Questions tagged «likert»

我正在尝试在R中拟合离散时间模型，但不确定如何执行。 我读过您可以将因变量组织在不同的行中，每个时间观察行一个，并将该glm函数与logit或cloglog链接一起使用。从这个意义上讲，我有三列：ID，Event（在每个时间范围内为1或0）和Time Elapsed（自观察开始以来）以及其他协变量。 如何编写适合模型的代码？哪个因变量？我想我可以将其Event用作因变量，并将其包括Time Elapsed在协变量中。但是，会发生什么ID呢？我需要吗？ 谢谢。

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这只是我多次遇到的示例，因此我没有任何示例数据。在R中运行线性回归模型： a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1是一个连续变量。x2是分类的，具有三个值，例如“低”，“中”和“高”。但是，R给出的输出将类似于： summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 0.19 x1 -0.61 0.11 1.451 0.17 x2Low -0.78 0.22 -2.34 0.005 x2Medium -0.56 0.45 -2.34 0.005 我知道R在这种因素（x2是一个因素）上引入了某种虚拟编码。我只是想知道，如何解释x2“高”值？例如，x2在此处给出的示例中，“ High” 对响应变量有什么影响？ 我在其他地方（例如这里）已经看到了这样的示例，但是还没有找到我能理解的解释。

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内容： 我有两年来同一份问卷中的两个数据集。每个问题均采用5 Likert量表进行评估。 Q1：编码方案 目前，我已将响应编码为[0，1]间隔，其中0表示“最负面的响应”，1表示“最正面的响应”，其他的响应平均间隔。 用于李克特量表的“最佳”编码方案是什么？ 我意识到这可能有点主观。 问题2：多年的意义 确定两年内是否存在统计上的重大变化的最佳方法是什么？ 也就是说，查看每年问题1的结果，如何判断2011年结果和2010年结果之间的差异是否具有统计显着性？我对学生的t检验在这里的使用有一个模糊的回忆，但我不确定。

9 statistical-significance  likert 

我想在使用李克特量表的许多测量结果上进行相关性分析。从散点图来看，似乎已经违反了线性和均方差性的假设。 鉴于似乎有一些关于序数级别分级近似间隔级别缩放的争论，我应该安全地使用Spearman的Rho而不是Pearson的r？ 如果我与Spearman的Rho一起使用，是否有可以引用的参考文献？

9 correlation  scales  heteroscedasticity  likert