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李克特量表问卷设计

发布时间：2023-04-15 17:10:41 来源：文档文库

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Likertscale已经形成并应用了近80年。作为心理测量工具，它具有重要作用。但是，随着数理统计的发展，李克特量表的统计缺陷引起了许多争议和困惑。Richter量表最初是分数加和量表（与当前将其用作连续数据统计数据的做法大相径庭），1932年美国社会心理学家Richter在原始和量表的基础上对其进行了改进。量表由一组陈述组成，每个陈述都有五种答案，分别是“非常同意”，“同意”，“不一定”，“不同意”和“非常不同意”，分别记录为5、4，3、2和1。每个受访者态度的总分是从他对各种问题的回答中获得的总分，这可以解释他的态度或在量表上的位置与此类似，有：“非常满意=5”，“满意=4”，“不确定=3”，“不满意=2”，“非常不满意=1”和“文盲和半文盲=1”，“小学=2”，“初中-3”，“中学=4”。毫无疑问，上述5、4、3、2和1的数字序列本质上是分类数据，而不是连续数据，并且可以用于频率和比例统计。但是，不能执行代数运算，因为它只是类别参考，没有定量含义，也不是等距或相等的，也不是加法的。显然，“不满意”-“非常不满意”-“满意”-“不确定”；“满意”+“不满意”是没有意义的；不同的人的“非常满意”，“满意”，“不确定”，“不满意”和“非常不满意”是不相等的。但是，由于李克特量表的数据具有排序的性质，即不仅可以将数据划分为不同的类别，而且可以通过排序将类别之间的顺序进行比较，因此可以通过对数值进行编码来计算不等式。价值观。
李克特量表数据可以用作统计分析的连续数据吗？在多年的毕业论文指导过程中，发现问卷调查已被学生广泛使用。但是，问卷的设计采用“Likert量表”的绝对形式。为此，我与统计学老师进行了讨论。我的看法是，基于李克特量表的数据，所有统计分析都应严格规范分类数据分析方法的应用。另一方的观点是，并非所有分类数据分析方法都适用，例如自变量是连续数据的情况。

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