r语言 - likert量表点数对统计推断的影响

Question

我有一个调查，我们正在讨论是使用5分还是7分的李克特量表来回答关于同意的问题(非常同意-非常不同意)。问题是，7分制是有助于还是阻碍我们从1,800个样本中得出的统计推断。

人们可能会认为7点李克特量表会给你更多的可变性，但代价是更宽的置信区间，特别是在按人口统计学变量进行分层时。

对于样本容量为1800的随机分布，沿7分制和5分制给出的置信区间的粗略计算分别为~9%和~6.5%。它们看起来都很高，但9%的CI似乎是增加可变性的高成本，但我对其他人的看法很感兴趣。

Answer 1

我的想法

标准的5类likert量表是典型的。如果你需要1800个样本量来获得6.5%的置信区间宽度，我会选择5分制。有很多人只能得到~9%的CI宽度，这使得您只能估计结果变量位于哪个十分位数。