Best Practice Guide - Research. Likert Scaling. « PreviousHomeNext » Like Thurstone or Guttman Scaling, Likert Scaling is a unidimensional scaling method. Here, I'll explain the basic steps in developing a Likert or "Summative" scale. Defining the Focus. As in all scaling methods, the first step is to define what it is you are trying to measure. Because this is a unidimensional scaling method, it is assumed that the concept you want to measure is one-dimensional in nature. You might operationalize the definition as an instruction to the people who are going to create or generate the initial set of candidate items for your scale. Generating the Items. next, you have to create the set of potential scale items.
Rating the Items. . = strongly unfavorable to the concept = somewhat unfavorable to the concept = undecided = somewhat favorable to the concept = strongly favorable to the concept Selecting the Items. Administering the Scale. . = strongly disagree = disagree = undecided = agree = strongly agree Copyright �2006, William M.K. David Garson Ebook catalog. Choisir le test statistique approprié. Citation : Introduction aux statistiques - © 1996, Ramousse R., Le Berre M. & Le Guelte L. 3. Choisir le test statistique approprié Le plus souvent nous disposons de différents tests pour une recherche (validation d'hypothèse) donnée, il est alors nécessaire d'employer une méthode rationnelle pour choisir le test le plus approprié. Nous avons vu que l'un des critères de choix est la puissance du test utilisé. Mais d'autres critères sont importants pour déterminer l'adéquation d'un test lors de l'analyse de données particulières.
Ces critères concernent : la façon dont l'échantillon a été réalisé, la nature de la population de laquelle a été tiré l'échantillon et la nature des mesures réalisées.3.1. Lorsque nous définissons la nature de la population et le mode d'échantillonnage, nous établissons un modèle statistique (c'est à dire une formulation mathématique des hypothèses faites sur les observations). 3.2. Les observations peuvent être soit quantitatives soit qualitatives. 3.3.