Là 0 một giá trị hợp lệ trong thang đo Likert?

Tôi đã thực hiện nghiên cứu thí điểm về động lực học ngôn ngữ bằng thang đo Likert 6 điểm nhưng từ 0 (rất không đồng ý) đến 5 (rất đồng ý). Tôi nhận thấy một đồng nghiệp trong khảo sát của anh ta đã sử dụng 1 đến 6. Các biến được tính toán (tổng và trung bình) của tôi có giống như khi tôi đã sử dụng 1 đến 6 không? Thông thường không nên sử dụng 0 vì một số lý do? Tôi chưa quen với SPSS nhưng đã cố gắng làm hầu hết những gì tôi cần làm nhưng hiện tại tôi đang lo lắng giá trị của mình bị 'bóp méo'. Tôi không hiểu làm thế nào SPSS thêm 0 vào một phương trình.

Hãy để tôi làm cho một vài điểm. Thứ nhất, nếu bạn chỉ có 1 câu hỏi, bạn không về mặt kỹ thuật có một Likert quy mô , nhưng chỉ cần một đánh giá thứ tự. Ở mức độ nào, tôi không thể thấy làm thế nào sẽ có bất kỳ sự khác biệt có ý nghĩa. Đây chỉ là một sự thay đổi tuyến tính. Điều này sẽ không tạo ra sự khác biệt cho dù bạn sử dụng phân tích thứ tự như hồi quy logistic thông thường hoặc kiểm tra Mann-Whitney U, hoặc một tùy chọn tiêu chuẩn hơn như hồi quy OLS hoặc kiểm tra t.

Tôi phải không đồng ý một phần với @MichaelCécick. Trong khi các câu trả lời cho một câu hỏi Likert duy nhất (cho dù từ 0 đến 5 hoặc 1 đến 6 hoặc bất cứ điều gì) rõ ràng là thứ tự, thường có một số mục của thang đo Likert. Tại một số điểm, số lượng giá trị có thể trở nên cao đến mức về cơ bản là liên tục.

Như bạn đã biết (nhưng người đăng câu hỏi có thể không) Hồi quy OLS không cho rằng biến phụ thuộc thường được phân phối, chỉ có các lỗi (theo ước tính của phần dư).

Nếu chúng ta tổng hợp một loạt các vật phẩm Likert, chúng ta có biết rằng các khoảng thực sự bằng nhau không? Không thật sự lắm. Nhưng chúng ta có biết rằng, nói IQ không? Hay thậm chí là thu nhập? Sự khác biệt giữa chỉ số IQ 130 và 140 có giống với 100 và 110 không? Liệu câu hỏi đó thậm chí có ý nghĩa? Còn mức tăng 10.000 đô la cho người kiếm được 10.000 đô la so với 100.000 đô la mỗi năm thì sao?

Tôi đã viết cả một bài blog về điều này.

Ngoài ra, tôi không rõ liệu thang đo Likert này sẽ là một biến phụ thuộc hay độc lập.

Theo dõi các đề xuất tham khảo của @ caracal, tôi đã tìm thấy một câu trả lời gần như trực tiếp ( không, hai hệ thống xếp hạng này không tương đương nếu được trình bày dưới dạng tùy chọn số cho người trả lời ) từ Schwarz, Knäuper, Hippler, Noelle-Neumann và Clark ⁽¹⁹⁹¹⁾ . Họ trình bày dữ liệu về câu trả lời cho câu hỏi "Cho đến nay bạn đã thành công như thế nào trong cuộc sống?" Một phiên bản đã đưa ra các tùy chọn xếp hạng từ 01010 đến 480 người tham gia; phiên bản khác có các tùy chọn từ (-5) - (+ 5) với số 0 là điểm giữa và được 552 người tham gia nhìn thấy. Các thiết bị đầu cuối được gắn nhãn là không hoàn toàn thành công và thành công trong các phiên bản. "Chưa quyết định" cũng là một lựa chọn cho cả hai. Đây là cách mọi thứ rung chuyển:

$$\begin{array}{ccc|ccc}&\text{0–10 Scale}&&&-5\text{ to +5 Scale}&\\\hline\small\text{Scale Value}&\small\text{Percentage}&\small\text{Cumulative}&\small\text{Scale Value}&\small\text{Percentage}&\small\text{Cumulative}\\\hline0&...&...&-5&1&1\\1&...&...&-4&...&1\\2&2&2&-3&1&2\\3&5&7&-2&1&3\\4&7&14&-1&1&4\\5&20&34&0&9&13\\6&14&48&+1&9&22\\7&20&68&+2&23&45\\8&20&88&+3&35&80\\9&6&94&+4&14&94\\10&3&97&+5&4&98\\\text{Undecided}&3&100&\rm{Undecided}&2&100\end{array}$$

$\chi^2(10)=105.1,p<.0001$

Có các phương pháp thiết kế khảo sát đơn giản cho phép người ta tránh lo lắng về tác động tâm lý của việc đánh giá các neo đánh giá với các con số. Về cơ bản, bạn chỉ có thể tránh sử dụng số! Ví dụ:

1. Cho phép người trả lời kiểm tra các ô trong một bảng tương ứng với sở thích trả lời của họ: mỗi hàng có thể là một mục khác nhau và mỗi cột có thể được gắn nhãn với neo xếp hạng của bạn hoặc ngược lại - không có số liên quan. Đây là cách nó có thể trông (nếu một người trả lời một cách khôn ngoan):

   $\begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|}\hline&\tiny\text{Strongly Disagree}&\tiny\text{Disagree}&\tiny\text{Mildly Disagree}&\tiny\text{Mildly Agree}&\tiny\text{Agree}&\tiny\text{Strongly Agree}\\\hline\tiny\text{Tumblers: better than pumpers!}^*&&&&&&\checkmark\\\hline\tiny\text{I look fat in this dress.}&\checkmark\\\hline\end{array}$

   Wikipedia đưa ra một phong cách khác bằng cách sử dụng các tùy chọn được đánh dấu (của Nicholas Smith ):

   

2. Mã chữ cái cũng có thể được thay thế cho các tùy chọn số nếu các khoảng trống được điền vào danh sách rất nhiều mục; ví dụ, { SD, D, MD, MA, A, SA}. Chỉ cần đừng quên bao gồm các huyền thoại!

^{Tham khảo
Schwarz, N., Knäuper, B., Hippler, HJ, Noelle-Neumann, E., & Clark, L. (1991). Thang đánh giá các giá trị số có thể thay đổi ý nghĩa của nhãn tỷ lệ. Ý kiến ​​công chúng hàng quý, 55 (4), 570 Lâu582.}

Để thực hiện phân tích với các thang đo thứ tự như Likert, bạn sẽ sử dụng các phương pháp không tham số dựa trên các cấp bậc. Điều quan trọng với thang đo thứ tự là thứ tự nếu 5 là tốt nhất, 0 là tồi tệ nhất, 1 tốt hơn 0, 2 tốt hơn 1 v.v ... Cả hai tỷ lệ và khoảng đều vô nghĩa đối với dữ liệu thứ tự. Vì vậy, tỷ lệ 1-6 so với 0-5 không quan trọng và sẽ không ảnh hưởng đến phân tích. Bắt đầu với 1 là do truyền thống chứ không phải là cần thiết.

Tôi nghĩ rằng các điểm nên được xác định theo khung của câu hỏi. Giống như, nếu các câu hỏi liên quan đến thái độ thì điểm nên được đưa ra từ 1 đến 5, chứ không phải 0 đến 4 vì chúng ta đang cố gắng để biết thái độ. Và thái độ không thể nói dối ở mức 0; thậm chí đánh dấu người trả lời về tùy chọn Rất không đồng ý nhưng chúng tôi không thể đề cập đến 0 (không) cho phản hồi này. Tương tự có thể là các biến khác. Vì vậy, là một nhà nghiên cứu, chúng ta nên cố gắng xác định các điểm từ 1-5; 1-7 v.v.