সামাজিক বিজ্ঞানের অনেকগুলি গবেষণায় লিকার্ট স্কেল ব্যবহার করা হয়। কখন লিকার্ট ডেটা অর্ডিনাল হিসাবে ব্যবহার করা উপযুক্ত এবং কখন অন্তর ডেটা হিসাবে এটি ব্যবহার করা উপযুক্ত?
6
প্রযুক্তিগতভাবে লিকার্ট স্কেলগুলি হ'ল লাইকার্ট ধরণের আইটেমগুলির যোগফল এবং এর ফলে একটি অন্তর্বর্তী তথ্য পয়েন্টের যুক্তিসঙ্গত সান্নিধ্য (অন্তত মনোবিজ্ঞানের অনেক মনস্তত্ত্ববিদদের মতে) হওয়া যায়।
—
রাসেলপিয়ার্স
@ ড্রকনেক্সাস - সুতরাং, একাধিক আইটেমগুলি স্কেলগুলি তৈরির জন্য পরিমাপের ত্রিভুজ হিসাবে কাজ করে? যদি হ্যাঁ, কোনও গবেষকের ব্যবস্থার পরিমাপ হিসাবে স্কেলটি ব্যবহার করার জন্য পর্যাপ্ত প্রাসঙ্গিক ডেটা পয়েন্ট (যেমন, আইটেম) রয়েছে তা নির্ধারণের মানদণ্ডগুলি কী?
—
একটি সিংহ
আমি নিশ্চিত নই; এটি সাধারণভাবে জনগণের জন্য উপযুক্ত প্রশ্ন হতে পারে। আমি অনুমান করতে পারি যে এটি সম্ভবত গবেষক এবং ক্ষেত্রের দিকের কোনও মূল্য রায় part কিছু অঞ্চল একক লিকার্ট আইটেমকে স্পষ্টতই সাধারণ হিসাবে বিবেচনা করার পরেও অন্তর হিসাবে গণ্য করতে সম্পূর্ণ আগ্রহী। একটি যুক্তিসঙ্গত উত্তর হতে পারে একটি পৃথক বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করা, উদাহরণস্বরূপ একটি অনুচ্ছেদ বা বুটস্ট্র্যাপযুক্ত পরীক্ষা। আর একটি উত্তর হতে পারে স্বাভাবিকতার একটি সাধারণ পরীক্ষা পরিচালনা করা, যতক্ষণ না সামগ্রিকতা স্বাভাবিকতা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে চলে যায় না আপনি সম্ভবত ঠিক আছেন।
—
রাসেলপিয়ের্স
... তবে সাধারণভাবে মনে হয় যে কেউ কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্যকে উত্সাহিত করতে পারে এবং পরামর্শ দেয় যে 20 থেকে 30 টি আইটেম অন্তর পরিমাপ হিসাবে স্কেলটি ব্যবহার করার জন্য পর্যাপ্ত হওয়া উচিত।
—
রাসেলপিয়ের্স