Choice of Rating Scale Labels: Implication for Minimizing Patient Satisfaction Response Ceiling Effect in Telemedicine Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lack of response variability is problematic in surveys because of its detrimental effects on sensitivity and consequently reliability of the responses. In satisfaction surveys, this problem is caused by the ceiling effect resulting from high satisfaction ratings. A potential solution strategy is to manipulate the labels of the rating scale to create greater discrimination of responses on the high end of the response continuum. This study examined the effects of a positive-centered scale on the distribution and reliability of telemedicine satisfaction responses in a highly positive respondent population. MATERIALS AND METHODS: In total, 216 telemedicine participants were randomly assigned to one of three experimental conditions as defined by the form of Likert scale: (1) 5-point Balanced Equal-Interval, (2) 5-point Positive-Packed, and (3) 5-point Positive-Centered Equal-Interval. RESULTS: Although the study findings were not statistically significant, partially because of sample size, the distribution and internal consistency reliability of responses occurred in the direction hypothesized. Loading the rating scale with more positive labels appears to be a useful strategy for reducing the ceiling effect and increases the discrimination ability of survey responses. CONCLUSIONS: The current research provides a survey design strategy to minimize ceiling effects. Although the findings provide some evidence suggesting the benefit of using rating scales loaded with positive labels, more research is needed to confirm this, as well as extend it to examine other types of rating scales and the interaction between rating scale formats and respondent characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,285 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».