Questions marquées «likert»

Classiquement, une échelle de Likert était composée de la somme de nombreux éléments de Likert (évaluations ordinales du degré d'accord avec une déclaration), où tous les éléments étaient également valides. Aujourd'hui, le terme est parfois utilisé comme synonyme d '«échelle de notation ordinale» (qui peut être basée sur un seul élément).

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La «note moyenne» d'Amazon est-elle trompeuse?
Si je comprends bien, les évaluations de livre sur une échelle de 1 à 5 sont des scores de Likert. C'est-à-dire qu'un 3 pour moi peut ne pas être nécessairement un 3 pour quelqu'un d'autre. C'est une échelle ordinale IMO. Il ne faut pas vraiment utiliser les échelles ordinales mais …
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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça 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, 25,41,45,19, …
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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Existe-t-il une analyse factorielle ou une ACP pour les données ordinales ou binaires?
J'ai terminé l'analyse en composantes principales (PCA), l'analyse factorielle exploratoire (EFA) et l'analyse factorielle confirmatoire (CFA), en traitant les données avec une échelle de likert (réponses à 5 niveaux: aucune, un peu, certaines, ..) en continu variable. Ensuite, en utilisant Lavaan, j'ai répété le CFA définissant les variables comme catégoriques. …
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
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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Analyse factorielle des questionnaires composés d'éléments Likert
J'avais l'habitude d'analyser des éléments d'un point de vue psychométrique. Mais maintenant, j'essaie d'analyser d'autres types de questions sur la motivation et d'autres sujets. Ces questions sont toutes sur des échelles de Likert. Ma pensée initiale était d'utiliser l'analyse factorielle, car les questions sont supposées refléter certaines dimensions sous-jacentes. Mais …
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Une sixième option de réponse («Je ne sais pas») a été ajoutée à une échelle de Likert à 5 points. Les données sont-elles perdues?
J'ai besoin d'un peu d'aide pour récupérer les données d'un questionnaire. Un de mes collègues a appliqué un questionnaire, mais par inadvertance, au lieu d'utiliser l'échelle originale de Likert en 5 points (fortement en désaccord à fortement d'accord), il a inséré une 6ème réponse dans l'échelle. Et, pour aggraver la …
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Est-il approprié de traiter les données de l'échelle de Likert à n points comme n essais d'un processus binomial?
Je n'ai jamais aimé la façon dont les gens analysent généralement les données des échelles de Likert comme si l'erreur était continue et gaussienne lorsqu'il existe des attentes raisonnables que ces hypothèses soient violées au moins aux extrémités des échelles. Que pensez-vous de l'alternative suivante: Si la réponse prend la …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
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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Comment interpréter ce biplot PCA issu d'une enquête sur les domaines qui intéressent les gens?
Contexte: J'ai demandé à des centaines de participants à mon enquête à quel point ils étaient intéressés par des domaines sélectionnés (par échelles de Likert à cinq points, 1 indiquant «pas intéressé» et 5 indiquant «intéressé»). Ensuite, j'ai essayé PCA. L'image ci-dessous est une projection des deux premières composantes principales. …
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