Questions tagged «scales»

用于表示测量的标度。通常可以识别比例,间隔,序数或标称比例类型。二分和计数类型有时被视为自己的。存在其他分类。[关于“比例”是心理计量学中单个项目的总和-另请参见“比例构建”。

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验证问卷
我正在为我的论文设计问卷。我正在验证问卷的过程中,已将Cronbach's alpha检验应用于初始样本组。对问卷的回答是李克特量表;任何人都可以建议任何进一步的测试来帮助测试其有效性。我不是统计学专家,所以我们将不胜感激。 我一直在做一些研究,似乎可以进行Rasch分析了,有没有人有免费的软件站点可以应用此测试和建议?

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R新手的项目分析
我正在尝试评估20个多项选择测试。我想执行一个项目分析,例如在本示例中可以找到的。因此,对于每个问题,我都希望P值以及与总数的相关性以及所选选项的分布。 我对那里的各种统计软件包一无所知,但是我想使用R,因为我对编程很满意并且R是开源的。我设想的伪工作流程是: 在Excel中准备数据并导出为CSV 将数据加载到R中 加载符合我需要的软件包 执行该软件包的命令 导出并报告。 我对1和2充满信心,但对3却有疑问,可能是因为我没有统计词汇来比较我在CRAN上浏览的软件包。 ltm看起来它可能是正确的软件包,但我不知道。无论使用什么软件包,命令将是什么? 附带问题:在链接的示例中,您认为MC和MI代表什么?

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欧米茄与Alpha可靠性
我想知道是否有人可以解释Ω和alpha可靠性之间的主要区别是什么? 我了解欧米茄的可靠性基于下图所示的层次因子模型,而alpha使用平均项目间相关性。 我不了解的是,在什么情况下,欧米茄的可靠性系数会高于阿尔法系数,反之亦然? 我是否可以假设子因子和变量之间的相关性更高,则欧米伽系数也会更高(如上图所示)? 任何建议表示赞赏!

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是否可以有效地减少已发布的李克特量表中的项目数?
[根据反馈进行的编辑-谢谢:-)] h!更多编辑!抱歉! 你好- 我正在进行一些相当粗略和现成的数据收集,并使用已发布的有关士气和其他此类问题的量表发送给医护人员的调查。 唯一的问题是,与调查中的所有其他内容相比,该比例尺相当长,我想通过将每个子比例尺切成一半并且仅使用一半的项目来减小其尺寸。我的直觉是,这很好,因为子量表是相互关联的,虽然对于出版标准的研究不是理想的选择,但对于组织内部的一些事实调查也可以。 我想知道是否有人对这样做的有效性,陷阱或其他事情有任何想法。特别感谢您提供参考,因为我的同事们需要说服力! 非常感谢Chris B 编辑- 是的,它是经过验证的具有已知心理特征的量表。 如果这是正确的放置方式,则它是一维的并且具有子刻度。 我将在子级别和总级别(而不是项目级别)进行工作。 30个项目,大约40-60个人。 干杯!

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高斯效率是什么意思?
如果有可靠的估计量,高斯效率意味着什么?例如,高斯效率为82%,击穿点为50%。问ñ问ñQ_{_n} 参考文献是:Rousseeuw PJ和Croux,C.(1993)。“中位数绝对偏差的替代方法。” J. American Statistics Assoc。,88,1273-1283

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Spearman或Pearson与李克特量表的相关性,可能会违反线性和均方差
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?

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权衡评级系统以支持更多人评价较高的项目,而不是更少人评价较高的项目?
在此先感谢您与我保持联系,我不是任何统计学家,也不知道如何描述我的想象,因此Google在这里没有帮助我... 我正在使用一个Web应用程序中包含一个评分系统。每个用户可以对每个项目准确地评分一次。 我正在想象一个带有4个值的标度:“非常不喜欢”,“不喜欢”,“喜欢”和“非常喜欢”,并且我计划分别分配这些值-5,-2,+ 2和+5 。 现在,如果每个项目的评分都相同,那么我将对这种评分系统感到满意,因为它可以区分出最喜欢和最不喜欢的项目。但是,这些项目的评级不会相同,并且不同照片上的投票数之间的差异可能会非常明显。 在那种情况下,比较两个项目的累积得分意味着具有很多中等评级的旧项目的得分将比票数更少的特殊新项目的得分高得多。 因此,我想到的第一件事就是平均得分...但是现在,如果一个项目的评分只有“ +5”,则其平均得分要高于获得99“ +5”评分的项目和1个“ +2”等级。直观地讲,这并不是商品受欢迎程度的准确表示。 我想这个问题很普遍,你们不需要我用更多示例来困扰它,所以我将在这一点上停下来,并在需要时详细说明。 我的问题是: 这种问题叫什么,解决这个问题的技术是否有术语?我想知道这一点,以便我可以继续阅读。 如果您碰巧知道关于该主题的任何非专业资源,我将非常感谢您提供的链接。 最后,对于任何有关如何有效收集和分析此类数据的建议,我将不胜感激。
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