5-পয়েন্টের লাইকার্ট আইটেমের সাথে সময়ের সাথে পরিবর্তনের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য


9

প্রসঙ্গ:

আমার কাছে একই প্রশ্নাবলীর দুটি ডেটা সেট রয়েছে যা দুই বছরেরও বেশি সময় ধরে চলে। প্রতিটি প্রশ্ন 5-লিকার্ট স্কেল ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয়।

প্রশ্ন 1: কোডিং স্কিম

এই মুহুর্তে, আমি আমার প্রতিক্রিয়াগুলিকে [0, 1] বিরতিতে কোড করেছি, যার অর্থ 0 "সবচেয়ে নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া", 1 এর অর্থ "সর্বাধিক ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া", এবং অন্যান্য প্রতিক্রিয়াগুলি সমানভাবে বিস্তৃত হয়েছে।

  • লিকার্ট স্কেল ব্যবহারের জন্য "সেরা" কোডিং স্কিমটি কী?

আমি বুঝতে পারি যে এটি কিছুটা সাবজেক্টিভ হতে পারে।

প্রশ্ন 2: বছরের পর বছর ধরে তাৎপর্য

  • দুই বছরে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আছে কিনা তা নির্ধারণের সর্বোত্তম উপায় কী?

অর্থাত, প্রতি বছরের জন্য প্রশ্নের 1 এর ফলাফলগুলির দিকে তাকানো, 2011 এর ফলাফল এবং 2010 এর ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা আমি কীভাবে বলব? আমি এখানে শিক্ষার্থীর টি-টেস্ট ব্যবহারের একটি অস্পষ্ট স্মৃতি পেয়েছি তবে আমি নিশ্চিত নই।

উত্তর:


7

1. কোডিং স্কিম

টি-টেস্ট ব্যবহার করে পরিসংখ্যানিক তাত্পর্য নিরূপণের ক্ষেত্রে, এটি স্কেল পয়েন্টগুলির মধ্যে অপেক্ষাকৃত দূরত্ব। সুতরাং, (0, 0.25, 0.5, 0.75, 1) সমান (1, 2, 3, 4, 5)। আমার অভিজ্ঞতা থেকে সমান দূরত্বের কোডিং স্কিম, যেমন পূর্বে উল্লিখিতগুলি সর্বাধিক সাধারণ এবং লিকার্ট আইটেমগুলির পক্ষে যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয়। আপনি যদি সর্বোত্তম স্কেলিংটি অন্বেষণ করেন তবে আপনি একটি বিকল্প কোডিং স্কিম অর্জন করতে সক্ষম হতে পারেন।

2. পরিসংখ্যান পরীক্ষা

লাইকার্ট আইটেমের উপর গ্রুপ পার্থক্য কীভাবে মূল্যায়ন করা যায় সে সম্পর্কে ইতিমধ্যে এখানে উত্তর দেওয়া হয়েছে

প্রথম সমস্যাটি হল আপনি দুটি সময়ের পয়েন্ট জুড়ে পর্যবেক্ষণগুলি লিঙ্ক করতে পারেন কিনা। মনে হচ্ছে আপনার আলাদা নমুনা রয়েছে। এটি কয়েকটি বিকল্পের দিকে নিয়ে যায়:

  • স্বতন্ত্র গ্রুপগুলি টি-টেস্ট : এটি একটি সহজ বিকল্প; এটি গ্রুপের ভিন্নতার জন্য পরীক্ষাও করে; শুদ্ধবাদীরা তর্ক করবে যে পি-মান সম্পূর্ণ সঠিক নাও হতে পারে; তবে আপনার উদ্দেশ্যগুলির উপর নির্ভর করে এটি পর্যাপ্ত হতে পারে।
  • গোষ্ঠীর পার্থক্যের বুটস্ট্র্যাপযুক্ত পরীক্ষার অর্থ : আপনি যদি এখনও গ্রুপের অর্থের মধ্যে পার্থক্যগুলি পরীক্ষা করতে চান তবে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র প্রকৃতির সাথে অস্বস্তি বোধ করেন তবে আপনি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরির জন্য বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহার করতে পারেন যা থেকে আপনি গ্রুপের পরিবর্তনের বিষয়ে ধারণাগুলি আঁকতে পারেন ।
  • মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষা (অন্যান্য নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষাগুলির মধ্যে): এই জাতীয় পরীক্ষাটি স্বাভাবিকতা ধরে নেয় না, তবে এটি একটি পৃথক হাইপোথিসিসও পরীক্ষা করে।

সুতরাং, সংক্ষেপে, আপনি যে প্রস্তাব করেছিলেন (সমান দূরত্বের কোডিং, টি-টেস্টের তাত্পর্যপূর্ণ গুরুত্ব পরীক্ষা) এর সাথে আপনি কিছুই ভুল দেখছেন না, অন্যান্য বিকল্পগুলি আরও নির্ভুল হতে পারে সেগুলি বাদ দিয়ে?
ম্যাক

@ ম্যাক আমার মতে, প্রয়োগিত দৃষ্টিকোণ থেকে আরও আসছেন, এটি একটি সহজ, সহজেই বোঝা যায়, সহজে যোগাযোগ করা যায়, এবং সাধারণভাবে যুক্তিসঙ্গত হয়। তবে স্বতন্ত্র আইটেমের চেয়ে আঁশ ব্যবহার করে আগ্রহের নির্মাণগুলি পরিমাপ করার বিষয়টি প্রায়শই বিবেচনা করা উচিত।
জেরোমি অ্যাংলিম

সম্মত হয়। যাইহোক, আমি বিশ্বাস করি আমার এটির জন্য প্রয়োজনীয় যা করা উচিত। অনেক ধন্যবাদ!
ম্যাক

কেবলমাত্র লক্ষ করুন যে টি পরীক্ষাটি
তারতম্যের ক্ষেত্রে

@ ম্যাক / সিসি @ রিচিওমরিস্রোয়ে আমার দৃষ্টিতে হোমোসেসডেস্টিটি অনুমানের (যা কিছুটা ওয়েলচের টি টেস্ট দিয়ে সাজানো হয়েছে) বাদে সমস্যাটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে অসম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়ার বিতরণ (সিলিং বা ফ্লোর এফেক্ট) নিয়ে দেখা যায়, যা প্রায়শই লিকার্ট আইটেমগুলি ব্যবহার করার সময় দেখা দেয়।
chl

3

উইলকক্সন র‌্যাঙ্কসাম টেস্ট ওরফে মান-হুইটনি হ'ল সাধারণ তথ্য সম্পর্কিত ক্ষেত্রে of বুটস্ট্র্যাপিং সলিউশনটিও মার্জিত, যদিও "ক্লাসিক" যাওয়ার উপায় নয়। আপনি অন্যান্য বিষয়গুলির যেমন ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিসের উদ্দেশ্যে লক্ষ্য রাখেন সে ক্ষেত্রে বুটস্ট্র্যাপিং পদ্ধতিটিও মূল্যবান হতে পারে। রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আপনি অর্ডড প্রবিট বা মডেল স্পেসিফিকেশন হিসাবে অর্ডারযুক্ত লগিট পছন্দ করতে পারেন।

বিটিডাব্লু: আপনার স্কেলের যদি বৃহত্তর পরিসীমা থাকে (> ভেরিয়েবলের জন্য 10 টি মান) তবে আপনি ফলাফলগুলিকে মেট্রিক ভেরিয়েবল হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন, তবে টি-টেস্টটি নিরাপদ পছন্দ করে। পরামর্শ দিন যে এটি কিছুটা নোংরা এবং কারও কারও দ্বারা শয়তানের কাজ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।

স্টিফেন


1
আপনি কীভাবে বুটস্ট্র্যাপ ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য আরও আকর্ষণীয় পদ্ধতির সরবরাহ করতে পারবেন তা প্রসারিত করতে পারেন?
chl

আমি কেন এখানে টি-টেস্টের জন্য মান-হুইটনি পরীক্ষা অনুগ্রহ করা হবে সে সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী হব ।
whuber
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.