在什么条件下应该将李克特量表用作序数或区间数据？

社会科学中的许多研究都使用李克特量表。什么时候适合使用Likert数据作为序数，什么时候适合将其用作间隔数据？

也许为时已晚，但无论如何我还是要添加答案...

这取决于您打算如何处理数据：如果您有兴趣在考虑不同参与者组（性别，国家等）时显示分数不同，则可以将其视为数值，前提是它们符合通常的假设有关方差（或形状）和样本量的信息。如果您对突出显示响应模式在各个子组之间的变化非常感兴趣，则应将项目得分视为一组答案选项中的离散选择，并寻找对数线性建模，序数逻辑回归，项目响应模型或任何其他统计模型可以应付多头项目。

根据经验，通常认为在一个尺度上具有11个不同的点就足以近似一个间隔尺度（出于解释目的，请参阅@xmjx的注释）。利克特项可能被视为真实的序数标度，但是它们经常被用作数字，我们可以计算其均值或SD。尽管最好在两个最高类别中报告平均值/标准差和响应百分比，但这通常是在态度调查中完成的。

当使用汇总量表分数（即，我们将每个项目的分数加起来以计算“总分”）时，可以应用常规统计信息，但是您必须记住，您现在正在使用潜在变量，因此基础结构应该说得通！在心理计量学中，我们通常检查（1）量表的单维性成立，（2）量表的可靠性足够。当比较两个这样的量表分数（针对两个不同的工具）时，我们甚至可以考虑使用衰减的相关度量而不是经典的Pearson相关系数。

古典教科书包括：
1.纳纳利·JC和伯恩斯坦·IH（1994）。心理测量理论（第3版）。麦格劳-希尔系列心理学。
2. Streiner，DL和Norman，GR（2008）。健康测量量表。有关其开发和使用的实用指南（第4版）。牛津。
3. CR Rao和Sinharay，S.，Eds。（2007）。统计手册，卷。26：心理测试。Elsevier Science BV
4. Dunn，G.（2000）。精神病学统计。霍德·阿诺德（Hodder Arnold）。

您还可以查看Rost和Langeheine以及W.Revelle的人格研究网站上的潜在特质和潜在类模型在社会科学中的应用。

验证心理测验量表时，重要的是要注意所谓的上限/下限效应（参与者在最低/最高反应类别中得分所导致的较大不对称性），这可能严重影响将其视为数值变量时计算出的任何统计信息（例如国家汇总，t检验）。这在跨文化研究中提出了特定的问题，因为众所周知，态度或健康调查的总体回答分布在一个国家与另一个国家之间是不同的（例如，中国人与来自西方国家的人倾向于强调特定的回答模式，前者通常，在项目级别的得分更高，例如，Song，X.-Y.（2007）对多样本结构方程模型的分析及其对生活质量数据的应用，潜在变量和相关模型手册，Lee，S.-Y。（编），第279-302页，北荷兰）。

更笼统地说，如果您对度量问题感兴趣，则应该阅读与心理测量有关的文献，这些文献广泛使用了李克特项。已经开发了各种统计模型，并且目前在项目响应理论框架下负责。

简单的答案是，李克特量表始终是序数。标尺上的位置之间的间隔是单调的，但从未如此明确地定义为数字上的统一增量。

就是说，序数和间隔之间的区别基于正在执行的分析的特定需求。在特殊情况下，您也许可以将响应视为落在间隔范围内。为此，通常受访者需要就量表响应的含义达成一致，并且分析（或基于分析做出的决策）应相对不敏感于可能出现的问题。

除了上面已经说过的关于合计规模之外，我还要提到在组级别分析数据时，这个问题可能会改变。例如，如果您正在检查

• 州或国家的生活满意度，
• 组织或部门的工作满意度，
• 学生对学科的满意度。

在所有这些情况下，每个汇总量度（也许是平均值）都是基于许多单独的响应（例如n = 50、100、1000等）。在这些情况下，原始的李克特项目开始具有类似于汇总级别上的区间刻度的属性。

李克特量表始终采用序数形式：一种将定量值归于定性数据的方法，以使其适于统计分析。在评估或调查结束时，将为每个可能的选择分配一个数值，并为所有响应选择一个平均值。