likert पर टैग किए गए जवाब

शास्त्रीय रूप से, एक लिकर्ट स्केल कई लिकेर्ट आइटम (एक बयान के साथ समझौते की राशि के क्रमिक रेटिंग) के योग से बना था, जहां सभी आइटम समान रूप से मान्य थे। आज कभी-कभी इस शब्द का प्रयोग 'क्रमिक रेटिंग स्केल' (जो केवल 1 आइटम पर आधारित हो सकता है) के साथ किया जाता है।

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क्रमिक डेटा के लिए उपयोग करने के लिए अच्छे बुनियादी आँकड़े क्या हैं?
मेरे पास सर्वेक्षण के सवालों से प्राप्त कुछ क्रमिक डेटा हैं । मेरे मामले में वे लिकर शैली की प्रतिक्रियाएँ हैं (दृढ़ता से असहमत-असहमत-तटस्थ-सहमत-मजबूत-सहमत)। मेरे डेटा में उन्हें 1-5 के रूप में कोडित किया गया है। मुझे नहीं लगता कि इसका मतलब यहाँ बहुत होगा, इसलिए बुनियादी सारांश आँकड़े क्या …

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लिकेन तराजू का उपयोग किन परिस्थितियों में किया जाना चाहिए?
सामाजिक विज्ञानों में कई अध्ययन लिकर्ट स्केल का उपयोग करते हैं। लिकट डेटा को ऑर्डिनल के रूप में उपयोग करना कब उचित है और कब अंतराल डेटा के रूप में इसका उपयोग करना उचित है?

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क्या अमेज़ॅन की "औसत रेटिंग" भ्रामक है?
अगर मैं सही तरीके से समझूं, तो 1-5 के पैमाने पर बुक रेटिंग्स लिकर्ट स्कोर हैं। यही है, मेरे लिए एक 3 जरूरी नहीं कि किसी और के लिए 3 हो। यह एक ऑर्डिनल स्केल IMO है। एक को वास्तव में औसतन तराजू नहीं चाहिए, लेकिन निश्चित रूप से मोड, …

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मशीन लर्निंग में पदानुक्रमित / नेस्टेड डेटा से कैसे निपटें
मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

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क्या ऑर्डिनल या बाइनरी डेटा के लिए फैक्टर विश्लेषण या पीसीए है?
मैंने मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए), खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (ईएफए), और पुष्टिकरण कारक विश्लेषण (सीएफए) को पूरा किया है, डेटा को समान पैमाने (5-स्तरीय प्रतिक्रियाओं: कोई नहीं, थोड़ा, कुछ, ..) के साथ एक निरंतर के रूप में माना जाता है। चर। फिर, लावन का उपयोग करते हुए, मैंने सीएफए को चर …

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विज़ुअलाइज़िंग लिकर आइटम रिस्पॉन्स डेटा
लिकर्ट प्रतिक्रियाओं के सेट की कल्पना करने के अच्छे तरीके क्या हैं? उदाहरण के लिए, ए, बी, सी, डी, ई, एफ एंड जी के बारे में किसी के फैसले के लिए एक्स के महत्व के बारे में पूछताछ करने वाली वस्तुओं का एक सेट? क्या स्टैक्ड बार चार्ट की तुलना …

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एक पाँच बिंदु पर आइटम अंतर समूह
इस प्रश्न से निम्नलिखित : कल्पना कीजिए कि आप 5-बिंदु लिकर आइटम पर दो समूहों (जैसे, पुरुषों और महिलाओं) के बीच केंद्रीय प्रवृत्ति में अंतर के लिए परीक्षण करना चाहते हैं (उदाहरण के लिए, जीवन से संतुष्टि: संतुष्ट करने के लिए असंतुष्ट)। मुझे लगता है कि अधिकांश प्रयोजनों के लिए …

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पीसीए स्पेस पर एक नया वेक्टर कैसे प्रोजेक्ट करें?
प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

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आर या एसपीएसएस का उपयोग करके संभावित प्रतिक्रियाओं को विज़ुअलाइज़ करना
मेरे पास 2 समूहों में 82 उत्तरदाता हैं (समूह ए में 43 और समूह बी में 39) जिन्होंने 1 से 5 तक प्रत्येक 65 संभावित प्रश्नों का सर्वेक्षण पूरा किया (दृढ़ता से सहमत - दृढ़ता से असहमत)। इसलिए मेरे पास 66 कॉलम (प्रत्येक प्रश्न के लिए 1 + समूह आवंटन …

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क्वेश्चन आइटम से बने प्रश्नावली का कारक विश्लेषण
मैं एक साइकोमेट्रिक दृष्टिकोण से वस्तुओं का विश्लेषण करता था। लेकिन अब मैं प्रेरणा और अन्य विषयों पर अन्य प्रकार के प्रश्नों का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं। ये सवाल सभी लिकर्ट स्केल पर हैं। मेरा प्रारंभिक विचार कारक विश्लेषण का उपयोग करना था, क्योंकि प्रश्न कुछ अंतर्निहित …

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एक 6-प्रतिक्रिया विकल्प ("मुझे नहीं पता") को 5-पॉइंट लिकर्ट स्केल में जोड़ा गया था। क्या डेटा खो गया है?
मुझे प्रश्नावली से डेटा को बचाने में थोड़ी मदद की जरूरत है। मेरे एक सहकर्मी ने एक प्रश्नावली लागू की, लेकिन अनजाने में, मूल 5-पॉइंट लिकर्ट स्केल (दृढ़ता से सहमत होने के लिए दृढ़ता से असहमत) का उपयोग करने के बजाय, उन्होंने स्केल में 6 वां उत्तर डाला। और, मामले …

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क्या कोई प्रकाशित लिक-स्केल में वस्तुओं की संख्या को वैध रूप से कम कर सकता है?
[प्रतिक्रिया के जवाब में किए गए संपादन- धन्यवाद :-)] रवींद्र! अधिक संपादन! माफ़ करना! हैलो- मैं मनोबल और इस तरह के अन्य मुद्दों के बारे में प्रकाशित पैमाने का उपयोग करके हेल्थकेयर कर्मचारियों को भेजे गए सर्वेक्षण के साथ कुछ नहीं बल्कि मोटे और तैयार डेटा संग्रह कर रहा हूं। …

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क्या एक द्विपद प्रक्रिया से n परीक्षण के रूप में n-पॉइंट लिकट स्केल डेटा का इलाज करना उचित है?
मुझे कभी यह पसंद नहीं आया कि लोग आमतौर पर लिक्टर तराजू से डेटा का विश्लेषण कैसे करते हैं जैसे कि त्रुटि निरंतर और गॉसियन थे जब उचित अपेक्षाएं होती हैं कि इन मान्यताओं का कम से कम तराजू के चरम पर उल्लंघन किया जाता है। आप निम्नलिखित विकल्प से …

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मैं अपने ARIMA मॉडल में अवलोकन 48 में एक अभिनव रूपरेखा कैसे शामिल करूं?
मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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इस पीसीए की व्याख्या कैसे करें कि लोग किस क्षेत्र में रुचि रखते हैं, इस सर्वेक्षण से आ रहे हैं?
पृष्ठभूमि: मैंने अपने सर्वेक्षण में सैकड़ों प्रतिभागियों से पूछा कि वे चयनित क्षेत्रों में कितनी दिलचस्पी रखते हैं (पांच बिंदु लिकर्ट स्केल के साथ 1 इंगित करता है "रुचि नहीं" और 5 "रुचि" दर्शाता है)। फिर मैंने पीसीए की कोशिश की। नीचे दी गई तस्वीर पहले दो प्रमुख घटकों में …

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