügt.
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Antworten:
Lassen Sie mich ein paar Punkte ansprechen. Erstens, wenn Sie nur noch 1 Frage, haben Sie nicht technisch eine likert Skala , sondern nur eine Ordnungs Bewertung. Ich kann jedenfalls nicht sehen, wie es einen bedeutenden Unterschied geben wird. Dies ist nur eine lineare Verschiebung. Dies macht weder einen Unterschied, ob Sie eine Ordnungsanalyse wie die ordinale logistische Regression oder einen Mann-Whitney-U-Test verwenden, noch eine Standardoption wie die OLS-Regression oder einen T-Test.
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Ich muss @MichaelChernick teilweise widersprechen. Während die Antworten auf eine einzelne Likert-Frage (ob 0 bis 5 oder 1 bis 6 oder was auch immer) eindeutig ordinal sind, gibt es normalerweise eine Summe mehrerer Likert-Skalenelemente. Irgendwann wird die Anzahl der möglichen Werte so hoch, dass sie im Wesentlichen kontinuierlich ist.
Wie Sie wissen (aber das Poster der Frage möglicherweise nicht), geht die OLS-Regression nicht davon aus, dass die abhängige Variable normal verteilt ist, sondern nur davon, dass die Fehler (wie durch die Residuen geschätzt) sind.
Wenn wir eine Reihe von Likert-Elementen zusammenfassen, wissen wir dann, dass die Intervalle wirklich gleich sind? Nein nicht wirklich. Aber wissen wir das für, sagen wir IQ? Oder sogar Einkommen? Ist der Unterschied zwischen einem IQ von 130 und 140 gleich 100 und 110? Ist diese Frage überhaupt sinnvoll? Was ist mit einer 10.000- Dollar- Spende für jemanden, der macht ? $ 10.000 gegen $ 100.000 pro Jahr?
Ich habe einen ganzen Blog-Beitrag geschrieben dazu geschrieben.
Außerdem ist mir nicht klar, ob diese Likert-Skala eine abhängige oder unabhängige Variable sein wird.
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Bei der Weiterverfolgung der Referenzvorschläge von @ caracal fand ich eine fast direkte Antwort ( nein, diese beiden Bewertungssysteme sind nicht gleichwertig, wenn sie den Befragten als Zahlenoptionen präsentiert werden ) von Schwarz, Knäuper, Hippler, Noelle-Neumann und Clark (1991). . Sie präsentieren Daten zu Antworten auf die Frage: "Wie erfolgreich waren Sie bisher im Leben?" Eine Version bot Bewertungsoptionen von 0 bis 10 bis 480 Teilnehmern; Die andere Version hatte Optionen von (-5) - (+ 5) mit Null als Mittelpunkt und wurde von 552 Teilnehmern gesehen. Die Endpunkte wurden in beiden Versionen als "überhaupt nicht erfolgreich" und "äußerst erfolgreich" gekennzeichnet. "Unentschlossen" war auch eine Option für beide. So haben sich die Dinge entwickelt:
Es gibt einfache Methoden für das Umfragedesign, mit denen man sich keine Gedanken über die psychologischen Auswirkungen der Gleichsetzung von Bewertungsankern mit Zahlen machen muss. Grundsätzlich können Sie die Verwendung von Zahlen vermeiden! Z.B:
Ermöglichen Sie den Befragten, Zellen in einer Tabelle zu überprüfen, die ihrer Antwortpräferenz entsprechen: Jede Zeile kann ein anderes Element sein, und jede Spalte kann mit Ihrem Bewertungsanker gekennzeichnet sein oder umgekehrt - es sind keine Zahlen beteiligt. So könnte das aussehen (wenn man mit Bedacht antworten würde):
Wikipedia gibt einen anderen Stil mit markierten Optionen (von Nicholas Smith ):
Buchstabencodes können auch durch numerische Optionen ersetzt werden, wenn für eine Liste mit sehr vielen Elementen Leerzeichen ausgefüllt werden sollen. zB {
SD
,D
,MD
,MA
,A
,SA
}. Vergessen Sie nicht, die Legende aufzunehmen!Referenz
Schwarz, N., Knäuper, B., Hippler, HJ, Noelle-Neumann, E. & Clark, L. (1991). Die numerischen Werte der Bewertungsskalen können die Bedeutung der Skalenbeschriftungen ändern. Public Opinion Quarterly, 55 (4), 570–582.
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Um eine Analyse mit Ordnungsskalen wie dem Likert durchzuführen, würden Sie nichtparametrische Methoden verwenden, die auf Rängen basieren. Was bei Ordnungsskalen wichtig ist, ist die Reihenfolge, in der 5 am besten, 0 am schlechtesten, 1 besser als 0, 2 besser als 1 usw. ist. Sowohl Verhältnisse als auch Intervalle sind für Ordnungsdaten bedeutungslos. Eine Skala von 1-6 gegenüber 0-5 spielt also keine Rolle und hat keinen Einfluss auf die Analyse. Das Beginnen mit 1 beruht eher auf Tradition als auf Notwendigkeit.
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Ich denke, die Punkte sollten gemäß dem Rahmen der Fragen bestimmt werden. Wenn sich die Fragen auf die Einstellung beziehen, sollten Punkte von 1 bis 5 vergeben werden, nicht von 0 bis 4, weil wir versuchen, die Einstellung zu kennen. Und Haltung kann nicht auf 0 Ebene liegen; Selbst die Markierung der Befragten bei der Option "Stimme überhaupt nicht zu", aber wir können 0 (Null) in dieser Antwort nicht erwähnen. Ähnlich können andere Variablen sein. Als Forscher sollten wir also versuchen, die Punkte von 1 bis 5 zu bestimmen. 1-7 etc.
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