অডিডিট যন্ত্রটি মূলত একটি লিকার্ট স্কেল। প্রশ্নগুলির একটি সেট (লিকার্ট আইটেম), প্রায়শই পাঁচ-পয়েন্ট স্কেলের উত্তরগুলির সাথে কিছু অন্তর্নিহিত ঘটনাটি জানার জন্য ডিজাইন করা হয়। প্রশ্নের সেটগুলির প্রতিক্রিয়ার যোগফল, লিকার্ট স্কেল, তারপরে অন্তর্নিহিত ঘটনাটির পরিমাপ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। যদিও লিকার্ট আইটেমগুলি প্রায়শই " দৃ agree়ভাবে একমত" হওয়ার জন্য "দৃ strongly়ভাবে অসম্মতি" আকারে থাকে তবে এই " আই ডিটেন্টিফিকেশন টি এস্ট" এর মধ্যে " এ মদ ইউ সি ডি ইস্টারস" এর দিকে প্রবণতা পরিমাপের আবেদনটি সহজ।
লিকার্ট স্কেল উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় উল্লিখিত হিসাবে , "স্বতন্ত্র লিকার্ট আইটেমগুলি অন্তর-স্তরের ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, বা সেগুলি আদেশ-শ্রেণিবদ্ধ তথ্য হিসাবে বিবেচনা করা উচিত কিনা সেগুলি সম্পর্কে দৃ strong় বিশ্বাসের সাথে সাহিত্যে যথেষ্ট মতবিরোধের বিষয় কিনা? সর্বাধিক প্রযোজ্য পদ্ধতি " এই বিতর্কটি সম্ভবত ৮০++ বছরের বেশিরভাগ সময় পেরিয়ে গেছে যখন লিকার্ট প্রথম স্কেলটি প্রস্তাব করেছিল: স্কেল সমতুল্য পাশাপাশি প্রতিটি পদক্ষেপ কি স্কেলগুলি তৈরি করে এমন আইটেমগুলির মধ্যে? ইস্যু ক্রস যাচাই উপর সুরাহা, এর উত্তর হিসেবে হয়েছে এই প্রশ্নের , নিকটতম প্রশ্নগুলির একটির এই সাইটে জিজ্ঞাসা।
আপনি যদি এই ধারণাটি স্বীকার করেন যে স্কেলটি ধাপগুলি অভিন্ন (তবে হাতের কাছে প্রয়োগের জন্য ইউনিফর্মের পর্যাপ্ত পরিমাণে সম্ভবত এটিডিটি হিসাবে 10 টি আলাদা আইটেম যুক্ত করে গড়ে নেওয়া হয়েছে), তবে বিশ্লেষণের কয়েকটি পন্থা সম্ভব। একটি হ'ল স্কেলটির প্রতিক্রিয়াটিকে ধাপে প্রতিটি পদক্ষেপের উপরে উঠার একই সম্ভাবনা সহ, স্কেলটি সরিয়ে নেওয়ার জন্য বেছে নেওয়া বা না বেছে নেওয়া এক ধরণের পদক্ষেপ হিসাবে বিবেচনা করা।
এটি @ মাইকলওরেন্সের ২০১০ সালের প্রশ্নে " এন-পয়েন্ট লাইকার্ট স্কেল ডেটা একটি দ্বিপদী প্রক্রিয়া থেকে এন ট্রায়াল হিসাবে" ভাবতে সহায়তা করে। যদিও এই প্রশ্নের প্রতিক্রিয়াগুলি এই ধারণার ভয়াবহ সমর্থনকারী ছিল না, তবুও দ্রুত একটি 2014 এর সমীক্ষা খুঁজে পাওয়া খুব কঠিন ছিল না যা বিভিন্ন দ্বিপদী সম্ভাব্যতার সাথে উপ-জনগোষ্ঠীকে আলাদা করতে এই পদ্ধতির সফলভাবে ব্যবহার ও প্রসারিত করেছিল। যদিও দ্বিপদী প্রক্রিয়া প্রায়শই গণনা ডেটা মডেল করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে এটি "অ্যালকোহল ইউজ ডিসঅর্ডারস" এর স্কেল ধরে কোনও ব্যক্তি গ্রহণ করা পদক্ষেপের সংখ্যা, গণনা মডেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
@ স্পোর্টি দ্বিতীয় অনুচ্ছেদে লিঙ্কিত প্রশ্নের উত্তরে যেমন উল্লেখ করেছেন , দ্বিপদী মডেলের একটি সীমাবদ্ধতা এটি প্রতিক্রিয়াটির গড় এবং তারতম্যের মধ্যে একটি বিশেষ সম্পর্ক চাপিয়ে দেয়। নেতিবাচক দ্বিপদ অপসারণ যে সহজ দ্বিপদ মডেল দ্বারা উপলব্ধ সহজ ব্যাখ্যার ক্ষতি সঙ্গে সীমাবদ্ধতা। বিশ্লেষণে, অতিরিক্ত পরামিতিগুলির উপযুক্ত হতে হবে যা কেবল মাত্র এক ডিগ্রি স্বাধীনতার ব্যবহার করে। বিপরীতে, ৪০ টি লিকার্ট-আইটেম পদক্ষেপের প্রতিটি এবং লিকার্ট স্কেলে তাদের যোগফলের জন্য পৃথক সম্ভাব্যতা উল্লেখ করার চেষ্টা করা দু: খজনক হবে।
@ ম্যাথেগ্রাভস যেমন এই প্রশ্নের উত্তরে উল্লেখ করেছেন যে, নেতিবাচক দ্বিপদী মডেলটি উপযুক্ত কিনা তা অবশিষ্টাংশগুলি পরীক্ষা করেই সবচেয়ে ভাল উত্তর দেওয়া যায়। ইন মূল অধ্যয়ন যে উন্নত নিরীক্ষা, 40-পয়েন্ট স্কেলে 8 বা তার বেশি একটি মান বেশ যুক্তিসঙ্গত নির্দিষ্টতা এবং "বিপজ্জনক বা ক্ষতিকর এলকোহল ব্যবহার," 6 বিভিন্ন দেশ জুড়ে জন্য ধরা সেই পার্থক্য জন্য সংবেদনশীলতা ছিল। সুতরাং সম্ভবত উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ এবং নিম্ন-ঝুঁকিপূর্ণ জনসংখ্যার ভিত্তিতে একটি দ্বি-জনসংখ্যার দ্বিপদী মডেল, উপরে সংযুক্ত 2014 এর সমীক্ষাটি আরও ভাল হবে।
অডিডিটিতে আগ্রহী তাদের বিশেষভাবে সেই মূল অধ্যয়নটি পরীক্ষা করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, যদিও সকালের পানীয়ের প্রয়োজন মদ্যপানের ফ্রিকোয়েন্সি থেকে সম্পূর্ণ আলাদা কিছু পরিমাপ করে বলে মনে হচ্ছে, যেমন @ সিএনইস্টার ইঙ্গিত করেছেন, সকালের পানীয়টি মদ্যপানের পরিমাণের পরিমাপের সাথে একটি স্কেল 0.73 এর একটি ওজনযুক্ত গড় সম্পর্কযুক্ত। (যার ফলে অ্যালকোহলের ব্যবহারের অসুবিধাগুলির সাথে বন্ধুত্ব হয়েছে এমন ব্যক্তির জন্য এটি অবাক হওয়ার মতো কিছু নয়)) একাধিক সংস্কৃতি জুড়ে নির্ভরযোগ্যভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন একটি সরঞ্জাম বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় ট্রেডঅফসের একটি দুর্দান্ত উদাহরণ বলে মনে হয় অডিট।