Likert点尺度和样本量对参数和非参数检验效率的影响

摘要

本研究旨在通过参数检验（单向方差分析：F检验）和非参数检验（Kruskal-Wallis检验：K-W检验），研究Likert点量表和样本量对三个群体之间位置差异检验统计量效率的影响。对三种分布的模拟包括正态分布、正偏态分布和扁曲线分布，以及负偏态分布与细曲线分布。具体而言，所使用的利克特点量表包括5分、7分和10分，样本量包括15、30、50和100。模拟研究表明，利克特点量表对控制I型误差有很大影响。具体地说，在种群具有正偏态和正偏态以及平顶分布的所有条件下，7点和10点可以控制I型误差，包括F检验和K-W检验。关于具有负偏度和轻量级分布的人群，在几乎所有条件下，使用F检验可以控制7分和10分量表的I型误差。此外，研究表明，样本量越大，对测试功率的影响越大。因此，如果研究旨在比较种群的位置差异，则每组至少应使用100个样本。此外，如果受访者有足够的能力，则应采用李克特7分或10分量表的问卷。