¿Cómo se comparan los distintos elementos de la escala likert?

Question

Quiero comparar elementos individuales de la escala likert.

Medí el nivel de acuerdo de los encuestados (en una escala de 5 puntos) con respecto a varios ítems (por ejemplo, de 1 a 5, ¿en qué medida es A competente para tratar su enfermedad? en qué medida lo es B? y así sucesivamente (11 ítems en total). Quiero analizar si las puntuaciones de cada afirmación son significativamente diferentes.

Considero que los datos son ordinales y, como tales, utilizo un análisis no paramétrico. Hasta ahora lo que he hecho ha sido una prueba de Friedman (que debería indicar si hay acuerdo entre k conjunto de clasificación) (p<0,001). Así que efectivamente la distribución de las distintas puntuaciones (de los distintos ítems) son diferentes. Pero también quería saber qué elementos son significativamente diferentes desde el punto de vista estadístico. Así que hice una correlación de Kendall para todos los elementos.

• ¿Es éste el enfoque correcto?
• ¿Puede alguien indicarme cuál es la mejor manera de comparar elementos de escala likert?

Answer 1

Según entiendo su pregunta, la prueba de Friedman es una prueba razonable.

Está tratando los elementos como tratamientos, grupos o "sujetos"†. Y está tratando a los encuestados como bloques o calificadores. Y tiene un diseño de bloques completos sin replicar.

Pero quizá quiera reconsiderar su elección de la prueba post hoc. Si desea comparar entre los elementos, debe utilizar una prueba post hoc aceptada para Friedman. Una prueba común suele llamarse prueba de Conover. Otra suele llamarse prueba de Nemenyi.

Están disponibles en paquetes de software.

Para algunas referencias y otras pruebas, véanse las descripciones de las funciones que empiezan por "frd" en este paquete R .

El uso de correlaciones no tendrá sentido como prueba post-hoc para la forma en que está utilizando la prueba de Friedman, aunque pueden ser interesantes para responder a otras preguntas.

---

† Lo siento, no es mi terminología, pero confusamente se utiliza el término "sujeto" para los tratamientos, especialmente cuando se habla de la W de Kendall, una estadística del tamaño del efecto para la prueba de Friedman.