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Enregistrement W4205671165 · doi:10.1177/00131644211069406

Effects of Response Option Order on Likert-Type Psychometric Properties and Reactions

2022· article· en· W4205671165 sur OpenAlexaff
Chet Robie, Adam W. Meade, Stephen D. Risavy, Sabah Rasheed

Notice bibliographique

RevueEducational and Psychological Measurement · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyItem response theoryEquivalence (formal languages)Likert scaleValence (chemistry)PsychometricsStatisticsEconometricsSocial psychologyCognitive psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of different response option orders on survey responses have been studied extensively. The typical research design involves examining the differences in response characteristics between conditions with the same item stems and response option orders that differ in valence-either incrementally arranged (e.g., strongly disagree to strongly agree) or decrementally arranged (e.g., strongly agree to strongly disagree). The present study added two additional experimental conditions-randomly incremental or decremental and completely randomized. All items were presented in an item-by-item format. We also extended previous studies by including an examination of response option order effects on: careless responding, correlations between focal predictors and criteria, and participant reactions, all the while controlling for false discovery rate and focusing on the size of effects. In a sample of 1,198 university students, we found little to no response option order effects on a recognized personality assessment vis-à-vis measurement equivalence, scale mean differences, item-level distributions, or participant reactions. However, the completely randomized response option order condition differed on several careless responding indices suggesting avenues for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,320
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,320
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,448
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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